Không chỉ giỏi đánh cờ, chơi game,… mà trí thông minh nhân tạo DeepMind của Google giờ đây còn có thể tự phân tích ảnh chụp võng mạc con người để chẩn đoán nguy cơ các bệnh về mắt với độ chính xác giống như bác sĩ con người. Đồng thời, nó còn có thể hiển thị chi tiết quá trình phân tích, chẩn đoán để các bác sĩ có thể kiểm duyệt, xem xét lại nhằm đưa ra kết quả cuối cùng nếu chưa yên tâm. Đây chính là kết quả thử nghiệm sơ bộ hệ thống khám mắt DeepMind tại bệnh viện mắt Moorfields, Anh Quốc.
Cách làm của DeepMind chính là dùng các thuật toán để phân tích hình ảnh chụp cắt lớp võng mạc (OCT) bệnh nhân nhằm đưa ra nhận định. Cho tới hiện tại, hầu hết các chuyên gia bệnh viện và phòng khám đều phải dùng mắt thường để xem xét hình ảnh chụp OCT, một quá trình đòi hỏi nhiều công sức, thời gian, đặc biệt là đối với các bệnh viện lớn với nhiều bệnh nhân. Điển hình như tại bệnh viện mắt Moorfields, mỗi ngày các bác sĩ cần phải xem hơn 1000 hình ảnh, khiến quá trình từ chụp, phân tích, chẩn đoán cho tới chữa trị kéo dài ra đáng kể, từ đó làm giảm khả năng chữa trị sớm một cách hiệu quả.
Tuy nhiên, nhờ sự hỗ trợ đáng tin cậy của DeepMind thì quá trình khám mắt cho bệnh nhân đã được rút ngắn một cách đáng kể. Mustafa Suleyman, đồng sáng lập kiêm trưởng bộ phận ứng dụng AI tại DeepMind Health cho biết: “Kết quả cực kỳ đáng ngạc nhiên này đã đưa chúng tôi tiến gần hơn tới mục tiêu. Đồng thời, cách làm này sẽ thay đổi hoàn toàn quá trình chẩn đoán, điều trị và kiểm soát bệnh nhân với các mối đe dọa về bệnh mắt, không chỉ tại Moorfields mà còn nhiều nơi khác trên toàn cầu.”
AI đã làm điều đó như thế nào?
Chi tiết hơn về hoạt động chẩn đoán hình ảnh của DeepMind. Thứ nhất là giai đoạn sử dụng mạng phân chia, trong đó các hình quét OCT thô ban đầu được chuyển thành bản đồ mô trong không gian 3 chiều với các màu sắc được mã hóa và chia tách rõ ràng. Tuy nhiên, “bản đồ 3D” này chỉ diễn tả các lát cắt của mắt người chứ không thể xác định được sự tồn tại hoặc vị trí của ổ bệnh. Bởi thế, AI DeepMind đã được nhóm nghiên cứu dạy trước bằng bộ dữ liệu với 877 hình ảnh OCT đã được phân tích bởi các bác sĩ nhãn khoa.
Tiếp theo là giai đoạn sử dụng mạng phân loại để phân tích bản đồ mô 33 chiều và đưa ra quyết định rằng bệnh nhân đó có nguy cơ mắc bệnh nào, tiến triển bệnh ra sao để có phác đồ điều trị thích hợp. Đối với mạng này, các nhà khoa học đã dạy AI bằng 14.884 bản đồi mô tạo ra từ mạng phân chia vốn đã được kiểm tra bởi các chuyên gia nhãn khoa.
Thực ra trước đây vẫn có các hệ thống AI chẩn đoán hình ảnh nhưng chỉ có 1 mạng thần kinh cho 1 giai đoạn, đi thẳng từ ảnh quét để ra kết quả. Còn lần này cách làm của DeepMind là chia ra thành 2 giai đoạn và bởi thế, nó cho phép các bác sĩ có thể kiểm tra lại bản đồ mô để xem IA đã đưa ra kết luận như thế nào đối với các ca phức tạp, đòi hỏi sự tham vấn của các chuyên gia, từ đó tăng độ tin cậy của hệ thống lên. Đồng thời, cách làm chuyển hình ảnh OCT thô về bản đồ 3D còn cho phép dùng được nhiều hình ảnh đến từ các loại máy quét OCT khác nhau.
Một tương lai rộng mở cho việc chẩn đoán bệnh mắt
Hiện các kết quả thử nghiệm là cực kỳ khả quan, hứa hẹn sẽ được áp dụng một cách rộng rãi để các bác sĩ có thể tăng tốc độ chẩn đoán và đưa ra biện pháp điều trị kịp thời, hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu cùng đội ngũ bác sĩ cho biết sẽ tiếp tục hoàn thiện hệ thống để đủ độ tin cậy nhằm áp dụng rộng rãi tại nhiều nơi trên thế giới. Tuy nhiên, có ý kiến cho rằng việc cho AI tiếp xúc với dữ liệu của từng bệnh nhân sẽ có nguy cơ đe dọa tới sự riêng tư. Phía các nhà nghiên cứu cho rằng hiện đang làm việc với nhiều bên, đồng thời tìm cách công khai, bạch hóa tất cả mọi thứ để hệ thống AI đảm bảo không xâm phạm hoặc tạo nguy cơ ảnh hưởng tới quyền riêng tư của các bệnh nhân.
Theo Engadget
