AI phát hiện ra nốt mờ khi tầm soát ung thư phổi

TS.BS Nguyễn Ngọc Cương (giữa) đang chẩn đoán cho người bệnh

Trong bối cảnh y học hiện đại, khi số lượng bệnh nhân ngày càng gia tăng và yêu cầu chẩn đoán chính xác, nhanh chóng trở nên cấp thiết, trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước khẳng định vai trò như một "cánh tay phải" của bác sĩ, đặc biệt trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh.

Những chia sẻ từ TS.BS Nguyễn Ngọc Cương, Trưởng khoa Can thiệp điện quang, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho thấy AI không còn là công nghệ tương lai mà đã trở thành công cụ đang được ứng dụng thường quy trong thực hành lâm sàng.

Trước đây, việc đọc phim chẩn đoán hình ảnh - từ CT, MRI đến X-quang - phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm và sự tập trung của bác sĩ. Tuy nhiên, trong điều kiện thực tế với khối lượng bệnh nhân lớn, áp lực công việc cao, việc bỏ sót những tổn thương nhỏ là điều khó tránh khỏi. Đây chính là khoảng trống mà AI có thể hỗ trợ hiệu quả.

Hiện nay, trong sàng lọc ung thư phổi bằng chụp CT liều thấp, AI có khả năng tự động phân tích toàn bộ dữ liệu hình ảnh ngay sau khi chụp. Hệ thống sẽ rà soát từng lát cắt, phát hiện các nốt bất thường trong nhu mô phổi, đồng thời khoanh vùng và đánh dấu vị trí nghi ngờ.

Với độ nhạy cao, AI có thể nhận diện cả những nốt rất nhỏ – đôi khi chỉ vài milimet – mà mắt thường dễ bỏ qua, đặc biệt trong giai đoạn sớm khi tổn thương chưa biểu hiện rõ ràng. Điều này có ý nghĩa quan trọng, bởi phát hiện ung thư phổi ở giai đoạn sớm giúp cải thiện đáng kể tiên lượng sống cho người bệnh.

Không chỉ dừng lại ở phổi, AI còn được ứng dụng trong đánh giá bệnh lý mạch máu não. Với các trường hợp chụp CT hoặc CT mạch não, hệ thống có thể hỗ trợ phát hiện các bất thường như phình mạch, hẹp mạch hay dị dạng mạch máu. Đặc biệt, trong cấp cứu đột quỵ thiếu máu não – một tình trạng mà mỗi phút trôi qua đều có hàng triệu tế bào thần kinh bị tổn thương – AI đóng vai trò quan trọng trong việc rút ngắn thời gian ra quyết định.

Cụ thể, sau khi bệnh nhân được chụp, hệ thống AI có thể tự động tính toán thể tích vùng não bị nhồi máu không hồi phục (lõi nhồi máu) và vùng mô não còn khả năng cứu được nếu tái tưới máu (vùng tranh tối tranh sáng). Dựa trên các thông số này, bác sĩ có thêm cơ sở để quyết định có nên thực hiện can thiệp tái thông mạch hay không, cũng như dự đoán hiệu quả điều trị. Đây là một bước tiến quan trọng, bởi trước kia việc đánh giá này phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và mất thời gian hơn.

Một ứng dụng khác của AI là trong chẩn đoán bệnh lý mạch vành. Trước đây, bác sĩ phải tự xử lý dữ liệu hình ảnh, tái tạo mạch máu, sau đó đánh giá mức độ hẹp và xác định vị trí tổn thương. Hiện nay, hệ thống AI có thể tự động thực hiện các bước này: từ tái tạo hình ảnh, đo lường mức độ hẹp theo phần trăm đến xác định chính xác tên nhánh mạch bị ảnh hưởng. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng tính chuẩn hóa trong đánh giá.

Quy trình làm việc tại nhiều bệnh viện, trong đó có Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, cũng đã thay đổi nhờ AI. Sau khi bệnh nhân chụp phim, dữ liệu sẽ được đưa vào hệ thống để phân tích trước. AI đóng vai trò như một "người đọc thứ hai", đưa ra các gợi ý về vùng tổn thương. Sau đó, bác sĩ vẫn là người trực tiếp đọc phim, đối chiếu, đánh giá và đưa ra kết luận cuối cùng. Như vậy, AI không thay thế bác sĩ mà giúp giảm thiểu sai sót và tăng độ tin cậy trong chẩn đoán.

Một trường hợp thực tế cho thấy rõ giá trị của AI là bệnh nhân nam 55 tuổi tham gia chương trình sàng lọc ung thư phổi. Khi đọc phim CT, bác sĩ phát hiện một nốt nghi ngờ và dự kiến theo dõi định kỳ. Tuy nhiên, khi hình ảnh được phân tích bằng AI, hệ thống đã phát hiện thêm một nốt nhỏ khác ở vị trí khác mà bác sĩ chưa nhận ra.

Sự khác biệt này không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn có ý nghĩa lâm sàng quan trọng: việc phát hiện thêm tổn thương có thể làm thay đổi giai đoạn bệnh, từ đó ảnh hưởng đến chiến lược điều trị – từ theo dõi đơn thuần sang can thiệp sớm hơn. Nhờ đó, bệnh nhân có cơ hội điều trị triệt căn và cải thiện tiên lượng lâu dài.

Theo TS.BS Nguyễn Ngọc Cương, một trong những ưu điểm lớn của AI là hoạt động ổn định, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan như mệt mỏi, áp lực hay cảm xúc – những yếu tố có thể ảnh hưởng đến con người trong quá trình làm việc kéo dài. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa AI có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ.

Trong thực hành lâm sàng, chẩn đoán không chỉ dựa vào hình ảnh mà còn cần kết hợp với triệu chứng, tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm và nhiều yếu tố khác. AI chỉ cung cấp thêm dữ liệu tham khảo, còn quyết định cuối cùng vẫn thuộc về bác sĩ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực trong chẩn đoán hình ảnh

Thực tế hiện nay cho thấy, các ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh đã được triển khai tại nhiều trung tâm y tế lớn, trong đó có Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và đang dần trở thành một phần trong quy trình khám chữa bệnh. Việc kết hợp giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp nâng cao chất lượng chẩn đoán mà còn góp phần tối ưu hóa nguồn lực y tế, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng.

Thùy Dung