Chẩn đoán ung thư vú bằng trí tuệ nhân tạo

• Có thể chữa khỏi ung thư vú nếu phát hiện ở giai đoạn đầu
• Chiến thắng ung thư vú nhờ nghị lực phi thường
• Cụ bà 92 tuổi được phẫu thuật thành công điều trị ung thư vú

Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán bệnh đạt chính xác cao

Tính trung bình ở Anh, cứ 8 phụ nữ thì sẽ có 1 người được chẩn đoán mắc ung thư vú. Trong một nỗ lực nhằm giúp phát hiện bệnh nhanh hơn, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một thuật toán hiểu sâu để nhận dạng ung thư vú bằng các phương pháp soi quét với độ chính xác còn tốt hơn cả một chuyên gia về phóng xạ tuyến (nói nôm na là bác sĩ X-quang).

Trong khi thuật toán vẫn còn ở giai đoạn đầu song nó hứa hẹn rằng cuối cùng sẽ giúp giảm thiểu các kết quả thiếu chính xác và giúp bù trừ cho sự thiếu hụt bác sĩ X-quang ở Anh.

Phát hiện sớm vẫn được coi là cơ hội vàng của điều trị, ngay cả khi không có dấu hiệu của bệnh thì phụ nữ tuổi ngũ tuần ở Mỹ và Anh đều được xét nghiệm. Các xét nghiệm âm tính giả (khi đã có ung thư nhưng không được nhận diện) có thể gây tử vong, trong khi dương tính giả có thể gây lo lắng cho nhiều người.

DeepMind (thuộc sở hữu của Google) đã làm việc với các tổ chức của Dịch vụ y tế quốc gia Anh (NHS) để phát triển AI nhằm đọc quét mắt và ung thư cổ tại chỗ.

Chỉ trong vòng 2 năm qua, các nhà nghiên cứu tại Khoa nghiên cứu ung thư của Cao đẳng hoàng gia London (viết tắt CRUK), Đại học Tây Bắc, Bệnh viện Hoàng gia Surrey và Google Health đã sử dụng hệ thống hiểu sâu được phát triển bởi DeepMind trên 2 bộ dữ liệu khác nhau về quét tuyến vú (1 bộ của Mỹ và bộ kia của Anh) cho thấy rằng AI có thể đọc quang tuyến vú một cách chính xác.

Ông Dominic King, Giám đốc của Google Health (chi nhánh Anh) phát biểu: "Bước đi này là nhằm cố gắng trả lời cho một số câu hỏi mang tính quyết định về việc triển khai nó ngay trong thế giới thực. Đồng thời khẳng định việc triển khai loại công nghệ mới này một cách an toàn và hiệu quả". Hệ thống mới là thứ được đào tạo đầu tiên để chụp X-quang tuyến vú cho 76.000 phụ nữ Anh bằng cách sử dụng bộ dữ liệu OPTIMAM của CRUK cũng như 15.000 bản quét từ Mỹ.

Một khi được đào tạo, thuật toán sẽ được thử nghiệm trên 25.000 đợt quét ở Anh và xa hơn là 3.000 đợt quét ở Mỹ. 4 hình ảnh từ mỗi nhũ ảnh sẽ được kéo vào một mạng lưới thần kinh, cho ra điểm số của 3 mô hình khác nhau nằm giữa 0 và 1 và cái sau đó là nguy cơ cao của ung thư.

Ông Christopher Kelly, một nhà khoa học lâm sàng tại Google Health và là đồng tác giả của cuộc nghiên cứu, ông cũng có những bài viết trên tạp chí Nature, phát biểu: "Các kết luận của AI sau đó sẽ được đem đi so sánh với các kết quả thực tế trong tương lai và tương ứng với những gì mà các bác sĩ X-quang đã nói tại thời điểm đó. Sự thật của công việc chúng tôi làm là dựa trên các kết quả sinh thiết và theo dõi".

So sánh với các chuyên gia con người, hệ thống nói rằng đã nhìn thấy sự giảm các dương tính giả xuống 5,7% ở Mỹ và 1,2% ở Anh; cũng như giảm các âm tính giả xuống mức 9,4% ở Mỹ và 2,7% ở Anh.

Ở Mỹ, ung thư vú thường được kiểm tra bởi một bác sĩ X-quang, trong khi các nhũ ảnh của NHS thường được kiểm tra tối thiểu bởi 2 bác sĩ X-quang. Nếu "2 độc giả" đó bất đồng với kết quả thì quá trình quét sẽ được kiểm tra lần thứ 3 và có thể là lần thứ 4.

Mặt khác, Cao đẳng Hoàng gia về các phóng xạ tuyến (RCR, cơ quan chuyên môn chịu trách nhiệm về chuyên khoa ung thư lâm sàng và X-quang lâm sàng trên khắp Vương quốc Anh) đang than thở rằng nước Anh hiện đang thiếu ít nhất 1.104 bác sĩ X-quang; hiện chỉ có 542 bác sĩ chuyên khoa vú ở Anh, và chỉ mới đạt 8% các bài viết từ phía bệnh viện thể hiện vai trò của họ trong lĩnh vực này.

Tiềm năng chuẩn đoán bệnh bằng trí tuệ nhân tạo

Giám đốc Google Health, ông Dominic King quả quyết: "Nếu vai trò của người đọc thứ 2 có thể được thay thế một phần bởi AI thì có thể giải quyết được sự thiếu hụt nguồn nhân lực. Từ 3,4 năm trước từng có một nhóm các bác sĩ X-quang ngực ở Anh đã liên hệ với chúng tôi và họ nói rằng họ chấp nhận việc dùng AI can thiệp vào chẩn đoán, và đây cũng là suy nghĩ quan trọng về cách thức công nghệ có thể bắt đầu hỗ trợ tính bền vững của dịch vụ y tế, bởi vì hiện tại đang có sự chậm trễ nan giải".

Để kiểm tra ý tưởng này, các nhà nghiên cứu đã chạy một dự án phụ nhằm mô phỏng làm thế nào mà thuật toán có thể làm việc với bác sĩ X-quang con người. AI và các bác sĩ con người cùng nhất trí độ chính xác đạt 88% tại thời điểm đó, đồng nghĩa là 12% còn lại của việc soi quét sẽ được đọc bởi một bác sĩ khác. Nhà khoa học lâm sàng Christopher Kelly lạc quan nói: "Thật thú vị để xem xét một gợi ý hướng tới một hệ thống chẩn đoán tiềm năng trong tương lai". 

Bà Caroline Rubin, phó chủ tịch của Phóng xạ học lâm sàng tại RCR, người không tham gia vào cuộc nghiên cứu, phát biểu: "Bất kể thành công của cuộc nghiên cứu, rõ ràng AI không thể thay thế hoàn toàn cho các bác sĩ con người, mà nó đóng vai trò hỗ trợ công tác chẩn đoán. Các chương trình AI sẽ không giải quyết được sự khủng hoảng nhân lực con người - vì các bác sĩ X-quang và đội ngũ hình ảnh còn làm việc nhiều hơn so với chỉ mỗi việc soi quét của máy - nhưng chắc chắn AI sẽ đóng vai trò giúp đỡ tối đa khi chúng trở thành đôi mắt thứ 2 và là chiếc lưới an toàn".

Bên cạnh đó các nhà nghiên cứu cũng kiểm tra xem hệ thống có thể được khái quát hóa hay không (hệ thống có thể được đào tạo trên một bộ dữ liệu duy nhất được sử dụng mọi nơi). Kết quả không tốt như hệ thống được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu của Mỹ, mặc dầu vậy cũng đã cho thấy một số khái quát hóa là có khả thi.

Các nhà nghiên cứu Google nói rằng họ muốn thực hiện nhiều nghiên cứu hơn không chỉ phục vụ cho hồi cứu, dữ liệu lịch sử mà còn đối với các bệnh nhân hiện tại. Bà Caroline Rubin từ RCR cho rằng cần phải có những kiểm tra nghiêm ngặt và quy định cẩn thận.

Hiện đang có những lo ngại xoay quanh quyền riêng tư dữ liệu liên quan đến bước đột phá mới nhất của Google vào lĩnh vực nghiên cứu y tế. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng chụp X-quang tuyến vú đã được xác định lại. Nhà khoa học Christopher Kelly nhấn mạnh rằng nhóm nghiên cứu đang quan sát siêu dữ liệu liên quan đến mỗi hình ảnh nhằm đảm bảo rằng AI không "hoạt động kém" trên các nhóm nhỏ, và cần các phân tích sâu hơn để không có sự sai lệch.

Ông Andrew Holding, một nhà nghiên cứu cao cấp tại Viện Cambridge (CRUK) kết luận: "Một bác sĩ lâm sàng sẽ nhanh chóng nhìn ra có những thứ lạ ở sắc tố da dựa trên thâm niên kinh nghiệm hành nghề y của họ. Nhưng vì AI chưa từng nhìn thấy điều đó thế nên cách chẩn đoán của máy sẽ diễn ra theo một cách không thể dự báo trước được. Và nếu bệnh viện nào đó sử dụng một thiết bị cũ kỹ để chụp X-quang tuyến vú thì sẽ dẫn đến các kết quả chẩn đoán sai lệch cho bệnh nhân.

Những vấn đề này không thể giải quyết được nhưng chúng cũng là một thách thức lớn. Những tiến bộ trong chẩn đoán bệnh tật bằng AI không chỉ giúp cắt giảm gánh nặng viện phí mà còn cải thiện việc chăm sóc y tế. Và bằng cách sử dụng AI để bắt các lỗi tiềm tàng, chúng ta có thể tránh đi cảm giác chủ quan khi lệ thuộc hoàn toàn vào phần mềm mà vẫn áp dụng công nghệ để mang đến kết quả tốt nhất cho bệnh nhân".