Viện Đạt Ma Alibaba phối hợp với Bệnh viện Thịnh Kinh trực thuộc Đại học Y Trung Quốc và các tổ chức khác phát triển mô hình AI chẩn đoán ung thư gan DAMO LiON, có thể nhận diện các tổn thương ung thư nhỏ ở gan qua hình ảnh CT.
Trong thử nghiệm lâm sàng tiền cứu kéo dài hai tháng tại môi trường thực tế, mô hình AI này phát hiện 15 ca khối u ác tính vốn bị bỏ sót, phần lớn là các tổn thương có kích thước khoảng 1 cm, giúp bệnh nhân được phẫu thuật hoặc điều trị bằng thuốc kịp thời. Nghiên cứu liên quan được đăng trên tạp chí học thuật hàng đầu quốc tế Nature Medicine.
Thông tin chi tiết từ phía đơn vị phát triển:
Gan là một trong những cơ quan có tỷ lệ xuất hiện khối u ác tính cao. Bệnh gồm ung thư gan nguyên phát bắt nguồn từ gan, thường được gọi là “ung thư gan”, và “di căn gan” từ các cơ quan như ruột hoặc tuyến tụy; loại thứ hai thường phổ biến hơn. Dù thuộc dạng nào, phát hiện càng sớm thì hiệu quả điều trị càng cao. Tuy nhiên, việc phát hiện sớm không dễ dàng. Do tổn thương thường nhỏ và dễ bị che lấp bởi xơ gan, gan nhiễm mỡ cùng cấu trúc giải phẫu phức tạp bên trong gan, bác sĩ vẫn có thể bỏ sót ngay cả khi chụp CT có thuốc cản quang. Đặc biệt trong trường hợp di căn gan, sự chú ý của bác sĩ dễ bị thu hút bởi tổn thương nguyên phát, khiến các tổn thương nhỏ ở gan bị xem nhẹ.
Vì vậy, Viện Đạt Ma đã phát huy nhiều năm tích lũy công nghệ trong lĩnh vực AI hình ảnh y tế để phát triển mô hình DAMO LiON, đóng vai trò “trợ lý an toàn AI” hỗ trợ bác sĩ đọc phim. Mô hình không chỉ nhận diện chính xác ung thư gan nguyên phát mà còn đặc biệt giỏi phát hiện di căn gan dễ bị bỏ qua. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác của mô hình AI khi nhận diện khối u ác tính cao hơn bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Khi bác sĩ sử dụng mô hình AI để hỗ trợ đọc phim, thời gian thực hiện giảm 27%, trong khi độ nhạy đối với khối u ác tính tăng 11,5%, qua đó giảm hiệu quả tình trạng bỏ sót. Với sự hỗ trợ của AI, bác sĩ ít kinh nghiệm có thể đạt trình độ tương đương bác sĩ giàu kinh nghiệm.
Sau đó, nhóm nghiên cứu triển khai mô hình AI thực tế tại bệnh viện để tham gia đọc phim hằng ngày. Khi kết luận ban đầu của AI không thống nhất với bác sĩ, ca bệnh sẽ được chuyển cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm xem xét, và khi cần sẽ được đưa ra thảo luận tại nhóm đa chuyên khoa (MDT). Trong hai tháng, AI đã đọc hình ảnh CT có thuốc cản quang của hơn 10.000 bệnh nhân, hỗ trợ bác sĩ phát hiện 15 ca di căn gan vốn bị bỏ qua, từ đó thúc đẩy thay đổi phương án điều trị cho những bệnh nhân này. Trong một trường hợp, bệnh nhân 65 tuổi từng mắc ung thư bàng quang đến tái khám, các chỉ số chức năng gan và chất chỉ điểm khối u đều bình thường. Bác sĩ chỉ phát hiện tổn thương vôi hóa ở gan trong lần chẩn đoán ban đầu, nhưng AI đã đưa ra kết luận chính xác về di căn gan, nhắc bác sĩ sửa báo cáo kiểm tra và đưa ra khuyến nghị hóa trị.
Chuyên gia thuật toán Diêm Kha của Viện Đạt Ma cho biết, các tổn thương ác tính được AI phát hiện thường có đặc điểm “nhỏ, mờ, lệch”: đường kính trung bình khoảng 1 cm, độ tương phản thấp so với mô gan hoặc nằm ở vị trí giải phẫu tương đối hiếm gặp. Đằng sau khả năng này là mô hình DAMO LiON sử dụng kiến trúc mạng được cải tiến, vừa nắm bắt mối quan hệ giữa tổn thương và toàn bộ gan, vừa bảo toàn hiệu quả kết cấu và đường biên cục bộ, qua đó nâng cao hiệu suất trong các ca khó như gan nhiễm mỡ, xơ gan và gan sau phẫu thuật. Ngoài ra, AI còn có thể lặp lại việc kết hợp và hợp nhất hình ảnh ở các thì chụp khác nhau, hiệu quả nắm bắt khác biệt ở cấp độ pixel giữa các thì, từ đó nhận diện chính xác những tổn thương nhỏ “thoắt ẩn thoắt hiện” trong quá trình chụp CT có thuốc cản quang.
Được biết, từ khi thành lập vào năm 2017, Viện Đạt Ma đã phát triển AI y tế và là một trong những đơn vị đầu tiên trong ngành đề xuất sử dụng AI để nhận diện các tổn thương nhỏ trong hình ảnh y tế mà mắt người khó nhận thấy. Viện đã lần lượt phát triển mô hình AI sàng lọc ung thư tuyến tụy DAMO PANDA dựa trên CT không thuốc cản quang, mô hình AI sàng lọc ung thư dạ dày DAMO GRAPE, mô hình AI sàng lọc ung thư đại trực tràng DAMO COCA và các mô hình khác. Những thành quả liên quan đã ba lần được đăng trên Nature Medicine, được đưa vào kênh đổi mới của Cục Quản lý Dược phẩm Quốc gia Trung Quốc và được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) công nhận là “thiết bị y tế đột phá”. Lần này, Viện Đạt Ma tiếp tục mở rộng năng lực AI y tế từ lĩnh vực sàng lọc sang chẩn đoán, giúp nhiều bệnh nhân hơn được điều trị kịp thời và chính xác.