Hành trình "gọi tên tổn thương" bằng AI của Phó Giáo sư trẻ

PGS.TS Đào Việt Hằng. Ảnh: Hoàng Hà

“Ở tuổi 31 tuổi, một bước ngoặt trong tiến trình nghiên cứu khoa học đến với tôi. Đó là khi tham dự Tuần lễ Tiêu hóa Hoa Kỳ và Tuần lễ Tiêu hóa Châu Âu. Phiên khoa học được quan tâm nhất là ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) trong nội soi tiêu hóa. Khi ấy ở Việt Nam, vấn đề này còn rất mới, chưa từng được đề cập trong lĩnh vực nội soi tiêu hóa.

Loạt câu hỏi nảy ra, tôi viết thư hỏi người thầy ở Nhật Bản, lo ngại rằng “AI sẽ thay thế bác sĩ nội soi?”. Câu trả lời của thầy khiến tôi cảm thấy rất thú vị và đầy hứng khởi: AI không thể thay thế mà là công cụ hỗ trợ. Khi có AI, thời gian, công sức, nguồn lực chẩn đoán mỗi ca thông thường sẽ được rút ngắn; bác sĩ nội soi sẽ tập trung chẩn đoán can thiệp ca khó. Như vậy, AI sẽ giúp tái phân bố cấu trúc nguồn lực.

Soi vào thực tế ở Việt Nam, tôi cho rằng có thể ứng dụng AI ở hai vai trò: Hỗ trợ đào tạo chuẩn hóa năng lực bác sĩ và hậu kiểm giúp quá trình nội soi đảm bảo thời gian, chất lượng hình ảnh, giảm thiểu bỏ sót tổn thương sẽ rất giá trị. Đó là động lực để tôi bắt đầu thực hiện ý tưởng nghiên cứu ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa, dù ban đầu cùng những đồng nghiệp cảm thấy khó khăn và quan ngại khả năng ứng dụng”.

Đó là câu chuyện mở đầu của PGS.TS Đào Việt Hằng, Phó Giám đốc Trung tâm Nội soi Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Sau đó là hành trình gian nan đưa AI ứng dụng vào kỹ thuật nội soi tiêu hoá ở Việt Nam của chị và các đồng nghiệp.

180 NGÀY ĐÊM "VỪA ĐI VỪA DÒ ĐƯỜNG”

Việt Nam là nước có số dân mắc các bệnh lý tiêu hóa cao nhưng đa số bệnh nhân, đặc biệt ở nông thôn, chưa có cơ hội tiếp cận các công nghệ thăm dò chuyên sâu các bệnh lý rối loạn chức năng tiêu hóa. Khả năng chẩn đoán, phát hiện sớm các tổn thương đường tiêu hóa của các cơ sở y tế cũng còn nhiều hạn chế.

Theo y văn, tại các nước phát triển, tỷ lệ tổn thương ung thư đường tiêu hóa (dạ dày, thực quản) bị bỏ sót trên nội soi là 11%, con số này với polyp đại tràng là 26%. Ở nước ta, dù chưa có thống kê chính thức, nhưng thực tế cho thấy việc trang thiết bị máy móc, kinh nghiệm y bác sĩ không đồng đều đang tiềm ẩn nguy cơ bỏ sót tổn thương khi chẩn đoán cho bệnh nhân, đặc biệt là tại các bệnh viện địa phương.

Để khắc phục vấn đề này, hầu hết các bác sĩ đều đồng tình rằng cần phải có sự trợ giúp của công nghệ. Tuy nhiên, họ lại gặp khó vì thiếu công cụ. Thời điểm bác sĩ Hằng và cộng sự bắt tay tìm hiểu về AI trong nội soi tiêu hóa, nhiều hãng thiết bị nổi tiếng đã tích hợp phần mềm AI trong máy nội soi nhưng chi phí rất đắt và chỉ tương thích với các loại thiết bị hiện đại của hãng.

Trong khi đó, nguồn lực trang bị thiết bị y tế ở Việt Nam còn hạn chế, đặc biệt, các bệnh viện ở tuyến tỉnh, tuyến huyện không thể có hệ thống đắt tiền như vậy.

Bài toán hiệu quả chi phí kinh tế buộc phải giải quyết là phát triển thuật toán AI riêng của người Việt, phát triển hệ thống có thể tích hợp nhiều loại máy nội soi, đặc biệt ở các địa phương, từ đó giúp bác sĩ ở cơ sở tăng khả năng phát hiện tổn thương.

Nhóm nghiên cứu kỳ vọng dựa trên tập dữ liệu ảnh lớn ghi lại những tổn thương đặc thù của người Việt Nam, cùng với đánh giá bởi các chuyên gia nội soi Việt Nam, một thuật toán AI “Make in Vietnam” đạt độ chính xác tương đương báo cáo trên thế giới sẽ ra đời.

Theo bác sĩ Hằng, sau một nghiên cứu nhỏ năm 2019 cho kết quả khả quan, từ 2020, hơn 20 bác sĩ nội soi tiêu hóa có kinh nghiệm tại Hà Nội, TP.HCM và Huế được “tập hợp online”, lăn lộn cùng các cộng sự trường Đại học Bách khoa Hà Nội để tiến hành nghiên cứu, phát triển sản phẩm.

Khó khăn lớn nhất trong quá trình tạo ra thuật toán này là xây dựng bộ dữ liệu ảnh. PGS Hằng cho biết: “Với AI, quan trọng nhất là bộ dữ liệu ảnh đủ lớn, số lượng có thể lên tới hàng triệu ảnh, và còn phải đa dạng về hình thái và được gán nhãn, khoanh vùng chính xác. Tuy nhiên, quá trình thu thập ảnh không đơn giản vì hệ thống máy nội soi ở Việt Nam không đồng đều. Trên thế giới, để có những báo cáo công bố năm 2018, các nhóm nghiên cứu quốc tế đã phải bắt đầu từ 5 - 7 năm trước”.

Kể lại hành trình những ngày đầu tiên, chị chia sẻ: “Tôi nhớ mãi 6 tháng đầu tiên “vừa đi vừa dò đường”, chúng tôi phải vừa tìm tiếng nói chung giữa các bác sĩ chuyên khoa, thống nhất được việc khoanh vùng tổn thương trên ảnh nội soi, gọi đúng tên tổn thương; lại phải tìm cách phiên giải ngôn ngữ với nhóm kỹ sư công nghệ thông tin.

Quãng thời gian đó dạy cho chúng tôi sự kiên trì, nhẫn nại chưa từng có. Nếu không vì một bức tranh lớn hơn, vì cái chung của ngành Nội soi tiêu hóa Việt Nam và vì người bệnh, các bác sĩ với lịch công tác dày đặc, bệnh nhân xếp hàng dài chờ đợi, không thể dành thời gian bất kể đêm ngày, bỏ công sức vẽ chi tiết từng ảnh để thảo luận”.

Với lịch làm việc “chóng mặt” của một bác sĩ, giảng viên, người hướng dẫn khoa học, nhà quản lý, bác sĩ Hằng không bao giờ bỏ lỡ bất cứ cuộc gọi nào của các cộng sự, thậm chí là vào lúc 3 - 4h sáng. Khi đó, chị lại lập tức bật đèn, mở zoom phân tích từng hình ảnh nội soi thu thập được với đồng nghiệp. Đó có thể là cuộc trao đổi với một bác sĩ vừa hoàn thành ca can thiệp nội soi cấp cứu và cuộc thảo luận phải kết thúc trước 6 giờ sáng để tiếp tục cho ngày mới với lịch khám bệnh từ sớm.

Được truyền cảm hứng từ đồng nghiệp, bác sĩ Hằng cùng cộng sự còn được tiếp thêm sức mạnh từ sự tò mò, hào hứng và đầy kỳ vọng, mong chờ của các bệnh nhân về một công cụ có thể giúp tăng khả năng phát hiện tổn thương đường tiêu hóa.

NHỮNG THÀNH QUẢ BƯỚC ĐẦU 

Đến nay, hiệu quả phần mềm trí tuệ nhân tạo do bác sĩ Hằng và cộng sự thực hiện bước đầu cho thấy tỷ lệ phát hiện polyp đại tràng và phân loại tổn thương lành và ác tính với đường tiêu hóa dưới là 98 - 99%. Với đường tiêu hóa trên gồm ung thư thực quản, ung thư dạ dày, các thuật toán khoanh vùng phát hiện tổn thương đạt độ chính xác từ 80 - 85%.

Với tổn thương đường tiêu hóa dưới, đặc biệt là polyp đại tràng, các bác sĩ đã hoàn thiện xây dựng thuật toán phát hiện polyp và đến bước 2 là phân loại tổn thương nguy cơ lành hay ác tính để bác sĩ có thể can thiệp ngay trong quá trình nội soi.

“Chúng tôi hi vọng sau này sản phẩm không chỉ là máy móc được sử dụng tại cơ sở y tế mà còn là nguồn cơ sở dữ liệu ảnh phong phú phục vụ đào tạo, xây dựng hệ thống e - learning để bác sĩ tuyến dưới có thể nâng cao tay nghề, kiến thức dù làm việc ở bất kỳ đâu”, bác sĩ Hằng bày tỏ.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu còn cho ra mắt hai phần mềm ứng dụng trên điện thoại thông minh phục vụ trực tiếp người bệnh gồm: Ứng dụng chuyên sâu hỗ trợ người bệnh chuẩn bị nội soi đại tràng và ứng dụng giúp người bệnh quản lý trào ngược dạ dày thực quản.

Có thể khẳng định, ngày càng nhiều bác sĩ nhận ra tính ưu việt của AI, tuy nhiên, theo PGS Hằng, để tận dụng được thế mạnh của công nghệ này trong lĩnh vực y tế nói chung, Việt Nam cần tiếp tục xây dựng giải pháp công nghệ cốt lõi với chi phí hợp lý.

Ngoài ra, chúng ta cũng cần phải giải quyết bài toán quan trọng khác để AI thực sự trở thành “trợ thủ” đắc lực cho bác sĩ. Đó là sự tương tác giữa bác sĩ (con người) với AI (hệ thống máy). “Mặc dù những dữ liệu được công bố tới nay cho kết quả khá khả quan nhưng liệu AI và bác sĩ có đồng thuận, hài hòa trong nhận định giữa một chuyên gia luôn đặt ra các vấn đề, câu hỏi nghi ngờ, còn một bên là hệ thống máy thường xuyên được nâng cấp, tập huấn? Đó là bài toán chung mà nhiều nhóm nghiên cứu lớn trên thế giới cũng đang đối mặt”, PGS Hằng nhận định.

Theo vietnamnet