Các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và trí thông minh nhân tạo thuộc Viện công nghệ Massachusetts (MIT) đã phát triển thành công mô hình máy tính có khă năng trích xuất và phân tích dữ liệu của bệnh nhân để chẩn đoán ung thư. Phương pháp này cho phép có thể nhận diện ra ung thư trong số hàng trăm loại khác nhau, giúp quá trình chẩn đoán và lên phác đồ điều trị cho bệnh nhân hiệu quả hơn. Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Hiệp hội thông tin Y học Hoa Kỳ số ra đầu tháng này.
Trong nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu luôn một tìm cách phổ quát để có thể tầm soát bệnh ung thư trong số hàng trăm loại ung thư khác nhau. Tuy nhiên, mỗi loại ung thư lại có những biểu hiện nhỏ rất khác nhau tương ứng với cách điều trị cũng khác nhau, khiến cho việc phân loại và xác định dạng ung thư trở nên cực kỳ khó khăn. Những bước đầu trong quá trình nghiên cứu, nhóm khoa học gia tại MIT đã hợp tác với các bác sĩ tại Bệnh viện Massachusetts nhằm tập trung nghiên cứu 3 dạng phổ biến nhất của lymphoma, một loại ung thư hạch bạch huyết với hơn 50 phân dạng khác nhau và rất khó để phân biệt.
Thông thương, các bác sĩ phải tiến hành sinh thiết để xét nghiệm, kiểm tra số lượng tế bào khối u hoặc có bao nhiêu tế bào lymphoid đang ở dạng kháng nguyên. Trước giờ, đây luôn là thủ tục cần thiết để chẩn đoán ung thư và giúp các bác sĩ có thể lên phác đồ điều trị phù hợp. Dựa trên dữ liệu kết quả xét nghiệm y khoa tại bệnh viện, mô hình máy tính do MIT phát triển có thể trích ra được hình ảnh của từng loại xét nghieệm tương ứng với mỗi loại ung thư hạch đặc trưng của bệnh nhân. Đó là một hình ảnh phức tạp của riêng từng bệnh nhân - bên trong có chứa toàn bộ những ghi chú quan trọng của bác sĩ và sử dụng các nguyên tắc chẩn đoán ung thư hạch do Tổ chức Y tế thế giới (WHO) ban hành hồi năm 2008 để làm tham số.
Bằng cách này, chương trình có thể mô hình hóa dữ liệu thô từ nhiều nguồn và tổng hợp lại thành một sơ đồ hoàn chỉnh cho phép dùng để chẩn đoán loại ung thư một cách tương đối chính xác. Hiện tại, phiên bản mới nhất của mô hình này có thể xác định dạng ung thư với độ chính xác cao hơn 10% so với các phần mềm tương tự với lượng dữ liệu ít hơn. Nhóm nghiên cứu hy vọng rằng trong tương lai, họ sẽ mở rộng quy mô của mô hình, kết hợp dữ liệu của hàng triệu bệnh nhân khác nhau để cung cấp phép chẩn đoán với độ chính xác và tin cậy cao hơn nữa. Điều này sẽ giúp quá trình chẩn đoán và lên phác đồ điều trị cho bệnh nhân hiệu quả hơn với mục đích cuối cùng là tăng cường cơ hội sống của bệnh nhân.
