AI Có Thể Giúp Kiểm Tra Các Hình Ảnh X-Quang, MRI, CT

Khoảng cuối tháng 10/2017, công ty Zebra Medical Vision đã giới thiệu một dịch vụ mới, có tên là Zebra AI1, sử dụng các thuật toán để kiểm tra các lần quét y tế của người dùng với giá chỉ 1 USD.

Các công cụ học tập sâu có thể giúp kiểm tra kết quả chụp CT, MRI và các loại quét y tế khác, sau đó tự động phát hiện bệnh phổi, gan, tim và xương. Zebra Medical Vision cho biết đang phát triển thêm khả năng giúp hệ thống phát hiện các bệnh như ung thư phổi, ung thư vú, chấn thương não, cao huyết áp… Kết quả sau đó sẽ được truyền cho các nhà X quang, tiết kiệm thời gian để chẩn đoán hoặc yêu cầu các xét nghiệm thêm.

Elad Benjamin, Giám đốc Điều hành và là đồng sáng lập Zebra-Med, cho biết: “Chúng tôi có một sản phẩm tự động đọc và phân tích dữ liệu hình ảnh y học từ CT, tia X… và AI1 cung cấp toàn bộ dịch vụ với giá chỉ 1 USD. Chúng tôi có một thuật toán có thể tự động nhận dạng được phim CT scan ngực và đưa ra một con số, lượng định chính xác có bao nhiêu canxi mạch vành. Và điều đó có thể thúc đẩy sự chăm sóc tốt hơn đối với bệnh nhân”.

Hệ thống mới hiện có thể phát hiện 11 bệnh khác nhau và có thể sẽ thêm 6 bệnh khác vào cuối năm 2017. Công ty có 35 sản phẩm chẩn đoán tổng cộng dự định sẽ phát hành trong vòng một năm. Trong đó, AI1 có thể chẩn đoán bệnh canxi mạch vành, có thể gây ra cơn đau tim hoặc đột quỵ nếu chúng tích tụ quá nhiều trong động mạch bệnh nhân.

Zebra-Med phát triển các hệ thống học tập sâu bằng cách kiểm tra hàng triệu hình ảnh quét chất lượng cao. Tại một bệnh viện Đại học Oxford, hệ thống mới nhạy cảm với 95% trong 100 lần chụp CT, với độ đặc hiệu 100%. Các kết quả của thuật toán AI1 được tích hợp vào hệ thống thông tin X quang (RIS) và các hệ thống truyền thông lưu trữ hình ảnh (PACS) được sử dụng bởi các cơ sở y tế ở Mỹ, Anh và các nơi khác. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu xạ trị dễ dàng sử dụng kết quả như là một phần của công việc đọc và chẩn đoán hình ảnh.

Benjamin chia sẻ thêm: “Một bệnh nhân đi vào cơ sở y tế và nhận được một cuộc kiểm tra, sau đó sẽ được chuyển tiếp đến một danh sách các nhà nghiên cứu X quang. Khi họ được đưa vào kiểm tra với một chiếc máy đặc biệt, trợ lý xạ trị sẽ tự động xuất hiện trong trình xem chẩn đoán và cho thấy kết quả có được. Những kết quả sẽ được đưa đến cho các bác sỹ để xác định bước tiếp theo cần làm là gì”.

Benjamin cũng lưu ý rằng AI đã trở nên đặc biệt tốt trong việc phân tích thị giác, vì nó được sử dụng trong nhiều hệ thống để phát hiện gương mặt và đối tượng trong các ứng dụng của smartphone và các sản phẩm khác. Điều đó làm cho nó đặc biệt phù hợp để phân tích MRI, CT scan và X-ray. Nhưng để có hiệu quả, AI1 đã phải phân tích rất nhiều ảnh quét y tế. Công ty cũng cho biết sẽ có khoảng 2 tỷ người sẽ bước vào độ tuổi trung niên trong thập kỷ tiếp theo, nhưng số lượng các nhà nghiên cứu X quang vẫn ổn định. Các nhà nghiên cứu X quang sẽ bị choáng ngợp bởi dữ liệu quét nếu không có sự giúp đỡ của các thuật toán.

IBM cũng đã huấn luyện Watson đọc các bài kiểm tra y khoa, và cũng đang sử dụng công nghệ để xác định ai có thể mắc bệnh cụ thể. Ứng dụng cũng đã được sử dụng để phát hiện ra ung thư tuyến tụy bằng cách kiểm tra mắt, hoặc một phương pháp khác có thể phát hiện các dấu hiệu sớm của bệnh Alzheimer bằng cách quét MRI não. Benjamin không cho rằng công nghệ mới sẽ khiến con người quá phụ thuộc vào AI. Các bác sĩ lâm sàng hiện đang bị áp lực rất nhiều và làm việc quá sức. Các công cụ như Zebra có thể hữu ích cho bác sĩ X quang để nhìn ra tất cả các bệnh ác tính trong cơ thể bệnh nhân.