Mô hình AI này có thể chẩn đoán bệnh não trong vài giây, độ chính xác lên tới 97,5%

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan (Hoa Kỳ) vừa phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích ảnh MRI não và đưa ra chẩn đoán chỉ trong vài giây , theo một nghiên cứu mới công bố. Mô hình này nhận diện các bệnh lý thần kinh với độ chính xác lên tới 97,5% , đồng thời xác định được mức độ khẩn cấp trong việc điều trị của từng bệnh nhân.

Nhóm nghiên cứu cho biết công nghệ này đánh dấu một bước tiến lớn trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh thần kinh và có thể thay đổi đáng kể cách các bệnh viện tại Mỹ đọc và xử lý kết quả chụp não. Nghiên cứu được công bố ngày 6/2 trên tạp chí Nature Biomedical Engineering .

“Khi nhu cầu chụp MRI trên toàn cầu ngày càng tăng, gây áp lực lớn lên bác sĩ và hệ thống y tế, mô hình AI của chúng tôi có tiềm năng giảm tải đáng kể bằng cách cung cấp thông tin chẩn đoán và điều trị nhanh chóng, chính xác,” bác sĩ Todd Hollon – tác giả chính của nghiên cứu – cho biết.

Thử nghiệm mô hình AI Prima

Hollon đặt tên cho hệ thống mới là Prima . Trong vòng một năm, nhóm nghiên cứu đã đánh giá công nghệ này dựa trên hơn 30.000 ca chụp MRI . Mô hình được thử nghiệm với hơn 50 chẩn đoán hình ảnh khác nhau , liên quan tới các rối loạn thần kinh nghiêm trọng.

Kết quả cho thấy Prima vượt trội so với nhiều hệ thống AI hàng đầu khác hiện nay trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh não. Không chỉ phát hiện bệnh, mô hình còn có khả năng xếp mức độ ưu tiên cho từng ca, giúp các bệnh nhân nguy kịch được xử lý trước.

Một số tình trạng cấp cứu thần kinh như đột quỵ hoặc xuất huyết não đòi hỏi can thiệp ngay lập tức. Trong những trường hợp này, Prima có thể tự động gửi cảnh báo đến đội ngũ y tế để việc điều trị được triển khai không chậm trễ.

Hệ thống cũng được thiết kế để chuyển cảnh báo tới đúng chuyên khoa cần thiết, chẳng hạn như bác sĩ thần kinh chuyên đột quỵ hoặc bác sĩ phẫu thuật thần kinh. Phản hồi được tạo ra gần như ngay khi bệnh nhân hoàn tất quá trình chụp.

“Độ chính xác là yếu tố sống còn khi đọc MRI não, nhưng tốc độ xử lý cũng quan trọng không kém để chẩn đoán kịp thời và cải thiện kết quả điều trị,” Yiwei Lyu, đồng tác giả chính của nghiên cứu, chia sẻ.

Kết quả cho thấy Prima có thể cải thiện quy trình làm việc và tinh giản chăm sóc lâm sàng mà không phải đánh đổi độ chính xác.

Prima là gì và hoạt động như thế nào?

Prima thuộc nhóm mô hình thị giác – ngôn ngữ (Vision Language Model – VLM), một dạng AI có thể xử lý đồng thời hình ảnh, video và văn bản trong thời gian thực. Dù AI đã từng được ứng dụng để phân tích MRI, nhưng theo các nhà nghiên cứu, cách tiếp cận của Prima hoàn toàn khác biệt.

Các hệ thống trước đây thường chỉ được huấn luyện trên những tập dữ liệu được chọn lọc kỹ và đảm nhiệm các nhiệm vụ rất hẹp, chẳng hạn như phát hiện một loại tổn thương cụ thể hoặc ước tính nguy cơ sa sút trí tuệ.

Ngược lại, Prima được huấn luyện dựa trên toàn bộ dữ liệu MRI thu thập được kể từ khi hồ sơ chẩn đoán hình ảnh tại University of Michigan Health được số hóa. Dữ liệu này bao gồm hơn 200.000 ca chụp MRI với 5,6 triệu chuỗi hình ảnh , kèm theo tiền sử bệnh và lý do bác sĩ chỉ định chụp.

“Prima hoạt động giống như một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, bằng cách kết hợp tiền sử y khoa của bệnh nhân với dữ liệu hình ảnh để đưa ra cái nhìn toàn diện về tình trạng sức khỏe,” Samir Harake, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết.

“Điều này giúp hệ thống đạt hiệu suất cao hơn trên nhiều nhiệm vụ dự đoán khác nhau.”

Giải bài toán quá tải MRI và thiếu nhân lực

Mỗi năm, hàng triệu ca chụp MRI được thực hiện trên toàn thế giới, trong đó phần lớn tập trung vào các bệnh lý não và hệ thần kinh. Theo nhóm nghiên cứu, nhu cầu chẩn đoán hình ảnh hiện nay đang vượt xa số lượng bác sĩ chuyên ngành được đào tạo bài bản.

Sự mất cân đối này dẫn tới thiếu nhân lực, chậm trễ trong chẩn đoán và thậm chí là sai sót có thể phòng tránh được. Ở một số hệ thống y tế, bệnh nhân có thể phải chờ nhiều ngày mới nhận được kết quả MRI.

“Dù bạn chụp MRI tại một bệnh viện lớn đang quá tải hay tại cơ sở y tế vùng xa với nguồn lực hạn chế, những công nghệ mới là điều cần thiết để cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chẩn đoán hình ảnh,” bác sĩ Vikas Gulani nhận định.

Tương lai của AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa

Dù Prima cho thấy hiệu quả rất cao, nhóm nghiên cứu nhấn mạnh rằng đây mới chỉ là giai đoạn đánh giá ban đầu. Các nghiên cứu tiếp theo sẽ xem xét việc bổ sung thêm dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử để tiếp tục nâng cao độ chính xác chẩn đoán.

Cách tiếp cận này phản ánh đúng cách các bác sĩ đang làm việc trong thực tế. Trong khi nhiều công cụ AI y tế hiện nay chỉ tập trung vào những nhiệm vụ rất cụ thể, các hệ thống “đa năng” như Prima vẫn còn khá hiếm.

Hollon ví Prima như “ChatGPT dành cho chẩn đoán hình ảnh y khoa”, đồng thời cho rằng công nghệ tương tự trong tương lai có thể được áp dụng cho nhiều loại hình ảnh khác như chụp nhũ ảnh, X-quang phổi hay siêu âm.

“Giống như cách AI có thể hỗ trợ viết email hay đưa ra gợi ý, Prima hướng tới vai trò một cộng sự, hỗ trợ bác sĩ trong việc đọc và phân tích hình ảnh y khoa,” Hollon nói.

Prima cho thấy tiềm năng to lớn của việc kết hợp hệ thống y tế với các mô hình AI để đổi mới và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.