Microsoft hợp tác với công ty Chẩn đoán SRL (SRL Diagnostics) tạo ra một hệ thống AI chuyên hỗ trợ các chuyên gia phân tích và sàng lọc những dấu hiệu sớm của bệnh ung thư cổ tử cung.
Ấn Độ là nước có tỷ lệ phụ nữ tử vong vì ung thư cổ tử cung cao nhất thế giới. Dù có thể phòng ngừa, nhưng căn bệnh này đã giết chết 65.000 phụ nữ Ấn Độ mỗi năm, chiếm hơn 25% trong số 260.000 ca tử vong trên toàn cầu.
Sàng lọc và phát hiện sớm có thể giúp giảm tỷ lệ mắc bệnh. Tuy nhiên hiện tại Ấn Độ đang thiếu các chuyên gia trong lĩnh vực này. Mặt khác, quy trình xét nghiệm và phân tích lại mất rất nhiều thời gian, vì vậy cần có một giải pháp sàng lọc, phân tích nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Microsoft tin rằng công nghệ AI có thể hỗ trợ các chuyên gia phân tích mẫu xét nghiệm Pap smear (xét nghiệm sàng lọc ung thư cổ tử cung) nhanh và chính xác. Năm ngoái hãng đã hợp tác với công ty Chẩn đoán SRL (SRL Diagnostics) để tạo ra một hệ thống AI hỗ trợ các chuyên gia Bệnh lý học.
Mỗi năm SRL Diagnostics thực hiện phân tích tế bào trên hơn 100.000 mẫu Pap smear, 2% trong số đó có dấu hiệu bất thường và cần xem xét thêm. Với sự hỗ trợ của công nghệ AI, các bác sĩ phân tích bệnh lý sẽ có thể thực hiện công việc hiệu quả hơn nhiều.
“Chúng tôi đang tìm cách hỗ trợ các chuyên gia bệnh lý học tìm thấy 2% mẫu bất thường đó nhanh hơn”, Tiến sĩ Arnab Roy, Trưởng nhóm Kỹ thuật của Bộ phận Sáng kiến Mới & Quản lý Tri thức (New Initiatives & Knowledge Management) tại SRL Diagnostics cho biết.
Thông thường, các chuyên gia phân tích dấu hiệu ung thư cổ tử cung sẽ xem ảnh scan của ảnh cắt lát của khoảng 300 – 400 tế bào, sau đó đánh dấu lại nếu có dấu hiệu bất thường. Tất cả những dữ liệu này đều được sử dụng để đào tạo cho chương trình phát hiện hình ảnh ung thư cổ tử cung (Cervical Cancer Image Detection API).
Theo Manish Gupta, nhà nghiên cứu ứng dụng của Microsoft Azure Global Engineering, thuật toán AI có thể nhận ra sự khác biệt trong cách phân tích chủ quan của các chuyên gia, từ đó tạo ra một phương thức đánh giá nhất quán hơn.
“Mỗi nhà phân tích tế bào học có cách kiểm tra và nhận biết dấu hiệu khác nhau trong từng ảnh chụp mẫu xét nghiệm, nhưng kết quả chẩn đoán tổng thể là như nhau. Đây là yếu tố chủ quan trọng toàn bộ quá trình phân tích, có liên quan đến kinh nghiệm của mỗi người”, Tiến sĩ Roy cho biết.
Thuật toán được xây dựng dựa trên phân tích của các chuyên gia bệnh lý học về dấu hiệu bệnh trong hàng ngàn ảnh chụp cắt lát tế bào.
“Những hình ảnh có chú thích không phù hợp sẽ được ba thành viên trong nhóm xem xét – sau đó gửi đến các chuyên gia cao cấp phân tích lại và đưa ra kết luận cuối cùng”, Microsoft cho biết.
Khi được đưa vào thực tế, hệ thống có thể sàng lọc thành công dựa trên ảnh cắt lát tế bào học, phân biệt từng loại bệnh lý và gửi cho những bác sĩ có chuyên môn phân tích thêm. Ngoài ra, hệ thống còn có thể nhận biết bảy phân nhóm tế bào cổ tử cung.
Hiện nay bác sĩ chỉ cần xem xét một số dấu hiệu bất thường, ứng dụng đã hỗ trợ đẩy nhanh quá trình sàng lọc ban đầu, từ đó tăng năng suất và mang lại hiệu quả chẩn đoán cao. Trước đây bác sĩ phải làm việc trong 8 giờ để thì hiện tại công việc có thể hoàn thành trong 1-2 giờ.
Công nghệ này thử nghiệm thành công và đã được áp dụng trong nhiều phòng thí nghiệm từ 3-6 tháng. Trong thời gian đó, hệ thống AI đã tiến hành phân tích và đánh giá trước cho hơn 500.000 ảnh kỹ thuật số ẩn danh đến từ nhiều bệnh viện và trung tâm chuẩn đoán.
Nếu được áp dụng rộng rãi, công nghệ mới sẽ giúp giảm tải lượng công việc cho các chuyên gia, họ chỉ phải xem xét và phân tích những hình ảnh bất thường, từ đó đẩy nhanh quá trình sàng lọc ban đầu, tăng năng suất và hiệu quả chẩn đoán gấp 4 lần.
Công nghệ AI này còn có thể được áp dụng để giúp chẩn đoán sớm những bệnh ung thư miệng, tụy, gan… và chắc chắn sẽ mang lại một bước tiến to lớn trong lĩnh vực y học, giúp bảo vệ sức khỏe cho hàng triệu người.
Theo MSPoweruser
