Ứng dụng AI để giải bài toán y tế bền vững

Với vài giây mỗi ca chụp, VinDr cho kết quả chẩn đoán, phát hiện và khoanh vùng tổn thương trên phổi, gan, vú và mới đây là cột sống - với độ chính xác trung bình trên 90%.

Trợ thủ của đội ngũ bác sĩ

Một năm trước, đội ngũ chuyên gia nghiên cứu công nghệ ứng dụng y tế thông minh tại Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata (thuộc Tập đoàn Vingroup) đã ra mắt VinDr. Đây là phiên bản đầu tiên của giải pháp phân tích hình ảnh y tế toàn diện, ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Trong giai đoạn này, VinDr phát triển bốn tính năng chẩn đoán trên ảnh X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, CT lồng ngực và CT gan mật. Thử nghiệm lâm sàng hai giải pháp chẩn đoán bệnh lý phổi và ung thư vú trên hình ảnh X-quang tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 cho thấy VinDr ảnh hưởng tích cực đến nhận định của bác sĩ. Cụ thể, độ đồng thuận giữa các bác sĩ tăng 8,7% sau khi tham khảo kết quả chẩn đoán AI.

VinBigdata phát triển tính năng chẩn đoán X-quang cột sống trên VinDr.

Sau hơn một năm tiếp tục nghiên cứu, VinBigdata phát triển tính năng chẩn đoán X-quang cột sống giúp phát hiện sáu loại tổn thương với độ chính xác khoảng 90%, gồm: Gai xương, hẹp khe đĩa đệm, vật liệu phẫu thuật, hẹp lỗ tiếp hợp, trượt đốt sống và xẹp đốt sống.

TS Nguyễn Quý Hà - Giám đốc trung tâm Xử lý ảnh y tế VinBigdata - cho biết nhóm dự án đang nghiên cứu triển khai ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa. Theo đó, đội ngũ tiến hành tích hợp AI với máy nội soi để khi bác sĩ di chuyển đầu dò, máy có thể nhìn thấy những tổn thương và đưa ra gợi ý. Đây là hướng đi mới, hứa hẹn trở thành bước tiến cho ngành chẩn đoán hình ảnh y tế tại Việt Nam.

Theo TS Hà, cùng với năm tính năng chẩn đoán ảnh y tế đã ra mắt, hai tính năng còn lại là MRI sọ não và CT sọ não dự kiến hoàn thiện và đưa vào ứng dụng cuối năm 2021.

"Các sản phẩm công nghệ đưa vào thực tế dựa trên những chuẩn mực nghiên cứu và phát triển, được đánh giá bởi chuyên gia uy tín trong lĩnh vực. Đây chính là nền tảng để sản phẩm đạt hiệu quả tốt, mang đến lòng tin cho bác sĩ và chuyên gia y tế", TS Nguyễn Quý Hà nói thêm.

Xây dựng y tế thông minh tại Việt Nam

VinDr hiện hỗ trợ đội ngũ bác sĩ tại 11 bệnh viện, phòng khám thuộc nhiều tỉnh thành trong cả nước như Hà Nội, Phú Thọ, Hải Phòng, Lâm Đồng, Bình Định… Đồng thời, giải pháp này cũng hỗ trợ trao đổi dữ liệu chẩn đoán giữa các tuyến, giúp hệ thống y tế vận hành thông suốt.

VinDr hỗ trợ trao đổi dữ liệu chẩn đoán giữa các tuyến, giúp hệ thống y tế vận hành thông suốt.

GS Vũ Hà Văn - Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata - chia sẻ: “Trước tình hình dịch Covid-19 diễn biến phức tạp, lực lượng y tế phải tập trung cho tuyến đầu chống dịch. Tuy nhiên, tỷ lệ trọng bệnh khác vẫn không thay đổi khiến đội ngũ bác sĩ gặp áp lực. Với các tính năng hỗ trợ chẩn đoán tổn thương trên phổi qua ảnh X-quang và CT lồng ngực, chúng tôi đẩy nhanh việc phát triển, thử nghiệm và triển khai ứng dụng AI để phát hiện bệnh lý về gan, vú, cột sống. Không chỉ ứng phó trong đại dịch, chúng tôi kỳ vọng giải quyết bài toán cho ngành y tế Việt”.

Với mục tiêu xây dựng hệ thống y tế thông minh, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và cải thiện sức khỏe cho người Việt, VinBigdata không chỉ tập trung phát triển giải pháp VinDr mà còn nỗ lực hoàn thiện và chia sẻ dữ liệu, công cụ y tế.

VinBigdata chia sẻ bộ dữ liệu 18.000 ảnh X-quang lồng ngực đã được dán nhãn.

Trong nửa đầu năm nay, VinBigdata đã chia sẻ bộ dữ liệu 18.000 ảnh X-quang lồng ngực được dán nhãn thông qua việc tổ chức cuộc thi toàn cầu về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh. Bên cạnh đó, VinDr Lab (phần mềm mã nguồn mở đầu tiên cho phép quản lý, phân công dán nhãn cho các bộ dữ liệu y tế quy mô lớn) cũng được VinBigdata ra mắt trên nền tảng Github (dịch vụ cung cấp kho lưu trữ mã nguồn).

Hiện VinDr Lab đã hỗ trợ tính năng dán nhãn cho ảnh X-quang. Các tính năng cho ảnh chụp cắt lớp và cộng hưởng từ đang được phát triển, dự kiến được chia sẻ trong tương lai gần.

Bên cạnh đó, dự án đang triển khai mở cổng chia sẻ dữ liệu ảnh y tế cho cộng đồng tại website lab.vindr.ai, với ba nhóm dữ liệu đầu tiên gồm X-quang lồng ngực, X-quang cột sống và cung xương sườn. Người dùng có thể xem các hình ảnh đã dán nhãn từ các bộ dữ liệu, từ đó kiểm chứng được chất lượng hình ảnh cũng như độ tin cậy. Đồng thời, nền tảng VinDr Lab cho phép người dùng gửi yêu cầu tạo tài khoản để tải lên dữ liệu hình ảnh y tế, thử nghiệm các tính năng dán nhãn và quản lý dữ liệu.