AI sàng lọc bệnh cận thị

Theo báo cáo “Vision Atlas” của Cơ quan Phòng chống Mù lòa Quốc tế (IAPB), tình trạng mất thị lực dự kiến tăng tới 55% trong 30 năm tới, ảnh hưởng đến khoảng 600 triệu người.

Cải thiện nhờ phát hiện bệnh sớm

Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Khoa Điện toán và Trí tuệ tăng cường, thuộc Đại học Tiểu bang Arizona (Mỹ) đang phát triển công cụ chẩn đoán mới, sử dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI) để sàng lọc căn bệnh này hiệu quả hơn.

Cận thị xảy ra khi phần mắt giúp chúng ta nhìn thẳng về phía trước với các chi tiết sắc nét bị kéo căng và tổn thương. Theo thời gian, hình dạng của mắt trở nên dài ra - giống quả bóng bầu dục hơn là hình cầu.

Khi tình trạng này xảy ra, thị lực bị ảnh hưởng. Các nhà nghiên cứu tin rằng, sự gia tăng tình trạng sử dụng điện thoại và màn hình là một phần nguyên nhân.

Cận thị nguyên nhân hàng đầu gây mất thị lực nghiêm trọng hoặc mù lòa. Theo IAPB, nếu không có thay đổi, dự kiến, có hơn 55 triệu người bị mất thị lực và khoảng 18 triệu người trên toàn thế giới bị mù do căn bệnh này vào năm 2050.

Vì bệnh thoái hóa điểm vàng do cận thị không thể phục hồi, nên các chuyên gia muốn can thiệp sớm. Việc phát hiện tình trạng này càng sớm càng tốt có thể cải thiện kết quả sức khoẻ - một mục tiêu đặc biệt cấp bách khi liên quan đến trẻ em. Bác sĩ nhãn khoa có thể kê đơn kính áp tròng hoặc thuốc nhỏ mắt đặc biệt giúp làm chậm quá trình tiến triển của bệnh.

Ông Yalin Wang - giáo sư khoa học máy tính và kỹ thuật tại Trường Fulton cho biết, những đổi mới trong công nghệ có thể cung cấp các giải pháp quan trọng. “AI đang mở ra một cuộc cách mạng tận dụng kiến thức toàn cầu để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán, đặc biệt là trong giai đoạn đầu của bệnh. Những tiến bộ này sẽ giúp giảm chi phí y tế và cải thiện chất lượng cuộc sống cho toàn xã hội”, ông Wang nêu.

Để đáp ứng nhu cầu này, Hiệp hội Máy tính hình ảnh y tế và Can thiệp hỗ trợ của máy tính, hay MICCAI, đã đưa ra một thử thách vào năm 2023. Tổ chức chuyên nghiệp này đã yêu cầu các chuyên gia cải thiện những hệ thống sàng lọc hỗ trợ máy tính cho hình ảnh võng mạc.

Hiện nay, bệnh lý thoái hoá điểm vàng được chẩn đoán bằng cách sử dụng các lần quét cắt lớp quang học dùng ánh sáng phản xạ để tạo ra hình ảnh phía sau mắt. Sau đó, các lần quét này thường được bác sĩ nhãn khoa kiểm tra thủ công. Đây là một quá trình tốn thời gian, đòi hỏi kinh nghiệm chuyên môn.

Wang và nhóm của ông tại Phòng thí nghiệm Hệ thống Hình học đã tìm ra giải pháp để cải thiện vấn đề này. Các nhà nghiên cứu là một trong những người chiến thắng trong thử thách của MICCAI. Trong phần đầu tiên của công trình, Wang và nhóm của ông đã giải quyết vấn đề phân loại bệnh lý thoái hoá điểm vàng do cận thị.

Căn bệnh này có năm phân loại mô tả mức độ nghiêm trọng của nó. Xác định đúng mức giúp các bác sĩ nhãn khoa cung cấp các giải pháp hiệu quả và phù hợp hơn cho bệnh nhân.

Phân loại chính xác bệnh lý

Các nhà nghiên cứu đã tạo ra những thuật toán AI mới có tên là NN-MobileNet. Các bộ hướng dẫn mà chương trình máy tính tuân theo để thực hiện công việc của chúng được thiết kế để giúp phần mềm quét hình ảnh võng mạc hiệu quả hơn. Đồng thời, dự đoán phân loại chính xác bệnh lý thoái hoá điểm vàng do cận thị.

Tiếp theo, nhóm nghiên cứu chuyển sự chú ý của họ sang các nỗ lực trong cộng đồng khoa học, nhằm sử dụng một loại AI có tên là mạng nơ-ron sâu. Qua đó, dự đoán giá trị SE trong các lần quét võng mạc.

Giá trị SE là ước tính về lỗi khúc xạ của mắt mà bác sĩ cần khi xác định kính hoặc kính áp tròng. Trong các mạng nơ-ron sâu, nhóm nghiên cứu giao cho máy tính nhiệm vụ phân tích tập dữ liệu khổng lồ và áp dụng thuật toán hỗ trợ AI để đưa ra kết luận hữu ích.

Với phép đo chính xác hơn về giá trị SE, bác sĩ có thể đưa ra các khuyến nghị điều trị chính xác hơn. Vì vậy, ông Wang và nhóm nghiên cứu một lần nữa phát triển các thuật toán mới tập trung vào chất lượng và tính liên quan của dữ liệu. Mô hình phân tích hình ảnh võng mạc mới của họ đã đạt được kết quả đặc biệt trong khi giảm thiểu lượng công suất tính toán cần thiết.

Cuối cùng, giáo sư Wang đã hợp tác với các nhóm chiến thắng khác từ thử thách MICCAI. Các nhà nghiên cứu từ trường đại học trên khắp thế giới đã công bố phát hiện thử thách của họ. Qua đó, thúc đẩy những tiến bộ và khám phá bổ sung trong chẩn đoán sớm cũng như hiệu quả điều trị bệnh thoái hoá điểm vàng do cận thị. Đồng thời, cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe cho mọi người trên toàn cầu.

Giáo sư Wang giải thích, một động lực thúc đẩy công việc của ông là giải quyết sự chênh lệch về sức khỏe. “Những người sống ở vùng nông thôn thường khó tiếp cận các thiết bị chụp ảnh tinh vi và gặp bác sĩ.

Nếu công nghệ hỗ trợ AI trở nên khả dụng, nó sẽ cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống của người dân trên toàn thế giới, bao gồm cả những người sống ở những nước đang phát triển”, chuyên gia cho biết.

Ông Ross Maciejewski - giám đốc Trường Điện toán và Trí tuệ tăng cường cho biết, dự án của giáo sư Wang là một ví dụ quan trọng về công việc mà các giảng viên trong lĩnh vực y tế đang thực hiện. “Với tình trạng cận thị và bệnh lý thoái hoá điểm vàng do cận thị ngày càng gia tăng, cần có các giải pháp để ngăn ngừa mất thị lực.

Đồng thời, giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cung cấp những lựa chọn điều trị tốt nhất cho bệnh nhân của họ. Nghiên cứu sáng tạo của Yalin Wang là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo có nguyên tắc để giải quyết vấn đề y tế cấp bách này”, ông Maciejewski nói.