AI có thể bù đắp cho việc thiếu các bác sĩ X quang trong cuộc chiến chống ung thư vú, nhưng nó vẫn chưa sẵn sàng

Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Imperial College London và Google Health đã tạo ra một mô hình thị giác máy tính nhằm chẩn đoán các trường hợp ung thư vú từ tia X. Như báo cáo của CNN, người mẫu được cho là đã được đào tạo về chụp X-quang cho hơn 29,000 phụ nữ và khi đọ sức với sáu bác sĩ X quang, người mẫu đã vượt qua đánh giá của các bác sĩ.

Hiện tại, NHS sử dụng các quyết định kết hợp của hai bác sĩ để chẩn đoán ung thư vú từ tia X. Nếu hai bác sĩ không đồng ý, một phần ba sẽ được đưa đến để tham khảo ý kiến ​​​​về hình ảnh. Trong khi các bác sĩ có quyền truy cập vào hồ sơ y tế của bệnh nhân, thiết bị AI chỉ có hình ảnh chụp quang tuyến vú để đưa ra quyết định. Bất chấp hạn chế này, mô hình AI ít nhất đã chứng minh khả năng chẩn đoán ung thư vú tốt như hai bác sĩ. Trên thực tế, mô hình đã thực hiện tốt hơn một bác sĩ duy nhất trong việc phát hiện ung thư vú. Khi so sánh tỷ lệ dương tính giả giữa AI và bác sĩ, AI đã giảm nhẹ tỷ lệ dương tính giả, nhìn chung chính xác hơn khoảng 1.2%. Theo kết quả của báo cáo nghiên cứu, AI cũng giảm tỷ lệ âm tính giả (trường hợp ung thư thực sự dương tính bị bỏ sót) khoảng 2.7%.

Một trong những tác giả của bài báo, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Vương quốc Anh, Ara Darzi, giải thích rằng nhóm nghiên cứu đã không mong đợi rằng hệ thống của họ sẽ mang lại kết quả chất lượng cao như vậy. Tuy nhiên, Darzi rất hào hứng với khả năng cải thiện năng suất và độ chính xác khi sàng lọc ung thư.

Ung thư vú là dạng ung thư gây tử vong thứ hai ở phụ nữ, nhưng kết quả có thể được cải thiện đáng kể nếu bệnh được chẩn đoán sớm. Vấn đề là, như Hiệp hội Ung thư Hoa Kỳ đã tuyên bố, ngay cả các chương trình sàng lọc quy mô lớn hiện nay cũng bỏ sót khoảng XNUMX/XNUMX trường hợp.

Vì lý do này, nhóm nghiên cứu hy vọng rằng hệ thống của họ có thể được cải thiện và nó có thể tiếp tục hoạt động tốt hơn cả những bác sĩ lâm sàng giỏi nhất. Nhóm nghiên cứu cũng tuyên bố rằng thuật toán của họ có khả năng giải quyết tình trạng thiếu bác sĩ X quang. Một báo cáo được thực hiện bởi Đại học Bác sĩ X quang Hoàng gia cho thấy ở Anh, sẽ thiếu gần 2,000 bác sĩ X quang vào năm 2023 trừ khi có biện pháp nào đó được thực hiện để khắc phục tình trạng này.

Tuy nhiên, Darzi thừa nhận rằng ở giai đoạn này, hệ thống chưa sẵn sàng để bắt đầu thay thế con người và được sử dụng như một thông dịch viên phụ. Các công cụ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thường không thực hiện được những hứa hẹn ban đầu do các yếu tố phức tạp không thể mô phỏng đầy đủ trong quá trình đào tạo. Một hạn chế lớn của nghiên cứu là tất cả các hình ảnh đều đến từ một hệ thống chụp nhũ ảnh duy nhất và hình ảnh thiếu sự đa dạng. Theo QZ, nhóm nghiên cứu không có quyền truy cập vào các chi tiết có thể được sử dụng để xác định tính đa dạng của hình ảnh trong tập dữ liệu và do đó không thể biết liệu hệ thống có còn chính xác cao khi được yêu cầu kiểm tra tia X của thiểu số. Có sự khác biệt về chủng tộc ở cả Anh và Mỹ khi được chẩn đoán ung thư vú, trong đó phụ nữ da đen ít có khả năng được kiểm tra ung thư hơn ở Anh.

Google có kế hoạch dành thời gian để khắc phục sự chênh lệch về dữ liệu mà mô hình này được đào tạo trước khi cung cấp cho các đối tác chăm sóc sức khỏe, nhằm mục đích tạo ra một tập dữ liệu lớn hơn, toàn diện hơn. Hệ thống này cũng sẽ phải được thử nghiệm trong các thử nghiệm lâm sàng trước khi được cung cấp để sử dụng trong môi trường lâm sàng. Các thuật toán do nhóm nghiên cứu phát triển có khả năng cải thiện thực sự kết quả chăm sóc sức khỏe và cứu mạng người, nhưng chỉ khi chúng được kiểm tra cẩn thận và nghiêm ngặt.