Sàng lọc ung thư sớm nhờ trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu được thực hiện bởi nhiều nhà khoa học đến từ các viện, trường ở Úc, Mỹ, Ethiopia, Rwanda, Bangladesh và Kenya, dẫn đầu bởi Đại học Charles Sturt (Úc). Các tác giả đã phân tích dữ liệu từ 36 loại ung thư ở 185 quốc gia và vùng lãnh thổ, được thu thập bởi Đài quan sát ung thư toàn cầu, trực thuộc Tổ chức Y tế Thế giới (WHO). Kết quả cho thấy số ca mắc ung thư dự kiến sẽ tăng 76,6%, từ 20 triệu ca vào năm 2022 lên 35,3 triệu ca vào năm 2050.

Viện dẫn báo cáo trên, Tiến sỹ William Dahut, Giám đốc khoa học của Hiệp hội Ung thư Mỹ, chỉ rõ dân số tăng và làn sóng già hóa dân số là những nguyên nhân chính dẫn đến số ca mắc ung thư gia tăng trên thế giới. Báo cáo chỉ ra 10 căn bệnh ung thư phổ biến nhất thế giới, gồm ung thư phổi, vú ở phụ nữ, đại trực tràng, tuyến tiền liệt, dạ dày, gan, tuyến giáp, cổ tử cung, bàng quang và ung thư hạch không Hodgkin.

Tin tốt là, bên cạnh việc khám lâm sàng và cận lâm sàng kinh điển như X-quang, siêu âm, xét nghiệm thì việc tầm soát ung thư sớm ngày càng cho thấy hiệu quả tích cực nhờ sự trợ giúp của AI. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh cho phép kết quả chính xác cùng các phân tích dữ liệu, sẽ hỗ trợ bác sĩ đánh giá tình trạng bệnh và ra quyết định điều trị.

Các bác sĩ làm việc tại Bệnh viện Y học cổ truyền Bắc Kinh ở Trung Quốc mới đây đã phát triển một hệ thống nhiệt học hồng ngoại dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI-IRT) để sàng lọc ung thư vú, cho phép người dùng dễ dàng kiểm tra nguy cơ ung thư thông qua một ứng dụng bằng cách kết nối các camera hồng ngoại với điện thoại thông minh của họ.

Theo nhóm nghiên cứu, hệ thống này bao gồm một camera hồng ngoại, một thuật toán AI và một nền tảng dữ liệu lớn. Sau khi kết nối camera hồng ngoại với điện thoại thông minh, người dùng có thể sử dụng camera để chụp hình ảnh của ngực. Những hình ảnh này sau đó được tải lên ứng dụng điện thoại và tự động được xử lý thông qua thuật toán AI, với kết quả cho thấy các mức độ rủi ro ung thư khác nhau.

So với các phương pháp sàng lọc lâm sàng chính như siêu âm, chụp X-quang và chụp cộng hưởng từ (MRI), hệ thống AI-IRT được xem là một phương pháp sàng lọc tiền lâm sàng quy mô lớn có những lợi thế như không xâm lấn, không bức xạ, nhanh chóng và giá cả phải chăng hơn. Bác sĩ Sun Qiang - một bác sĩ chuyên khoa vú tại Bệnh viện Y học cổ truyền Bắc Kinh và là thành viên chủ chốt của nhóm nghiên cứu - cho biết: "Việc sàng lọc và chẩn đoán sớm là chìa khóa trong điều trị ung thư vú".

Tại Anh, một chương trình trí tuệ nhân tạo mang tên "C the Signs" đang được sử dụng để quét hồ sơ bệnh án nhằm tìm kiếm các dấu hiệu tiềm ẩn của ung thư. Kết quả cho thấy tỷ lệ phát hiện ung thư đã tăng từ 58,7% lên 66% tại các phòng khám đa khoa sử dụng công cụ này. "C the Signs phân tích hồ sơ bệnh án của bệnh nhân để tổng hợp lịch sử bệnh, kết quả xét nghiệm, đơn thuốc và phương pháp điều trị trong quá khứ.

Bên cạnh đó, "C the Signs" còn xem xét các đặc điểm cá nhân khác có thể biểu thị nguy cơ ung thư, chẳng hạn như mã bưu điện, tuổi tác và tiền sử gia đình. Chương trình cũng nhắc nhở bác sĩ đa khoa hỏi bệnh nhân về bất kỳ triệu chứng mới nào. Nếu công cụ phát hiện các dấu hiệu bất thường trong dữ liệu cho thấy nguy cơ mắc một loại ung thư cụ thể cao hơn, nó sẽ đưa ra khuyến nghị về các xét nghiệm hoặc phác đồ lâm sàng mà bệnh nhân nên được chỉ định.

"C the Signs" hiện đang được sử dụng tại khoảng 1.400 phòng khám ở Anh – khoảng 15% – và đã được thử nghiệm tại 35 phòng khám ở miền đông nước Anh, bao phủ dân số 420.000 bệnh nhân. Kết quả được công bố trên Tạp chí Ung thư Lâm sàng cho thấy hệ thống của chúng tôi đã phát hiện ra hơn 50 loại ung thư khác nhau. “Điều quan trọng là nó không chỉ chẩn đoán sớm hơn mà còn chẩn đoán nhanh hơn," bác sĩ đa khoa Bea Bakshi, người đã tạo ra hệ thống này cùng với đồng nghiệp Miles Payling, cho biết.

Trong khi đó, các nhà nghiên cứu tại trường Đại học Kyoto (Nhật Bản) mới đây đã phát triển thành công một phương pháp cho độ chính xác cao trong phát hiện sớm các dấu hiệu ung thư tuyến tụy bằng AI. Ung thư tuyến tụy có tỷ lệ tử vong cao vì rất khó phát hiện giai đoạn đầu của bệnh và không có phương pháp điều trị hiệu quả khi bệnh đã phát triển.

Trong nghiên cứu của mình, nhóm nghiên cứu Đại học Kyoto và nhà sản xuất thiết bị y tế Arkray Inc. đã phát triển một mô hình nhận dạng khối u thông qua công nghệ máy học tự động. Phó Giáo sư Akihisa Fukuda thuộc Khoa Tiêu hóa, Đại học Kyoto, một thành viên của nhóm nghiên cứu, cho biết phương pháp này giúp phát hiện sớm ung thư tuyến tụy mà không gây nhiều tổn hại cho cơ thể. Trong phương pháp mới do nhóm nhà nghiên cứu từ Đại học Kyoto thử nghiệm, nhóm đã tiến hành phân tích microRNA, là các đoạn rất ngắn của axit ribonucleic (RNA) có chức năng điều chỉnh các yếu tố di truyền.

Trong số hơn 2.500 microRNA trong máu, có 100 loại đặc biệt phổ biến đã được chọn để kết hợp với một dấu hiệu khối u thông thường để tạo ra mô hình chẩn đoán. Dữ liệu này sau đó được nạp vào hệ thống AI để máy học tự hoàn thiện mô hình phát hiện ung thư. Mô hình sau đó đã được áp dụng thử nghiệm chẩn đoán trên 240 bệnh nhân để đánh giá hiệu quả. Kết quả cho thấy đã phát hiện tới 83% số trường hợp mắc ung thư tuyến tụy giai đoạn 1, cao gấp 3 lần so với tỷ lệ phát hiện thông thường thông qua việc xét nghiệm tìm chỉ dấu khối u.

Ngoài ra, kết quả thử nghiệm cũng cho thấy kết quả chẩn đoán ung thư tuyến tụy bằng phương pháp AI có độ chính xác tối đa lên tới 50% ngay cả trong giai đoạn rất sớm (giai đoạn 0) của bệnh, khi việc phát hiện ung thư thường rất khó khăn. Điều này cho thấy phương pháp của nhóm có thể đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện ung thư tuyến tụy từ lúc bệnh còn chưa tiến triển.

Theo lời của Phó Giáo sư Fukuda, “tỷ lệ sống sót có thể cải thiện đáng kể thông qua phẫu thuật ở giai đoạn 0 và giai đoạn 1, trong khi những bệnh nhân ở giai đoạn bệnh tiến triển cao hơn thường gặp khó khăn trong quá trình hồi phục”. Với những bệnh nhân từ giai đoạn 2 trở lên, tỷ lệ thành công của kỹ thuật mới dao động từ 93 - 97%. Nhà sản xuất Arkray cho biết họ đang đặt mục tiêu đưa nguyên mẫu ra thị trường để nghiên cứu trong vòng 1 - 2 năm tới.