Ứng dụng AI có khả năng giảm thiểu rủi ro suy giảm thị lực và đột quỵ

Trong một nghiên cứu kéo dài 3 năm, các giáo sư tại đại học Monash đã phát triển mô hình học sâu (Deep learning model) về võng mạc, có thể giúp các bác sĩ đa khoa và chuyên gia y tế phát hiện và dự đoán nguy cơ tắc tĩnh mạch võng mạc (RVO), một hiện tượng tắc nghẽn tĩnh mạch trong võng mạc của mắt do cục máu đông.

Nguy cơ tắc tĩnh mạch võng mạc (RVO), một hiện tượng tắc nghẽn tĩnh mạch trong võng mạc của mắt do cục máu đông.

Công nghệ này cũng có khả năng dự đoán nguy cơ đau tim và đột quỵ, do võng mạc được kết nối rất chặt chẽ với các bộ phận khác của cơ thể thông qua hệ thống thần kinh trung ương.

Nghiên cứu do nhóm nghiên cứu Medical AI thuộc trung tâm nghiên cứu của đại học Monash thực hiện dưới sự tài trợ của Airdoc. Nghiên cứu vừa được đăng tải trên tạp chí Eye.

Tác giả của nghiên cứu, Phó giáo sư Zongyuan Ge, cũng là Nghiên cứu viên cao cấp thỉnh giảng tại Khoa Kỹ thuật Hệ thống Điện và Máy tính cho biết, bệnh tắc tĩnh mạch võng mạc RVO là bệnh mạch máu võng mạc phổ biến thứ hai trên thế giới và ước tính có khoảng 16 triệu người bị ảnh hưởng bởi bệnh này. Nếu chẩn đoán quá muộn hoặc không được điều trị kịp thời, bệnh có thể dẫn đến suy giảm thị lực, trường hợp nghiêm trọng hơn có thể dẫn đến mù lòa.

Tình trạng tắc tĩnh mạch võng mạc thường xảy ra do các tĩnh mạch của mắt quá hẹp. Nguy cơ mắc bệnh càng cao đối với những người bị tiểu đường, huyết áp cao hoặc có hàm lượng cholesterol trong máu cao.

Trong quá trình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã xây dựng một mô hình AI có thể phân biệt hơn 10.500 hình ảnh đáy mắt được thu thập từ Bệnh viện Hoa Tây thuộc Đại học Tứ Xuyên (Trung Quốc). Những hình ảnh này được chụp từ cả bệnh nhân bị tắc tĩnh mạch võng mạc và những người không bị mắc bệnh.

Phó giáo sư Ge cho biết trí tuệ nhân tạo trước đây được ứng dụng tập trung vào các bệnh về mắt truyền thống hơn như bệnh võng mạc tiểu đường, tăng nhãn áp hay đục thủy tinh thể.

"Tuy nhiên, hiếm khi có một nghiên cứu liên kết hình ảnh đáy mắt với các yếu tố nguy cơ của bệnh thần kinh và bệnh toàn thân. Chúng tôi tin rằng nghiên cứu này sẽ nâng cao nhận thực của tất cả mọi người về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán và quản lý bệnh", ông chia sẻ.

Hàng trăm nghìn mẩu dữ liệu đã được sử dụng để đào tạo mô hình AI này với khả năng chẩn đoán ở độ chính xác cao.

Phó giáo sư Ge còn nhấn mạnh: "Trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện các phép tính lớn và nắm bắt các yếu tố chưa xác định hoặc các yếu tố tưởng chừng như không liên quan để phân loại và điều này vượt xa khả năng và trí tuệ của con người."

Công cụ thuật toán sẽ là một công cụ hữu ích để giúp các bác sĩ chuẩn đoán nguy cơ mắc bệnh tắc tĩnh mạch võng mạc cũng như các bệnh về tim mạch và mạch máu não khác như đột quỵ, kể cả khi họ không phải là chuyên gia trong lĩnh vực đó.

Trong tương lai, tất cả những gì các chuyên gia y tế cần sẽ là một máy chụp đáy mắt 'thông minh', vốn hiện phổ biến khá rộng rãi ngay cả ở các nước đang phát triển, kết hợp cùng một nền tảng điện toán đám mây được tích hợp với thuật toán AI.

Nền tảng điện toán đám mây tích hợp thuật toán AI sẽ giúp việc chẩn đoán hiệu quả hơn

Phó giáo sư Ge cho biết: "Chúng tôi cũng hy vọng thiết bị tích hợp thuật toán sẽ giúp bệnh nhân kiểm tra tình trạng mạch máu dễ dàng hơn và tiết kiệm hơn với chi phí khoảng 20-40 USD, thay vì bỏ ra chi phí khoảng 3000 USD cho một lần chụp MRI thông thường ở các nước phát triển".

Ông cũng khẳng định điều này đặc biệt quan trọng đối với dân số đang già hóa của Úc cũng như tình trạng thiếu bác sĩ nhãn khoa trên toàn quốc.

Nghiên cứu này sẽ sớm được thử nghiêm lâm sàng ở Trung Quốc, Úc, Anh và Mỹ.