Một nghiên cứu mới tại bệnh viện Moorfields Eye Hospital hợp tác với công ty DeepMind của Google cho thấy máy tính được trang bị công nghệ trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) có thể học chính xác cách đọc những ảnh chụp cắt lớp phức tạp của mắt và phát hiện được hơn 50 tật bệnh khác nhau liên quan đến võng mạc. Các bác sĩ hy vọng AI sẽ sớm đóng vai trò quan trọng trong việc giúp nhận biết bệnh nhân nào cần điều trị hoặc can thiệp nhanh. Họ cũng tin AI sẽ giúp giảm thời gian chờ đợi và lịch hẹn cũng rút ngắn hơn.
Cuộc đấu ngang ngửa giữa người và máy
Sở dĩ AI có được khả năng này là nhờ nhóm nghiên cứu thuộc DeepMind chuyên về AI trụ sở tại London (Anh) lập trình thành công thuật toán (algorithm) để cho phép máy tính phân tích hình ảnh 3D có độ phân giải cao (ảnh chụp cắt lớp OCT-ocular coherence tomography) của mắt. Hàng ngàn ảnh scan được đưa vào máy tính để AI của máy học cách nhận diện chính xác từng dạng bệnh, tật.
Ngoạn mục nhất là DeepMind mở cuộc thi đấu giữa AI và con người. Máy tính được yêu cầu nhìn hình ảnh chẩn đoán 1.000 bệnh nhân chụp cắt lớp OCT. Sau đó, những hình ảnh này được đưa cho 8 chuyên viên gồm 4 bác sĩ nhãn khoa hàng đầu và 4 chuyên viên về chẩn đoán hình ảnh. Máy tính và người được yêu cầu đánh giá tình trạng bệnh nhân theo 4 mức: khẩn cấp, nửa khẩn cấp, bình thường và ở chế độ theo dõi. Kết quả nhận được làm nhiều chuyên viên mắt cũng bị bất ngờ.
AI xuất sắc ngang bằng hai chuyên gia võng mạc hàng đầu thế giới, với sai sót chỉ 5,5%. Nhưng quan trọng hơn là thuật toán không bỏ qua một ca khẩn cấp nào. Kết quả cuộc thi đấu ấn tượng này được xuất bản trên tập san Nature Medicine và được bác sĩ nhãn khoa nổi tiếng Pearse Keane, trưởng nhóm nghiên cứu tại Moorfields Eye Hospital, đánh giá là “thật đáng kinh ngạc!”.
Ông nhận định: “Bất ngờ là ở chỗ thí nghiệm cho thấy AI máy tính cũng giỏi như những chuyên viên nhãn khoa hàng đầu thế giới trong việc chẩn đoán bệnh dựa vào hình ảnh”. Không dừng lại ở mắt mà AI còn xuất sắc trong nhiều lĩnh vực chẩn bệnh khác. Ví dụ: máy nhận biết được các tình trạng nghiêm trọng như thoái hoá điểm vàng do tuổi già (wet age-related macular degeneration-AMD, bệnh xuất hiện khi hình thành các mạch máu dị dạng phát triển bên dưới vòng mạc) có thể dẫn đến mù loà nếu không được điều trị sớm.
Bác sĩ Keane cho biết việc nhiều bệnh nhân phải chờ đợi lâu mới được thăm khám và điều trị đang là vấn nạn của ngành y tế toàn cầu. “Đây là một vấn đề lớn không thể xem thường – ông nói – Bác sĩ mắt nào cũng chứng kiến ít nhất một bệnh nhân bị mù do chậm trễ. AI sẽ giúp giải quyết vấn nạn này khi nó giúp đẩy nhanh việc chẩn đoán và xác định bệnh nhân nào cần can thiệp ngay thay vì chờ “nước đến chân mới nhảy” thì đã quá muộn”.
Trường hợp Elaine Manna
Phát biểu tại Moorfields Eye Hospital trước khi báo cáo kết quả được đăng trên tập san Nature, Keane dự báo những hứa hẹn của các dự án dùng AI trong chụp cắt lớp OCT. “Không cần bác sĩ, chụp OCT cũng có thể tìm ra bệnh. Đây là tin vui cho y tế vì AI đã có thể làm thay công việc của bác sĩ thông quan thuật toán” – Keane nói. Các dịch vụ y tế liên quan đến mắt ở Anh phải khám và điều trị cho hơn 10 triệu bệnh nhân mỗi năm, chỉ thua có khu vực xương khớp và con số này ngày càng đông.
Do không có đủ thời gian để khám cho tất cả bệnh nhân vì nhân lực có hạn, các bệnh viện và trung tâm mắt luôn đông đúc và bệnh nhân phải chờ đợi lâu ngay từ khâu chẩn đoán. Riêng tại các cơ sở của Moorfields có hơn 1000 ca chụp cắt lớp OCT mỗi ngày trong năm 2017. Keane lưu ý trong năm 2016 có 7.000 trường hợp bị xem là khẩn cấp tại Moorfields Eye Hospital với triệu chứng web AMD.
Dù chỉ có 800 trường hợp gặp nguy cơ mất thị lực nhưng sàng lọc tiến hành rất chậm khiến nhiều bệnh nhân không được chữa trị kịp thời. “Nếu có thuật toán AI phát hiện ngay mức độ bệnh trong khi chụp cắt lớp thì đã không có sự chậm trễ này” – Keane nói. ông nêu trường hợp bệnh nhân Elaine Manna mất hoàn toàn thị lực một mắt do bị wet AMD cách nay 10 năm.
Đến năm 2013, bà bắt đầu mất thị lực con mắt còn lại, bác sĩ chuyển bà đến bệnh viện, nhưng lịch hẹn đến 6 tuần sau thay vì tối đa là 6 ngày. May mắn, công nghệ AI đã cứu bà kịp thời. Manna thuộc số người được lợi nhờ sự phát triển của AI. Hiện bà đang phải tiêm thường xuyên một loại dung dịch để ngăn mạch máu trương nở thêm và chảy máu.
Elaine tâm sự: “Mắt trái đã không còn, nay tôi rất sợ mắt phải sẽ mất luôn. Nghiên cứu mới đối với tôi là cứu tinh”. Tuy nhiên, theo Keane trước mắt công nghệ này cần sự chấp thuận chính thức của cơ quan y tế trước khi được đưa vào các bệnh viện và trung tâm nhãn khoa.
Ngoài ra, phương pháp chụp cắt lớp OCT cũng phải phổ biến hơn. Ông dự báo sẽ mất từ 2-3 năm. Theo các nhà quan sát, AI sẽ đóng vai trò then chốt trong khâu chẩn đoán bệnh, gánh vác công việc của bác sĩ và các nhân viên chuyên môn để họ có thể bỏ ra nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân thay vì loay hoay với những hình ảnh.
Triển vọng của AI là rất lớn trong y học
Bác sĩ Dominic King, phụ trách y khoa tại DeepMind Health, giải thích cách nhóm nghiên cứu thuật toán của ông dạy cho AI cách đọc hình ảnh chụp cắt lớp: “Chúng tôi dùng hai hệ thuật toán thần kinh phức tạp bắt chước hoạt động của não và đưa vào hệ thống hàng ngàn ảnh chụp cắt lớp mắt. Máy chia mắt thành nhiều khu vực tương ứng để dễ dàng định bệnh hơn trong từng khu vực”.
Những nghiên cứu sử dụng AI trước đó bị cản trở bởi cái gọi là “hộp đen” (black box) để chỉ những nơi AI không thể định bệnh được. Nay, thuật toán của DeepMind giúp xoá các “điểm mù” này, lập được bản đồ chỉ rõ vị trí bị thương tổn và cho phép bác sĩ kiểm tra lại kết luận của AI có đúng không. Nhiều bệnh nhân sẽ được cứu thị lực nhờ AI vì các bác sĩ có thể can thiệp sớm hơn mà không mất thời gian chẩn đoán.
AI sẽ đảm trách việc này. Hy vọng trong tương lai gần, AI cũng sẽ học được cách giải thích được nhũ đồ (mammogram) trong tầm soát ung thư vú. Sắp tới, DeepMind sẽ hợp tác nghiên cứu với trường Imperial College London để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán ung thư vú. Công ty còn có kế hoạch hợp tác với University College London Hospitals (UCLH) để tìm hiểu xem AI có thể phân biệt được sự khác biệt giữa các mô lành và mô ác trên những ảnh chụp CT và MRI.
Nếu AI học được khả năng này, các bác sĩ có thể lên phác đồ xạ trị với thời gian xạ trị ngắn hơn (có lúc kéo dài đến 8 giờ ở những loại ung thư phức tạp). Tuy nhiên, đã có những cảnh báo về việc hồ sơ bệnh án với sự can dự của AI có thể bị lợi dụng và chia sẻ với những người khổng lồ công nghệ như Google. Bác sĩ Dominic King thuộc DeepMind trấn an: “Bệnh nhân có quyền tuyệt đối biết hồ sơ bệnh án cá nhân của họ được xử lý cách nào, ở đâu và ai phụ trách. Chúng tôi có hệ thống an ninh tuyệt hảo nhằm bảo đảm 100% sự riêng tư. Dữ liệu bệnh nhân được bảo vệ và gài mã ngay khi nó được lấy”.
Năm 2017, bệnh viện Royal Free Hospital ở Bắc London đã bị chỉ trích vì chia sẻ dữ liệu của 1,6 triệu bệnh nhân cho DeepMind. Tranh cãi này liên quan đến một ứng dụng được DeepMind phát triển để phát hiện sớm các bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh thận. Uỷ ban Thông tin của chính phủ Anh lập tức vào cuộc và qui trách nhiệm bệnh viện chưa làm hết sức mình để bảo đảm an toàn tuyệt đối kho dữ liệu bệnh nhân nó nắm giữ.
AI còn có mặt trong nhiều lĩnh vực khác
Nhưng không chỉ có y tế mà AI đã có mặt trong cuộc sống chúng ta bằng nhiều cách khác nhau. Thứ nhất là AI nhận biết giọng nói cho phép các trợ lý ảo cá nhân thực hiện những mệnh lệnh chủ nhân trao. Không rõ trợ lý biết học được bao nhiêu về chủ nhưng nó đã trở thành quen thuộc mỗi khi chúng ta ngồi trước máy tính.
AI cho phép máy tính học được những thói quen của chủ nhân khi thao tác với máy, ví dụ như thích tìm kiếm gì. Khi chúng ta dùng điện thoại thông minh, các trợ lý ảo cá nhân nhận biết được giọng nói như Siri, Alexa, Cortana, Google Assistant sẽ lắng nghe lệnh của chủ để thực hiện nhiệm vụ tìm kiếm, gọi điện. Chúng còn nhận biết được giọng nói nào là cuả ai để có cách đối đáp khác nhau. Các mạng xã hội như Facebook cũng đang dùng AI để phân nhóm hình ảnh nhờ phân tích thói quen của chủ tài khoản.
Trong lãnh vực ngân hàng, AI được dùng để chống lại giả danh và gian lận thẻ tín dụng, thẻ ATM nhờ nhận biết được thói quen giao dịch của khách. Khi phát hiện giao dịch nghi ngờ, máy sẽ phát cảnh báo đến người dùng qua tin nhắn internet banking. AI cũng giúp nhiều cho các nhà khoa học trong hoạt động nghiên cứu của họ khi nó giúp họ tìm kiếm những gì họ cần cho đề tài nghiên cứu nhanh hơn và giúp phân tích sắp xếp nhanh hơn lượng dữ liệu khổng lồ phát sinh từ nghiên cứu.
Trong lãnh vực mua sắm, nhiều khách hàng mua sắm trên mạng đã quen với lời khuyên của trợ lý ảo về những gì cần bổ sung trong tủ lạnh gia đình nếu tủ lạnh được trang bị AI giống như các siêu thị được báo bổ sung thêm vào kệ phô mai sắp hết. Nhờ AI, công ty bán hàng trực tuyến Amazon có thể đưa ra lời khuyên với các khách hàng cá nhân thông qua hệ thống tư vấn nhờ phân tích thói quen mua sắm trước đó của khách hàng và sở thích của họ.
Hãng có thể dự đoán khách sẽ mua gì nhờ nắm được “lịch sử” mua sắm của khách. Trên truyền hình, với sự trợ giúp của AI để ghi nhớ thói quen và sở thích của người sử dụng, các dịch vụ truyền hình trực tuyến như Netflix có thể giới thiệu với khách những bộ phim hay chương trình truyền hình phù hợp. Các dịch vụ kinh doanh âm nhạc trực tuyến như Spotify cũng làm tương tự.
Trong thế giới email, AI giúp phân biệt các loại mail khác nhai và lọc ra những email rác. Các email chủ muốn xem và chờ đợi sẽ tách khỏi những email chủ không thích. AI sẽ giúp phát hiện thư gửi từ những người gửi chủ không thích xem hoặc những thư có đề tài chủ dị ứng.
![[Infographic] Top 10 mẫu xe bán chạy nhất tháng 11-2019: Mitsubishi X-Pander giữ vững “Ngôi vương” với 2.692 xe](https://doanhnhanplus.vn/wp-content/uploads/2019/12/wlc-top-10-mau-xe-ban-chay-nhat-thang-11-2019-ok-120x86.jpg)
