Công nghệ trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện và chẩn đoán ung thư phổi

AI đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế để nâng cao hiệu quả chẩn đoán. Một minh chứng rõ ràng là sự ra đời của nền tảng bệnh lý kỹ thuật số mới, tận dụng khả năng phân tích hình ảnh của AI để hỗ trợ chẩn đoán ung thư phổi một cách chính xác và nhanh chóng. Đây là một bước tiến quan trọng, mở ra triển vọng mới cho việc điều trị hiệu quả căn bệnh nguy hiểm này.

Trong một nghiên cứu mới đây, các nhà khoa học tại Khoa Y và Bệnh viện Đại học Cologne (Đức), dẫn đầu bởi Bác sĩ Tiến sĩ Yuri Tolkach và Giáo sư Tiến sĩ Reinhard Büttner, đã tạo ra một công cụ hỗ trợ chẩn đoán ung thư phổi vô cùng hiệu quả.

Nhóm nghiên cứu đã phát triển thành công một nền tảng bệnh lý kỹ thuật số, sử dụng AI để tự động phân tích các mẫu mô phổi. Công cụ này không chỉ tăng độ chính xác của quá trình chẩn đoán mà còn giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các bác sĩ.

Ung thư phổi là một trong những sát thủ thầm lặng nguy hiểm nhất, cướp đi sinh mạng của hàng triệu người trên thế giới mỗi năm. Đặc biệt, ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC), chiếm hơn 80% tổng số ca ung thư phổi, là loại ung thư biểu mô gây tử vong hàng đầu, đe dọa nghiêm trọng đến sức khỏe cộng đồng.

Để điều trị ung thư hiệu quả, việc chẩn đoán chính xác là vô cùng quan trọng. Bệnh lý học, với vai trò phân tích mẫu mô, đóng vai trò then chốt trong quá trình này. Nhờ sự phát triển của công nghệ số và trí tuệ nhân tạo, các nhà bệnh lý học ngày nay có thể phân tích mẫu một cách nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó giúp các bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị phù hợp và cá nhân hóa cho từng bệnh nhân.

Tiến sĩ Tolkach cho biết: “Việc ứng dụng các công cụ AI mới không chỉ giúp chúng ta chẩn đoán bệnh chính xác hơn mà còn mở ra một kỷ nguyên mới trong điều trị ung thư. Bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết về bệnh tình của từng bệnh nhân, chúng ta có thể đưa ra các quyết định điều trị một cách thông minh và cá nhân hóa hơn, tăng khả năng thành công của quá trình điều trị”.

Các nhà khoa học đã huấn luyện AI trên một bộ dữ liệu khổng lồ, chất lượng cao nhất hiện nay. Nhờ đó, AI có khả năng phân tích nhanh chóng và chính xác các mẫu sinh thiết, phân biệt rõ ràng 11 loại khối u và mô lành tính ở cấp độ từng điểm ảnh.

Trong một nghiên cứu được công bố trên Tạp chí uy tín Cell Reports Medicine, nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng công cụ AI của họ có thể phân loại chính xác các loại ung thư phổi không tế bào nhỏ. Điều này được khẳng định qua việc so sánh kết quả của mô hình với dữ liệu thực tế từ nhiều bệnh viện khác nhau.

Tiếp theo, nhóm nghiên cứu đã xác định bốn dấu hiệu sinh học có thể đo lường được trên mẫu mô, giúp dự đoán chính xác hơn về quá trình tiến triển của bệnh và tuổi thọ của bệnh nhân. Ngoài ra, để thúc đẩy nghiên cứu ung thư phổi toàn cầu, nhóm nghiên cứu đã chia sẻ công khai ba tập dữ liệu lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển các thuật toán mới.

Nhóm nghiên cứu tin rằng nền tảng này sẽ trở thành một công cụ hữu ích trong việc chẩn đoán bệnh chính xác, dự đoán diễn biến bệnh và thậm chí hỗ trợ đưa ra các quyết định điều trị trong tương lai. Để khẳng định tính khả thi của nền tảng, nhóm đang hợp tác với 5 viện nghiên cứu bệnh lý hàng đầu tại Đức, Áo và Nhật Bản để tiến hành các nghiên cứu xác nhận quy mô lớn.

Bên cạnh việc tự động hóa các nhiệm vụ trong chăm sóc sức khỏe và phân tích hình ảnh y tế, AI còn đang dần xâm nhập vào cuộc sống của bệnh nhân. Các công cụ AI như ChatGPT ngày càng được nhiều người sử dụng để tìm kiếm thông tin về sức khỏe, thậm chí là tự chẩn đoán bệnh.

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ChatGPT có khả năng cung cấp thông tin y tế hữu ích, hỗ trợ đánh giá sức khỏe tâm thần, tư vấn, quản lý thuốc và giáo dục bệnh nhân. Tuy nhiên, hiệu quả của ChatGPT vẫn còn những hạn chế, đặc biệt là trong việc chẩn đoán các tình trạng sức khỏe ở trẻ em, với độ chính xác chỉ đạt khoảng 17% theo một số nghiên cứu.

Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama-2-chat, Vicuna, Medllama2, Bard/Gemini, Claude, ChatGPT-3.5 và ChatGPT-4 đã đạt được những tiến bộ đáng kể, nhưng việc áp dụng chúng vào chẩn đoán bệnh di truyền vẫn còn nhiều hạn chế. Độ phức tạp của bệnh di truyền đòi hỏi những công cụ chẩn đoán chuyên biệt hơn.