Trí thông minh nhân tạo ( AI ) sẽ từng bước tiếp cận các dịch vụ hình ảnh y khoa cho bệnh nhân tại nhiều bệnh viện ở Pháp . Nói đúng hơn là sẽ làm trợ thủ đắc lực cho đội ngũ kỹ thuật viên hình ảnh từ ứng dụng " deep learning " ( học sâu ) , vốn đã phát triển nhanh chóng từ nhiều năm gần đây . Kỹ thuật này sẽ giúp việc đọc hình ảnh y khoa , phân loại và kiểm tra chúng được nhanh chóng , chính xác hơn nhiều . Giảm tải cho chuyên viên Nói cụ thể hơn là AI sẽ giúp con người không bỏ sót những chỉ dấu nghi ngờ về ung thư từ những hình ảnh y khoa có được . Thật vậy , đối với ung thư , vốn đã khiến gần 10 triệu người chết trong năm 2018 trên toàn thế giới , công việc khổ ải nhất của các kỹ thuật viên hình ảnh là chọn lọc và phân loại để xác định chính xác đâu là những khối u ung thư ở giai đoạn sớm . Bác sĩ Alain Livartowski thuộc Viện Curie tại Pháp giải thích : " Để chẩn đoán ung thư , khâu hình ảnh là đặc biệt quan trọng , nào là X - quang , nhũ ảnh , chụp MRI , CT scan . Trước đây , khi thuật toán còn chưa hoàn thiện thì sai số là 20 % , còn hiện nay chúng tôi đã có thể giảm còn 5 % " . Còn chuyên viên hình ảnh y khoa Gaspard d ' Assignies nhận xét : " Về ung thư phổi chẳng hạn , việc xác định đúng những nốt bất thường trên CT scan lồng ngực như mò kim đáy biển . Nhưng thuật toán sẽ giúp công việc này được chính xác , từ việc xác định kích thước của nốt trong phổi đến việc dự đoán chúng có phát triển lớn thêm hay không , để chẩn đoán khả năng mắc ung thư phổi của bệnh nhân là có hay không " . Một chuyên viên hình ảnh đôi khi phải phân tích đến 50.000 ảnh mỗi ngày . Đúng là quá tải ! Chuyên viên Gaspard d ' Assignies giải thích kỹ hơn : " Nhiều lúc chúng tôi như đi đến tận cùng của sự chịu đựng , không tài nào tập trung được nữa . Chúng tôi cũng làm việc với giải pháp được hỗ trợ từ AI chuyên về ung thư vú , dạng ung thư mà phụ nữ mắc nhiều nhất . Trong thực hành chẩn đoán hiện nay , chúng tôi có hai bác sĩ cùng đọc một kết quả nhũ ảnh để đối chiếu với nhau và đôi khi việc này mất nhiều ngày . Còn trong tương lai , kết quả nhũ ảnh sẽ được phân tích trực tiếp từ một bác sĩ với một máy chuyên dụng và chẩn đoán hẳn sẽ nhanh chóng hơn rất nhiều " . Việc rút ngắn thời gian chẩn đoán như trên sẽ giúp bệnh nhân bớt căng thẳng khi phải chờ đợi lâu , và nhất là khi bệnh nhân đã có khối u ung thư xuất hiện thì thời gian lúc này là vàng . Mặt khác , việc ứng dụng AI vào hình ảnh y khoa còn là một trong những giải pháp tối ưu để giải quyết tình trạng thiếu nhân viên y tế ở những vùng xa . Cần biết một chuyên viên hình ảnh phải dành hơn 30 % thời gian làm việc của mình để đọc kết quả , trong khi bệnh nhân ngày càng đông và bác sĩ thì ngày càng ít . Cho nên một khi đã nhờ đến thuật toán hỗ trợ thì những kỹ thuật viên không chuyên về một dạng ung thư nào đó , như ung thư vú chẳng hạn , vẫn có thể đọc kết quả tốt như những bác sĩ chuyên ngành . Vì vậy , ở những vùng thiếu bác sĩ thì họ phải đồng thời chữa trị nhiều dạng bệnh khác nhau , nên AI sẽ là cánh tay đắc lực nhất để giúp họ chẩn đoán chính xác một dạng ung thư hiếm . Theo dõi bệnh tốt hơn Và một khi khâu chẩn đoán đã xong thì những kỹ thuật dựa trên ứng dụng AI cũng sẽ tạo điều kiện dễ dàng hơn trong khâu điều trị . Khi có điều kiện để đối chiếu , so sánh tiến triển của các khối u ung thư từ một bệnh nhân nào đó so với một nhóm bệnh nhân khác sẽ giúp bác sĩ xác định được quá trình điều trị của bệnh nhân này có đạt kết quả tốt hay không , để có thể kịp thời thay đổi phác đồ điều trị . Bác sĩ Alain Livartowski đưa ra một dẫn chứng : " Khi chỉ định một bệnh nhân liệu pháp miễn dịch thì trong một vài ca hiếm , liệu pháp này không những không tiêu diệt được khối u ung thư mà còn làm chúng phát triển và xâm lấn nhanh hơn . Nhưng hiện nay chúng ta chưa có khả năng đoán trước được điều này . Cho nên nhờ những cơ sở dữ liệu quan trọng , chúng ta sẽ có thể dự đoán tốt hơn hiệu quả của một phác đồ điều trị nào đó để thay đổi kịp thời . Điều này mang tính sống còn cho bệnh nhân " . Song , theo bác sĩ Alain Livartowski , nếu như đa số chuyên gia y tế đánh giá việc đưa vào áp dụng AI trong chẩn đoán và điều trị ung thư là một cuộc cách mạng thật sự thì cũng có nhiều người đang nấn ná , lưỡng lự . Ông khẳng định : " Trong ba năm qua đã có rất nhiều dự án ra đời , nhưng đa số vẫn chưa được áp dụng vào điều trị . Vì thế phải cần thêm nhiều nghiên cứu ứng dụng hơn nữa để chuẩn hoá các dự án . Nhưng dần dần công nghệ này cũng sẽ được phổ biến rộng rãi " .  Các bác sĩ Pháp phân tích hình ảnh khối u - Ảnh : AFP
AI đang được áp dụng trong chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Pháp, hỗ trợ kỹ thuật viên phân tích hình ảnh nhanh chóng và chính xác hơn, đặc biệt trong việc phát hiện ung thư. Công nghệ này giúp giảm sai số từ 20% xuống 5% và làm giảm tải công việc cho chuyên viên, cải thiện thời gian chẩn đoán. AI còn hữu ích ở vùng thiếu bác sĩ và trong việc so sánh hiệu quả điều trị. Tuy nhiên, vẫn cần thêm nghiên cứu để chuẩn hóa và phổ biến công nghệ này.