Trí tuệ nhân tạo tăng tốc chẩn đoán bệnh

988

Đại học California, San Francisco và GE Healthcare đang nghiên cứu cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để hỗ trợ các bác sĩ và điều dưỡng viên quyết định lâm sàng nhanh và sáng suốt hơn. Hai bên sẽ cùng phát triển các thuật toán học sâu nhằm tăng tốc độ truyền thông tin đến các bác sĩ điều trị.

Các phiên bản trí tuệ nhân tạo (AI) như Siri của Apple hay hệ thống nhận diện hình ảnh tiên tiến của Microsoft đã chứng minh khả năng tuyệt vời của công nghệ, “nhưng công nghệ này gần như chưa tiến triển trong lĩnh vực y tế,” Tiến sĩ Michael Blum, Phó trưởng khoa Khoa học thông tin, bác sĩ chuyên khoa tim tại Đại học California (UCSF), nhận xét. “Ở trường Y, bác sĩ học cách sử dụng ống nghe và đọc ảnh chụp X quang để hiểu những diễn biến trong cơ thể bệnh nhân. Giờ đây, chúng tôi sẽ dùng các công nghệ hiện đại, bao gồm AI và học máy, để nâng cấp những công cụ cũ kỹ đó”.

Hình ảnh phổi được điều chỉnh để xem được bằng kính thực tại ảo. Ảnh: GE Healthcare/GE Reports

Trước hết, Đại học California và GE Healthcare sẽ sử dụng hàng ngàn ảnh chụp X quang ngực ẩn danh và có chú thích để phát triển những thuật toán AI thích hợp. Khi giải pháp được đánh giá là an toàn và hiệu quả, nó sẽ được triển khai toàn cầu trên GE Health Cloud và các thiết bị chụp ảnh thông minh của GE Healthcare. Nó sẽ có khả năng phân tích một số lượng lớn ảnh chụp những bất thường nghiêm trọng như chứng tràn khí ngực hay một ống truyền thức ăn bị đặt lệch.

Công nghệ đang phát triển hướng đến việc giúp các nhóm chăm sóc lâm sàng làm việc hiệu quả hơn và giúp các bác sĩ chuyên khoa X quang sắp xếp công việc của mình một cách hợp lý, dành ưu tiên cho những ca được thuật toán AI nhận diện là nghiêm trọng. Mục tiêu dài hạn là giảm thời gian điều trị trong những tình huống nguy cấp và gia tăng ích lợi cho bệnh nhân.

Tiến sĩ Blum cho biết, nếu không có sự hỗ trợ của những thuật toán này, các bác sĩ chuyên khoa X quang khó phân bổ thời gian một cách hiệu quả. Ví dụ, họ có thể kiểm tra hàng tá ảnh bình thường trước khi xem đến một ca nguy kịch. Học sâu cho phép họ trang bị cho hệ thống những phản hồi có giá trị thông qua việc xác nhận hoặc từ chối các lựa chọn của phần mềm, và liên tục “nuôi” quá trình này bằng dữ liệu mới để không ngừng gia tăng tính chính xác của thuật toán.

Tiến sĩ Blum: “Giờ đây, chúng tôi sẽ dùng các công nghệ hiện đại, bao gồm trí tuệ nhân tạo và học máy, để nâng cấp những công cụ cũ kỹ này”.

Lộ trình phát triển AI của GE Healthcare hướng tới xây dựng một thư viện thuật toán dành cho mọi phương pháp chẩn đoán hình ảnh, giúp nâng cao tính chính xác trong chẩn đoán và lợi ích cho bệnh nhân cũng như cải thiện quy trình và năng suất chẩn đoán lâm sàng.

Tiến sĩ Blum nói rằng những thuật toán đầu tiên sẽ được phát triển và thủ nghiệm trong vòng sáu tháng tới, tập trung vào việc hỗ trợ các bác sĩ trong công việc điều trị hàng ngày. “Ban đầu, chúng không đưa ra chẩn đoán hay đề xuất cách điều trị, nhưng chúng tôi hi vọng phát triển được các thuật toán phức tạp hơn khi nghiên cứu có thêm nhiều tiến triển. Rất dễ để hình dung rằng cuối cùng, chúng ta sẽ có những thuật toán có khả năng phân tích tốt như những bác sĩ trong việc chẩn đoán, song ta vẫn cần bác sĩ có kinh nghiệm đối với các nhiệm vụ phức tạp và cảm tính”.

Nghiên cứu này có thể sẽ tác động rất lớn đến một số thị trường y tế trên toàn cầu, nhất là các thị trường mới nổi đang thiếu chuyên viên và bác sỹ chuyên khoa X quang. Các thuật toán tương lai có tiềm năng đáp ứng được sự thiếu hụt về nguồn lực chẩn đoán lâm sàng và đảm bảo những nhà cung cấp thiết bị trên khắp thế giới có thể tiếp cận nguồn kiến thức và kinh ngiệm có được nhờ học sâu.

GE Healthcare phát minh ra máy chụp X quang vào năm 1912 để phục vụ các sinh viên y khoa học về phóng xạ. Ngày nay, hợp tác giữa GE Healthcare và UCSF sẽ định hình tương lai của hoạt động chăm sóc bệnh nhân.

Theo Mark Egan

Nguồn: GE Report

BÌNH LUẬN CỦA BẠN