AI góp phần chấm dứt căn bệnh gây tử vong cho hàng chục nghìn người Việt

Sử dụng trí tuệ nhân tạo chẩn đoán sớm ca bệnh lao trong cộng đồng và cơ sở y tế là giải pháp công nghệ góp phần vào chấm dứt bệnh lao trong tương lai.

Theo báo cáo của Tổ chức y tế thế giới WHO, năm 2022 Việt Nam vẫn là nước có gánh nặng bệnh lao cao đứng thứ 11/130 nước có số người mắc bệnh lao cao nhất trên toàn cầu. Bệnh lao là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trong các bệnh truyền nhiễm trên thế giới.

Năm 2021, nước ta có 169.000 người mắc bệnh lao và 12.000 người tử vong. Đặc biệt, khoảng 62% người mắc bệnh lao và có khả năng lây truyền sẽ bị bỏ sót. Vì vậy, các chuyên gia đều cho rằng giải pháp về công nghệ sẽ góp phần vào mục tiêu quốc gia chấm dứt bệnh Lao tại Việt Nam vào năm 2030.

Phó giáo sư Nguyễn Hòa Bình, Phó Giám đốc Bệnh viện Phổi trung ương, cho biết xu thế mới của công nghệ số trong y tế mở ra nhiều cơ hội sàng lọc, phát hiện sớm ca bệnh lao trong cộng đồng.

Hiện nay, Bệnh viện Phổi trung ương và Chương trình Phòng chống Lao quốc gia (PCLQG) đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào đọc phim và chẩn đoán bệnh lao. AI đã được chứng minh hiệu quả ở mức bằng hoặc cao hơn độ chính xác của cán bộ y tế trong việc đọc phim X-quang ngực nhằm hỗ trợ chẩn đoán lao.

AI hỗ trợ các bác sĩ đọc phim giúp giảm thời gian, nhân lực. Ảnh: Thạch Thảo.

Năm 2021, WHO đã quyết nghị về việc sử dụng AI đọc kết quả CXR cho những người trên 15 tuổi đang được sàng lọc bệnh lao. Vì vậy, chương trình phòng chống lao quốc gia xác định công nghệ này có tiềm năng góp phần tiêu chuẩn hóa và cải thiện chất lượng đọc CXR nên đã sử dụng và mở rộng nhằm hỗ trợ cho các cán bộ y tế.

Việc “huấn luyện AI” sẽ được dựa trên lượng lớn dữ liệu CXR bao gồm hình ảnh, thông tin chẩn đoán từ bác sĩ chuyên khoa. Quá trình huấn luyện này giúp AI nhận diện mô hình học, các đặc trưng và hình mẫu tổn thương của bệnh lao trên kết quả CXR. Từ đó, AI có khả năng phân loại và nhận dạng các biểu hiện của bệnh lao như tổn thương phổi, cấu trúc viêm phổi hoặc các dấu hiệu đặc trưng khác, gợi ý chẩn đoán hoặc hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đưa ra quyết định.

Theo Phó giáo sư Bình, việc thiết kế mô hình AI thích hợp giúp phát hiện ca lao tại cộng đồng và tìm kiếm ca bệnh tại cơ sở y tế, thông qua việc tăng cường chất lượng đọc phim X-quang phổi của bác sĩ đồng thời tối ưu hiệu suất phát hiện bệnh nhân.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI không thể thay thế vai trò của bác sĩ trong việc chẩn đoán hình ảnh. Trí tuệ nhân tạo chỉ đóng vai trò hỗ trợ cho các hoạt động chẩn đoán, cần phải sử dụng kết hợp với đánh giá và quyết định của cán bộ y tế.

Vì vậy, ông Bình cho rằng việc đưa AI vào phân tích hình ảnh CXR có thể giúp tăng tốc độ xử lý và đọc kết quả, giảm thời gian chờ đợi, tăng hiệu quả trong chẩn đoán lao. Qua đó, các bác sĩ nhân viên y tế cũng giảm được nhiều thời gian đọc và phân tích kết quả. Đặc biệt, trong thời gian tới, chúng ta có thể mở rộng phạm vi tiếp cận công nghệ này trong cộng đồng và tại các cơ sở y tế ở nông thôn, vùng sâu, vùng xa – nơi thiếu hụt nhân viên y tế chuyên môn.

Hạn chế khi đưa AI vào việc hỗ trợ chẩn đoán lao đó là đòi hỏi nhân lực biết cách sử dụng và cần có sự tích hợp để tăng cường trao đổi dữ liệu, kết quả giữa hệ thống quản lý y tế tại cơ sở và hệ thống phần mềm kèm theo. Ngoài ra, việc sử dụng AI còn đòi hỏi có sự quan tâm về pháp lý và đạo đức bao gồm quyền riêng tư và bảo mật thông tin y tế.