AI ngày nay có thể dự đoán nguy cơ ung thư vú trước 5 năm

Trước giờ, ung thư vú là căn bệnh gây ám ảnh vì khó xác định. Nhưng giờ, muốn biết nguy cơ ung thư vú trong tương lai của bạn? Hãy hỏi AI.

Ngày 19/10 được cộng đồng y tế và các tổ chức phi lợi nhuận trên toàn thế giới chọn là Ngày Quốc tế Nâng cao Nhận thức về Ung thư Vú (International Day Against Breast Cancer).

Các công ty công nghệ y tế đang phát triển những mô hình trí tuệ nhân tạo giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc ung thư – và ai cần được sàng lọc hoặc chăm sóc dự phòng sớm hơn.

Dự đoán ung thư vú từ một tấm nhũ ảnh

Hiện nay, các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ y tế đang phát triển những mô hình AI có khả năng dự đoán nguy cơ ung thư vú trong tương lai gần của phụ nữ – và thậm chí là nguy cơ mắc ung thư phổi cùng nhiều bệnh khác. Các thuật toán này được “huấn luyện” trên dữ liệu chụp nhũ ảnh (mammogram) của hàng trăm nghìn bệnh nhân trong quá khứ – trong đó có những người sau này đã phát triển ung thư vú – nhằm xác định sớm những người có nguy cơ cao, trước cả khi căn bệnh biểu hiện rõ bằng mắt thường.

Hai công ty Clairity và DeepHealth là những cái tên tiên phong trong việc đưa các thuật toán dự đoán kiểu mới vào thị trường Mỹ, đẩy AI vượt ra khỏi vai trò truyền thống chỉ hỗ trợ chẩn đoán. Những công cụ này có thể giúp bác sĩ quyết định liệu một bệnh nhân có cần được sàng lọc kỹ hơn, hay thậm chí nên sử dụng thuốc dự phòng.

Tiến sĩ Connie Lehman, nhà sáng lập Clairity và giáo sư tại Trường Y Harvard, chia sẻ: “Không một bác sĩ X-quang nào có thể nhìn vào nhũ ảnh và dự đoán chính xác nguy cơ ung thư vú trong 5 năm tới của một phụ nữ. Con người đơn giản là không thể làm được điều đó”.

Mô hình AI của Clairity được thiết kế để dự đoán nguy cơ ung thư vú trong vòng 5 năm chỉ từ một tấm nhũ ảnh định kỳ. Lehman cho biết mô hình đã được huấn luyện trên hơn 400.000 nhũ ảnh có sẵn trong hồ sơ bệnh viện, được đối chiếu với tình trạng ung thư của người phụ nữ sau 5 năm. Nhờ vậy, AI có thể phát hiện những mẫu hình vi mô trong mô vú mà giới nghiên cứu tin rằng là dấu hiệu báo trước của ung thư – những dấu hiệu tinh vi đến mức mắt người chưa thể phân biệt được.

Khi thử nghiệm công cụ này, nhóm nghiên cứu nhận thấy AI còn có thể dự đoán được tuổi, tình trạng mãn kinh, thậm chí việc từng sinh con của người phụ nữ – chỉ qua một tấm nhũ ảnh. Lehman nói: “Cả hành trình cuộc đời người phụ nữ đều được khắc ghi trong hình ảnh mô vú của họ”.

Mô hình AI Clairity đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cấp phép vào tháng 5 vừa qua – trở thành hệ thống đầu tiên thuộc loại này được phê duyệt. Công ty dự kiến sẽ triển khai trong các phòng khám vào cuối năm nay, đồng thời đang đàm phán với các hãng bảo hiểm để được chi trả.

AI vượt xa các công cụ tính toán truyền thống

Trước đây, việc xác định nguy cơ ung thư vú dựa trên các bảng câu hỏi về tuổi tác, chủng tộc, tiền sử gia đình, mật độ mô vú và một số yếu tố khác. Dựa trên thông tin đó, các phần mềm tính toán sẽ ước lượng nguy cơ trong 5 năm hoặc cả đời. Ví dụ, nguy cơ 5 năm ở mức 3% hoặc nguy cơ trọn đời từ 20% trở lên được xem là cao.

Mô hình AI phân tích nhũ ảnh vượt trội hơn hẳn so với các công cụ truyền thống.

Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy mô hình AI phân tích nhũ ảnh vượt trội hơn hẳn so với các công cụ truyền thống này. Thông thường, các công cụ cũ chỉ đúng khoảng 60% trong việc xếp điểm nguy cơ cao cho người thật sự sẽ mắc ung thư. Với AI, tỷ lệ này tăng lên khoảng 70% hoặc cao hơn, tùy vào mô hình và nhóm bệnh nhân.

Tiến sĩ Vignesh Arasu, nhà X-quang và chuyên gia nghiên cứu AI tại Kaiser Permanente Bắc California, nhận định: “Nghe có vẻ chênh lệch nhỏ, nhưng thực tế đó là một bước tiến rất lớn”.

Tiến sĩ Graham Colditz, nhà nghiên cứu phòng chống ung thư tại Đại học Washington (St. Louis), cho rằng việc sử dụng AI có thể giúp tiết kiệm thời gian trong quy trình khám bệnh. Ông và nhóm nghiên cứu tại đây đang lên kế hoạch thử nghiệm lâm sàng để kiểm chứng mô hình AI do họ phát triển.

Thuật toán của họ sẽ dự đoán nguy cơ ung thư vú trong 5 năm cho người tham gia dựa trên nhũ ảnh định kỳ, sau đó phân loại bệnh nhân theo nhóm nguy cơ. Những phụ nữ có nguy cơ cao sẽ được sàng lọc nhiều hơn – chẳng hạn bằng MRI hoặc siêu âm nâng cao – hoặc được kê thuốc tamoxifen giúp chặn hormone estrogen và giảm nguy cơ ung thư vú. Ngược lại, nhóm nguy cơ thấp có thể giảm tần suất khám.

Colditz nói: “Chúng ta có thể cá nhân hóa quy trình này, phù hợp hơn với nguy cơ của từng phụ nữ. Nếu xác định chính xác nhóm nguy cơ cao, số ca ung thư vú được chẩn đoán sẽ giảm đáng kể”.

Công cụ AI của nhóm Colditz gần đây đã được Lunit, công ty AI y tế có trụ sở tại Seoul (Hàn Quốc), mua lại để phát triển tiếp.

Những băn khoăn và giới hạn hiện tại

Tuy vậy, không phải bác sĩ nào cũng sẵn sàng tin tưởng hoàn toàn vào công nghệ mới. Một số chuyên gia cho rằng cần thêm bằng chứng về tác động thực tế đến tỷ lệ tử vong và giai đoạn bệnh.

Tiến sĩ Stamatia Destounis, Chủ tịch Ủy ban Chẩn đoán Hình ảnh Vú thuộc Trường X-quang Hoa Kỳ, nhận định: “Tôi nghĩ đây là một bước tiến tuyệt vời, nhưng có lẽ vẫn còn hơi sớm để khẳng định mức độ hiệu quả. Chúng ta chưa có dữ liệu về việc những công cụ này có thật sự giảm tỷ lệ tử vong hay không”.

Các công ty phản biện rằng ngay cả các công cụ truyền thống hiện nay cũng không có dữ liệu về tử vong và việc tiến hành các thử nghiệm lâm sàng kéo dài nhiều năm có thể khiến mô hình AI lỗi thời trước khi có kết quả.

Theo khảo sát của Trường X-quang Mỹ, khoảng 30% cơ sở X-quang tại Mỹ đã sử dụng một hình thức AI nào đó trong chẩn đoán vú, nhưng hầu hết mới chỉ dùng để hỗ trợ đọc phim, chứ chưa nhằm dự đoán nguy cơ. Một số phòng khám cho phép bệnh nhân trả thêm phí để có bản phân tích AI song song với bác sĩ X-quang; số khác dùng AI để ưu tiên xử lý các phim nghi ngờ bất thường.

Một lo ngại khác là liệu các mô hình AI có hoạt động tốt với các nhóm dân số đa dạng hay không. Tuy nhiên, dữ liệu gần đây cho thấy một số mô hình đã làm được điều đó.

Ví dụ, mô hình Sybil – được phát triển tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và hệ thống y tế Mass General Brigham – dự đoán nguy cơ ung thư phổi từ ảnh CT. Trong các thử nghiệm mới đây tại bang Illinois, nơi phần lớn bệnh nhân là người da đen, Sybil vẫn đạt độ chính xác rất cao. Trước đó, các nghiên cứu ở Mỹ chủ yếu dựa trên dữ liệu bệnh nhân da trắng. Mô hình này cũng đã được kiểm chứng thành công tại Hàn Quốc và Đài Loan.

Công cụ này giúp bác sĩ vượt qua rào cản dựa vào tiền sử hút thuốc – vốn là tiêu chí chính để sàng lọc ung thư phổi hiện nay – mở rộng cơ hội sàng lọc cho nhiều người hơn.

Các nhóm nghiên cứu khác cũng đang thiết kế thuật toán dự đoán tiến triển bệnh thận mạn tính hay xác định khả năng đột biến gen dẫn tới bệnh di truyền, bao gồm cả một số dạng ung thư và bệnh tim bẩm sinh.

Tại DeepHealth – nơi mô hình AI dự đoán ung thư vú của họ đã được triển khai ở châu Âu – các nhà khoa học còn đang xem xét khả năng một tấm nhũ ảnh có thể tiết lộ cả nguy cơ bệnh tim mạch.

Tiến sĩ Niccolo Stefani, phụ trách mảng AI lâm sàng tại DeepHealth, đặt vấn đề: “Tôi đang sàng lọc ung thư, nhưng liệu tôi có thể đồng thời đánh giá nguy cơ tim mạch từ chính những mảng vôi hóa trên cùng bức ảnh đó không? Nếu làm được, chúng ta đang mang lại giá trị gấp đôi cho mỗi lần khám”.

Bùi Tú