Việt Nam xây dựng thành công phần mềm đọc bệnh qua ảnh X quang

Thông thường, việc chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế (như ảnh X quang, cắt lớp, cộng hưởng từ...) thường được thực hiện thủ công bởi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Cách làm này có những hạn chế nhất định về độ chính xác. Các bác sĩ đôi khi có thể bỏ sót những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng do hạn chế mắt thường, áp lực về thời gian, số lượng bệnh nhân, cũng như cường độ công việc.

Hạn chế này sẽ được khắc phục khi áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc chẩn đoán bệnh bằng hình ảnh. Cách tiếp cận này đã được nhóm nghiên cứu Phân tích Hình ảnh Y tế thuộc Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn thực hiện thành công đối với chẩn đoán ảnh X quang lồng ngực. Đây là một loại chẩn đoán thường quy và có nhu cầu rất lớn, chiếm tới 70-80% số lượng chẩn đoán bằng hình ảnh tại các bệnh viện ở Việt Nam cũng như trên thế giới.

Phần mềm được xây dựng dựa trên dữ liệu mở từ ảnh chụp X quang thực tế cả người có bệnh và không có bệnh. Kết quả cho thấy nếu dựa vào tiêu chí đánh giá của ngành y tế, cả độ nhạy và độ đặc hiệu của thuật toán thì đều đạt trên 90%, thậm chí trên 95% đối với một số mặt bệnh. Nếu dựa vào tiêu chí tốc độ xử lý, để đọc một ảnh chụp X quang đúng tiêu chuẩn, bác sĩ sẽ cần 5-10 phút nhưng máy đọc chỉ mất 2-5 giây tùy theo cấu hình phần cứng.

Giáo sư Vũ Hà Văn, Viện trưởng Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn cho biết: "Để chắc chắn về khả năng của mình trong việc thực hiện những nghiên cứu đạt chuẩn quốc tế, Nhóm Phân tích hình ảnh y tế của Viện đã gửi phần mềm tham dự 2 cuộc thi uy tín, tổ chức trên nền tảng mở. Trong Cuộc thi Chẩn đoán bệnh tràn khí màng phổi (Pneumothorax Segmentation) do Hiệp hội Tin học Hình ảnh Y tế Hoa Kỳ (SIIM) tổ chức, Nhóm nghiên cứu của Viện đang nằm trong 5 vị trí dẫn đầu trên tổng số hơn 1.000 đội dự thi từ khắp nơi trên thế giới, trong đó có rất nhiều đội mạnh đến từ các tổ chức uy tín của Liên bang Nga, Hoa Kỳ, Trung Quốc, Israel...

Còn trong Cuộc thi Chẩn đoán 12 bệnh phổi phổ biến qua ảnh X quang lồng ngực (CheXpert) do Đại học Stanford (Hoa Kỳ) tổ chức, Nhóm cũng đang đứng ở vị trí thứ 5 trong tổng số 40 đội. Đặc biệt, kết quả chẩn đoán của thuật toán tốt hơn hoặc tương đương khi so sánh với với hội đồng các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh do Stanford tổ chức để đánh giá cuộc thi, trên một bộ ảnh X quang cụ thể".

Theo TS. Nguyễn Quý Hà, Trưởng nhóm phân tích hình ảnh y tế, tuy đạt những kết quả khả quan bước đầu nhưng thuật toán đang được xây dựng dựa trên nguồn dữ liệu mở của nước ngoài. Nếu có thể thu thập dữ liệu ảnh y tế của người Việt thì độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế sẽ thực sự cao.

Ông Hà cho biết, với mỗi loại bệnh, thuật toán cần có ảnh chụp từ 100.000 - 200.000 bệnh nhân. "Dữ liệu đầu vào càng lớn càng tốt. Giống như bác sĩ càng tiếp xúc nhiều ca bệnh đa dạng thì kinh nghiệm càng nhiều và chẩn đoán càng chính xác hơn", đây là một khó khăn do việc thu thập dữ liệu y tế chuẩn không thể thực hiện trong ngày một, ngày hai.

Để chuẩn bị cho dữ liệu đầu vào, ngày 23/7, Viện đã ký Biên bản ghi nhớ hợp tác với Cục Công nghệ thông Thông tin (Bộ Y tế). Hai bên thống nhất phối hợp trong việc xây dựng các quy định về trao đổi dữ liệu khám bệnh, chữa bệnh của người dân giữa các cơ sở khám bệnh, chữa bệnh và các tổ chức, cá nhân phục vụ cho việc nghiên cứu phát triển các sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế.

Để đưa phần mềm vào sử dụng, ngoài việc thu thập dữ liệu của người Việt, các vấn đề pháp lý và thủ tục cấp phép sẽ là những bước tiếp theo đang được thực hiện. "Chúng tôi sẽ hướng đến các chẩn đoán cần thiết cho một số bệnh nguy hiểm và thường gặp tại Việt Nam như các loại ung thư hay các bệnh về tim mạch, thần kinh và tiểu đường. Mục đích là phần mềm phải đạt được tiêu chuẩn quốc tế và trở nên hữu ích với các bệnh viện trong nước", GS. Vũ Hà Văn nói.