Tầm soát bệnh về mắt bằng trí tuệ nhân tạo

Tầm soát glôcôm bằng trí tuệ nhân tạo.

Thông qua giải pháp EyeDr, chỉ cần trang bị thiết bị chụp được ảnh gai thị là hoàn toàn có thể tầm soát sớm bệnh lý đáy mắt cho bệnh nhân mà không cần sự hiện diện trực tiếp của bác sĩ - chuyên gia glôcôm.

Chẩn đoán bệnh không cần bác sĩ

Glôcôm là bệnh lý thần kinh thị giác đặc trưng bởi hình thái tổn thương đặc hiệu tiến triển của lớp sợi thần kinh và đĩa thị, với tình trạng nhãn áp tăng cao làm mất dần sợi thần kinh võng mạc dẫn đến mù lòa không hồi phục. Glôcôm là nguyên nhân chiếm tỷ lệ hơn thứ hai, chỉ xếp sau đục thủy tinh thể, dẫn đến chứng mất thị lực hoàn toàn.

“Đa số bệnh nhân glôcôm không nhận biết bản thân mắc bệnh cho đến khi mắt ở tình trạng nặng ảnh hưởng đến thị lực trung tâm. Tầm soát và phát hiện sớm bệnh glôcôm kèm với kế hoạch điều trị thích hợp sẽ giúp bệnh nhân ngăn ngừa mất thị lực”, TS.BS Phạm Thị Thủy Tiên (Bệnh viện Mắt TPHCM) cho biết, “Hiện tại tỷ lệ phát hiện glôcôm của nước ta còn thấp do chưa có phương pháp khám tầm soát phù hợp kịp thời”.

TS.BS Phạm Thị Thủy Tiên cho biết điều trị sớm có thể làm chậm sự tiến triển của bệnh glôcôm, và thực tế ngành y thế giới cũng đã cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp xác định các trường hợp ranh giới (borderline) và dự đoán diễn biến của bệnh glôcôm.

Khám và phát hiện bệnh này mất khá nhiều thời gian. Trung bình bác sỹ phải mất 40 giờ chỉ để khám cho 300 người, trung bình 8 phút/người. Bên cạnh đó, những vấn đề về công tác tổ chức (tiếp đón, nhận bệnh, lưu trữ, công tác hậu cần, an ninh trật tự cũng phải cần đến 30 người hỗ trợ cho ngày tầm soát này. Vì thế, vấn đề đặt ra đầu tiên là làm thế nào để có thể tầm soát cho nhiều người bệnh mà không cần phải tốn nhân lực.

Tiếp đến, khi khám đĩa thị, bác sĩ glôcôm sẽ dựa vào những đặc điểm tổn thương chuyên biệt để xác định có bị glôcôm chưa, nhưng điều này còn tùy thuộc đến kinh nghiệm của bác sĩ và sự hợp tác của người bệnh trong lúc khám. Câu hỏi tiếp theo được đặt ra là bằng cách nào chuẩn hóa việc tầm soát này.

“Câu trả lời là có. Chụp hình đáy mắt kỹ thuật số hiện nay được coi như là phương tiện tầm soát bệnh glôcôm thuận tiện và không tốn kém”, TS.BS Phạm Thị Thủy Tiên nhận định.

Từ thực tế đó, TS.BS Phạm Thị Thủy Tiên và các cộng sự tại Bệnh viện Mắt TPHCM đã triển khai nhiệm vụ “Tầm soát bệnh glôcôm bằng chụp ảnh màu gai thị với ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo EyeDr”.

“Từ kho dữ liệu hình ảnh chụp đáy mắt của bệnh nhân tại khoa Chẩn đoán hình, chúng tôi tiến hành chọn lọc, phân loại và ứng dụng công nghệ mạng nơ-ron tích chập CNN (Convoluted Neural Networks) của Deep Learning nhằm phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán glôcôm bằng hình ảnh đĩa thị tự động và có khả năng tầm soát rộng trong cộng đồng”, đại diện nhóm triển khai nhiệm vụ cho biết.

Có thể chẩn đoán bệnh từ xa

Mục tiêu của nhiệm vụ là xây dựng một thuật toán trí tuệ nhân tạo, gọi tên là EyeDr, có khả năng phát hiện bệnh glôcôm trong cộng đồng ở người trưởng thành bằng cách sử dụng hình ảnh gai thị trong kho dữ liệu và nguồn bệnh nhân sẵn có.

Khi đó, chỉ cần trang bị máy chụp hình đáy mắt chụp được ảnh gai thị. Các bệnh viện trong và ngoài công lập, bệnh viện tuyến quận huyện, trung tâm y tế phường xã khi có nhu cầu khám và tầm soát sớm bệnh lý đáy mắt cho bệnh nhân bằng hình ảnh gai thị đều dễ dàng sử dụng phần mềm mà không cần chuyên gia glôcôm hoặc đáy mắt.

Đầu vào của giải pháp, được xác định là ảnh chụp màu đĩa thị thu thập từ máy chụp hình màu đáy mắt Visucam 524 của hãng Visucam, máy Carl Zeiss Meditec và TRC 50 DX của hãng Topcon.

Các hình ảnh chụp màu đĩa thị này có độ phân giải 2.448 x 2.448 pixel và 3.608 x 3.608 pixel với góc chụp là 30 độ. Cả hai mắt của một bệnh nhân đều được chọn nếu hình ảnh đạt chất lượng cũng như vị trí đĩa thị đúng trung tâm. Bộ dữ liệu gồm các ảnh chụp võng mạc có đầy đủ đĩa thị của mắt phải, và mắt trái.

Ảnh đĩa thị trích xuất từ máy chụp ảnh đáy mắt và từ kho đĩa lưu trữ của Bệnh viện Mắt TPHCM sau đó được chia ngẫu nhiên thành 2 tập ảnh: Bộ ảnh cho máy học (Training dataset) và bộ ảnh đánh giá (Validation dataset) theo tỷ lệ 8:2.

Trong quá trình phân loại ảnh, nhóm nghiên cứu nhận thấy không phải tất cả ảnh đều có thể phát hiện dễ dàng mất lớp sợi thần kinh khu trú hoặc vùng teo vùng quanh gai do bệnh nhân vẩn đục môi trường trong suốt như có sẹo giác mạc, đục thể thủy tinh nhẹ, vẩn đục dịch kính,... làm ảnh hưởng đến chất lượng ảnh. Thêm vào đó, những ảnh chụp quá sáng hoặc quá tối làm cho phát hiện những đặc điểm trên không thể nhận biết bằng mắt thường.

Cuối cùng chỉ còn 2 đặc điểm là tỷ lệ VCDR và tuân/bất tuân quy luật ISNT được sử dụng để phát hiện bệnh glôcôm”, đại diện nhóm triển khai nhiệm vụ - khoa học công nghệ nhấn mạnh.

Kết quả lâm sàng cho thấy, thời gian trung bình để đọc và phân loại ảnh màu đĩa thị xác định bệnh lý glôcôm đối với hệ thống máy học chỉ từ 8 - 12 giây, nhanh hơn rất nhiều so với mức 45 giây khi bác sĩ nhãn khoa chuyên về glôcôm thăm khám, hay 6 - 8 phút đối với bác sĩ nhãn khoa thông thường. Qua thử nghiệm lâm sàng, độ nhạy và độ chuyên biệt của phần mềm EyeDr được xác định lần lượt ở mức 90,3% và 95,1%.

Chi Nhật