Google AI có thể chẩn đoán tình trạng tim mạch của bệnh nhân bằng cách quét hình ảnh võng mạc

• AI có thể cướp đi công việc nhưng sẽ mang lại cuộc sống tốt đẹp hơn
• Đây là cách công nghệ định hình giáo dục trong tương lai
• Microsoft Research đang tạo ra một AI có khả năng tự viết code trong vài giây

Mặc dù ý tưởng nhìn vào mắt người để đánh giá sức khỏe tim mạch nghe có vẻ hoang đường nhưng mới đây các nhà nghiên cứu tại Google đã thành công trong việc sử dụng trí thông minh nhân tạo để chuẩn đoán các bệnh nghiêm trọng: khả năng bệnh nhân bị đau tim hoặc đột quỵ. Các nhà nghiên cứu đã đưa ra các quyết định ấy dựa trên việc kiểm tra hình ảnh võng mạc của bệnh nhân.

Cụ thể, phần đáy mắt có chứa đầy những mạch máu phản ánh sức khỏe tổng thể của bệnh nhân. Cách nghiên cứu hình ảnh của hệ mạch này bằng camera và kính hiển vi giúp các bác sĩ có thể phỏng đoán được tình hình của bệnh nhân, từ huyết áp, tuổi tác, cho tới những thói quen hút thuốc, uống rượu,… từ đó đưa ra nhận định về sức khỏe tim mạch.

Google công bố những phát hiện của họ trên tạp chí Nature Biomedical Engineering, cho biết một phương pháp có tính chính xác tương tự như phương thức truyền thống vốn yêu cầu xét nghiệm máu. Tuy vậy, Google cũng cho rằng phương thức này cần thời gian nghiên cứu để hoàn thiện.

Theo gã khổng lồ công nghệ, các kết quả y học trước đây đã cho thấy một số mối liên hệ giữa các biểu hiện của mạch võng mạc báo trước nguy cơ một cơn đau tim nguy hiểm. Với các dữ liệu dựa trên hình ảnh võng mạc của bệnh nhân, Google cho biết họ có thể dự đoán 70% thời gian chính xác trong vòng 5 năm bệnh nhân nào sẽ bị đau tim hoặc các bệnh liên quan và bệnh nhân nào không. Những kết quả này hoàn toàn phù hợp với các phương pháp xét nghiệm thông thường vốn yêu cầu lấy máu để đo mức cholesterol của bệnh nhân.

Google đã sử dụng các mô hình dựa trên dữ liệu từ 284.335 bệnh nhân khác nhau và được xác nhận trên hai bộ dữ liệu độc lập 12.026 bệnh nhân và 999 bệnh nhân.

Lily Peng, một bác sỹ y khoa và là nhà nghiên cứu hàng đầu của dự án cho biết: “Điều đầu tiên là chúng ta đã thử nghiệm trên một nhóm dữ liệu nhỏ. Chúng tôi tin rằng tính chính xác của các chuẩn đoán mà AI đưa ra sẽ ngày càng được cải thiện khi nhận được dữ liệu toàn diện hơn. Mặc dù những kết quả thu được là khá khả quan và tích cực nhưng công nghệ AI này mới chỉ đang ở giai đoạn phát triển đầu tiên. Chúng tôi cần tiến hành nghiên cứu và phát triển trên nhiều nhóm bệnh nhân hơn nữa trước khi có thể chính thức đưa nó vào sử dụng đại trà”.

Peng cũng cho biết Google rất ngạc nhiên về kết quả này. Nhóm của cô đã làm việc để dự đoán bệnh về mắt, sau đó mở rộng qua việc tiên đoán từ hình ảnh xem người đó có hút thuốc hay có bệnh huyết áp không. Từ đó dẫn tới việc phát hiện ra khả năng dự đoán bệnh nhân có nguy cơ bị đau tim hay không.

Các nhà nghiên cứu có thể theo dõi những yếu tố mà thuật toán này sử dụng để đưa ra chẩn đoán dựa vào biểu đồ nhiệt mà nó tạo ra trong quá trình hoạt động. Ví dụ như trong trường hợp chẩn đoán về tim mạch, hệ thống AI của Google chủ yếu tập trung phân tích dữ liệu từ các mạch máu, từ đó tính toán huyết áp của bệnh nhân.

Việc nghiên cứu sâu hơn sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu có thể dự đoán chính xác và giúp giảm đi rất nhiều các trường hợp bệnh nhân bị đau tim hoặc đột quỵ.

Câu hỏi hiện giờ đặt ra là quá trình đó sẽ mất bao lâu? Peng cho biết sẽ mất vài năm nữa để các nhà nghiên cứu có thể tìm ra cách thức sử dụng nó một cách thật sự hiệu quả.

Peng cũng lạc quan rằng trí thông minh nhân tạo có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khám phá khoa học khác, bao gồm cả nghiên cứu về ung thư.

Khám phá y học thường được thực hiện thông qua những gì được cho là một hình thức tinh vi về "đoán và thử", như trong việc phát triển các giả thuyết từ việc quan sát; sau đó thiết kế và chạy các thí nghiệm để kiểm tra chúng. Tuy nhiên, theo dõi và định lượng các mối liên hệ với hình ảnh y học có thể là một thách thức, theo Google cho biết, vì có rất nhiều tính năng, kiểu mẫu, màu sắc, giá trị và hình dạng trong hình ảnh thực tế.

Peng nói: “Tôi rất vui mừng bởi ý nghĩa mà khám phá này đã mang lại. Chúng tôi hy vọng rằng các nhà nghiên cứu ở những nơi khác sẽ tiếp tục phát triển dựa trên những phát hiện này”.

Tham khảo thêm một số bài viết:

• Thuật toán dự đoán khuôn mặt con người thay đổi theo thời gian, giúp ích cho việc tìm kiếm người mất tích
• Top 5 công nghệ được kỳ vọng sẽ làm thay đổi cuộc sống của con người trong tương lai
• Đây là 12 mục tiêu đầy tham vọng mà Tesla muốn hoàn thành trước năm 2020

Chúc các bạn vui vẻ!