Các nhà khoa học tại bộ phận công nghệ sức khỏe của Google vừa phát hiện ra một cách hoàn toàn mới để chẩn đoán nguy cơ bệnh tim của người dùng bằng machine learning. Bằng cách phân tích kết quả quét mắt bệnh nhân, phần mềm của Google có thể kiện toàn dữ liệu suy luận, bao gồm cả các thông tin như tuổi của mỗi người, huyết áp và cả thói quen hút thuốc, uống rượu,… Toàn bộ những dữ liệu này sẽ được phần mềm dùng để chẩn đoán nguy cơ mắc phải các chứng bệnh tim, đặc biệt là đau tim, với độ chính xác giống như các biện pháp tiên tiến nhất hiện nay.
Với thuật toán này, các bác sĩ có thể dễ dàng và nhanh chóng chẩn đoán được nguy cơ đau tim của người dùng mà không cần phải thử máu. Tất nhiên, biện pháp này vẫn còn phải trải qua thêm các thử nghiệm kiểm chứng lâm sàng khắt khe trước khi được áp dụng chính thức trên diện rộng.
Theo Luke Oakden-Rayner, nhà nghiên cứu y khoa tại Đại học Adelaide, người có kinh nghiệm trọng việc phát triển machine learning chẩn đoán bệnh, công trình lần này một lần nữa chứng minh AI có thể được dùng như một công cụ nhằm cải thiện các xét nghiệm chẩn đoán bệnh cho con người: “Chỉ cần dùng dữ liệu thu được từ một xét nghiệm lâm sàng là có thể thu được thêm nhiều thông tin hơn bất kỳ biện pháp nào mà chúng ta đang dùng. Thay vì thay thế vai trò của bác sĩ, nó sẽ mở rộng những thứ mà họ có thể làm.”
Nhóm nghiên cứu tại Google và bộ phận Verily chuyên phát triển công nghệ y học cho biết, để huấn luyện thuật toán, họ đã dùng machine learning để phân tích bộ dữ liệu y khoa của hơn 300 ngàn bệnh nhân. Trong đó bao gồm kết quả quét mắ cũng như nhiều chỉ số sức khỏe khác. Với sự hỗ trợ của phân tích deep learning và mạng thần kinh nhân tạo, các nhà khoa học có thể rút ra được những mô hình chung, xác định được các dấu hiệu có liên quan tới nguy cơ bệnh tim mạch từ dữ liệu quét mắt người bệnh.
Mặc dù ý tưởng nhìn vào mắt người để đánh giá sức khỏe tim mạch nghe có vẻ hoang đường nhưng trên thực tế đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra tính khả thi của cách làm này. Cụ thể, phần đáy mắt có chứa đầy những mạch máu phản ánh sức khỏe tổng thể của bệnh nhân. Bằng cách nghiên cứu hình ảnh của hệ mạch này bằng camera và kính hiển vi, các bác sĩ có thể phỏng đoán được tình hình của bệnh nhân, từ huyết áp, tuổi tác, cho tới những thói quen hút thuốc, uống rượu,… từ đó đưa ra nhận định về sức khỏe tim mạch.
Với thuật toán này, các bác sĩ có thể dễ dàng và nhanh chóng chẩn đoán được nguy cơ đau tim của người dùng mà không cần phải thử máu. Tất nhiên, biện pháp này vẫn còn phải trải qua thêm các thử nghiệm kiểm chứng lâm sàng khắt khe trước khi được áp dụng chính thức trên diện rộng.
Theo Luke Oakden-Rayner, nhà nghiên cứu y khoa tại Đại học Adelaide, người có kinh nghiệm trọng việc phát triển machine learning chẩn đoán bệnh, công trình lần này một lần nữa chứng minh AI có thể được dùng như một công cụ nhằm cải thiện các xét nghiệm chẩn đoán bệnh cho con người: “Chỉ cần dùng dữ liệu thu được từ một xét nghiệm lâm sàng là có thể thu được thêm nhiều thông tin hơn bất kỳ biện pháp nào mà chúng ta đang dùng. Thay vì thay thế vai trò của bác sĩ, nó sẽ mở rộng những thứ mà họ có thể làm.”
Nhóm nghiên cứu tại Google và bộ phận Verily chuyên phát triển công nghệ y học cho biết, để huấn luyện thuật toán, họ đã dùng machine learning để phân tích bộ dữ liệu y khoa của hơn 300 ngàn bệnh nhân. Trong đó bao gồm kết quả quét mắ cũng như nhiều chỉ số sức khỏe khác. Với sự hỗ trợ của phân tích deep learning và mạng thần kinh nhân tạo, các nhà khoa học có thể rút ra được những mô hình chung, xác định được các dấu hiệu có liên quan tới nguy cơ bệnh tim mạch từ dữ liệu quét mắt người bệnh.
Mặc dù ý tưởng nhìn vào mắt người để đánh giá sức khỏe tim mạch nghe có vẻ hoang đường nhưng trên thực tế đã có nhiều nghiên cứu chỉ ra tính khả thi của cách làm này. Cụ thể, phần đáy mắt có chứa đầy những mạch máu phản ánh sức khỏe tổng thể của bệnh nhân. Bằng cách nghiên cứu hình ảnh của hệ mạch này bằng camera và kính hiển vi, các bác sĩ có thể phỏng đoán được tình hình của bệnh nhân, từ huyết áp, tuổi tác, cho tới những thói quen hút thuốc, uống rượu,… từ đó đưa ra nhận định về sức khỏe tim mạch.
Ảnh chụp đáy mắt của con người. Bên trái là hình ảnh bình thường, bên phải là hình ảnh thể hiện cách thuật toán của Google khảo sát hệ mạch máu để dự đoán huyết áp.
Trong một thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã đưa hình ảnh của 2 bệnh nhân vào phần mềm, một trong 2 người đã từng có các biểu hiện bệnh tim mạch trong vòng 5 năm trở lại đây còn người kia thì sức khỏe bình thường. Kết quả thuật toán của Google có thể xsc định được với độ chính xác 70%. Độ chính xác này chỉ hơi thấp hơn một chút so với biện pháp SCORE vốn được dùng phổ biến hiện nay để dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch, đòi hỏi phải thử máu và độ chính xác đạt 72%.
Nhận định trước thành tựu lần này, Alun Hughes, giáo sư tim mạch tại Đại học London cho biết cách tiếp cận của Google là có thể tin cậy bởi “từ lâu người ta đã tìm cách dựa vào võng mạc để dự đoán nguy cơ bệnh tim.” Ông khẳng định rằng trí thông minh nhân tạo có tìm năng đẩy nhanh tốc độ của các biện pháp chẩn đoán hiện tại nhưng lưu ý rằng thuật toán có thể cần phải được thử nghiệm nhiều hơn nữa trước khi đạt độ tin tưởng hoàn toàn.
Đối với Google, nghiên cứu lần này không chỉ cung cấp thêm một biện pháp hỗ trợ chẩn đoán nguy cơ bệnh tim mà nó còn minh chứng cho việc dùng AI để hỗ trợ các khám phá khoa học. Trong khi hầu hết những thuật toán dành cho y học ở hiện tại đều được phát triển dựa trên việc sao chép các công cụ chẩn đoán sẵn có (thí dụ như chẩn đoán ung thư da,…) thì thuật toán lần này đã chọn một cách tiếp cận mới để phân tích dữ liệu sẵn có. Với một lượng đủ dữ liệu, người ta hy vọng rằng trí thông minh nhân tạo có thể đưa ra những nhận định y khoa một cách sâu sắc và chi tiết mà không cần có chỉ đạo từ con người.
Tất nhiên, việc dùng AI để thay thế bác sĩ thăm khám, chẩn đoán và chữa bệnh cho con người vẫn còn quá viễn tưởng xa xôi nhưng với công trình lần này của Google thì rõ ràng, ngay từ bây giờ nó đã có tiềm năng trong việc hỗ trợ các bác sĩ trong quá trình làm việc, giúp việc chẩn đoán và chữa trị cho bệnh nhân được chính xác, đơn giản và nhanh chóng hơn.
Tham khảo Theverge