Phát triển thiết bị AI tiên lượng khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư

Thiết bị ứng dụng AI tiên lượng ung thư là một công cụ giúp bệnh nhân và bác sĩ đưa ra quyết định sáng suốt về việc điều trị.

Tiến sĩ Lauren Janczewski, bác sĩ phẫu thuật tại Trung tâm Y tế McGaw của Đại học Northwestern ở Chicago (Mỹ) và các cộng sự đã phát triển một thiết bị dựa trên AI để ước tính cơ hội sống sót của bệnh nhân mới sau khi được chẩn đoán mắc ung thư.

Công cụ tính toán khả năng sống sót của bệnh ung thư sử dụng công nghệ học máy để cung cấp các tiên lượng cụ thể cho từng bệnh nhân với độ chính xác cao, tinh chỉnh các đánh giá có giá trị trong vòng 9-10 tháng kể từ thời điểm phát hiện đối với nhiều loại ung thư khác nhau, là một yếu tố quan trọng để cải thiện khả năng sống sót của bệnh nhân.

Không giống như các phương pháp đánh giá thông thường hiện nay chủ yếu phụ thuộc vào giai đoạn ung thư, công cụ này kết hợp vô số yếu tố ảnh hưởng, từ tuổi bệnh nhân và kích thước khối u, đến các biến số điều trị cụ thể, giúp mang lại các tiên lượng toàn diện và cá nhân hóa hơn.

Nghiên cứu chủ yếu tập trung vào những bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh ung thư vú, tuyến giáp và tuyến tụy, bởi vì những bệnh ung thư này có số lượng bệnh nhân lớn và hồ sơ lâm sàng phong phú.

Sử dụng bộ dữ liệu mở rộng từ Cơ sở dữ liệu Ung thư Quốc gia Mỹ, máy tính đã được tối ưu hóa bằng cách sử dụng hồ sơ bệnh nhân đã được chẩn đoán vào các năm 2015 và 2017. Bộ dữ liệu bao gồm 259.485 bệnh nhân ung thư vú, 76.624 bệnh nhân ung thư tuyến giáp và 84.514 bệnh nhân ung thư tuyến tụy, cho phép các thuật toán học máy xác định và xếp hạng các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến khả năng sống sót của bệnh nhân.

Tiến sĩ Lauren Janczewski cho biết: “Có vô số yếu tố khách quan có thể ảnh hưởng đến khả năng sống sót của bệnh nhân ngoài các điều kiện của bản thân họ”. Thiết bị này giúp đánh giá toàn diện các dấu hiệu sinh học của các khối u cụ thể và các biến số điều trị, nâng cao độ chính xác và khả năng dự đoán của nó so với các công cụ tiên lượng truyền thống.

Quá trình phát triển hiện nay bao gồm việc sử dụng 3/4 dữ liệu được thu thập để huấn luyện các thuật toán học máy. Dữ liệu còn lại được sử dụng để xác thực, đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của bệnh nhân được ước tính khả năng sống sót.

Bước tiếp theo, nhóm nghiên cứu có kế hoạch nâng cấp giao diện người dùng của máy tính, tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai trong thực hành lâm sàng và tiến hành các thử nghiệm thí điểm tại các trung tâm ung thư được chọn.

Mục tiêu cuối cùng của nghiên cứu là mở rộng khả năng chẩn đoán và tiên lượng đối với các loại ung thư khác, giúp các bác sĩ có thể cải thiện khả năng tiên lượng ung thư và chăm sóc bệnh nhân.

(theo Thenational)

Hạ Thảo