Ứng dụng AI xác định sớm nguy cơ ung thư vú

Tạp chí Radiology của Hiệp hội X quang Bắc Mỹ (RSNA) vừa công bố một nghiên cứu về sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm xác định chính xác những bệnh nhân có nguy cơ mắc ung thư vú cao nhất trong 5 năm tới. Đây là một nghiên cứu quy mô lớn do nhóm bác sĩ chẩn đoán hình ảnh X-quang chuyên về ung thư vú tại Trường Đại học California (Mỹ) tiến hành, sử dụng hàng nghìn bức ảnh chụp quang tuyến vú.

Kết quả cho thấy, AI có khả năng vượt trội so với Mô hình rủi ro lâm sàng tiêu chuẩn (như tuổi tác, chủng tộc, sắc tộc, tiền sử mắc bệnh trong gia đình, lấy mẫu mô vú để phân tích...) trong việc dự đoán nguy cơ ung thư vú trong khoảng thời gian 5 năm.

Trong số 324.009 phụ nữ được sàng lọc bằng ảnh quang tuyến vú năm 2016, đáp ứng đầy đủ những tiêu chí nghiên cứu, các nhà khoa học lựa chọn dữ liệu của một nhóm phụ nữ ngẫu nhiên, 13.628 người để đào tạo AI và phân tích. Nhóm nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu của 4.584 bệnh nhân từ nhóm phụ nữ đã chọn cho nghiên cứu này. Nhóm bệnh nhân này đã được bác sĩ chẩn đoán mắc bệnh ung thư trong vòng 5 năm kể từ lần chụp quang tuyến vú đầu tiên năm 2016. Tất cả những phụ nữ này đều được theo dõi cho đến năm 2021.

Các nhà nghiên cứu đã chia bộ dữ liệu khoảng thời gian 5 năm thành 3 giai đoạn dự đoán rủi ro: Giai đoạn nguy cơ phát triển ung thư hoặc sự xuất hiện của ung thư, được chẩn đoán trong khoảng 0-1 năm; Giai đoạn nguy cơ ung thư trong tương lai hoặc khả năng xuất hiện ung thư, được chẩn đoán trong khoảng 1-5 năm; Giai đoạn tất cả nguy cơ ung thư, hoặc ung thư ngẫu nhiên được chẩn đoán trong khoảng 0-5 năm.

Nhóm nhà khoa học đào tạo các mô hình AI xác định rủi ro bằng 5 thuật toán trong đó 2 thuật toán hàn lâm do các nhà khoa học phát triển và sử dụng, 3 thuật toán có sẵn trên thị trường. Sau đó, sử dụng những bức ảnh chụp quang tuyến vú sàng lọc năm 2016, bằng các mô hình AI, nhóm nhà khoa học ước tính rủi ro ung thư vú trong khoảng thời gian 5 năm. Điểm rủi ro sau đó được so sánh giữa các thuật toán AI và với điểm rủi ro lâm sàng BCSC.

Hình A là X quang tuyến vú sàng lọc xiên bên phải (RMLO) cho thấy kết quả âm tính từ năm 2016 ở một phụ nữ 73 tuổi có điểm rủi ro được mô hình AI Mirai xác định nguy cơ hơn 90%. Bệnh nhân này đã mắc ung thư vú phải năm 2021 sau 5 năm theo dõi. Còn hình B là X quang tuyến vú sàng lọc xiên bên phải một phụ nữ 73 tuổi kết quả âm tính. Mô hình AI Mirai đã xác định rủi ro thấp hơn 10% và người này không phát triển ung thư sau 5 năm theo dõi.

TS. Bác sĩ Vignesh A. Arasu - nhà nghiên cứu khoa học và chuyên gia X quang thực hành tại tập đoàn chăm sóc sức khỏe Kaiser Permanente tại Bắc California cũng là Trưởng nhóm nghiên cứu cho biết: "Tất cả 5 thuật toán AI đều hoạt động tốt hơn Mô hình rủi ro BCSC trong dự đoán nguy cơ ung thư vú từ 0-5 năm. Hiệu suất dự đoán cao trong khoảng thời gian 5 năm cho thấy, AI xác định được cả dấu vết ung thư bị bỏ sót và những đặc điểm mô vú, cho phép dự đoán nguy cơ phát triển ung thư trong tương lai".

Một số thuật toán AI rất xuất sắc trong khả năng dự đoán những bệnh nhân có nguy cơ cao mắc bệnh ung thư cách quãng (xuất hiện ung thư vú sau khoảng thời gian 3 năm xét nghiệm âm tính), thường rất nguy hiểm và đòi hỏi phải xem xét lại ảnh chụp quang tuyến vú, chụp ảnh sàng lọc bổ sung trong giai đoạn này hoặc chụp ảnh theo dõi theo từng giai đoạn cho các bệnh nhân. Một ví dụ điển hình về khả năng mắc bệnh ung thư cách quãng, khi đánh giá những phụ nữ có nguy cơ cao nhất là 10%, AI dự đoán được tới 28% trường hợp ung thư so với 21% do BCSC dự đoán.

Ngay cả những thuật toán AI, được đào tạo trong khoảng thời gian ngắn nhất (khoảng 3 tháng) cũng có thể dự đoán hiệu quả nguy cơ ung thư trong tương lai lên đến 5 năm, khi dấu hiệu ung thư vú không được phát hiện trong lâm sàng thông qua ảnh chụp quang tuyến vú. Khi được sử dụng phối hợp cùng nhau, mô hình AI và BCSC xác định rủi ro cho hiệu quả cao hơn trong khả năng dự đoán ung thư.

Trưởng nhóm nghiên cứu nhấn mạnh: "Mô hình AI dự đoán rủi ro ung thư vú mang đến cho chúng ta cơ hội cá nhân hóa khả năng chăm sóc cho mọi phụ nữ, hiện không có sẵn trong hệ thống chăm sóc sức khỏe cả nước. Đây là một công cụ quan trọng, giúp hệ thống ý tế cung cấp thuốc chính xác, được cá nhân hóa ở cấp quốc gia".