Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán thoái hóa điểm vàng

Dân trí Các nhà nghiên cứu thuộc Phòng thí nghiệm Vật lý Ứng dụng Johns Hopkins và các cộng tác viên tại Trường Y Johns Hopkins đã phát triển các công cụ phân tích hình ảnh và dùng máy để phát hiện thoái hóa điểm vàng liên quan đến tuổi (age-related macular degeneration- AMD), một tình trạng gây tổn thương trên võng mạc của mắt.

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán thoái hóa điểm vàng - Ảnh 1.

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán thoái hóa điểm vàng.

Nếu không được phát hiện sớm, mất thị lực do tổn thương thường không thể đảo ngược. Đây là nguyên nhân hàng đầu gây mù lòa ở những người trên 50 tuổi.

Nhóm nghiên cứu đã hợp tác với các nhà nghiên cứu tại Viện Mắt Johns Hopkins Wilmer trong chẩn đoán  ADM tự động, phát hiện ra rằng chẩn đoán máy  có hiệu quả tương đương với chẩn đoán của bác sĩ nhãn khoa. Các phát hiện được công bố trên tờ JAMA Ophthalmology.

Philippe Burlina, nhà nghiên cứu chính của dự án cho biết: "Chúng tôi có thể phân loại mức độ nghiêm trọng của AMD theo cách mà chỉ có các bác sĩ nhãn khoa được đào tạo sâu mới đạt được". "Những kỹ thuật này có khả năng giúp các cá nhân phân loại hình ảnh tự động để xác định AMD hoặc theo dõi những người bị AMD giai đoạn sớm trước khi tiến triển lên giai đoạn nguy hiểm hơn để có thể kịp thời điều trị, giảm nguy cơ bị mù".

Nhóm nghiên cứu cũng đã mở rộng yêu cầu để mô tả các lớp võng mạc trong chụp cắt lớp kết hợp quang học, một kỹ thuật hình ảnh không xâm lấn cung cấp hình ảnh cắt ngang với độ phân giải cao về võng mạc, lớp sợi thần kinh võng mạc và đầu dây thần kinh thị giác. Những kĩ thuật này có thể được sử dụng để chẩn đoán các bệnh võng mạc khác như bệnh võng mạc tiểu đường và có khả năng giúp mô tả các bệnh lý mạch máu và thoái hóa thần kinh.

Burlina cho biết: "Chúng tôi có thể chứng minh rằng máy móc có thể làm tốt như con người trong chẩn đoán AMD". "Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã bắt đầu xem xét các bệnh võng mạc khác và cách kết hợp các hình ảnh với các nguồn thông tin khác - nhân khẩu học, các yếu tố lối sống như hút thuốc và phơi nhiễm ánh sáng mặt trời - để tự động thực hiện tiên lượng và dự đoán xác suất nguy cơ bệnh tiến triển trong 5 năm. Mục tiêu cuối cùng là giúp các bác sĩ lâm sàng và hướng dẫn điều trị".

Năm nay, nhóm nghiên cứu đã mở rộng hợp tác với các nhà khoa học từ Trung tâm Mắt Quốc gia Singapore và đã thử nghiệm các thuật toán trên các nhóm cá nhân đến từ Malaysia, Ấn Độ và Trung Quốc. Trong bài đánh giá trên Nature Medicine, nhóm nghiên cứu khảo sát tiềm năng của trí tuệ nhân tạo áp dụng cho chẩn đoán hình ảnh võng mạc và thảo luận các yêu cầu và công việc cần thiết trong tương lai để triển khai các kỹ thuật này cho các tình huống lâm sàng và kịp thời chữa trị cho bệnh nhân.

Burlina cho biết các nhà nghiên cứu cũng sẽ làm việc với các bệnh viện ở Thái Lan, Brazil và Pháp để tìm hiểu xem các thuật toán nghiên cứu được vận dụng thích hợp với cơ sở dữ liệu dân tộc, nhân khẩu học và các kịch bản chụp ảnh có thể được tùy chỉnh theo dân tộc và các bệnh như thế nào.

Nguyễn Hà

Theo Hub