Công cụ AI giúp kiểm tra các hình ảnh quét y tế và chẩn đoán bệnh với giá chỉ 1 USD

    Billvn,  

    Công cụ này có thể thông qua các hình ảnh X quang, MRI, CT scan... để chẩn đoán ra các bệnh tiềm ẩn cho bệnh nhân.

    Một công ty được gọi là Zebra Medical Vision đã giới thiệu một dịch vụ mới tên Zebra AI1 sử dụng các thuật toán để kiểm tra các lần quét y tế của bạn với giá chỉ 1 USD. Các công cụ học tập sâu có thể giúp kiểm tra kết quả chụp CT, MRI và các loại quét y tế khác, sau đó tự động phát hiện bệnh phổi, gan, tim và xương. Công ty cho biết họ đang phát triển thêm khả năng giúp hệ thống này phát hiện các bệnh như ung thư phổi, ung thư vú, chấn thương não, cao huyết áp… Kết quả sau đó được truyền cho các nhà X quang, tiết kiệm thời gian để chẩn đoán hoặc yêu cầu các xét nghiệm thêm.

    Engadget đã gặp Giám đốc Điều hành Zebra-Med và là đồng sáng lập Elad Benjamin tại hội nghị startup “Hello Tomorrow” ở Paris, nơi ông cung cấp các thông tin về hệ thống mới của công ty. Ông nói: "Chúng tôi có một sản phẩm tự động đọc và phân tích dữ liệu hình ảnh y học từ CT, tia X… và AI1 cung cấp toàn bộ dịch vụ với giá chỉ 1 USD”.

    Hệ thống này có thể phát hiện 11 bệnh khác nhau ngay bây giờ và có thể thêm 6 bệnh khác vào cuối năm 2017. Công ty có 35 sản phẩm chẩn đoán tổng cộng dự định sẽ phát hành trong vòng một năm. Ví dụ, AI1 có thể chẩn đoán bệnh canxi mạch vành, có thể gây ra cơn đau tim hoặc đột quỵ nếu chúng tích tụ quá nhiều trong động mạch bệnh nhân. Benjamin nói: "Chúng tôi có một thuật toán có thể tự động nhận dạng được phim CT scan ngực và đưa ra một con số, lượng định chính xác có bao nhiêu canxi mạch vành. Và điều đó có thể thúc đẩy sự chăm sóc tốt hơn đối với bệnh nhân”.

    Zebra-Med phát triển các hệ thống học tập sâu của mình bằng cách kiểm tra hàng triệu bức ảnh quét chất lượng cao. Trong video (dưới đây), nó ghi nhận rằng tại một bệnh viện Đại học Oxford, hệ thống này nhạy cảm với 95% trong 100 lần chụp CT, với độ đặc hiệu 100%. (Độ đặc hiệu đánh giá mức độ thử nghiệm có thể phân biệt được những bệnh nhân mắc bệnh với những người không có, trong khi độ nhạy là số lượng các xét nghiệm dương tính thật sự so với tất cả các bệnh nhân thực sự mắc bệnh).

    Zebra AI1

    Các kết quả của thuật toán Al1 được tích hợp vào hệ thống thông tin X quang (RIS) và các hệ thống truyền thông lưu trữ hình ảnh (PACS) được sử dụng bởi các cơ sở y tế ở Mỹ, Anh và các nơi khác. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu xạ trị dễ dàng sử dụng kết quả như là một phần của công việc đọc và chẩn đoán hình ảnh của họ.

    Benjamin nói: "Một bệnh nhân đi vào cơ sở y tế và nhận được một cuộc kiểm tra, sau đó sẽ được chuyển tiếp đến một danh sách các nhà nghiên cứu X quang. Khi họ được đưa vào kiểm tra với một chiếc máy đặc biệt, trợ lý xạ trị sẽ tự động xuất hiện trong trình xem chẩn đoán của họ và cho thấy kết quả mà chúng tôi có. Những kết quả này được đưa đến cho các bác sỹ để họ xác định bước tiếp theo cần làm là gì”.

    Benjamin lưu ý rằng AI đã trở nên đặc biệt tốt trong việc phân tích thị giác vì nó được sử dụng trong nhiều hệ thống để phát hiện khuôn mặt và đối tượng trong các ứng dụng của smartphone và các sản phẩm khác. Điều đó làm cho nó đặc biệt phù hợp để phân tích MRI, CT scan và X-ray. Tuy nhiên, để có hiệu quả, AI1 đã phải phân tích rất nhiều ảnh quét y tế. Ông giải thích: "Chúng tôi được thành lập với sự hợp tác của các bệnh viện cung cấp cho chúng tôi truy cập vào hàng triệu điểm dữ liệu đó”.

    Công ty cho biết hai tỷ người sẽ bước vào độ tuổi trung niên trong thập kỷ tới, nhưng số lượng các nhà nghiên cứu X quang vẫn ổn định. Kết quả là, các nhà nghiên cứu X quang hiện tại sẽ bị choáng ngợp bởi dữ liệu quét nếu không có sự giúp đỡ của các thuật toán.

    IBM không chỉ là công ty duy nhất nghiên cứu về vấn đề này - IBM cũng đã huấn luyện Watson đọc các bài kiểm tra y khoa và cũng đang sử dụng công nghệ để xác định ai có thể mắc bệnh cụ thể. Ứng dụng cũng đã được sử dụng để phát hiện ra ung thư tuyến tụy bằng cách kiểm tra mắt của bạn hoặc một phương pháp khác có thể phát hiện các dấu hiệu sớm của bệnh Alzheimer bằng cách quét MRI não.

    Benjamin không cho rằng công nghệ mới sẽ khiến chúng ta quá phụ thuộc vào AI. Ông nói: “Các bác sĩ lâm sàng ngày nay đang bị áp lực rất nhiều và làm việc quá sức. Tôi tin rằng các công cụ như Zebra có thể giúp ích cho bác sỹ X quang bằng cách cung cấp cho họ một đôi mắt thứ 2… để nhìn ra tất cả các bệnh ác tính trong cơ thể bệnh nhân”.

    Tham khảo: Engadget

    Tin cùng chuyên mục
    Xem theo ngày

    NỔI BẬT TRANG CHỦ