AI trong chẩn đoán hình ảnh: 'Trợ lý' đắc lực thu hẹp khoảng cách chuyên môn cho y tế cơ sở

Sự chênh lệch về nguồn lực y tế và chất lượng nhân sự giữa các tuyến luôn là một bài toán khó tại Việt Nam. Trong khi các bệnh viện tuyến đầu tập trung những chuyên gia hàng đầu, thì y tế tuyến dưới thường xuyên phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt bác sĩ chuyên khoa sâu. Trong bối cảnh này, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng như một công cụ hỗ trợ đắc lực giúp các bác sĩ tuyến cơ sở tự tin hơn trong việc đưa ra quyết định y khoa.

Từ công nghệ lõi đến "người đồng nghiệp" giàu kinh nghiệm

Nhờ khả năng học sâu (deep learning) từ hàng triệu dữ liệu y khoa chuẩn hóa, các thuật toán AI hiện nay có thể nhận diện những bất thường nhỏ nhất trên phim X-quang, CT hay MRI. Đối với một bác sĩ tuyến dưới - người có thể phải đảm nhiệm nhiều chuyên khoa cùng lúc và không có cơ hội tiếp xúc với hàng ngàn ca bệnh hiếm gặp như các chuyên gia tuyến đầu – hệ thống dữ liệu khổng lồ này của AI vô cùng giá trị.

AI đóng vai trò như một "người đồng nghiệp" đã từng đọc qua hàng triệu tấm phim, sẵn sàng chỉ điểm những vùng nghi ngờ tổn thương như nốt mờ ở phổi, u xơ nhỏ, hay dấu hiệu đột quỵ sớm. Điều này giúp bác sĩ có thêm một lớp kiểm chứng độc lập, rút ngắn thời gian phân tích và quan trọng nhất là hạn chế tối đa việc bỏ sót bệnh.

Việc ứng dụng AI mang lại những lợi ích cốt lõi cho y tế cơ sở. Cụ thể, ở những cơ sở y tế thiếu vắng các hội đồng hội chẩn chuyên sâu, AI đóng vai trò như một chuyên gia tư vấn tại chỗ, giúp các bác sĩ trẻ hoặc bác sĩ đa khoa có thêm cơ sở tham chiếu vững chắc trước khi kết luận.

Theo đó, khi chất lượng chẩn đoán ở tuyến dưới được nâng cao và chuẩn hóa, bệnh nhân có thể an tâm điều trị tại địa phương thay vì đổ dồn lên các bệnh viện trung ương. AI giúp phân loại rủi ro, chỉ điểm chính xác những ca bệnh thực sự phức tạp mới cần chuyển tuyến.

Mặt khác, quá trình đối chiếu kết quả nhận định cá nhân với gợi ý của AI cũng là một cách "học qua công việc" hiệu quả, giúp bác sĩ tuyến dưới nâng cao nhạy cảm lâm sàng từng ngày.

Đóng gói tri thức từ tuyến đầu chuyển giao xuống tuyến dưới thông qua Trợ lý AI

Tại Việt Nam, các giải pháp AI trong y tế bắt đầu chứng minh được tính thực tiễn. Điển hình là dự án phối hợp giữa Bệnh viện Nội tiết Trung ương và VNPT AI trong xây dựng hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán ung thư tuyến giáp.

Điểm mấu chốt của các hệ thống AI này là chúng được "dạy" bởi chính dữ liệu và kinh nghiệm của các chuyên gia hàng đầu tại tuyến trung ương. Khi mô hình AI này đạt độ chính xác chuẩn mực và được đóng gói để triển khai xuống các bệnh viện tuyến tỉnh, tuyến huyện, nó mang theo toàn bộ tri thức chẩn đoán đó. Hệ thống hỗ trợ bác sĩ nhận diện các đặc điểm bất thường của nhân giáp qua siêu âm một cách nhất quán, không phụ thuộc vào cảm tính hay giới hạn kinh nghiệm cá nhân của người cầm máy.

Cụ thể, quá trình phát triển hệ thống được thực hiện bởi đội ngũ chung của hai đơn vị, dựa trên kho dữ liệu gồm 30.000 ảnh siêu âm từ hơn 10.000 bệnh nhân tại ba miền: Bệnh viện Nội tiết Trung ương (miền Bắc), Bệnh viện ĐH Y Dược Huế (miền Trung) và Bệnh viện Chợ Rẫy (miền Nam). Trong đó, chính các bác sĩ đầu ngành thực hiện khoanh vùng, phân tích, gán nhãn dữ liệu để đảm bảo tiêu chuẩn dữ liệu đầu vào.

Sau đó, dữ liệu được đưa vào VNPT SmartVision, thông qua mô hình học sâu (deep learning) để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh siêu âm tuyến giáp, từ đó phát hiện các bất thường liên quan đến hình thái và kết cấu nhân tuyến giáp. Dựa trên các đặc trưng học được, hệ thống tính toán xác suất nhân lành hoặc ác tính, đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ ra quyết định cho bác sĩ.

Hệ thống không chỉ xử lý hình ảnh nhanh mà còn đơn giản hóa quy trình chẩn đoán, tăng 50% hiệu quả khám chữa bệnh và giảm 25% tỉ lệ chẩn đoán nhầm. Qua đó, hạn chế các trường hợp chỉ định chọc hút tế bào không cần thiết và giảm nguy cơ bỏ sót các ca bệnh ung thư tuyến giáp. Bệnh viện có thể rút ngắn thời gian khám, tối ưu chi phí, giúp người bệnh giảm bớt lo lắng và gánh nặng tài chính. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với các bệnh viện tuyến dưới, nơi mà thiết bị y tế, kinh nghiệm của đội ngũ bác sĩ còn nhiều hạn chế.