Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải phẫu bệnh, tầm soát ung thư

Việc ứng dụng công nghệ này không chỉ góp phần nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán mà còn giúp tối ưu hóa quy trình, giảm tải cho đội ngũ y, bác sĩ và mang lại lợi ích thiết thực cho người bệnh.

Xu hướng của y học hiện đại

GS.TS - bác sĩ Hứa Thị Ngọc Hà, Phó Chủ tịch Hội Giải phẫu bệnh - tế bào bệnh học Việt Nam, Phó Chủ tịch Hội Giải phẫu bệnh Thành phố Hồ Chí Minh cho biết: Ứng dụng AI trong giải phẫu bệnh được xem là xu hướng tất yếu nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về chất lượng chẩn đoán và điều trị.

Bác sĩ kiểm tra lại các gợi ý chẩn đoán do hệ thống AI hỗ trợ trên tiêu bản tế bào nhúng dịch. Ảnh: Hạnh Dung

Trong lĩnh vực tầm soát ung thư, đặc biệt là ung thư cổ tử cung, công nghệ tế bào học nhúng dịch (Liquid-based cytology) mang lại bước tiến đáng kể. Phương pháp này giúp tập trung các tế bào thu thập từ bệnh nhân trên một diện tích nhỏ, từ đó hỗ trợ bác sĩ dễ dàng quan sát và phát hiện những bất thường ngay cả khi chưa có biểu hiện lâm sàng rõ rệt. Tuy nhiên, việc đọc và phân tích lam tế bào học vẫn đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và phụ thuộc lớn vào kinh nghiệm của bác sĩ. Đây chính là “khoảng trống” để AI phát huy vai trò.

Theo GS.TS - bác sĩ Hứa Thị Ngọc Hà, hệ thống AI được “huấn luyện” thông qua hàng triệu dữ liệu hình ảnh tế bào, từ đó có khả năng nhận diện và phân loại các bất thường với độ chính xác cao. Khi áp dụng vào thực tế, AI tự động quét toàn bộ lam, đánh dấu những vùng nghi ngờ và phân loại mức độ tổn thương như: tổn thương mức độ thấp, mức độ cao hay nghi ngờ ác tính.

Nhờ đó, bác sĩ giải phẫu bệnh có thể tập trung vào những khu vực quan trọng thay vì phải quan sát toàn bộ lam như trước đây. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm nguy cơ bỏ sót những tổn thương nhỏ, khó phát hiện bằng mắt thường.

Al giúp tăng hiệu suất làm việc 4 lần

Tại Hệ thống Y khoa Ái Nghĩa, việc ứng dụng AI trong giải phẫu bệnh được triển khai từ tháng 10-2025, bước đầu ghi nhận nhiều kết quả tích cực.

Bác sĩ chuyên khoa II Nguyễn Thanh Hải, Giám đốc Xét nghiệm Hệ thống Y khoa Ái Nghĩa cho biết: Ung thư cổ tử cung hiện vẫn là một trong những bệnh lý phổ biến tại Việt Nam. Do đó, nhu cầu được tầm soát sớm, chính xác của người dân ngày càng cao và cấp thiết. Sau khi đưa vào vận hành hệ thống máy quét lam KFBIO tích hợp AI, đơn vị đã thực hiện tầm soát hơn 9,3 ngàn trường hợp. Kết quả phát hiện 767 ca có nguy cơ ung thư cổ tử cung, chiếm khoảng 8,2%.

Quy trình tầm soát ung thư cổ tử cung có ứng dụng AI được thực hiện theo các bước khép kín. Mẫu bệnh phẩm sau khi được lấy từ bệnh nhân sẽ được bảo quản trong dung dịch chuyên dụng, sau đó đưa vào hệ thống xử lý để tạo lam tế bào học. Tiếp đến, lam được nhuộm và đưa vào máy quét để chuyển đổi thành hình ảnh số có độ phân giải cao. Từ đây, AI sẽ phân tích toàn bộ tế bào trên lam, đánh dấu các vùng nghi ngờ và đưa ra tỷ lệ nguy cơ cho từng tế bào. Dựa trên các gợi ý này, bác sĩ giải phẫu bệnh sẽ kiểm tra, đối chiếu và đưa ra chẩn đoán cuối cùng.

Bác sĩ Hải đánh giá: Một trong những ưu điểm nổi bật của AI là tốc độ xử lý vượt trội. Nếu như một bác sĩ làm việc liên tục trong 8 giờ chỉ có thể đọc kết quả khoảng 80 ca bệnh thì AI có thể hoàn thành khối lượng công việc tương đương chỉ trong 2 giờ. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian trả kết quả và nâng cao năng suất làm việc.

Không chỉ nhanh, AI còn giúp hạn chế bỏ sót tế bào bất thường. Mới đây, Hệ thống Y khoa Ái Nghĩa tiếp nhận tầm soát cho một phụ nữ 29 tuổi. AI quét hơn 77 ngàn tế bào trong mẫu bệnh phẩm của bệnh nhân, kết quả phát hiện một tế bào bất thường. Sau khi kiểm tra thêm bằng xét nghiệm sinh học phân tử, bệnh nhân được xác định dương tính với HPV type 16 có nguy cơ cao gây ung thư cổ tử cung. Đây là minh chứng rõ nét cho khả năng “soi chi tiết” mà con người khó có thể thực hiện được trong thời gian ngắn. Việc số hóa dữ liệu cũng giúp dễ dàng lưu trữ, chia sẻ và hội chẩn từ xa với các chuyên gia trong và ngoài nước.

GS.TS - bác sĩ Hứa Thị Ngọc Hà nhấn mạnh: Giải phẫu bệnh từ lâu được xem là “tiêu chuẩn vàng” trong chẩn đoán ung thư. Không chỉ giúp xác định bản chất tổn thương, lĩnh vực này còn đóng vai trò quan trọng trong phát hiện sớm bệnh, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị. Tuy nhiên, việc triển khai AI trong giải phẫu bệnh vẫn đòi hỏi sự đầu tư về hạ tầng, trang thiết bị và đào tạo nhân lực. Do đó, các cơ sở y tế cần từng bước xây dựng hệ thống số hóa đồng bộ, nâng cao năng lực cho đội ngũ bác sĩ trong việc sử dụng và khai thác công nghệ. Khi giảm được áp lực công việc, bác sĩ sẽ có thêm thời gian để tập trung nâng cao chuyên môn, nghiên cứu khoa học và chăm sóc người bệnh toàn diện hơn.