12 ỨNG DỤNG AI TRONG CHẨN ĐOÁN HÌNH ẢNH HIỆN ĐẠI NHẤT

Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh mang đến sự tiến bộ vượt bậc, làm thay đổi cách chúng ta phát hiện và điều trị bệnh tật. Nhờ AI, các bác sĩ có thể phân tích hình ảnh y tế một cách nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết. Hãy cùng AI FIRST khám phá những ứng dụng đột phá của AI trong lĩnh vực y học và những lợi ích to lớn mà nó mang lại cho sức khỏe con người.

1. AI trong chẩn đoán hình ảnh y học là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng rộng rãi trong chẩn đoán hình ảnh y học, mang lại nhiều lợi ích tiềm năng. AI trong chẩn đoán hình ảnh y học là việc sử dụng các thuật toán và mô hình máy tính để phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, CT, MRI...) nhằm hỗ trợ bác sĩ trong việc phát hiện, chẩn đoán và theo dõi bệnh tật. Các hệ thống AI có thể được huấn luyện để nhận diện các mẫu bất thường trên hình ảnh, từ đó giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác và nhanh chóng hơn.

2. Các công nghệ AI được sử dụng trong chẩn đoán hình ảnh

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại những tiến bộ vượt bậc trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y học. Nhiều công nghệ AI tiên tiến đã được ứng dụng để phân tích và xử lý hình ảnh y tế, hỗ trợ các bác sĩ trong việc phát hiện, chẩn đoán và theo dõi bệnh tật:

3.1. Mạng nơ-ron tích chập

Mạng nơ-ron tích chập là một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu hình ảnh. CNN có khả năng tự động học các đặc trưng từ hình ảnh, từ đó giúp phân loại và nhận diện các đối tượng trong ảnh. Cùng với AI trong chẩn đoán hình ảnh y học, CNN được sử dụng để phát hiện các bất thường trên hình ảnh, chẳng hạn như khối u, tổn thương, hay các dấu hiệu bệnh lý khác.

3.2. Học sâu 

Học sâu (Deep Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc sử dụng các mạng nơ-ron sâu (có nhiều lớp) để học các biểu diễn phức tạp từ dữ liệu. Tích hợp AI trong chẩn đoán hình ảnh, học sâu được sử dụng để xây dựng các mô hình có khả năng phân tích hình ảnh y tế với độ chính xác cao, giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán và quyết định điều trị tốt hơn.

3.3. Xử lý ảnh

Xử lý ảnh (Image Processing) là một tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để cải thiện chất lượng hình ảnh, loại bỏ nhiễu, và trích xuất các thông tin quan trọng từ hình ảnh. Trong chẩn đoán hình ảnh y học, xử lý ảnh được sử dụng để tăng cường độ tương phản, làm nổi bật các cấu trúc quan tâm, và đo đạc kích thước các tổn thương.

3.4. Thị giác máy tính 

Thị giác máy tính (Computer Vision) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc giúp máy tính "nhìn" và "hiểu" hình ảnh. Trong chẩn đoán hình ảnh y học, thị giác máy tính được sử dụng để tự động nhận diện và phân loại các cấu trúc giải phẫu, phát hiện các bất thường, và tạo ra các mô hình 3D từ hình ảnh 2D.

3.5. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng

Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) là các hệ thống phần mềm được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ trong việc đưa ra quyết định lâm sàng. CDSS có thể tích hợp các kết quả phân tích hình ảnh từ AI trong chẩn đoán hình ảnh với các thông tin lâm sàng khác của bệnh nhân (như tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm) để đưa ra các gợi ý chẩn đoán và điều trị.

3. 12 ứng dụng tiên tiến của AI trong chẩn đoán hình ảnh

AI đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều chuyên khoa khác nhau, giúp các bác sĩ nâng cao độ chính xác, tốc độ và hiệu quả chẩn đoán, đồng thời mang lại nhiều lợi ích cho bệnh nhân và hệ thống y tế. Dưới đây là 12 ứng dụng tiêu biểu của AI trong chẩn đoán hình ảnh ở các chuyên khoa:

3.1. Phát hiện ung thư giai đoạn đầu

Ứng dụng AI phân tích các hình ảnh y tế như X-quang, CT, MRI và PET để phát hiện các dấu hiệu ung thư ở giai đoạn rất sớm, thường là giai đoạn tiền xâm lấn hoặc giai đoạn I, khi các dấu hiệu có thể rất nhỏ và khó nhận biết bằng mắt thường. Độ nhạy cao của AI giúp tăng khả năng phát hiện ung thư ở giai đoạn có thể điều trị hiệu quả nhất.

Hệ thống AI có thể được sử dụng để phân tích ảnh chụp nhũ ảnh  để phát hiện ung thư biểu mô ống tuyến tại chỗ (DCIS), một dạng ung thư vú giai đoạn 0. DCIS thường không tạo thành khối u rõ ràng và có thể bỏ sót trên nhũ ảnh thông thường. AI có thể nhận diện các vi vôi hóa và các dấu hiệu tinh tế khác của DCIS với độ chính xác cao hơn so với bác sĩ X-quang, đặc biệt là trong các trường hợp nhũ ảnh dày đặc.

3.2. Chẩn đoán và phân loại bệnh lý tự kỷ

AI sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) não bộ, tìm kiếm các đặc điểm cấu trúc và chức năng đặc trưng của bệnh tự kỷ (Autism Spectrum Disorder - ASD). AI có thể hỗ trợ chẩn đoán sớm ASD, phân loại các dạng và mức độ tự kỷ khác nhau, từ đó cá nhân hóa phương pháp can thiệp và điều trị.

3.3. Dự đoán nguy cơ bệnh tim mạch

AI phân tích hình ảnh chụp mạch vành (CCTA), chụp cộng hưởng từ tim và các hình ảnh mạch máu khác để đánh giá nguy cơ mắc bệnh tim mạch, đột quỵ và các biến cố tim mạch nghiêm trọng. AI có thể tiên lượng khả năng đáp ứng điều trị, dự đoán diễn tiến bệnh và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định điều trị tối ưu.

AI có thể phân tích hình ảnh CCTA để định lượng mức độ vôi hóa mạch vành, đánh giá mức độ hẹp lòng mạch vành và xác định các mảng xơ vữa dễ vỡ. Dựa trên các thông số này, AI có thể dự đoán nguy cơ đau tim, đột quỵ và tử vong do tim mạch trong tương lai. Trong chụp MRI tim, AI có thể đánh giá chức năng thất trái, thể tích buồng tim và phát hiện các vùng cơ tim bị tổn thương, từ đó tiên lượng nguy cơ suy tim và các biến cố tim mạch khác.

3.4. Phân tích hình ảnh võng mạc để phát hiện bệnh về mắt

AI sử dụng các thuật toán xử lý ảnh để phân tích ảnh chụp đáy mắt và ảnh chụp cắt lớp võng mạc để phát hiện sớm các bệnh lý võng mạc phổ biến như thoái hóa điểm vàng do tuổi già (AMD), bệnh võng mạc tiểu đường (DR) và bệnh tăng nhãn áp (glaucoma). Ứng dụng này giúp sàng lọc bệnh đáy mắt trên diện rộng, đặc biệt ở các vùng sâu vùng xa, và giảm nguy cơ mù lòa.

Các hệ thống AI trong chẩn đoán hình ảnh đã được phát triển để sàng lọc DR từ ảnh chụp đáy mắt không cần giãn đồng tử, có thể thực hiện tại các phòng khám đa khoa hoặc thậm chí tại nhà. AI có thể phát hiện các tổn thương DR như xuất huyết võng mạc, phù hoàng điểm và tân mạch võng mạc với độ nhạy và độ đặc hiệu cao. 

3.5. Đánh giá tổn thương não sau đột quỵ và chấn thương

AI có thể tự động phân vùng và đo thể tích vùng nhồi máu não trên ảnh CT hoặc MRI sau đột quỵ thiếu máu cục bộ. AI cũng có thể đánh giá mức độ phù não, xuất huyết não và các tổn thương khác như tổn thương sợi trục lan tỏa sau chấn thương sọ não. Các thông số định lượng này cung cấp thông tin quan trọng cho việc tiên lượng, lập kế hoạch điều trị và theo dõi phục hồi chức năng cho bệnh nhân.

3.6. Phát hiện và phân loại bệnh về phổi 

AI có khả năng phân tích hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) ngực độ phân giải cao (HRCT) để phát hiện và phân loại các bệnh phổi như xơ phổi vô căn, viêm phổi quá mẫn và các bệnh phổi nghề nghiệp. AI có thể xác định mức độ tổn thương phổi, phân bố tổn thương và theo dõi tiến triển bệnh, hỗ trợ chẩn đoán và quản lý bệnh phổi kẽ hiệu quả hơn.

3.7. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh thần kinh

AI phân tích hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) não bộ, chụp PET não và các hình ảnh thần kinh khác để phát hiện sớm các dấu hiệu của bệnh Alzheimer, Parkinson và các bệnh thoái hóa thần kinh khác. AI có thể định lượng sự teo não, lắng đọng amyloid và các dấu ấn sinh học khác, giúp chẩn đoán sớm và theo dõi tiến triển bệnh.

3.8. Phân tích hình ảnh vi thể và tế bào học

AI có thể phân tích hình ảnh vi thể từ các mẫu sinh thiết và tế bào học để phát hiện ung thư, các bệnh nhiễm trùng và các bệnh lý khác. Ứng dụng này của AI trong chẩn đoán hình ảnh giúp giảm khối lượng công việc cho các nhà tế bào học và mô bệnh học, cho phép họ tập trung vào các ca phức tạp. 

Chẳng hạn như trong chẩn đoán ung thư cổ tử cung, AI có thể phân tích hình ảnh tế bào học Pap smear để sàng lọc các tế bào tiền ung thư và ung thư biểu mô tế bào vảy. Trong chẩn đoán ung thư hạch bạch huyết, AI có thể phân tích hình ảnh mô bệnh học sinh thiết hạch để phân loại các loại ung thư hạch khác nhau và đánh giá độ ác tính. 

3.9. Ứng dụng trong phẫu thuật có hướng dẫn hình ảnh

AI có thể tích hợp với hệ thống phẫu thuật có hướng dẫn hình ảnh để cung cấp thông tin thời gian thực về vị trí tổn thương, cấu trúc giải phẫu và đường đi an toàn trong phẫu thuật. Điều này giúp tăng độ chính xác và an toàn của phẫu thuật, đặc biệt trong các phẫu thuật phức tạp như phẫu thuật thần kinh và phẫu thuật tim mạch.

Trong phẫu thuật thần kinh, AI có thể phân tích hình ảnh MRI não tiền phẫu để lập kế hoạch đường mổ tối ưu và tránh các cấu trúc thần kinh quan trọng. Trong quá trình phẫu thuật, AI có thể theo dõi vị trí dụng cụ phẫu thuật trong thời gian thực và hiển thị hình ảnh 3D của não bộ và tổn thương trên màn hình, giúp phẫu thuật viên định hướng và thực hiện phẫu thuật chính xác hơn.

3.10. Sàng lọc bệnh lý nhi khoa

Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh giúp phát hiện sớm và chính xác các bệnh lý ở trẻ em, từ các bệnh lý thường gặp đến các bệnh lý hiếm gặp và phức tạp. Lợi ích của AI bao gồm cải thiện độ chính xác chẩn đoán, giảm thời gian chờ đợi kết quả, hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định điều trị tối ưu, và thậm chí phát hiện những dấu hiệu sớm mà mắt thường khó nhận thấy. 

Các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Nhi đồng Boston đã phát triển một hệ thống AI có khả năng phân tích hình ảnh siêu âm tim để phát hiện các dị tật tim bẩm sinh ở trẻ sơ sinh với độ chính xác cao. Hệ thống AI chẩn đoán bệnh giúp các bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, từ đó có thể can thiệp kịp thời để cứu sống trẻ.

3.11. Phân tích hình ảnh siêu âm 3D và 4D

AI có thể phân tích hình ảnh siêu âm 3D và 4D để đánh giá hình thái thai nhi, phát hiện dị tật bẩm sinh và theo dõi sự phát triển của thai nhi. AI cũng có thể hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý phụ khoa và tim mạch bằng siêu âm 3D và 4D.

Ví dụ như trong siêu âm thai 3D và 4D, AI có thể tự động đo đạc các chỉ số sinh trắc học của thai nhi như đường kính lưỡng đỉnh, chu vi vòng đầu và chiều dài xương đùi, giúp đánh giá sự phát triển của thai nhi. AI cũng có thể phát hiện các dị tật bẩm sinh như sứt môi, hở hàm ếch và các dị tật tim bẩm sinh từ hình ảnh siêu âm 3D và 4D. 

3.12. Tích hợp với hệ thống thông tin y tế/ hồ sơ bệnh lý

AI trong chẩn đoán hình ảnh còn được sử dụng để tích hợp dữ liệu hình ảnh với các hệ thống thông tin y tế và hồ sơ bệnh án điện tử để tạo ra một hệ thống quản lý dữ liệu hình ảnh toàn diện và thông minh. Điều này giúp cải thiện quy trình làm việc, tăng cường khả năng chia sẻ thông tin và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng hiệu quả hơn.

Hệ thống AI có thể tự động trích xuất thông tin lâm sàng từ hồ sơ y tế như tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm và thông tin điều trị, và kết hợp với dữ liệu hình ảnh để đưa ra chẩn đoán và gợi ý điều trị toàn diện hơn. AI cũng có thể tự động lưu trữ và quản lý dữ liệu hình ảnh trong HIS, giúp bác sĩ dễ dàng truy cập và xem lại hình ảnh bệnh nhân.

Như vậy, AI trong chẩn đoán hình ảnh không chỉ nâng cao độ chính xác và tốc độ chẩn đoán mà còn mở ra những tiềm năng to lớn cho việc cá nhân hóa điều trị và tiếp cận y tế từ xa. Với sự phát triển không ngừng, AI hứa hẹn sẽ mang lại một tương lai tươi sáng hơn cho ngành y tế và sức khỏe cộng đồng. Hy vọng bài viết này của AI FIRST đã cung cấp cho quý bạn đọc những thông tin hữu ích về chủ đề này.