Ứng dụng trí tuệ nhân tạo chẩn đoán và gợi ý thuốc từ chỉ số sức khỏe của bệnh nhân
Đây là mô hình xuất sắc đoạt giải Nhất Cuộc thi sáng tạo dành cho thanh - thiếu niên và nhi đồng TP. Mỹ Tho của nhóm học sinh Trường THPT Chuyên Tiền Giang gồm: Trương Phúc Vinh, Huỳnh Tuấn Kiệt, Đoàn Hoàng Giang.
Em Trương Phúc Vinh cho biết, lý do chọn đề tài này là do nhu cầu chăm sóc y tế ngày càng tăng, nhân lực y tế chưa kịp đáp ứng, điều này đặt ra nhiều thách thức trong việc đáp ứng nhu cầu chăm sóc sức khỏe của cộng đồng.
 |
| Một số hình ảnh thử nghiệm tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Tiền Giang. |
Trong khi đó, xã hội ngày càng tiến tới số hóa nên việc nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực y tế đã và đang được đưa vào hoạt động nhằm nâng cao chất lượng khám, chữa bệnh, chăm sóc sức khỏe cộng đồng. Chính vì vậy, nhóm em nghiên cứu tạo ra phần mềm khắc phục những nhược điểm của các nghiên cứu trước.
Được biết, phần mềm sẽ chẩn đoán bệnh qua hình chụp X-quang phổi, chẩn đoán ung thư dạ dày qua hình chụp và video nội soi, chẩn đoán khối u và bệnh Alzheeimer dựa trên ảnh MRI sọ não, chẩn đoán ung thư da Melanoma và tình trạng da bị mụn…và đo các thông số sức khỏe, định vị giường bệnh, cảnh báo nguy hiểm bệnh nhân.
Các phần mềm đã được các em thử nghiệm tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Tiền Giang, Bệnh viện Quân y 120, Viện nghiên cứu và phát triển công nghệ cao về kỹ thuật công nghiệp. Trong đó, tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Tiền Giang thử nghiệm kiểm chứng các loại bệnh mà bác sĩ của bệnh viện có khám, điều trị và cũng đã thử nghiệm với bộ dữ liệu hình ảnh có sẵn tại đơn vị.
Bác sĩ Trương Văn Toàn, Khoa chẩn đoán hình ảnh Bệnh viện Đa khoa tỉnh Tiền Giang nhận xét: Thuật toán hoạt động chính xác với bộ dữ liệu từ các nguồn dữ liệu, thuật toán có khả năng nhận dạng chính xác các vùng bất thường trong hình ảnh X-quang/video nội soi, hỗ trợ các bác sĩ trong việc phân loại nhiều bệnh.
Bên cạnh đó, thuật toán có thể áp dụng ngay trong điều kiện các bộ dữ liệu tương tự tại bệnh viện kiểm nghiệm. Ngoài ra, thuật toán có thể áp dụng cho tất cả các khoa của bệnh viện. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu cần liên hệ với nhiều bệnh viện khác có chuyên môn cao để hỗ trợ kiểm định với bộ dữ liệu đa dạng hơn trước khi ứng dụng với phạm vi rộng hơn.
Theo Giám đốc Công ty TNHH Khoa học kỹ thuật Thành Đạt, tính sáng tạo của mô hình là kết hợp đa dạng nhiều loại bệnh có thể chẩn đoán vào chung một phần mềm mà các công trình trước đó đa số nghiên cứu riêng lẻ từng loại bệnh. Ngoài ra, độ chính xác phần mềm cao trong điều kiện bệnh viện cấp tỉnh chứng minh khả năng áp dụng vào thực tế. Đặc biệt, đề tài có tính thương mại cao.
Theo Ban Tổ chức Cuộc thi, tính mới và sáng tạo là ứng dụng cả phần mềm (trí tuệ nhân tạo (AI)), Big Data, Deep learning và phần cứng các máy đo chỉ số sức khỏe để hỗ trợ y, bác sĩ. AI có khả năng phân tích hình ảnh của bệnh nhân, các chỉ số đo đạt từ dữ liệu lâm sàng, hình ảnh y tế, biểu đồ tạo ra một cái nhìn toàn diện về sức khỏe của bệnh nhân để bác sĩ chẩn đoán và đưa ra phác đồ điều trị phù hợp, chẩn đoán nhiều loại bệnh từ 6 cơ quan: Phổi, não, dạ dày, tình trạng ung thư da melanoma, ung thư di căn hạch và gợi ý phác đồ điều trị, gợi ý thuốc từ chỉ số sức khỏe bệnh nhân, nắm bắt được tình trạng bệnh của bệnh nhân, theo dõi bệnh nhân thông qua phần mềm.
Sáng tạo cấu trúc kết hợp model Densenet 201 và Resnet 50 ứng dụng vào chẩn đoán bệnh tăng độ chính xác lên 100%, tránh được lỗi overfitting trong quá trình kết hợp thuật toán. Kết hợp chẩn đoán 6 loại bệnh so với phần mềm thông thường chỉ có 1 loại bệnh.
Có thể nói, nếu mô hình ứng dụng cho các mô hình bệnh viện ở vùng sâu, vùng xa, chưa tiếp cận với điều kiện y tế tiên tiến, đo các chỉ số sức khỏe tại phòng y tế các trường học sẽ rất hiệu quả. Hướng phát triển của phần mềm có thể liên hệ với các bệnh viện trong nước để xây dựng cơ sở dữ liệu phim X-quang phổi của người Việt. Xin phép dựa trên hồ sơ bệnh án của các bệnh nhân để dán nhãn các phim này.
Trên cơ sở đó, có thể triển khai phần mềm và website chẩn đoán tất cả các bệnh về phổi trên phim X-quang. Điều này sẽ tiết kiệm kinh phí cho bệnh viện cũng như bệnh nhân; đồng thời giảm thời gian và tăng độ chính xác của các chẩn đoán, giúp việc điều trị bệnh được kịp thời và hiệu quả.
Bên cạnh đó, cần liên hệ với các bệnh viện lớn để xin thêm nhiều dữ liệu về nhiều nhóm bệnh khác để xây dựng ngân hàng Big Data kết hợp với thuật toán phân loại hình ảnh nhằm hỗ trợ kịp thời cho y bác sĩ chuyên ngành chẩn đoán hình ảnh.
TUẤN LÂM