Trí tuệ nhân tạo đã có thể xem hình ảnh chụp cắt lớp cơ thể người để dự đoán nguy cơ tử vọng rất chính xác

Dù công nghệ có phát triển tới đâu, con người cũng không thể tránh khỏi vòng tuần hoàn “sinh lão bệnh tử” của cuộc sống. Nhưng có vẻ con người sắp có khả năng dự đoán trước cái chết của mình nhờ vào sức mạnh công nghệ, mà cụ thể là năng lực của trí tuệ nhân tạo.

Cụ thể, trong một nghiên cứu được đăng trên tạp chí khoa học “Scientific Reports” của nhóm các nhà khoa học thuộc ĐH Adelaide, Australia, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để nghiên cứu bản chụp cắt lớp cơ thể người. Từ những hình chụp này, hệ thống sử dụng học máy sẽ đưa ra dự đoán về tình hình sức khỏe và nguy cơ tử vong của người bệnh.

 

Cụ thể, để phục vụ nghiên cứu, các nhà khoa học sử dụng một thuật toán học máy được thiết kế riêng biệt cho việc phân tích ảnh chụp cắt lớp (chụp CT) từ 48 người trên 60 tuổi. Bằng việc so sánh dữ liệu từ các ảnh chụp, hệ thống có khả năng đưa ra dự đoán nguy cơ tử vong của từng người, với độ chính xác 70% - ngang với một chuyên gia về lĩnh vực này. Hình chụp được sử dụng là những mẫu ảnh CT cũ, nên kết quả có thể được đối chiếu lập tức, do các nhà khoa học đã nắm được tình trạng sinh tử của những người tham gia thí nghiệm ở thời điểm 5 năm sau thời điểm chụp.

Sở dĩ ảnh chụp phần ngực được sử dụng bởi chúng cho thấy những cơ quan chính như tim, phổi cũng như những mạch máu lớn chính. Các chuyên gia y học thông thường sẽ dùng những hình ảnh này để theo dõi các “dấu ấn sinh học” (biomarker) như những khối u hay các mảng xơ vữa động mạch. Hệ thống học máy thì làm cách khác: nó cố nhận dạng sự sai khác giữa các bệnh nhân để tìm ra nguy hại tiềm tàng.

Khả năng này lại có một mặt trái, khi các nhà nghiên cứu không biết được chính xác bộ phận nào có vấn đề để cải thiện khả năng sống sót. Nhưng họ cũng biết rằng, với lượng dữ liệu lớn hơn, hệ thống có thể phân biệt những sai khác, dị biến trong hình chụp tốt hơn. Thế nên hiện tại, nhóm nghiên cứu đang thực hiện thử nghiệm tương tự với 12.000 người tham gia.

 

AI rất có thể là bác sĩ tương lai của gia đình bạn

Hệ thống trí tuệ nhân tạo này sẽ có ứng dụng tức thời vào việc phân tích nhiều dữ liệu hơn từ ảnh chụp CT và tính toán nguy cơ tử vong ở con người - việc mà sẽ tốn rất nhiều thời gian của một chuyên gia con người. Nhưng định hướng dài lâu cho AI này mới là điều làm các nhóm nghiên cứu thực sự hứng thú.

Nghiên cứu sinh y khoa Luke Oakden-Reyner, trưởng nhóm cho biết: “Dù rằng, trong nghiên cứu này chúng tôi chỉ sử dụng dữ liệu của khá ít bệnh nhân, nhưng kết quả đem lại chỉ ra rằng: máy tính đã học cách nhận biết dấu hiệu bệnh tật từ những ảnh chụp phức tạp - nếu để đào tạo con người thì tốn nhiều công sức hơn nhiều. Nghiên cứu cũng mở ra một con đường mới cho việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong phân tích hình ảnh y học, hơn thế, đem lại hi vọng cho việc phát hiện sớm dấu hiệu của những chứng bệnh nan y.”

Ý tưởng cơ bản của nghiên cứu này vẫn là khi thu thập đủ lượng dữ liệu sức khỏe lớn thì có thể sử dụng chúng để xác định những khác biệt nhỏ giữa mọi người có thể ảnh hưởng tới sức khỏe như thế nào. Xa hơn, hệ thống có thể giúp mọi người hiểu được những đặc điểm riêng biệt của mình sẽ làm tăng hay giảm khả năng nhiễm (hay mắc phải) một chứng bệnh cụ thể.

Chính phủ Mỹ hiện đã có chương trình nghiên cứu All of Us nhằm thu thập báo cáo sức khỏe cụ thể của ít nhất 1 triệu người nhằm phục vụ việc phân tích xa hơn. Tuy vậy, đa phần những nghiên cứu đều tập trung vào lĩnh vực di truyền, khi mà bộ gen con người nắm giữ lượng lớn thông tin về sức khỏe chúng ta, bao gồm cả khuynh hướng mắc những chứng bệnh cụ thể.

 

Tỉ lệ các tác nhân gây ra ung thư - gen chỉ chiếm 6%

Nhưng di truyền học lại không có nhiều tác dụng trong việc nghiên cứu hay phát hiện những bệnh mãn tính hoặc bệnh tuổi già như bệnh tim, ung thư hay tiểu đường. Những chứng bệnh này lại là những nguyên nhân tử vong hàng đầu, mà theo nghiên cứu, 70%-90% triệu chứng lại không mấy liên quan tới di truyền, đơn giản bởi lối sống và môi trường có vai trò quan trọng trong việc gây ra những chứng bệnh này.

Chính vì vậy, giới nghiên cứu cần có nguồn dữ liệu khác: những tấm hình chụp CT. Một tấm ảnh chụp CT đơn giản có thể cho biết mọi loại thông tin về nội tạng cơ thể người. Và những dấu hiệu đầu tiên của những chứng bệnh kể trên lại xuất hiện trước nhất ở những cơ quan này - trước cả khi người ta “cảm thấy không ổn”. Vì thế, một hệ thống có thể phân tích ảnh chụp CT và tự động tìm kiếm các dấu hiệu bệnh lý sẽ vô cùng hữu ích trong việc kìm hãm sự phát triển của rất nhiều bệnh.

Trong những năm tới, khi hình thức này được nhân rộng, mọi thứ sẽ đơn giản hơn rất nhiều. Hãy tưởng tượng, thay vì phải vất vả đào tạo con người thành những chuyên gia, hay tiêu tốn nhiều “thời gian vàng ngọc” của những chuyên gia đó, một bệnh viện chỉ cần cài đặt hệ thống AI với khả năng phục vụ vô số bệnh nhân. Đây sẽ thực sự là một phần chính còn phát triển của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo.