Trí tuệ nhân tạo có thể bù đắp cho sự thiếu hụt của các bác sĩ X quang trong cuộc chiến chống lại ung thư vú, nhưng nó chưa sẵn sàng

Gần đây, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Imperial College London và Google (GOOGL ) Health đã tạo ra một mô hình tầm nhìn máy tính nhằm chẩn đoán các trường hợp ung thư vú từ X-quang. Theo báo cáo của CNN, mô hình này đã được đào tạo trên X-quang của hơn 29.000 phụ nữ, và khi so sánh với sáu bác sĩ X-quang, mô hình này đã vượt qua đánh giá của các bác sĩ.

Hiện tại, NHS sử dụng quyết định kết hợp của hai bác sĩ để chẩn đoán ung thư vú từ X-quang. Nếu hai bác sĩ không đồng ý, một bác sĩ thứ ba sẽ được đưa vào để tư vấn về hình ảnh. Mặc dù các bác sĩ có quyền truy cập vào hồ sơ bệnh án của bệnh nhân, nhưng thiết bị AI chỉ có X-quang để dựa vào quyết định của mình. Mặc dù có hạn chế này, mô hình AI đã chứng minh được ít nhất tương đương với hai bác sĩ trong việc chẩn đoán ung thư vú. Trên thực tế, mô hình này đã hoạt động tốt hơn một bác sĩ đơn lẻ trong việc phát hiện ung thư vú. Khi so sánh tỷ lệ dương tính giả giữa AI và bác sĩ, AI đã giảm tỷ lệ dương tính giả 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 bị bỏ lỡ) khoảng 2,7%.

Một trong những tác giả của bài báo, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Vương quốc Anh, Ara Darzi, cho biết nhóm nghiên cứu không ngờ 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 loại 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 được nêu bởi Hiệp hội Ung thư Mỹ, ngay cả các chương trình sàng lọc quy mô lớn cũng bỏ lỡ khoảng một trong năm trường hợp.

Vì lý do này, nhóm nghiên cứu hy vọng rằng hệ thống của họ có thể được cải tiến và có thể vượt qua thậm chí các bác sĩ lâm sàng giỏi nhất. Nhóm nghiên cứu cũng cho biết rằng thuật toán của họ có thể giải quyết sự thiếu hụt của các bác sĩ X-quang. Một báo cáo được thực hiện bởi Đại học Bác sĩ X-quang Hoàng gia cho thấy rằng ở Vương quốc Anh, sẽ có sự thiếu hụt gần 2.000 bác sĩ X-quang vào năm 2023 nếu không có biện pháp nào được thực hiện để giải quyết tình hình này.

Tuy nhiên, Darzi thừa nhận rằng tại giai đoạn này, hệ thống chưa sẵn sàng để thay thế con người và được sử dụng như một trình giải thích thứ cấp. Các công cụ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thường không đáp ứng được những lời hứa ban đầu của chúng, nhờ vào các yếu tố phức tạp mà không thể được mô phỏng đầy đủ trong quá trình đào tạo. Một hạn chế lớn của nghiên cứu là tất cả hình ảnh đều đến từ một hệ thống X-quang duy nhất và hình ảnh thiếu đa dạng. Theo QZ, nhóm nghiên cứu không có quyền truy cập vào các chi tiết có thể được sử dụng để xác định sự đa dạng của hình ảnh trong tập dữ liệu, và do đó, không thể biết được liệu hệ thống vẫn chính xác khi được yêu cầu kiểm tra X-quang của các nhóm thiểu số. Có sự chênh lệch về chủng tộc trong cả Vương quốc Anh và Mỹ khi nói đến chẩn đoán ung thư vú, với phụ nữ da đen ít có khả năng được sàng lọc ung thư vú ở Vương quốc Anh.

Google dự định sẽ dành thời gian để giải quyết sự chênh lệch trong dữ liệu mà mô hình được đào tạo trước khi nó được cung cấp cho các đối tác chăm sóc sức khỏe, nhằm tạo ra một tập dữ liệu lớn hơn, bao gồm hơn. Hệ thống cũng sẽ phải được thử nghiệm trong các thử nghiệm lâm sàng trước khi nó được đưa vào sử dụng trong các môi trường lâm sàng. Các thuật toán được phát triển bởi nhóm nghiên cứu có khả năng thực sự cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe và cứu sống, nhưng chỉ khi chúng được kiểm tra cẩn thận và nghiêm ngặt.