Các nhà khoa học tại Đại học Tôn Dật Tiên, Trung Quốc, đang dùng một mạng nơ-ron nhân tạo mới được gọi là CC-Cruiser để nhận biết và chẩn đoán bệnh đục thủy tinh thể bẩm sinh một cách chính xác như các bác sĩ nhãn khoa.
Họ cũng tin rằng, công nghệ này có thể áp dụng với những bệnh khác, vốn được chẩn đoán dựa trên hình ảnh y học.
 |
CC-Cruiser là một mạng nơ-ron tích chập, được “đào tạo” qua việc xử lý những hình ảnh lấy từ Chương trình Bệnh đục thủy tinh thể ở trẻ em của Bộ Y tế Trung Quốc. CC-Cruiser được cung cấp dữ liệu chưa gán nhãn từ 57 người, bao gồm 43 người có mắt bình thường và 14 người bị đục thủy tinh thể. Mạng này đã xác định những trường hợp bị đục thủy tinh thể bẩm sinh với độ chính xác 98,25%, ước lượng được vị trí đục thủy tinh thể với độ chính xác 100%, và đề xuất phương pháp điều trị thích hợp với độ chính xác 92,86%.
Trong một thí nghiệm sử dụng 13 hình ảnh mắt bình thường và 40 hình ảnh mắt bị đục thủy tinh thể lấy từ mạng Internet, CC-Cruiser có kém thành công hơn một chút. Những trường hợp tiềm ẩn đục thủy tinh thể bẩm sinh được xác định với độ chính xác 92,45%, vị trí được ước lượng với độ chính xác 94,87%, và phương pháp điều trị thích hợp được đề xuất với độ chính xác 89,74% - sự sụt giảm này có thể do những thay đổi của hình ảnh về ánh sáng, góc chụp và độ phân giải.
Trong một thí nghiệm so sánh với năng lực của các bác sĩ nhãn khoa, CC-Cruiser đã xác định được tất cả các trường hợp mắc đục thủy tinh thể bẩm sinh, trong khi cả ba vị bác sĩ đều để lọt một trường hợp. “Về độ chính xác nói chung, CC-Cruiser tương đương với một bác sĩ nhãn khoa có đủ trình độ chuyên môn. Đáng chú ý, CC-Cruiser chẩn đoán thành công tất cả những bệnh nhân nguy cơ trong số 50 trường hợp trong khi tất cả các bác sĩ nhãn khoa đều chẩn đoán sai một số trường hợp”.
“Đối với những gợi ý điều trị, CC-Cruiser đưa ra những gợi ý điều trị chính xác cho tất cả các bệnh nhân cần phẫu thuật (không có trường hợp nào bị bỏ sót), với năm trường hợp dương tính giả”, theo GS Lin Haotian, đồng tác giả của nghiên cứu. Việc chẩn đoán của CC- Cruiser có thể được cải thiện nhờ lượng dữ liệu lớn hơn, GS Lin nói thêm.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã xây dựng một nền tảng đám mây cộng tác (collaborative cloud) phục vụ việc tích hợp dữ liệu và thăm dò tính khả thi của việc ứng dụng CC-Cruiser tại nhiều bệnh viện đa khoa hơn. Những nền tảng dựa trên đám mây như vậy có thể thay thế hoặc bổ khuyết cho những phương pháp đòi hỏi tổng hợp nhiều nguồn lực trong điều trị những căn bệnh hiếm gặp. Hiện nay, những bệnh hiếm gặp thường được điều trị tại những trung tâm chuyên khoa, nơi đòi hỏi chi phí hoạt động tốn kém và thường nằm rải rác, khó mang đến cho bệnh nhân sự chăm sóc đầy đủ.
Mặc dù có những kết quả đáng khích lệ, nhưng GS Lin tin rằng trí tuệ nhân tạo như CC-Cruiser chỉ để hỗ trợ hơn là thay thế các bác sĩ. “Máy móc có những lợi thế về tự động hóa, sự khách quan và tính chính xác, nhưng khả năng giao tiếp và tương tác về mặt tình cảm của con người là không thể thiếu trong điều trị y khoa. Chúng tôi giữ quan điểm rằng những kết quả có được từ học sâu (deep learning) kết hợp với những phân tích của con người sẽ đem lại hiệu quả và chất lượng chăm sóc sức khỏe tốt hơn”, GS Lin nói.