Việt Nam sớm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi phát hiện polyp đại tràng

Thứ Hai, 26-10-2020, 09:23
TS Đào Việt Hằng (Viện Nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật).

Khoảng 1-2 năm nữa, Việt Nam có thể đưa vào sử dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo AI trong nội soi phát hiện polyp đại tràng. Điều này giúp người bệnh phát hiện sớm và đúng các tổn thương ở đại tràng, rút ngắn thời gian tiến triển thành ung thư cho người bệnh.

Công cụ phát hiện sớm, giảm thiểu tỷ lệ ung thư đại tràng

Hiện nay Việt Nam là một quốc gia có tỷ lệ dân số khá đông khoảng 90 triệu dân, gánh nặng bệnh tật tương đối lớn đặc biệt là các bệnh lý về tiêu hóa, gan mật. Tuy nhiên, khả năng đáp ứng của các cơ sở y tế còn rất nhiều hạn chế về kỹ thuật cũng như đội ngũ y tế.

Theo ước tính, số lượng bác sĩ nội soi tiêu hóa chỉ đáp ứng được nhu cầu của 5-10% dân số. Điều này đặt ra những thách thức to lớn đối với việc chẩn đoán chính xác và điều trị bệnh.

Theo TS Đào Việt Hằng (Viện Nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật) cho biết, hiện nay tỷ lệ bỏ sót polyp đại tràng theo y văn thế giới dao động từ 20-47%.

Việt Nam chưa có dữ liệu cụ thể, nhưng một nghiên cứu (theo dõi hơn 314 nghìn ca nội soi đại tràng) gần nhất cho thấy, trong 10 nam giới thì mỗi 1% ADR tăng thì (tỷ lệ phát hiện u tuyến trong đại tràng) sẽ giúp bệnh nhân giảm 3% tiến triển thành ung thư đại tràng.

Do đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi đường tiêu hóa là ứng dụng đột phá trong lĩnh vực tiêu hóa, gan mật đang được Viện Nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật triển khai.

Công nghệ nổi bật nhất là bước đầu xây dựng phần mềm ứng dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi phát hiện polyp đại tràng tại Việt Nam. Mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng thuật toán học máy hiệu quả cho phát hiện, khoanh vùng polyp đại tràng qua hình ảnh nội soi; bước đầu đánh giá độ chính xác của thuật toán phát hiện, khoanh vùng polyp đại tràng.

Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã thu thập một bộ dữ liệu hình ảnh từ hệ thống nội soi có độ phân giải cao như dây soi 600, dây LASEREO, dây 7000 của hãng Fujifilm ở các chế độ WLI và FICE. Số lượng ảnh này được tiến hành xử lý và đưa vào chạy thuật toán. 

Kết quả bước đầu cho thấy đã huấn luyện thành công thuật toán với độ chính xác và độ nhạy rất cao (lên tới hơn 95%). Bên cạnh đó, nhóm đã tiến hành thử nghiệm trên hình ảnh tĩnh và video nội soi, kết quả cho thấy giá trị dự đoán dương tính lên tới hơn 94.6%, độ nhạy (khả năng của thuật toán để xác định ảnh chứa polyp) là 96,39% và độ đặc hiệu (khả năng của thuật toán để xác định ảnh không chứa polyp) lên tới 99,84%.

Nếu được phát hiện đủ và đúng polyp đại tràng, người bệnh được hướng dẫn sàng lọc theo thời gian định kỳ, tránh bỏ sót theo dõi tổn thương. Nhóm nghiên cứu kỳ vọng phát triển phần mềm giúp phát hiện đúng, đủ tổn thương, rút ngắn thời gian tiến triển thành ung thư cho người bệnh cũng như đưa ra lộ trình sàng lọc hợp lý cho người bệnh.

Hướng nghiên cứu mới đầy tính khả thi

Mặc dù nghiên cứu của Viện mới chỉ là bước đầu, những kết quả thu được từ các nghiên cứu rất đáng ghi nhận. Nhóm nghiên cứu đã cho thấy giá trị của trí tuệ nhân tạo trong việc phát hiện polyp đại tràng.

Về lĩnh vực nội soi, các nghiên cứu cho thấy hiệu quả của những công nghệ nội soi tiêu hóa hiện tại (nội soi phóng đại, siêu âm nội soi) trong việc nâng cao năng lực chẩn đoán và điều trị bệnh lý đường tiêu hóa.

Việt Nam sớm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi phát hiện polyp đại tràng -0
 GS, TS Đào Văn Long, nguyên Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, nguyên Trưởng khoa Tiêu hóa - Bệnh viện Bạch Mai, Hội đồng sáng lập Viện nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật  đánh giá cao nghiên cứu này.

Theo TS Đào Việt Hằng, năm 2019, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh cũng đã xây dựng mô hình thuật toán AI cho các polyp đại tràng nhưng trên tập cơ sở dữ liệu của bốn bệnh viện Na Uy với 1.000 ảnh nội soi đại tràng có polyp. Họ thấy AI có tiềm năng trong việc xây dựng thuật toán phát hiện polyp đại tràng.

Tuy nhiên, hướng nghiên cứu của Viện hoàn toàn khác với bộ cơ sở dữ liệu sử dụng huấn luyện hoàn toàn từ bệnh nhân Việt Nam với 8.186 ảnh có polyp và 4.000 ảnh không có polyp. Các dữ liệu này được dán nhãn, khoanh vùng chuẩn bởi các chuyên gia nội soi Việt Nam.

Gần đây nhất Viện thực hiện khảo sát với 101 bác sĩ nhiều tuyến xem việc lưu trữ hình ảnh nội soi cho kết quả, 92% đơn vị lưu giữ hình ảnh kết quả nội soi nhưng chỉ có 62,8% và 41% nhân viên y tế sử dụng cơ sở dữ liệu hiện tại của đơn vị cho mục đích hội chẩn, đào tạo và nghiên cứu khoa học.

93,9% mong muốn có sự liên thông về dữ liệu giữa các cơ sở y tế. 97% mong muốn có phần mềm AI hỗ trợ - tính năng ưu tiên là phát hiện song song tổn thương trong quá trình nội soi.

TS Hằng cho biết, về lộ trình, cuối năm 2020, Viện ra mắt phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo với  bước đầu tiên thử nghiệm trên ảnh tĩnh và video.

Sau đó, năm 2021, Viện xây dựng thuật toán có thể chạy song song quá trình nội soi của người bệnh và dự kiến sẽ tiến hành tại ba cơ sở y tế với 100 bệnh nhân.

“Trong dự án tiếp theo này, chúng tôi có mời nhóm công nghệ thông tin của Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh cùng phối hợp nghiên cứu. Rất mong đề tài của các chuyên gia y tế, các kỹ thuật viên nội soi hai miền sẽ cho kết quả đáng tin cậy.

Hy vọng, trong 1-2 năm nữa, sản phẩm này có tính khả thi, giá thành chấp nhận được và đặc biệt việc ứng dụng sản phẩm sẽ không ảnh hưởng đến công việc của bác sĩ mà còn giúp tiết kiệm nhân lực và thời gian cho bác sĩ”, TS Hằng nói.

Trong thời gian tới đây, Viện sẽ tiếp tục hoàn thiện thuật toán để đưa vào kiểm định và ứng dụng lâm sàng nhằm hỗ trợ các bác sĩ trong quá trình nội soi cũng như phục vụ công tác đào tạo.

GS, TS Đào Văn Long, nguyên Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, nguyên Trưởng khoa Tiêu hóa - Bệnh viện Bạch Mai, Hội đồng sáng lập Viện nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật cho biết: Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế nói chung và nội soi đường tiêu hóa nói riêng không chỉ phù hợp với xu thế hiện nay mà còn là hướng đi cần thiết đặt ra cho ngành y học bởi những lợi ích to lớn như góp phần nâng cao tỷ lệ phát hiện, tránh bỏ sót tổn thương cũng như tiết kiệm nguồn nhân lực y tế còn đang thiếu hụt hiện nay.

 

THIÊN LAM