Chẩn đoán ung thư vú hiện nay dựa nhiều vào các xét nghiệm sàng lọc như chụp X-quang vú (nhũ ảnh) hay siêu âm vú.
Một nghiên cứu mới đây đã sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) được “dạy dỗ” với khoảng một triệu hình ảnh chụp X-quang vú để sàng lọc ung thư vú. Kết quả hết sức khả quan khi AI cho độ chính xác xấp xỉ 90% khi kết hợp với phân tích của các bác sĩ X quang.
Được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu từ Trường đại học New York (NYU) và Trung tâm Dữ liệu khoa học NYU, trí tuệ nhân tạo được sử dụng kết hợp với một nhóm 14 bác sĩ X-quang khi họ xem xét 720 hình ảnh chụp nhũ ảnh.
“Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy AI đã xác định được các hình mẫu gợi ý đến ung thư trong cơ sở dữ liệu mà các bác sĩ X quang không thể nhớ được, và ngược lại,” Tiến sĩ Krzysztof J. Geras, giáo sư Khoa X-quang tại NYU cho biết.
“AI phát hiện sự thay đổi ở mức pixel trong ảnh chụp, điều này không thể nhìn thấy bằng mắt người, trong khi đó con người sử dụng các phép suy luận logic mà AI không thể làm được”, Tiến sĩ Geras, cũng là một giảng viên thuộc Trung tâm Dữ liệu khoa học NYU cho biết. “Giá trị của nghiên cứu này là giúp tăng cường khả năng chẩn đoán của bác sĩ X-quang chứ không phải là thay thế họ bằng một cỗ máy đọc phim”.
Mỗi năm có hàng chục triệu ca chụp nhũ ảnh được thực hiện tại Mỹ để sàng lọc ung thư vú cho phụ nữ. Những trường hợp hình ảnh cho kết quả bất thường sẽ được chỉ định làm sinh thiết vú – một thủ thuật giúp cắt một mảnh mô vú nghi ngờ – để chẩn đoán xác định.
♥ Xem thêm : 10 hiểu lầm thường gặp về ung thư vú
Trong nghiên cứu mới, nhóm nghiên cứu đã thiết kế các thuật toán thống kê cho phép chương trình AI của họ “học” một cách tốt hơn. Các chương trình này dựa trên các mô hình toán học cho phép ra quyết định dựa vào các dữ liệu được cung cấp cho chúng, theo đó chương trình sẽ ngày càng “thông minh hơn” khi nó được tiếp cận và phân tích ngày càng nhiều dữ liệu. Dữ liệu về các ca ung thư vú dựa trên kết quả sinh thiết và giải phẫu bệnh đã được kiểm chứng.
Được xuất bản gần đây bởi tạp chí IEEE Transitions on Medical Imaging, nhóm tác giả cho biết mục tiêu của họ là giúp làm giảm số lượng các ca sinh thiết không cần thiết. Điều này chỉ có thể đạt được bằng cách nâng cao độ chính xác của các phương pháp sàng lọc như chụp X-quang vú.
Đối với nghiên cứu hiện tại, nhóm nghiên cứu đã phân tích các hình ảnh được thu thập từ các bệnh nhân tại Trung tâm y khoa Langone của NYU trong bảy năm, sàng lọc dữ liệu hình ảnh và đối chiếu chúng với kết quả sinh thiết. Nỗ lực này đã tạo ra một bộ dữ liệu cực kỳ lớn cho công cụ AI của họ. Theo các tác giả, bộ dữ liệu này bao gồm 229.426 ca chụp nhũ ảnh kỹ thuật số và 1.001.093 hình ảnh. Để so sánh, bạn cần biết rằng hầu hết các cơ sở dữ liệu được sử dụng trong các nghiên cứu về nhũ ảnh trên thế giới cho đến nay đều giới hạn ở mức dưới 10.000 hình ảnh.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng đã thống kê vị trí của các tổn thương vú trên hàng triệu phim nhũ ảnh để tạo ra một bản đồ nhiệt, một bức tranh tổng thể về khả năng mắc bệnh trên từng vùng của vú. Sau đó, chương trình sẽ phân tích các đặc điểm nghi ngờ ung thư, chú ý hơn đến các khu vực được “gắn cờ” trong bản đồ nhiệt, vì đó là những khu vực có nguy cơ cao hơn cả.
Thay vì “áp đặt” các đặc điểm hình ảnh của ung thư vú cho AI tìm kiếm, nhóm nghiên cứu để AI của họ tự khám phá xem đặc điểm hình ảnh nào giúp tăng độ chính xác của chẩn đoán. Trong tương lai, các nhà nghiên cứu hy vọng sẽ nâng độ chính xác lên cao hơn nữa bằng cách mở rộng cơ sở dữ liệu, thậm chí có thể đưa thêm vào các hình ảnh của những tổn thương “tiềm tàng” có khả năng tiến triển thành ung thư.
Nan Wu, một bác sĩ thuộc Trung tâm Dữ liệu khoa học NYU cho rằng: “Việc ứng dụng AI trong X-quang chẩn đoán nên được tiến hành giống như phát triển xe tự lái, cần phải chậm rãi và cẩn thận, xây dựng được niềm tin và cải thiện dần tính chính xác của hệ thống, và tất nhiên phải tuyệt đối an toàn với bệnh nhân”.
Nguồn : medicalxpress.com