Trí tuệ nhân tạo giúp điều trị u não nhanh và chính xác hơn?

Theo một nghiên cứu mới được công bố của Học viện Y Harvard, một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể giúp các bác sĩ phẫu thuật thần kinh điều trị các khối u não nhanh và chính xác hơn.

Các nhà nghiên cứu về thần kinh trong nhiều thập kỷ đã phải vật lộn để có thể hiểu rõ được khối u thần kinh đệm, loại u não phổ biến nhất ở bệnh nhân ung thư, là nguyên nhân gây ra cái chết của nhiều người nổi tiếng như Beau Biden (con trai cựu Tổng thống Mỹ Jor Biden) hay Thượng nghị sĩ bang Arizona (Mỹ) John McCain.

"Các loại u thần kinh đệm khác nhau đòi hỏi các quy trình phẫu thuật khác nhau", Kun-Hsing Yu, Giáo sư tại Học viện Y Harvard, cho biết.

Để loại bỏ u thần kinh đệm một cách an toàn mà không làm tổn thương các mô não mềm xung quanh, các bác sĩ phẫu thuật thần kinh cần rất nhiều thông tin về khối u mà họ thường không thể có được cho đến tận khi bệnh nhân đã lên bàn mổ.

"Khi phẫu thuật cho bệnh nhân ung thư não, các bác sĩ sẽ gửi một mẫu bệnh phẩm đến phòng thí nghiệm bệnh lý và chờ để nhận phản hồi những thông tin về khối u.

Khi đó nhà nghiên cứu bệnh lý mới có thể cho các bác sĩ biết liệu họ có đang cắt đúng mô hay không và loại ung thư cụ thể mà bệnh nhân mắc phải là gì", Giáo sư Yu thông tin về cách điều trị u não từ trước đến nay.

Tại các cơ sở y tế hiện đại, một nhà nghiên cứu bệnh lý thường hoàn thành việc phân tích mẫu mô não trong vòng 10-15 phút. Trong thời gian này hộp sọ của bệnh nhân vẫn đang ở trạng thái mở trên bàn phẫu thuật.

"Quá trình này không phải là không thể xảy ra sai sót". Các nhà nghiên cứu bệnh lý phải tạm hoãn mọi nghiên cứu khác để ưu tiên phân tích các mẫu mô từ các ca phẫu thuật đang diễn ra. Chất lượng của mẫu mô đôi khi không tốt, vì vậy đôi lúc các chuyên gia sẽ có những chẩn đoán không chính xác.

Và giờ đây, Yu cùng nhóm của ông đã phát hiện ra rằng Machine learning (hay còn gọi là Máy học - một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp phân tích khối u thần kinh đệm nhanh hơn và chính xác hơn, giúp giảm thời gian phẫu thuật và giảm tỷ lệ rủi ro với bệnh nhân.

Tiến sĩ Dan Cahill, bác sĩ giải phẫu thần kinh tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts (Mỹ), cho biết độ chính xác của công cụ AI mới này "rất ấn tượng, chắc chắn tốt hơn nhiều" so với các kỹ thuật phân tích khối u thần kinh đệm truyền thống.

Việc sử dụng Máy học giúp các bác sĩ như Cahill hay Yu tạo nên những thành tựu đột phá trong điều trị ung thư não.

Một trong những phương pháp đáng tin cậy nhất để điều trị các khối u thần kinh đệm ác tính liên quan đến việc đưa thuốc tiêu diệt khối u trực tiếp vào não trong quá trình phẫu thuật.

Yu và các đồng nghiệp tin rằng công nghệ Máy học có thể giúp xác định mức độ xâm lấn của khối u một cách cụ thể và chính xác, từ đó giúp các bác sĩ quyết định việc tiêm thuốc nhanh chóng và tự tin hơn.

Bác sĩ Yu đánh giá, công nghệ này chưa sẵn sàng để được áp dụng lâm sàng trong vài năm tới. Nó cần được kiểm chứng và được cấp phép.

Tuy nhiên, nghiên cứu này của Harvard cũng không hoàn toàn mới lạ. Các nhà khoa học ở Anh cũng đang tìm cách sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ để cải thiện việc phát hiện và điều trị ung thư.

Đầu năm nay, một nhóm các nhà nghiên cứu y tế ở London đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo có thể xác định liệu các khối u bất thường được nhìn thấy trên phim chụp CT có phải là ung thư hay không.

Cũng tại London, một công ty phần mềm có tên Kheiron Medical Technologies, do nhà khoa học máy tính người Hungary Peter Kecskemethy đồng sáng lập, đã phát triển các công cụ AI để giúp các bác sĩ chụp X quang phát hiện ung thư vú.  

"Chúng ta cần AI để giải quyết bệnh ung thư, và ung thư có thể được giải quyết bằng AI", Kecskemethy nhận định.