Việt Nam xây dựng thành công phần mềm chuẩn đoán bệnh qua ảnh X quang

Phần mềm chẩn đoán bệnh chính xác tới 90%

Viện Big Data xây dựng thành công phiên bản thử nghiệm phần mềm đọc và hỗ trợ chẩn đoán bệnh qua ảnh X quang lồng ngực. (Ảnh: Thedaily).

 Viện Big Data đã áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào chẩn đoán bệnh bằng hình ảnh, qua đó thực hiện thành công đối với chẩn đoán ảnh X quang lồng ngực.

Đây là một loại chẩn đoán thường quy và có nhu cầu rất lớn, chiếm tới 70-80% số lượng chẩn đoán bằng hình ảnh tại các bệnh viện ở Việt Nam, cũng như trên thế giới.

Theo Tiến sĩ Nguyễn Quý Hà, Trưởng nhóm Phân tích hình ảnh y tế - Viện Big Data, nếu dựa vào tiêu chí đánh giá của ngành y tế, cả độ nhạy và độ đặc hiệu của thuật toán đều đạt trên 90%, thậm chí trên 95% đối với một số mặt bệnh.

Nếu dưa vào tiêu chí tốc độ xử lí thì thấy, để đọc một ảnh chụp X quang đúng tiêu chuẩn, bác sĩ sẽ cần 5-10 phút, nhưng máy đọc chỉ mất 2-5 giây tùy theo cấu hình phần cứng.

Một hạn chế là tuy đã đạt được những kết quả khả quan bước đầu, nhưng thuật toán đang được xây dựng dựa trên nguồn dữ liệu mở của nước ngoài. Nếu có thể thu thập dữ liệu ảnh y tế của người Việt thì độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế tại Việt Nam sẽ thực sự cao hơn.

"Dữ liệu đầu vào càng lớn càng tốt. Giống như bác sĩ càng tiếp xúc nhiều ca bệnh đa dạng, thì kinh nghiệm càng nhiều và chẩn đoán càng chính xác hơn", TS Hà nói.

Đặc biệt, theo thông tin từ Vingroup, dữ liệu sau khi được chuẩn hóa và chú giải đầy đủ sẽ không mang bất kì thông tin cá nhân nào và sẽ được chia sẻ rộng rãi cho cộng đồng.

Được biết trước đây, việc chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế, như ảnh X quang, cắt lớp, cộng hưởng từ... thường được thực hiện thủ công bởi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.

Cách làm này có những hạn chế nhất định về độ chính xác. Các bác sĩ đôi khi có thể bỏ sót những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng, do hạn chế mắt thường, áp lực về thời gian, số lượng bệnh nhân, cũng như cường độ công việc.

Do đó, những hạn chế này sẽ được khắc phục khi phần mềm của Vingroup thành công và đi vào thực tiễn, giải quyết bài toán áp dụng công nghệ kĩ thuật, nâng cao hiệu quả trong khám chữa bệnh, đặc biệt là ở các bệnh viện tuyến dưới.