Thêm cơ hội sống cho bệnh nhân ung thư phổi

Phát hiện khi đã muộn…

Theo tổ chức Ghi nhận ung thư toàn cầu (GLOBOCAN) mỗi năm Việt Nam có khoảng 24 nghìn ca mắc mới và hơn 22 nghìn ca tử vong vì ung thư phổi. Đây là căn bệnh đứng thứ 3 về tỷ lệ mắc mới và đứng thứ 2 về tỷ lệ tử vong trong số các bệnh ung thư.

Thông tin từ Bệnh viện K, mỗi năm bệnh viện phát hiện hàng nghìn ca ung thư phổi, tuy nhiên tại thời điểm chẩn đoán có tới hơn 70% ca bệnh đã tiến triển hoặc di căn, chỉ có khoảng 25-30% là được phát hiện ở giai đoạn sớm. Trong số các bệnh nhân mắc ung thư phổi, chỉ có 15% sống thêm 5 năm.

Điều trị ung thư phổi thường rất tốn kém, gồm phẫu thuật, hóa trị, xạ trị, điều trị đích, liệu pháp miễn dịch…Việc khám và phát hiện sớm hiện nay vẫn còn nhiều khó khăn do thiếu trang thiết bị, kỹ thuật và ý thức của người dân. Bộ Y tế đã phát động chiến dịch truyền thông “Thương phổi” kéo dài 3 năm (2023-2026), theo đó, phát hiện sớm là yếu tố then chốt giúp giảm tỷ lệ tử vong và giảm chi phí cho người bệnh.

Mới đây, một sản phẩm công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán sớm ung thư phổi đã được đưa vào sử dụng tại Bệnh viện Bạch Mai. Đây là dự án hợp tác giữa Trường đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội và Bệnh viện Bạch Mai có tên: “Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư phổi qua phân tích ảnh CT lồng ngực, ảnh nội soi phế quản ống mềm và ảnh mô bệnh học”. Lần đầu tiên tại Việt Nam, một hệ thống AI được thiết kế có khả năng tích hợp ba loại dữ liệu ảnh y tế quan trọng nhất trong chẩn đoán ung thư phổi: Ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT), ảnh nội soi phế quản và ảnh mô bệnh học. Nhờ có sự hỗ trợ của hệ thống dựa trên các dữ liệu hình ảnh, các bác sĩ có thể phát hiện ung thư phổi trên cơ thể bệnh nhân ngay từ giai đoạn đầu, khi khối u còn rất nhỏ, tăng thêm cơ hội sống và giảm nhẹ quá trình điều trị tích cực cho bệnh nhân. Thông tin từ nhóm nghiên cứu cho biết, nhóm hoạt động dưới sự điều phối của GS, TS Lê Sỹ Vinh, Chủ nhiệm Khoa Công nghệ thông tin, ba nhánh chính hợp tác chặt chẽ bao gồm: TS Trần Quốc Long, phụ trách hệ thống ảnh CT, TS Lê Đức Trọng phụ trách ảnh nội soi phế quản, TS Tạ Việt Cường phụ trách phân tích mô bệnh học. PGS, TS Vũ Văn Giáp, Phó Giám đốc Bệnh viện Bạch Mai giám sát lâm sàng, bảo đảm tính chuẩn xác và tính ứng dụng trong thực tiễn của hệ thống.

Hiệu quả hạn chế bỏ sót tổn thương

Đáng nói, hệ thống được phát triển dựa trên các dữ liệu bệnh nhân người Việt, là mô hình AI thuần Việt nên có độ phù hợp lâm sàng cao hơn so với các nghiên cứu quốc tế trước đó vốn chỉ sử dụng một loại ảnh y tế gắn với thiết bị thương mại có giá thành cao. TS Trần Quốc Long chia sẻ, nhóm nghiên cứu luôn phối hợp chặt chẽ với bệnh viện để bảo đảm tính chính xác của dữ liệu, tuân thủ các quy định pháp lý và chuẩn mực y đức. Dữ liệu được gắn nhãn, lọc, làm sạch và rà soát nhiều lần nhằm tránh sai sót hoặc thiếu thống nhất. Thông tin của người bệnh luôn được bảo mật tuyệt đối.

Trong quá trình nghiên cứu, các chuyên gia phải xử lý nhiều vấn đề liên quan như nhiễu ảnh, tổn thương quá nhỏ, bong bóng ánh sáng hay ánh sáng phản xạ trong nội soi. Các chuyên gia công nghệ và trí tuệ nhân tạo liên tục phải huấn luyện, đánh giá, hiệu chỉnh và tinh chỉnh mô hình.

Câu hỏi đặt ra là, liệu hệ thống này có thay thế bác sĩ trong chẩn đoán, phát hiện sớm ung thư phổi? Các chuyên gia nhận định, hệ thống không thay thế mà hoạt động như một công cụ thông minh, hỗ trợ hiệu quả nhằm tiết kiệm thời gian, giảm áp lực, như một lớp kiểm tra thứ hai để xác nhận kết quả chẩn đoán của bác sĩ, hạn chế nguy cơ bỏ sót các tổn thương đặc hiệu. Khi đưa vào hoạt động, hệ thống được tích hợp với hệ thống hiện có của bệnh viện nhưng không làm thay đổi quy trình lâm sàng của bệnh viện.

Nhóm nghiên cứu đang xây dựng kế hoạch triển khai hệ thống đến các bệnh viện ở địa phương như Bắc Ninh, Thanh Hóa, nhân rộng ra các địa phương khác. Nhóm cũng bắt tay vào giai đoạn 2 của dự án, tích hợp thêm công nghệ tiên tiến như tính toán lượng tử để mở rộng hệ thống. Nhóm nghiên cứu cho rằng, thành công này sẽ là nền tảng để từ đó phát triển thêm nhiều đề tài ứng dụng AI trong y tế và nhiều lĩnh vực khác.