Một số ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư sớm

Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư

Trí tuệ nhân tạo hay còn được gọi là AI có nghĩa là mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc. Các thiết bị này được lập trình để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thành các hành động ra quyết định, giống như quyết định của con người. Các chương trình áp dụng công nghệ AI thường sử dụng các chương trình học sâu và máy tính hướng dẫn để phân tích và xử lý dữ liệu thô để đưa ra được quyết định lâm sàng nhằm mục đích điều trị hiệu quả.

Cần có những kỹ thuật mới để dự đoán bệnh ung thư ở giai đoạn đầu vì các phương pháp kiểm tra thông thường có độ chính xác kém và không áp dụng được cho y học cá nhân hóa. Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư có tiềm năng rất lớn khi sử dụng các hệ thống máy tính thông minh để giải thích hình ảnh và phát hiện sớm các tế bào ung thư.

AI đã và đang dần thay đổi hầu hết các lĩnh vực trong lĩnh vực y tế bằng cách tích hợp với các công nghệ mới. Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư đã làm lên một cuộc cách mạng hóa toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe và thông qua chẩn đoán kỹ thuật số nên có độ chính xác cao hơn. Trí tuệ nhân tạo phát hiện ung thư ở giai đoạn đầu với các kết quả chẩn đoán chính xác, từ đó sẽ cải thiện kết quả sống sót. AI là một công nghệ tiên tiến trong tương lai mà người ta đang hy vọng nó không chỉ phát triển trong việc chẩn đoán mà còn áp dụng được trong quá trình điều trị ung thư sau này.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư

Các thuật toán chính xác của trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư được sử dụng để cải thiện cách đưa thuốc được chính xác nhằm vào đúng bệnh nhân, đúng liệu pháp và vào đúng thời điểm. Các phương pháp phân đoạn khối u não tự động cũng là các thuật toán tính toán giúp xác định vị trí khối u và đã trở thành một công cụ chẩn đoán vô cùng quan trọng trong việc lập kế hoạch y học.

Việc phát hiện và xác định chính xác di căn hạch là rất quan trọng để lập kế hoạch điều trị bệnh ung thư ruột kết. Do có sự phức tạp và không đồng nhất trong dữ liệu ung thư, các thuật toán dựa trên công nghệ AI có thể được sử dụng nhằm xác định số hóa các mẫu khối u, mô bệnh học và phân tích hình ảnh. Dự đoán và xác định đột biến gen bằng cách sử dụng mô bệnh học được số hóa đầu vào cho kết quả đầy hứa hẹn đối với sáu đột biến gen khác nhau như: SETB P1, STK11, EGFR, KRAS, FAT1 và TP53 trong ung thư phổi.

Các thuật toán sàng lọc mục tiêu ung thư và xử lý các dữ liệu thông qua công nghệ AI sẽ làm tăng khả năng phát hiện và can thiệp vào các tế bào ung thư ở giai đoạn đầu. Các phương pháp phát hiện và điều trị ung thư thông thường rất tốn kém, mất nhiều thời gian và thường cho kết quả điều trị không mấy khả quan. Để giải quyết được tình trạng này thì sự phát triển của các kỹ thuật học máy là rất quan trọng để khám phá ra các dấu ấn sinh học mới nhằm giúp chẩn đoán sớm. Chẩn đoán ung thư sớm và chính xác là vấn đề cơ bản nhất để quản lý lâm sàng bệnh ung thư.

Công nghệ AI có thể đẩy nhanh quá trình khám phá ra các thuốc. Không chỉ vậy nó còn giúp khai thác các dấu ấn sinh học để đối chiếu chính xác giữa bệnh nhân với các thử nghiệm lâm sàng. Như vậy điều trị sẽ thực sự được cá nhân hóa vì chỉ sử dụng dữ liệu của chính bệnh nhân. Những tiến bộ này chính là những dấu hiệu cho thấy liệu pháp điều trị ung thư đang dần được cải thiện.

Ứng dụng và thành tựu của trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư hiện nay

Chẩn đoán ung thư thực quản

Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để phát hiện nội soi, chẩn đoán bệnh lý, chẩn đoán gen và dự đoán nguy cơ ung thư thực quản giai đoạn sớm. Nó rất có ích cho các bác sĩ nội soi và bác sĩ giải phẫu bệnh để cải tăng độ chính xác của chẩn đoán và hỗ trợ cho bác sĩ điều trị đưa ra các chiến lược tiếp theo. Sau đây là một số thành tựu của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư thực quản.

• Chẩn đoán sớm chứng loạn sản Barrett và ung thư biểu mô tuyến thực quản.
• Chụp cắt lớp quang kết hợp với nội soi (EOCT) và nội soi bằng laser đồng tiêu (CLE).
• Chẩn đoán chứng loạn sản vảy thực quản và ung thư tế bào vảy thực quản giai đoạn sớm.
• Công nghệ AI trong phương pháp soi nội bào có nghĩa là nội soi ở mức độ tế bào.
• Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong chẩn đoán mô bệnh học của ung thư thực quản giai đoạn đầu.
• Chẩn đoán các đoạn gen bị đột biến của ung thư thực quản.
• Phân tầng nguy cơ của ung thư thực quản giai đoạn đầu.

Dự đoán nguy cơ phát triển ung thư vú ở phụ nữ

Một nhóm các nhà nghiên cứu với các thành viên từ các tổ chức y tế ở Hoa Kỳ, Thụy Điển và Đài Loan đã phát triển được hệ thống trí tuệ nhân tạo để dự đoán trường hợp mắc ung thư vú từ nhiều năm trước khi các khối u xuất hiện. Trong một bài báo được xuất bản trên tạp chí Science Translational Medicine mới đây, nhóm nghiên cứu đã mô tả một cách cụ thể cách thức họ phát triển và đào tạo được hệ thống này và cho thấy nó hoạt động rất tốt trong quá trình thử nghiệm.

Nhóm nghiên cứu này cũng đã sử dụng dữ liệu chụp X - quang tuyến vú cho những phụ nữ đã được sàng lọc nhiều lần trong vài năm. Họ đã sáng tạo nên một hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong nghiên cứu lịch sử chụp X - quang tuyến vú của những phụ nữ cuối cùng bị phát triển thành ung thư vú. Sau đó, họ sử dụng hệ thống để dự đoán nguy cơ ung thư vú ở những phụ nữ này trong tương lai dựa trên lịch sử các dữ liệu chụp X - quang tuyến vú của chính họ.

Chẩn đoán ung thư phổi sớm một năm

Việc áp dụng thành công trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư phổi sớm một năm mang lại rất nhiều vai trò to lớn. Theo nghiên cứu mới nhất được trình bày tại Đại hội Quốc tế Hiệp hội Hô hấp châu Âu, các nhà khoa học đã công bố một chương trình về công nghệ trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư phổi. Công nghệ này có khả năng xác định các dấu hiệu chính của tế bào ung thư phổi trong chụp CT sớm hơn một năm so với những phương pháp đang được sử dụng hiện nay.

Lời kết

Bệnh ung thư là một căn bệnh nguy hiểm với tỷ lệ sống sót thấp, quá trình điều trị kéo dài, tốn kém và thiếu các bộ dữ liệu lớn có sẵn công khai. Tuy việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo chẩn đoán ung thư đã cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị ở bệnh nhân nhưng vẫn còn những rào cản đáng kể đối với việc thực hành AI, phát triển thuật toán. Cần thiết lập một nền tảng để chia sẻ bộ dữ liệu về ung thư được chuẩn hóa nhằm thúc đẩy sự phát triển của y học.