Ung thư phổi xếp vị trí thứ 2 trong số các bệnh ung thư mắc nhiều nhất tại Việt Nam. Với khả năng chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp cùng lúc, không giới hạn thời gian, không gian, với tốc độ và độ chính xác không đổi, ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) do đó có thể phục vụ sàng lọc trên diện rộng.
Theo thống kê mới nhất của Cơ quan nghiên cứu ung thư quốc tế (IACR, thuộc WHO), năm 2020, Việt Nam tăng 7 bậc trên bản đồ ung thư thế giới. Cụ thể, nước ta xếp thứ 92/185 quốc gia vùng lãnh thổ, với tỷ lệ mắc 159,7/100.000 dân, đứng vị trí 16 châu Á và 6 trong khu vực Đông Nam Á. Đặc biệt, Việt Nam là một trong 50 quốc gia có tỉ lệ tử vong do ung thư cao nhất thế giới (106/100.000 dân).
Ung thư phổi là một trong những nguyên nhân hàng đầu cướp đi sinh mạng của người Việt. Tương tự đối với tình trạng chung trên toàn cầu, tại Việt Nam, ung thư phổi, với 26.262 ca mắc mới và 23.797 ca tử vong trong năm 2020, đã được xếp vị trí thứ 2 trong số các bệnh ung thư mắc nhiều nhất ở cả hai giới tính. Đáng nói, có tới 25% bệnh nhân ung thư phổi được phát hiện muộn, gây khó khăn không nhỏ cho công tác điều trị sau này.
Chẩn đoán sớm và đa dạng loại tổn thương
Để từng bước giải quyết bài toán ung thư phổi, vấn đề cốt lõi là làm sao gia tăng số ca bệnh được chẩn đoán sớm. Một trong những dấu hiệu nhận biết ung thư phổi là tình trạng nhiễm trùng ảnh hưởng đến đường hô hấp và dẫn đến các bệnh như viêm phế quản hoặc các bệnh nhiễm trùng mãn tính khác. Nhiễm trùng phổi mãn tính hoàn toàn có thể được chẩn đoán sớm bằng cách sử dụng X-quang lồng ngực để khoanh vùng tổn thương. Do đó, hiện nay, chụp X-quang lồng ngực là bước đầu tiên để các bác sĩ phát hiện những bất thường, tiến tới thực hiện những can thiệp sâu hơn như chụp cắt lớp vi tính (CT lồng ngực) hay sinh thiết.
Xuất phát từ thực tế trên, các nhà khoa học của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata, từ tháng 6/2020, đã đưa vào triển khai thử nghiệm VinDr-ChestXR, một trong bảy tính năng thuộc sản phẩm VinDr – nền tảng trí tuệ nhân tạo tích hợp trên hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh y tế (PACS) nhằm hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng.
Để có thể khoanh vùng và phân loại đa dạng các tổn thương, VinDr-ChestXR được đào tạo từ hơn nửa triệu nghiên cứu X-quang phổi và gần 300,000 ca chụp thực hiện trong cộng đồng, đặc biệt là những bệnh viện lớn của Việt Nam. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được “nặc danh hóa” và lưu trữ trên hệ thống Label-PACS để các bác sĩ truy cập và gán nhãn từ xa. Kết quả cuối cùng phục vụ cho việc đào tạo máy học. Bên cạnh đó, về công nghệ lõi, phần mềm cũng được xây dựng từ các công nghệ tiên tiến thuộc trí tuệ nhân tạo, bao gồm thị giác máy tính, học sâu, phân tích hình ảnh, Computer aided detection và Computer aided diagnosis.
Nhờ vậy, với riêng VinDr-ChestXR, hệ thống chẩn đoán hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện 06 bệnh lý phổi và khoanh vùng 22 loại bất thường phổ biến trên ảnh X-quang lồng ngực. Đây là bước tiền đề quan trọng để xác định nguy cơ và tiến triển của ung thư phổi trên người bệnh.
Sàng lọc ung thư phổi trên diện rộng
Theo thống kê, năm 2020, trung bình cả nước có 1 bác sĩ/1,000 dân, cho thấy tình trạng quá tải bệnh viện và áp lực cực lớn đối với hệ thống nhân viên y tế. Hơn nữa, nguồn nhân lực này phân bố không đồng đều giữa các vùng, các tuyến, dẫn đến gia tăng sự chênh lệch về chất lượng khám, chữa bệnh giữa nông thôn và thành thị.
Trí tuệ nhân tạo, với sự cộng hưởng của hàng trăm bộ não y khoa hàng đầu cả nước, sẽ trở thành lời giải cho bài toán này. “Nhân bản” trí tuệ của các bác sĩ chẩn đoán ảnh đầu ngành, ứng dụng VinDr-ChestXR sẽ giúp thu hẹp khoảng cách về chất lượng chẩn đoán ung thư giữa bệnh viện tuyến trên và tuyến dưới. Hơn nữa, khác với các bác sĩ chỉ đọc lần lượt từng ca bệnh trong thời gian làm việc, ưu điểm nổi trội của VinDr-ChestXR là khả năng tự động chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp, làm việc suốt ngày đêm với tốc độ và độ chính xác không đổi. Chỉ mất dưới 01 giây, hệ thống đã có thể phát hiện 28 loại tổn thương và bệnh lý phổi phổ biến. Đây chính là mấu chốt để tiến tới giảm tình trạng quá tải của đội ngũ nhân viên y tế, đồng thời kỳ vọng vào việc sớm triển khai sàng lọc ung thư phổi trên diện rộng.
Tính chính xác cao
Triển khai VinDr-ChestXR trong bệnh viện là hoàn toàn khả thi, bởi trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, mà sẽ cung cấp thêm một ý kiến để các bác sĩ tham khảo sau khi hoàn thành việc đọc phim. Nói cách khác, hệ thống sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực, một người cùng hội chẩn với bác sĩ. Do đó, ứng dụng VinDr-ChestXR đồng nghĩa với việc gia tăng mức độ chính xác trong chẩn đoán bệnh.
Thực tế, VinDr-ChestXR đã được triển khai thử nghiệm tại các bệnh viện lớn của Việt Nam: Bệnh viện 108, Bệnh viện ĐH Y Hà Nội, Bệnh viện Vimec Times City và 05 bệnh viện của tỉnh Phú Thọ. Kết quả đánh giá cho thấy tại Bệnh viện 108 trung bình 10,5% số ca chẩn đoán thay đổi sau khi bác sĩ tham khảo AI, độ đồng thuận trung bình của bác sĩ với AI cũng đạt 90,5%. Kết quả này tương đương tại bệnh viện ĐH Y Hà Nội, với các tỉ lệ tương ứng lần lượt là 4,8% và 89,5%. Tính trung bình, độ chính xác trong chẩn đoán các bệnh lý phổi của VinDr-ChestXR đạt trên 90%.
Bên cạnh VinDr-ChestXR, hệ thống cũng được phát triển một tính năng khác có thể chẩn đoán ung thư phổi. Đó là VinDr-ChestCT: chẩn đoán ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) lồng ngực. Hiện VinDr-ChestCT đã được hoàn thiện và sẽ sớm đưa vào triển khai thử nghiệm tại các bệnh viện. Những công cụ này hứa hẹn sẽ từng bước giải quyết triệt để và toàn diện bài toán chẩn đoán sớm ung thư phổi cho người Việt.
Cùng với phát hiện vùng tổn thương và các bệnh lý về phổi, VinDr cũng đang được các nhà nghiên cứu của VinBigdata hoàn thiện tính năng chẩn đoán CT sọ não, CT gan mật, X-quang xương khớp, X-quang tuyến vú và MRI sọ não. Với những tính năng kể trên, VinDr hướng tới trở thành trợ lý chẩn đoán hình ảnh y tế tin cậy cho các bác sĩ, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, cải thiện sức khỏe cộng đồng.
Bên cạnh việc đầu tư xây dựng giải pháp VinDr, từ 31/12/2020 – 31/3/2021, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata tổ chức cuộc thi Phát hiện điểm bất thường trên ảnh X-quang lồng ngực, nhằm chia sẻ bộ dữ liệu 18.000 ảnh y tế thuần Việt để cộng đồng khoa học trong và ngoài nước cùng tìm kiếm, phát triển giải pháp cho những bài toán của y tế Việt Nam. Xem thêm chi tiết cuộc thi tại đây.
