Hệ thống truy xuất thông tin từ dữ liệu hình ảnh y sinh kết hợp bộ 3 “máy học, thị giác máy tính và học sâu” cho phép phát hiện tế bào ung thư với độ chính xác cao, tiết kiệm chi phí và thời gian thực hiện.

Đem lại cơ hội cho bệnh nhân ung thư

Thống kê của Viện nghiên cứu phòng chống ung thư ước tính Việt Nam có hơn 126.000 ca mắc mới mỗi năm và khoảng 94.000 người tử vong do ung thư.

Theo các chuyên gia y tế, nếu được phát hiện và điều trị sớm thời gian sống của người bệnh cao hơn nhiều, thậm chí nhiều loại ung thư có thể điều trị hoàn toàn. Tuy nhiên, phần lớn trường hợp bệnh nhân ung thư chỉ được phát hiện khi đã quá muộn.

Trong hoàn cảnh đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, máy học (machine learning) đang được kỳ vọng sẽ đem lại giải pháp tầm soát ung thư nhanh chóng với chi phí thấp giúp cứu sống hàng chục ngàn người mỗi năm.

Chia sẻ tại hội thảo Smart City 360 độ do Viện Khoa học và Công nghệ Tính toán (ICST) thuộc Sở KH&CN TP.HCM tổ chức vừa qua, TS.BS Đoàn Xuân Quang Minh từ Học viện Broad thuộc Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và ĐH Harvard, cho biết nhiều thông tin về cơ thể người được thể hiện ở qua ảnh chụp nhân tế bào. Nếu có thể đọc và phân tích được các thông tin từ hình dạng của nhân tế bào sẽ có ý nghĩa rất lớn trong ngành y sinh, nhất là trong phát hiện sớm ung thư.

Tuy nhiên đây là điều không hề đơn giản bởi các nhân tế bào có hình dạng rất phức tạp, khó phân biệt nên kể cả những phần mềm y tế hàng đầu hiện nay cũng chưa làm được.

Xác định ung thư chỉ bằng phân tích hình ảnh

Để giải quyết bài toán đó, nhóm nghiên cứu tại phòng phân tích hình ảnh ở Học viện Broad đã cùng kết hợp với các chuyên gia của Kaggle (thuộc Google), NVIDIA và tập đoàn tư vấn Booz-Allen-Halminton tổ chức cuộc thi giải thuật Data Science Bowl 2018.

Cuộc thi nhằm tìm kiếm những giải pháp tối ưu, toàn diện, hiệu quả, linh hoạt cho việc xác định nhân tế bào trong nhiều bối cảnh nghiên cứu khác nhau (độ phóng đại thay đổi, cắt lớp 2 hoặc 3 chiều, thuốc nhuộm đặc thù khác nhau, các dòng tế bào thông thường/đặc biệt…).

Nhóm các nhà khoa học và chuyên gia của phòng phân tích hình ảnh ở học viện Broad đã giành gần 4 tháng vẽ đường biên thủ công cho gần 40.000 nhân tế bào làm dữ liệu cho cuộc thi. 

Cuộc thi đã ghi nhận được tổng số 68.000 giải thuật từ khắp thế giới. TS.BS Đoàn Xuân Quang Minh cho biết 3 giải pháp đoạt giải đều rất thuyết phục khi đưa ra chính xác đáp án về vị trí và đường biên cho mỗi nhân tế bào.

Giải pháp đạt giải nhất kết hợp bộ 3 công nghệ “máy học, thị giác máy tính và học sâu” để đo đạc, phân loại tự động nhân tế bào tỏ ra đặc biệt hiệu quả. Giải pháp này cho phép phát hiện tế bào ung thư qua hình chụp với độ chính xác cao và tiết kiệm được đáng kể chi phí và thời gian thực hiện.

Thông thường, muốn xác định tế bào ung thư máu thì các bác sĩ phải sử dụng đến 8 loại marker (chất chỉ điểm ung thư) khác nhau để cho ra kết luận cuối cùng. Quá trình xác định thường mất từ 8 tới 10 tiếng.

Kết quả thử nghiệm khi kết hợp giải pháp mới cho thấy nếu bỏ qua 1 marker, kết quả phân tích có độ chính xác lên tới 99%. Thậm chí khi hệ thống chỉ đọc ảnh chụp đen trắng mà không sử dụng marker nào độ chính xác vẫn đạt 89% trong khi thời gian để xác định giảm từ 8 - 10 tiếng xuống chỉ còn 5 phút.

Thậm chí khi gặp các hình ảnh có chất lượng không tốt, thị giác máy tính có thể tự khôi phục những phần bị mất, bị mờ trên ảnh. Hệ thống cũng không giới hạn ở hình ảnh tĩnh mà nếu được cung cấp đủ dữ liệu để học, hệ thông có thể phân tích được hình ảnh 360 độ hoặc qua các đoạn video.

TS.BS Đoàn Xuân Quang Minh cho biết kết quả xác định sẽ còn tiếp tục được nâng cao theo số lượng hình ảnh mà hệ thống được 'học tập'. Giải pháp này sẽ giúp giảm tải đáng kể áp lực công việc của các bác sĩ.

Đồng thời, việc áp dụng công nghệ mới đem lại cho người bệnh phương pháp xác định ung thư đơn giản với chi phí thấp, giúp tầm soát, phát hiện sớm ung thư hiệu quả. Nhờ đó, hàng chục ngàn bệnh nhân sẽ có cơ hội thoát khỏi bàn tay của tử thần.

Hệ thống vẫn đang được tiếp tục phát triển và có thể mở rộng ứng dụng trong phát hiện nhiều bệnh lý khác.

Phạm Sơn - Khampha.vn

Bài gốc