AI của Google có thể chẩn đoán tình trạng tim mạch bằng cách quét... mắt của bệnh nhân

Theo một nghiên cứu mới đây của tạp chí Nature Biomedical Engineering cho biết, Google AI và Verily Life Sciences (một công ty con khác của Alphabet) đã phát triển thành công thuật toán AI mới mang tính đột phá trong lĩnh vực y học. Cụ thể, thuật toán này có khả năng chẩn đoán các vấn đề nghiêm trọng liên quan đến tim mạch (như đột quỵ hay trụy tim) trong vòng 5 năm dựa trên… ảnh chụp võng mạc của người dùng.

Trong thực tế, chẩn đoán tình trạng tim mạch thông qua võng mạc không phải là một phương pháp quá mới mẻ. Các bác sĩ vẫn tiến hành những bài kiểm tra mắt của bệnh nhân để phát hiện nhiều loại bệnh thông thường như tiểu đường, huyết áp cao, lượng cholesterol cao và một số loại bệnh ung thư khác.

Dựa trên cơ sở này, các nhà nghiên cứu tại Verily và Google đã tiến hành “huấn luyện” cho hệ thống phần mềm AI của mình khả năng nhận diện những rủi ro có thể xảy ra với tim mạch của bệnh nhân. Dữ liệu đầu vào mà họ đã sử dụng bao gồm ảnh chụp võng mạc cùng dữ liệu sức khỏe của 284.335 bệnh nhân toàn cầu. Và hệ thống AI này đặc biệt chú ý đến phần đáy của võng mạc - nơi tập trung nhiều mạch máu mắt của con người.

Hệ thống AI của Google đặc biệt tập trung đến các mạch máu trên võng mạc của con người.

Hiện tại, những yếu tố cơ bản có thể trực tiếp gây ra một số bệnh tim mạch phổ biến bao gồm độ tuổi, huyết áp và giới tính. Sau khi quét mắt của bệnh nhân, thuật toán AI có thể đưa ra dự đoán về độ tuổi của họ (độ chênh lệch tối đa chỉ khoảng 3.26 năm), tình trạng hút thuốc (tỉ lệ chính xác lên đến 71%) và huyết áp (với độ chênh lệch chỉ là 11 đơn vị).

Chính vì thuật toán này có khả năng dự đoán khá tốt về những khía cạnh trên, các nhà nghiên cứu đã quyết định tiến hành thử nghiệm để xem hệ thống AI của họ có thể chẩn đoán các loại bệnh liên quan đến tim mạch chính xác đến mức nào.

Cụ thể, họ đã sử dụng dữ liệu võng mạc từ 150 bệnh nhân (trong số 12.026 người) đã từng mắc bệnh tim nghiêm trọng trong vòng 5 năm qua. Khi quét qua hai bức ảnh võng mạc khác nhau, thuật toán AI này đã nhận diện chính người có tiền sử bệnh tim với tỉ lệ chính xác lên đến 70%.

Kết quả này thực sự là một bước tiến lớn đối với công nghệ AI trong lĩnh vực y tế khi nó có thể sánh ngang với hệ thống chẩn đoán SCORE của Châu Âu cùng tỉ lệ chính xác là 72%. Tuy nhiên, hệ thống này lại cần đến mẫu xét nghiệm máu để đưa ra dự đoán, trong khi thuật toán AI hoạt động hoàn toàn dựa trên võng mạc của bệnh nhân.

Chỉ từ những bức ảnh thế này, AI của Google có thể đưa ra nhiều loại thông tin liên quan đến tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Hiện tại, các bệnh tim mạch là một trong những nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên thế giới. Do đó, thành tựu mà AI của Google và Verily đạt được có thể sớm đưa ra cảnh báo cho người dùng và giúp họ kịp thời thay đổi những thói quen sinh hoạt để bảo vệ sức khỏe bản thân.

Bài nghiên cứu này cũng nhận định rằng dữ liệu thu được từ võng mạc sẽ còn cung cấp nhiều thông tin sức khỏe khác nữa mà các nhà khoa học vẫn chưa thể nắm bắt ngay được. Điều đặc biệt nhất chính là những thông tin này có thể thu thập được chỉ nhờ vào dữ liệu hình ảnh mà không cần tiến hành bất cứ các bài kiểm tra, xét nghiệm y tế nào cả.

Bên cạnh đó, các nhà nghiên cứu cũng có thể theo dõi những yếu tố mà thuật toán này sử dụng để đưa ra chẩn đoán dựa vào biểu đồ nhiệt mà nó tạo ra trong quá trình hoạt động. Ví dụ như trong trường hợp chẩn đoán về tim mạch, hệ thống AI của họ sẽ chủ yếu tập trung phân tích dữ liệu từ các mạch máu, từ đó tính toán huyết áp của bệnh nhân.

Nhìn chung, nghiên cứu mới này đã phần nào cho thấy AI cùng công nghệ deep learning đang thay đổi cách các nhà khoa học nghiên cứu về cơ thể con người như thế nào. Machine learning có thể dựa vào những dữ liệu sẵn có của chúng ta và tạo ra những thông tin mới hơn, qua đó hoàn thiện bức tranh tổng thể về sức khỏe của con người.

Tuy nhiên, Tiến sĩ Michael McConnell của Verily cho biết: “Mặc dù những kết quả thu được là khá khả quan và tích cực nhưng công nghệ AI này mới chỉ đang ở giai đoạn phát triển đầu tiên. Chúng tôi cần phải tiến hành nghiên cứu và phát triển trên nhiều nhóm bệnh nhân hơn nữa trước khi có thể chính thức đưa nó vào sử dụng đại trà”.

Theo BusinessInsider