Tỉ lệ phụ nữ Việt Nam có tuyến vú đặc thường cao hơn so với các nước Âu – Mỹ, do đó, nguy cơ mắc ung thư vú cũng tăng gấp 4-6 lần. Tuy nhiên, đáng mừng là hiện nay trí tuệ nhân tạo (AI) đã có thể xác định mật độ nhu mô vú, phục vụ công tác chẩn đoán, sàng lọc sớm ung thư.
Tuyến vú được cấu tạo bởi mô xơ liên kết, nhu mô tuyến và tổ chức mỡ. Dựa vào phim chụp X-quang, các bác sĩ có thể xác định bốn loại mật độ nhu mô vú. Theo đó, trong khi 80% phụ nữ Mỹ có mật độ ở mức trung gian giữa mỡ và xơ tuyến; thì tại Việt Nam, do thể trạng nhỏ và ít béo phì, tỉ lệ phụ nữ có vú đặc (phần lớn là xơ tuyến) thường cao hơn, làm tăng nguy cơ mắc các ung thư có liên quan. Theo thống kê của WHO, năm 2020, Việt Nam có tới 21.555 ca mắc mới ung thư vú, trong đó 70% là phát hiện muộn, làm gia tăng đáng kể tỷ lệ tử vong.
Hiện nay, theo Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ FDA, chụp X-quang tuyến vú là phương pháp duy nhất giúp sàng lọc làm giảm tỷ lệ tử vong do ung thư vú. Ảnh X-quang có thể hiển thị vôi hóa và các khối, đây là những triệu chứng điển hình đầu tiên của ung thư. Phương pháp này vì thế mà được sử dụng cả trong chẩn đoán và sàng lọc, nhằm tầm soát trên diện rộng khi bệnh nhân chưa có biểu hiện cụ thể, hay quan sát tổn thương một cách rõ ràng hơn.
AI xác định mật độ nhu mô và khoanh vùng tổn thương vú
Khai thác từ thực tế việc sử dụng X-quang trong ghi hình cấu trúc tuyến vú, nhằm phát hiện sớm tế bào ung thư, các nhà khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã nghiên cứu và phát triển VinDr-Mammo. Đây là một trong bảy tính năng của 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, nhanh chóng và giảm thiểu sai sót.
Để có khả năng thực hiện đa tác vụ trên ảnh X-quang tuyến vú, VinDr-Mammo được đào tạo từ 50.000 nghiên cứu thu thập tại các bệnh viện lớn trong nước. Trước khi đưa vào huấn luyện học máy, dữ liệu sẽ được “nặc danh hóa” và lưu trữ trên hệ thống Label-PACS để các bác sĩ truy cập và gán nhãn từ xa. 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.
Kết quả, VinDr-Mammo có thể phân loại mật độ nhu vú, cũng như định vị, khoanh vùng 13 loại tổn thương khác nhau trên phim X-quang vú, với độ chính xác đạt trung bình trên 85% và thời gian chẩn đoán dưới 05 giây cho mỗi ca chụp.
Khi đưa vào triển khai tại bệnh viện, VinDr-Mammo sẽ đóng vai trò là cánh tay phải đắc lực, cung cấp thêm một ý kiến khách quan để các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh tham khảo trước khi đưa ra kết quả cuối cùng. Thực tế thử nghiệm tại những bệnh viện lớn trong nước (Bệnh viện 108, Bệnh viện ĐH Y Hà Nội, Bệnh viện Vinmec Times City và 05 bệnh viện tỉnh Phú Thọ) cho thấy trung bình trên 10% số ca chẩn đoán thay đổi kết quả sau khi bác sĩ tham khảo AI. Cùng với đó, độ đồng thuận trung bình của AI với bác sĩ cũng đạt 84% (tại Bệnh viện ĐH Y Hà Nội).
AI hỗ trợ phân loại BIRADS và hướng tới sàng lọc ung thư vú diện rộng
BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) là hệ thống phân loại kết quả chụp nhũ ảnh tuyến vú theo thang đo có sẵn. Trong đó, BIRADS 1 là không tìm thấy tổn thương; BIRADS 2 và 3 cho kết quả có khả năng cao là tổn thương lành tính. Từ BIRADS 4-6, xác suất xuất hiện u ác tính tăng dần (31-97%). Đây chính là một trong những cơ sở đầu tiên để bác sĩ quyết định có tiến hành sinh thiết, nhằm xác định ung thư vú hay không.
Hiện nay, với sự hỗ trợ của AI, VinDr-Mammo đã có thể phân loại BIRADS trên ảnh X-quang tuyến vú, hướng tới sàng lọc chính xác nguy cơ ung thư. Hơn nữa, ưu điểm nổi bật của phần mềm là khả năng tự động chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp với tốc độ và độ chính xác không đổi, trong khi mỗi bác sĩ chỉ có thể đọc lần lượt từng ảnh một. Kết hợp lại, đây chính là giải pháp cho hy vọng về việc sàng lọc ung thư vú trên diện rộng, đồng thời đáp ứng nhu cầu lưu trữ và truyền tải bộ dữ liệu ảnh y tế quy mô lớn, tích hợp 2 chiều với các ứng dụng số hóa y tế như HIS/RIS/EMR/PACS/….
Cùng với phát hiện vùng tổn thương và các bệnh lý về vú, VinDr cũng đang được các nhà nghiên cứu của VinBigdata hoàn thiện tính năng chẩn đoán CT sọ não, CT gan mật, CT lồng ngực, X-quang xương khớp, X-quang lồng ngực 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.
