Ung thư vú là một nguyên nhân gây tử vong phổ biến nhất đối với nữ giới: tại Mỹ, tỷ lệ nhiễm ung thư vú trung bình của phụ nữ là 12%, tức trong 8 người phụ nữ thì sẽ có 1 người mắc ung thư vú. Trong nghiên cứu được xuất bản trên Radiology, các nhà nghiên cứu đã phát triển một AI có khả năng phát hiện mầm mống ung thứ vú sớm khoảng 1 năm trước khi cấu thành bệnh.
Mô hình AI này sử dụng học sâu (Deep Learning) để đưa ra chuẩn đoán dựa trên dữ liệu hình ảnh và bệnh án của bệnh nhân. Đồng thời, mô hình cũng phân tích các hình ảnh chụp quang tuyến vú và thông tin bệnh của bệnh nhân qua các hệ thống lưu trữ dữ liệu sức khỏe điện từ (HER – Electronic Health Records) để phát hiện ung thư vú, đặc biệt trong các trường hợp siêu âm không ra kết quả.
 |
| AI có khả năng phát hiện mầm mống ung thứ vú sớm khoảng 1 năm trước khi cấu thành bệnh. |
Đây là kết quả của một nghiên cứu thực hiện tại văn phòng IBM tại Zurich và Đại học Zurich, với một hệ thống có thể phát hiện và phân loại các khối u, tế bào vô nhiễm, cũng như mối quan hệ giữa chúng. AI đã được huấn luyện sử dụng hệ dữ liệu bao gồm 52.936 hình ảnh từ 13.234 phụ nữ khác nhau trong các năm từ 2013 tới 2017, và có bệnh án trong vòng một năm trước khi chụp quang tuyến vú. AI được huấn luyện sử dụng 9.000 bộ dữ liệu ảnh chụp quang và lịch sử bệnh án.
Với khả năng phân tích và dự đoán những khối u ác tính qua sinh thiết, cũng như phân biệt sự bất thường trong kiểm tra, AI có thể chỉ ra những vấn đề với sức khỏe bệnh nhân. Trong quá trình huấn luyện AI, các nhà nghiên cứu đã cho hệ thống so sánh và đánh giá hai tư thế thường quy của ảnh chụp quanh tuyến vú là tư thế đầu đuôi (Craniocaudal – CC) và tư thế chếch trong ngoài (Mediolateral oblique – MLO). Họ tin rằng, khả năng nhận diện đặc điểm của AI sẽ đóng góp lớn cho quá trình xét nghiệm sinh thiết khối u.
Khả năng nhận diện này sau đó sẽ được tích hợp vào một hệ nơ-ron thần kinh sâu (Deep Neural Network – DNN), đã được đào tạo dựa trên ảnh chụp quang, từ đó đưa ra khả năng xuất hiện ung thư và các đặc điểm dẫn tới kết luận trong từng hình ảnh.
 |
| AI được huấn luyện sử dụng 9.000 bộ dữ liệu ảnh chụp quang và lịch sử bệnh án. |
Để xác định người bệnh âm tính hay dương tính thông qua sinh thiết, AI sẽ nhận diện điểm khác biệt sử dụng mô hình máy tăng cường (hay Gradient Boosting Machines Model). Cuồi cùng, những đặc điểm hình ảnh sẽ được tổng hợp, tạo thành một hồ sơ chung thể hiện tất cả các đặc điểm/vấn đề của bệnh nhân. Kết quả của thuật toán AI đã được chứng thực qua bộ dữ liệu gồm 1.055 phụ nữ, với mẫu thử lên tới 2.548 phụ nữ (độ tuổi trung bình là 55, độ lệch chuẩn 10). Thuật toán cũng đã nhận diện tới 48% trường hợp âm tính giả trên ảnh chụp quang.
Mô hình cũng có diện tích dưới đường cong ROC là 0,78, tức độ dự đoán ung thư vú tốt hơn những mô hình thông thường (như Gail), đạt độ nhạy 77,3%, tăng khả năng dự đoán nguy hiểm của các mô hình xét nghiệm máu WBC và chức năng tuyến giáp.
Những yếu tố trên đã giảm đáng kể các chẩn đoán sai, qua việc liên kết các yếu tố khó phát hiện trên ảnh chụp quang, như sự thiếu hụt sắt và tuyến giáp. Như vậy, đây là một công nghệ thiết yếu trong lĩnh vực y tế, do nó có thể giảm số lượng xét nghiệm không cần thiết, cũng như khả năng chẩn đoán sai của những mô hình truyền thống.
>> AI được huấn luyện sử dụng 9.000 bộ dữ liệu ảnh chụp quang và lịch sử bệnh án.
Theo Techinsight
Ý kiến
()