Ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư (05/07/2021)
Tại các nước đang phát triển trên thế giới vẫn còn sự bất bình đẳng giữa các dịch vụ y tế ở thành thị và nông thôn, trong đó sự thiếu hụt bác sĩ là nguyên nhân chính. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các kỹ thuật y tế hỗ trợ máy tính hoặc AI có thể cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe ở khu vực nông thôn của các nước đang phát triển.
Trong thời gian gần đây, ngành Y tế đã ứng dụng công nghệ này chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân và mang lại hiệu quả tích cực, AI có khả năng được áp dụng trong quá trình nội soi đại tràng để tự động phát hiện ra các polyp đại trực tràng và phân biệt giữa polyp ung thư và không phải ung thư, với khả năng cải thiện tỷ lệ phát hiện u tuyến, tỷ lệ này thay đổi rộng giữa các bác sĩ nội soi khi thực hiện kiểm tra nội soi đại tràng. Ngoài ra, AI cho phép thiết lập tính khả thi của thủ thuật cắt bỏ polyp qua nội soi các tổn thương polyp đại tràng có kích thước lớn dựa trên các đặc điểm bề mặt và thay đổi vi mạch máu; Kỹ thuật học và ghi nhớ - Deep learning đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, video và các khía cạnh khác, trong khi hệ thống mạng nơ-ron phức tạp (CNN) đã mở đường cho việc phát hiện hình ảnh và video nội soi thực quản có độ phân giải cao
Như trong ung thư dạ dày, các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau gần đây đã được phát triển cho ung thư đại trực tràng. Về phân loại khối u, một số thuật toán trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo để phân loại tập dữ liệu thành hai đến sáu lớp cụ thể, chẳng hạn như bình thường, tăng sản, u tuyến, ung thư biểu mô tuyến và các loại phụ mô học của polyp hoặc ung thư biểu mô tuyến.
Các chuyên gia cũng đã ghi lại việc phát hiện ung thư dạ dày trên hình ảnh mô bệnh học bằng hai phương pháp dựa trên học sâu: một phương pháp phân tích các đặc điểm hình thái của toàn bộ hình ảnh, trong khi phương pháp kia nghiên cứu các đặc điểm tiêu điểm của hình ảnh một cách độc lập. Các mô hình này cho thấy độ chính xác trung bình lên đến 89,7%...
Hiện tại, các thuật toán học sâu đã cho thấy những lợi ích đầy hứa hẹn trong các lĩnh vực mô bệnh học chẩn đoán, chẳng hạn như xác định khối u, phân loại, dự đoán tiên lượng và dự đoán dấu ấn sinh học / thay đổi di truyền. Mặc dù, trí tuệ nhân tạo không thể thay thế các nhà nghiên cứu bệnh học, nhưng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế được xây dựng cẩn thận có thể tăng năng suất của lực lượng lao động và độ chính xác chẩn đoán trong thực hành bệnh lý.
Trân Phước