Hôm nay,  

Trí Tuệ Nhân Tạo (AI): Đũa Thần của Kỹ Nghệ Chẩn Đoán Hình Ảnh Y Tế

11/11/202200:00:00(Xem: 3892)

 

imaging 2
Ngày nay, ngành chẩn đoán hình ảnh y tế đang phát triển mạnh mẽ với sự hỗ trợ từ trí tuệ nhân tạo AI, tạo vai trò không thể thiếu trong lãnh vực điều trị, đặc biệt là điều trị ung thư.

 

HOA KỲ – Việc các bác sĩ có thể nhìn xuyên thấu bên trong cơ thể bệnh nhân mà không cần phải rạch một đường nào từng là một khái niệm thần kỳ. Cho đến nay, hình ảnh y tế (medical imaging) trong khoa quang tuyến đã trải qua một chặng đường dài, và các kỹ thuật mới nhất dựa vào trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ còn tiến xa hơn nữa: chúng khai thác khả năng tính toán khổng lồ của AI và khả năng học hỏi vô giới hạn để tận dụng triệt để các phương pháp dò chụp trên cơ thể, tìm ra những điều khác thường mà mắt người có thể bỏ sót.

Ngày nay, chẩn đoán hình ảnh liên quan đến những cách phân tích phức tạp mỗi một điểm dữ liệu để tìm ra bệnh tật và phân biệt đâu là dấu hiệu, đâu chỉ là tín hiệu nhiễu. Nếu những thập niên đầu tiên của X-quang dành riêng để tinh chỉnh độ phân giải của các phim chụp, thì những thập niên tiếp theo sẽ là để giải thích cặn kẽ những dữ liệu đó, bảo đảm không bỏ sót bất cứ điều gì.

Chẩn đoán hình ảnh cũng đang chuyển hướng từ trọng tâm ban đầu – chẩn đoán tình trạng y tế – sang một vai trò không thể thiếu trong điều trị, đặc biệt là trong lĩnh vực điều trị ung thư. Các bác sĩ đang bắt đầu dựa vào chẩn đoán hình ảnh để giúp theo dõi các khối u và sự lây lan của các tế bào ung thư chính xác hơn, nhanh chóng hơn để biết liệu các liệu pháp điều trị có hiệu quả hay không. Vai trò mới của chẩn đoán hình ảnh sẽ thay đổi các loại phương pháp điều trị và cải thiện thông tin về hiệu quả điều trị một cách đáng kể giúp bác sĩ nắm rõ tiến trình hiệu quả, để có thể đưa ra lựa chọn điều trị tốt hơn cho bệnh nhân.

Bác sĩ Basak Dogan, phó giáo sư khoa chẩn đoán hình ảnh y khoa tại University of Texas Southwestern Medical Center cho biết: “Trong 5 năm tới, chức năng của ngành chẩn đoán hình ảnh y khoa sẽ trở thành một phần thiết yếu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chẩn đoán hình ảnh hiện tại chưa trả lời được các câu hỏi thực tế về lâm sàng. Nhưng các kỹ thuật mới sẽ mang câu trả lời cho những bệnh nhân cần có độ chính xác cao hơn trong quá trình chăm sóc y tế, để họ có thể tìm được quyết định sáng suốt hơn.”

Phát hiện vấn đề sớm hơn

Cuộc đua đầu tiên trong việc tận dụng tối đa những gì hình ảnh y tế có thể cung cấp – bất kể đó là phim chụp X-quang, chụp cắt lớp vi tính (CT), ảnh cộng hưởng từ (MRI) hay siêu âm – là tự động hóa việc đọc chúng càng nhiều càng tốt. Bởi vì điều này giúp tiết kiệm thời gian quý báu của các bác sĩ quang tuyến. Các lập trình toán học có sự hỗ trợ của máy tính đã chứng minh giá trị của chúng trong lĩnh vực này, sức mạnh tính toán khổng lồ đã giúp máy tính có thể phân biệt được những phát hiện nào là bất thường giữa những điều bình thường. Các chuyên gia phần mềm và các bác sĩ quang tuyến đã hợp tác trong nhiều năm để đưa ra các công thức này. Các bác sĩ quang tuyến cung cấp cho chương trình máy tính những phát hiện của họ về hàng chục ngàn hình ảnh bình thường và bất thường, giúp cho máy tính phân biệt khi nào thì một hình ảnh có chứa những phần tử nằm ngoài các thông số bình thường. Càng có nhiều hình ảnh để so sánh, học hỏi và lưu trữ, máy tính càng nhạy hơn và tìm ra những điểm bất thường tốt hơn.

Để được Cơ Quan FDA phê duyệt, lập trình toán học liên quan đến hình ảnh phải có độ chính xác từ 80% đến 90%. Cho đến nay, FDA đã phê duyệt khoảng 420 lập trình toán học để sử dụng cho các căn bệnh khác nhau (chủ yếu là ung thư). FDA vẫn yêu cầu phải có con người giám sát và đưa ra quyết định cuối cùng đối với những gì lập trình toán học từ máy móc phát hiện ra, nhưng những kỹ thuật tân kỳ này cũng rất quan trọng giúp gắn cờ báo động các hình ảnh có thể chứa những điểm đáng ngờ, để các bác sĩ xem xét và nhanh chóng có câu trả lời cho bệnh nhân.

Tại Mass General Brigham, các bác sĩ sử dụng khoảng 50 lập trình toán như vậy để giúp chăm sóc bệnh nhân, từ phát hiện chứng phình động mạch và ung thư đến phát hiện tắc nghẽn mạch máu và các dấu hiệu đột quỵ. Nhiều bệnh nhân sẽ có các triệu chứng chung của bệnh. Khoảng một nửa số lập trình toán học này đã được FDA chấp thuận và số còn lại đang được thử nghiệm trong quá trình chăm sóc bệnh nhân.

Bác sĩ Keith Dreyer, giám đốc phòng khoa học dữ liệu và phó chủ tịch khoa quang tuyến tại Mass General Brigham, cho biết: “Mục tiêu là sớm phát hiện vấn đề. Trong một số trường hợp, con người có thể mất nhiều ngày để đưa ra chẩn đoán chính xác, trong khi máy tính có thể chạy liên tục mà không cần nghỉ để tìm ra bệnh nhân nào cần được điều trị ngay lập tức. Nếu có thể sử dụng máy tính trong việc đó, thì bệnh nhân sẽ được điều trị nhanh hơn nhiều.”

Theo dõi bệnh nhân kỹ lưỡng hơn

Sàng lọc có sự hỗ trợ của máy tính là bước đầu tiên để mang sự hỗ trợ của kỹ thuật trí khôn nhân tạo AI vào y học, và sự học hỏi không giới hạn của máy tính cũng đang rất hữu ích để giúp theo dõi bệnh nhân và theo sát những chuyển biến bệnh tình, dù là nhỏ nhất. Điều này đặc biệt quan trọng đối với bệnh ung thư, xác định xem khối u đang phát triển, nhỏ lại hay giữ nguyên kích thước là việc cần thiết để đánh giá mức độ hiệu quả của các phương pháp điều trị. Dogan nói: “Khó mà nắm rõ được điều gì đang xảy ra với khối u khi bệnh nhân trải qua quá trình hóa trị. Rất tiếc, các kỹ thuật hình ảnh thông thường không thể phát hiện ra bất kỳ thay đổi nào cho đến giữa quá trình hóa trị” – vốn có thể kéo dài hàng tháng trời – “khi bắt đầu xảy ra một số loại co rút.”
Imaging
Cuộc đua đầu tiên trong việc tận dụng tối đa những gì hình ảnh y tế có thể cung cấp – bất kể đó là phim chụp X-quang, chụp cắt lớp vi tính (CT), ảnh cộng hưởng từ (MRI) hay siêu âm – là tự động hóa việc đọc chúng càng nhiều càng tốt.
 
Chẩn đoán hình ảnh có thể hữu ích trong những trường hợp đó, giúp xác định những thay đổi không liên quan đến kích thước hoặc giải phẫu của khối u. Dogan nói: “Trong giai đoạn đầu của quá trình hóa trị, hầu hết những thay đổi trong khối u không hoàn toàn ở mức độ có bao nhiêu tế bào chết đi, mà liên quan đến việc điều chỉnh các tương tác giữa tế bào miễn dịch của cơ thể và tế bào ung thư.” Có nhiều trường hợp, khối u không thu nhỏ từ ngoài vào trong. Thay vào đó, một số túi tế bào ung thư bên trong khối u có thể chết đi, trong khi những túi khác vẫn tiếp tục phát triển, khiến cho tổng thể khối u có nhiều vết rỗ hơn, giống như cái áo len bị côn trùng cắn lủng lỗ. Thực tế, một số tế bào chết đi có thể gây ra tình trạng viêm, nên trong một số trường hợp, kích thước của khối u thậm chí có thể to ra dù điều này không nhất thiết có nghĩa là tế bào ung thư đã sinh sôi nhiều hơn. Chẩn đoán hình ảnh thông thường hiện nay sẽ không thể phân biệt được khối u đã chết mấy phần và còn sống mấy phần. Các kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh phổ biến nhất trong ung thư vú, chụp nhũ ảnh và siêu âm, được thiết kế để xác định các đặc điểm giải phẫu.

Tại UT Southwestern, Bác sĩ Dogan đang thử nghiệm hai cách sử dụng chẩn đoán hình ảnh để theo dõi những thay đổi chức năng ở các bệnh nhân ung thư vú. Cách đầu tiên, với nguồn tài trợ từ Viện Y Tế Quốc Gia, Dogan sẽ thực hiện chẩn đoán hình ảnh các bệnh nhân ung thư vú sau một chu kỳ hóa trị để tìm ra những thay đổi nhỏ về áp suất xung quanh khối u, bằng cách bơm các bong bóng khí nhỏ vào. Siêu âm sẽ đo đạc sự thay đổi áp suất của các bong bóng này, chúng có xu hướng tích tụ xung quanh các khối u; các khối u đang phát triển sẽ có nhiều mạch máu hơn so với các mô khác, nhằm hỗ trợ cho chúng mở rộng.

Cách còn lại là thử nghiệm hình ảnh quang âm, biến ánh sáng thành tín hiệu âm thanh. Người ta sẽ chiếu tia laser vào mô vú, làm cho các tế bào dao động, tạo ra sóng âm thanh; sau đó họ thu lại các sóng âm thanh này và phân tích chúng. Kỹ thuật này giúp phát hiện nồng độ oxy của khối u, vì tế bào ung thư có xu hướng cần nhiều oxy hơn tế bào bình thường để có thể tiếp tục phát triển. Các thay đổi sóng âm thanh sẽ chỉ ra phần nào của khối u vẫn đang phát triển và phần nào không. Dogan nói: “Chỉ bằng cách chụp ảnh khối u, chúng tôi có thể biết được khối nào có nhiều khả năng di căn đến các hạch bạch huyết và khối nào thì không.” Hiện nay, các bác sĩ lâm sàng không thể biết loại ung thư nào sẽ di căn đến bạch huyết và loại nào sẽ không di căn. Dogan giải thích thêm: “Kỹ thuật này có thể cung cấp thông tin về cách khối u sẽ hoạt động và có khả năng tránh cho bệnh nhân phải làm phẫu thuật hạch bạch huyết không cần thiết.”

Kỹ thuật này cũng có thể giúp tìm ra các dấu hiệu ban đầu của các tế bào ung thư đã di căn đến các bộ phận khác của cơ thể, trước cả khi chúng xuất hiện trong các hình ảnh y tế và không cần phải cắt xén làm sinh thiết. Tập trung vào các cơ quan mà tế bào ung thư thường di căn, chẳng hạn như xương, gan và phổi, các bác sĩ có thể ‘đón đầu’ các tế bào ung thư mới ‘chuyển nhà’ này.

Phát hiện những bất thường không thể nhìn thấy bằng mắt thường

Theo Dreyer, nếu có đầy đủ dữ liệu và hình ảnh, các lập trình toán học này thậm chí có thể tìm ra những sai sót đối với bất kỳ tình trạng nào mà con người không thể phát hiện được. Nhóm của ông cũng đang nghiên cứu phát triển một lập trình toán học đo lường các dấu ấn sinh học nhất định trong cơ thể người, cho dù là về giải phẫu hay chức năng. Nhờ đó nó có thể gắn cờ báo động những thay đổi trong các chỉ số đó, có thể chỉ ra một người có khả năng bị đột quỵ, gãy xương, đau tim hoặc một số bệnh khác. Đó là đũa thần của chẩn đoán hình ảnh, và trong khi chỉ còn vài năm nữa, Dreyer cho biết “đó là những thứ sẽ khiến lĩnh vực chăm sóc sức khỏe chuyển mình, với sự hỗ trợ của AI.”

Để mở ra cánh cửa đó, sẽ cần tới hàng tấn dữ liệu từ hàng trăm ngàn bệnh nhân. Nhưng hệ thống chăm sóc sức khỏe không liên kết của Hoa Kỳ sẽ khiến cho việc tổng hợp các thông tin là một thách thức. Có một giải pháp là sử dụng kỹ thuật học hỏi liên kết (federated learning *), các nhà khoa học gia sẽ phát triển các lập trình toán học áp dụng cho cơ sở dữ liệu thông tin bệnh nhân ẩn danh của các tổ chức khác nhau. Bằng cách đó, quyền riêng tư vẫn được bảo vệ, các tổ chức sẽ không phải mang an ninh hệ thống của mình ra đánh đổi.

* Federated learning: Học hỏi liên kết là một kỹ thuật máy học đào tạo một lập trình toán học trên nhiều thiết bị và tập trung giữ các mẫu dữ liệu cục bộ mà không cần trao đổi chúng.

Nếu có thêm nhiều mô hình kiểu này được chấp thuận, thông qua kỹ thuật học tập liên kết hoặc cách khác, chẩn đoán hình ảnh với sự hỗ trợ của AI thậm chí có thể cho phép bệnh nhân điều trị tại nhà. Ví dụ, khi việc tự xét nghiệm COVID-19 và chăm sóc sức khỏe từ xa trở nên phổ biến hơn, mọi người có thể nhận được thông tin chẩn đoán hình ảnh y tế thông qua các phương pháp chụp, quét, siêu âm di động, được cung cấp thông qua một ứng dụng trên điện thoại thông minh.

Dreyer nói: “Sự thay đổi thực sự trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ xảy ra nhờ có kỹ thuật trí khôn nhân tạo AI, đem lại rất nhiều giải pháp cho bệnh nhân hoặc thậm chí trước khi họ trở thành bệnh nhân, để mọi người có thể sống khỏe mạnh.” Có lẽ đó sẽ là cách hiệu quả nhất để tối ưu hóa kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh y tế: trao quyền cho bệnh nhân được hiểu rõ và đưa ra quyết định sáng suốt nhất có thể để bảo vệ sức khỏe của họ.
 
Phỏng dịch theo bài viết “How AI Is Changing Medical Imaging to Improve Patient Care” của Alice Park và Video của Andrew D. Johnson, được đăng trên trang Time.com.
 

Gửi ý kiến của bạn
Vui lòng nhập tiếng Việt có dấu. Cách gõ tiếng Việt có dấu ==> https://youtu.be/ngEjjyOByH4
Tên của bạn
Email của bạn
)
Thời nay, nhiều người thường bị đau cổ vai gáy, lại còn kèm theo cả đau đầu. Nỗi đau này có thể gây ra thêm nỗi đau khác, không chỉ về mặt vật lý mà còn về mặt tâm sinh lý. Xét về mặt sinh lý, ngày càng có nhiều nghiên cứu chứng minh rằng những cơn đau ở cổ thường khiến cho người ta bị thêm chứng đau đầu. Một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí The Journal of Headache and Pain là nghiên cứu đầu tiên cung cấp những dấu hiệu khách quan về sự liên quan của cơ bắp với tình trạng đau nhức đầu.
Một nghiên cứu mới cho thấy thiếu ngủ không chỉ ảnh hưởng đến tâm trạng và hiệu suất làm việc trong ngày, mà còn có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh tiểu đường loại 2. Theo nghiên cứu được công bố trên tạp chí JAMA Network Open, so với những người ngủ từ 7 đến 8 tiếng mỗi ngày, những người ngủ ít hơn 6 tiếng/ngày có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường type 2 cao hơn khi về già.
Khi nói đến việc giữ cho xương khỏe mạnh, nhiều người sẽ nghĩ ngay đến vitamin D, chất dinh dưỡng giúp cơ thể hấp thụ lượng canxi cần thiết để giúp cho bộ xương chắc khỏe. Nhưng dù rằng vitamin D đúng là một chất dinh dưỡng thiết yếu, trong những năm gần đây, các nhà nghiên cứu đã nhận thấy tầm quan trọng của các loại vitamin khác trong việc chống gãy xương (fractures) và bệnh loãng xương, hay bệnh xương xốp (osteoporosis).
Không thể nhìn thấy bằng mắt thường, không có mùi và cũng chẳng có vị, những lượng nhỏ chì (lead) hiện diện trong các vật dụng mà chúng ta sử dụng hàng ngày, trong nhà chúng ta ở, và cả trong nước chúng ta uống. Thậm chí, chì còn xuất hiện trong các bình nước tái sử dụng, như việc phát hiện ra chì trong đáy ly Stanley. Vụ việc đã làm dấy lên nhiều tranh cãi và khơi dậy sự chú ý của người tiêu dùng đối với một vấn đề đã tồn tại từ rất lâu.
Hôm cuối tháng Hai vừa qua, Tòa Tối cao của bang Alabama phán quyết rằng: “Phôi đông lạnh là trẻ em.” Tuyên án này tuy chỉ có uy lực theo Hiến pháp và luật pháp ở Alabama, tuy nhiên, sự bắt đầu này tạo ra tiền lệ cho tất cả những vụ án vế sau của tất cả các bang khác và kề cả hiến pháp Hoa Kỳ, ảnh hưởng đến thời kỳ cho phép phá thai. Nhiều người và nhiều cơ quan sẽ phải chịu trách nhiệm, sẽ bị trừng phạt nếu làm hỏng phôi thai, như một tội giết trẻ em. Phán quyết của Alabama, được công bố hôm thứ Sáu, bắt nguồn từ hai vụ kiện của ba nhóm cha mẹ đã trải qua thủ tục thụ tinh trong ống nghiệm (IVF) để sinh con và sau đó chọn đông lạnh số phôi còn lại. Giáo sư Nicole Huberfeld của Trường Luật Đại học Boston cho biết, đó cũng là một quyết định có thể gây ảnh hưởng lan rộng đến việc sử dụng các phương pháp điều trị sinh sản như thụ tinh trong ống nghiệm (IVF).
Thử tưởng tượng rằng chỉ cần uống một viên thuốc là quý vị sẽ tràn trề năng lượng, da dẻ mịn màng, và tim mạch khỏe re? Các viễn cảnh hấp dẫn này vẫy gọi mãnh liệt mỗi khi chúng ta dạo quanh qua các quầy hàng bán các loại thực dược phẩm bổ dưỡng trong hiệu thuốc, từ các loại viên uống dầu cá (fish oil), bột collagen (collagen powder), kẹo bổ sung ma-giê và muôn hình vạn trạng các loại vitamin.
Hơn một thập niên từ sau cái chết bất ngờ của mẹ, Sehrish Sayani mắc chứng rối loạn tâm thần hậu chấn (PTSD). Suốt những năm đó, những cơn hoảng loạn dữ dội nhất đã giảm dần, nhưng các triệu chứng như nghi ngại thái quá (hypervigilance), trở nên đặc biệt nhạy cảm với một số yếu tố và những giấc ngủ chập chờn đã trở nên quen thuộc trong cuộc sống của cô.
Trong cuốn tiểu thuyết Chuyện Hai Thành Phố (A Tale of Two Cities) của Charles Dickens, được xuất bản năm 1859 và lấy bối cảnh thời Cách Mạng Pháp, có đoạn viết: “Đó là thời đại tốt đẹp nhất, cũng là thời đại tồi tệ nhất, đó là thời đại của sự khôn ngoan, cũng là thời đại của sự ngu xuẩn.” Đại dịch COVID-19 cũng là một thời đại như thế. Một mặt, khoa học đã cứu sống được nhiều người. Chưa đầy một năm sau khi phát hiện virus, Hoa Kỳ đã tạo ra và thử nghiệm vắc xin, rồi cho sản xuất, phân phối và triển khai tiêm chủng hàng loạt miễn phí cho người dân. Ước tính vắc xin COVID đã cứu được ít nhất 3.2 triệu người chỉ riêng ở Hoa Kỳ. Những thành tựu này tạo ra hy vọng về việc chúng ta có thể nhanh chóng ứng phó với đại dịch trong tương lai.
Hơn một thập niên trước, Shria Kumar, bác sĩ chuyên khoa tiêu hóa và là chuyên gia nghiên cứu tại Đại học Miami, bắt đầu chú ý đến một dấu hiệu đáng lo ngại. Có một số bệnh nhân ung thư dạ dày đến gặp bà ở độ tuổi rất trẻ, và rất nhiều người là phụ nữ. Khuynh hướng này vẫn tiếp diễn cho đến ngày nay. Các khoa học gia đang nỗ lực tìm hiểu tại sao điều này lại xảy ra. Vào mùa xuân năm ngoái, họ đã xác nhận rằng hiện tượng này đang diễn ra ở Hoa Kỳ. Sau khi kiểm tra hệ thống các cơ sở dữ liệu chứa các thông tin chi tiết về các trường hợp ung thư ở nhiều tiểu bang trên toàn quốc, các nhà nghiên cứu nhận thấy ung thư dạ dày đang gia tăng nhanh hơn ở phụ nữ trẻ.
Wegovy, Ozempic và Mounjaro là các loại thuốc giảm cân và điều trị tiểu đường đã gây được tiếng vang lớn trong lĩnh vực tin tức y tế. Chúng nhắm vào các con đường điều tiết liên quan đến cả bệnh béo phì và tiểu đường, và được nhiều người coi là bước đột phá trong việc kiểm soát cân nặng, đường và huyết áp. Nhưng liệu những loại thuốc này có giải quyết được nguyên nhân gốc rễ của hội chứng chuyển hóa (metabolic disease) không? Điều gì đã thúc đẩy sự phát triển của chúng từ ban đầu?
NHẬN TIN QUA EMAIL
Vui lòng nhập địa chỉ email muốn nhận.