Chúng ta

Trí tuệ nhân tạo chẩn bệnh chính xác như bác sĩ

Thứ ba, 1/10/2019 | 11:36 GMT+7

AI có thể phân tích triệu chứng chẩn đoán chính xác 87% ca bệnh, 93% trường hợp hết bệnh, tỷ lệ này với bác sĩ là 86% và 91%, theo Daily Mail.

Kết quả nghiên cứu mới đây được công bố trên Lancet Digital Health về sử dụng kỹ thuật học sâu (deep learning – một nhánh của Trí tuệ nhân tạo) trong chẩn đoán bệnh. Kỹ thuật này dùng các thuật toán, sức mạnh tính toán mô phỏng trí tuệ con người, từ đó cho phép máy tính quan sát, phân tích hàng nghìn dữ liệu hình ảnh để đưa ra chẩn đoán cho từng cá nhân.

2019-10-01-105942-7969-1569903280.png

Ảnh: CNN

"AI có thể phát hiện các bệnh, từ ung thư đến bệnh về mắt, tuy nhiên khả năng chẩn đoán bệnh của AI về cơ bản không vượt quá khả năng con người", Giáo sư Alastair Denniston từ Bệnh viện Đại học Birmingham NHS Foundation Trust, người dẫn đầu nhóm nghiên cứu, nói. 

Nhóm nghiên cứu khẳng định AI có tiềm năng khổng lồ để đẩy nhanh tốc độ và tính chính xác trong việc chẩn đoán bệnh trạng. Các nhà khoa học đã phân tích 14 thử nghiệm so sánh các chẩn đoán được thực hiện bởi AI và của các bác sĩ từ tháng 1/2012 đến 6/2019. Kết quả cho thấy AI nhờ có chế độ “học sâu” phát hiện chính xác bệnh lên đến 87% so với 86% của các bác sĩ. AI cũng có khả năng loại xác dịnh những người hết bệnh tốt hơn một chút - 93% so với 91% của các chuyên gia y tế. 

Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu tại Bệnh viện Đại học Birmingham NHS Foundation Trust cũng cho rằng cần có nhiều con số 14 thử nghiệm. Theo Giáo sư đầu ngành Alastair Denniston, sử dụng thuật toán học sâu để chẩn đoán bệnh trạng thực sự có tiềm năng lớn. “Đánh giá của chúng tôi cho thấy tính chính xác trong chẩn đoán của chế độ “học sâu” có thể ngang bằng với các chuyên gia trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe”, ông nói và cho rằng sử dụng AI trong môi trường lâm sàng thực tế để nghiên cứu là điều cần thiết. 

Đồng tác giả, tiến sĩ Livia Faes, thuộc Bệnh viện mắt Moorfields ở London, bổ sung: 'Bằng chứng về cách thuật toán AI sẽ thay đổi kết quả của bệnh nhân như thế nào, cần đến từ việc so sánh các chẩn đoán khác nhau trong nhiều thử nghiệm có kiểm soát được tiến hành một cách ngẫu nhiên. Tới nay, hầu như vẫn chưa có thử nghiệm nào mà trong đó các quyết định chẩn đoán được hiện bởi AI chỉ ra được những kết quả thực sự quan trong đối với bệnh nhân, như sự điều trị kịp thời, thời gian xuất viện hay thậm chí là tỷ lệ sống sót”.

Chủ tịch Hội đồng chăm sóc sức khỏe của Viện kỹ thuật và công nghệ (IET) - tiến sĩ Peter Bannister đặt nghi vấn liệu AI có thể được thực hiện trên quy mô rộng. Ông cho rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán bênh tiếp tục thu hút được sự chú ý đáng kể nhờ tiềm năng về độ nhạy bén, tính lặp lại và năng suất khi áp dụng cho các bộ dữ liệu lớn, chứa nhiều thông tin, bao gồm cả hình ảnh y học. “Thế nhưng vẫn chưa có được sự chấp nhận hoàn toàn cũng như còn tồn tại những nghi ngờ liệu rằng các phương pháp tiếp cận này có mang lại lợi ích cho bệnh nhân khi được tiến hành trên quy mô rộng hơn hay không. Đây là nghiên cứu mang tính toàn diện minh họa rõ ràng khả năng nhưng cũng xác định các lỗ hổng mà gần như tất cả các nhóm đã cố gắng áp dụng AI vào chẩn đoán bệnh đã gặp phải”.

Trí thông minh nhân tạo trong nghiên cứu đã chẩn đoán hàng loạt các tình trạng nghiêm trọng từ bệnh ung thư, bệnh phổi cho tới các vấn đề về tim mạch. Đánh giá này được công bố trên The Lancet Digital Health sẽ thúc đẩy các kế hoạch của Bộ y tế và chăm sóc xã hôi của Anh về một cuộc “cách mạng số” cho dịch vụ y tế quốc gia.

Thị trường toàn cầu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe đang tăng mạnh, dự kiến tăng từ 1,3 tỷ USD (năm 2019) lên 10 tỷ USD (năm 2024), theo ước tính của ngân hàng đầu tư Morgan Stanley.

Các bệnh viện trên khắp thế giới đang ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, trong đó có Bệnh viện Mắt Moorfields, London. Một thuật toán viết bởi Trung tâm nghiên cứu DeepMind do Google sở hữu có thể giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chi tiết chỉ trong khoảng 30 giây bằng cách sử dụng kỹ thuật chụp cắt lớp quang học (OCT).

AI còn có thể xác định chính xác một số rối loạn di truyền hiếm gặp bằng cách phân tích ảnh chụp khuôn mặt bệnh nhân. Một ứng dụng tên DeepGestalt trong ba cuộc thử nghiệm đã thể hiện khả năng vượt trội hơn các bác sĩ lâm sàng khi phát hiện hàng loạt triệu chứng bệnh.

>> Vận hành mạng tự động, FPT tiết kiệm 100 nhân lực

Mai Anh

Ý kiến

()