AI đang 'cướp' tay nghề bác sĩ xạ trị?

Khi AI thay bác sĩ “vẽ” vùng khối u để xạ trị

Tại phòng lập kế hoạch xạ trị của Trung tâm Ung bướu Chợ Rẫy, mỗi ngày các bác sĩ phải đối diện với hàng chục bộ phim chụp CT của bệnh nhân ung thư. Trên đó, họ cặm cụi khoanh từng vùng nhỏ — nơi khối u ẩn mình giữa mê cung mô lành, mạch máu và cơ quan trọng yếu. Công việc tưởng đơn giản này lại là một trong những bước quan trọng nhất, quyết định hiệu quả và an toàn của cả quá trình điều trị.

AI thay bác sĩ "vẽ" vùng khối u của bệnh nhân để xạ trị chính xác - Ảnh: minh họa

Bác sĩ Nguyễn Mai Đăng Khoa - Khoa Hóa xạ trị, Trung tâm Ung bướu Chợ Rẫy, chia sẻ: “Chỉ cần vẽ lệch 2–3 mm, bệnh nhân có thể bị chiếu sai liều bức xạ, gây tổn thương cơ quan lành hoặc bỏ sót tế bào ung thư”.

Vài năm trở lại đây, những thao tác tỉ mỉ này không còn hoàn toàn do con người đảm nhận. Một “trợ lý vô hình” mang tên AI auto-segmentation – trí tuệ nhân tạo tự động phân vùng hình ảnh y tế – đang dần tham gia vào cuộc chơi.

Công nghệ này cho phép máy tính học từ hàng nghìn ca bệnh đã được bác sĩ khoanh vùng thủ công, rồi tự động nhận diện và vẽ ranh giới khối u trên ảnh mới. AI có thể làm thay bước đầu tiên trong quy trình lập kế hoạch xạ trị - vốn tốn nhiều giờ cho mỗi bệnh nhân.

“Nếu trước đây, một bác sĩ phải mất từ 1–3 tiếng để hoàn tất phân vùng một ca ung thư đầu cổ, thì nay, với sự hỗ trợ của AI, thời gian này chỉ còn vài phút. Hiệu quả nhìn thấy rõ ràng nhất là tốc độ. AI có thể ‘vẽ’ xong trước khi bác sĩ kịp uống hết ly cà phê,” bác sĩ Khoa nói.

Điều đáng nói không chỉ là tốc độ, AI còn giúp giảm đáng kể sự khác biệt giữa các bác sĩ trong việc xác định vùng điều trị – một yếu tố từng khiến các kết quả xạ trị khó đồng nhất.

Theo một báo cáo của Hiệp hội Xạ trị và Ung thư châu Âu (ESTRO), sự khác biệt trong phân vùng khối u giữa các chuyên gia có thể lên tới 15–20% về thể tích. Trong khi đó, mô hình AI được huấn luyện tốt có thể duy trì sai lệch trung bình dưới 3% so với “chuẩn vàng”.

Ở Việt Nam, một số bệnh viện lớn như Bệnh viện Chợ Rẫy, Bệnh viện Bạch Mai, Bệnh viện K và Bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM đã bắt đầu thử nghiệm các hệ thống AI trong xạ trị. Tuy nhiên, phần lớn vẫn đang ở giai đoạn đánh giá, hiệu chỉnh, và chưa được đưa vào sử dụng thường quy do thiếu khung hướng dẫn chính thức.

Nhưng AI chưa thể thay thế bác sĩ

Một câu hỏi nhức nhối mà bất kỳ bệnh viện nào cũng phải đối mặt khi triển khai AI: Nếu máy tính khoanh vùng sai, ai là người chịu trách nhiệm?

Theo bác sĩ Khoa, AI không thể thay thế hoàn toàn con người. “Nó chỉ là công cụ hỗ trợ. Bác sĩ vẫn là người xem lại, chỉnh sửa và quyết định cuối cùng. Nếu AI sai mà bác sĩ không phát hiện, hậu quả lâm sàng có thể nghiêm trọng”.

Nhật Bản đã từng ghi nhận một trường hợp AI xác định nhầm vùng phổi là khối u di căn, khiến kế hoạch xạ trị ban đầu bao phủ cả phần mô lành. Rất may lỗi được phát hiện kịp thời. Vì vậy, mọi hệ thống AI cần được đánh giá toàn diện trước khi sử dụng: Không chỉ đo độ chính xác bằng con số, mà phải hiểu rõ quyết định đưa ra tác động thế nào đến kết quả điều trị và an toàn của người bệnh.

Một trong những thước đo phổ biến nhất là hệ số Dice, biểu thị mức độ trùng khớp giữa vùng mà AI khoanh và vùng bác sĩ vẽ. Điểm Dice càng cao (gần 1) thì AI càng chính xác.

Ngoài ra, còn có khoảng cách Hausdorff – đo sai lệch lớn nhất giữa hai biên, và khoảng cách bề mặt trung bình, phản ánh độ mượt và nhất quán của vùng vẽ.

Dù vậy, theo các chuyên gia, chỉ số đẹp chưa chắc đã tương đương chất lượng lâm sàng. Một sai lệch nhỏ 1–2 mm ở vùng não có thể gây hậu quả nặng nề hơn nhiều so với sai lệch 5mm ở mô mềm.

Do đó, nhiều trung tâm xạ trị quốc tế đã kết hợp đánh giá định lượng và định tính – nghĩa là vừa đo bằng chỉ số, vừa để bác sĩ xem và đánh giá trực tiếp tác động của AI lên kế hoạch liều xạ.

Muốn AI thông minh, cần có dữ liệu. Nhưng dữ liệu y tế không phải thứ dễ chia sẻ. “Để huấn luyện AI vẽ đúng, cần hàng nghìn bộ ảnh CT, MRI được bác sĩ khoanh vùng thủ công. Tuy nhiên, ở Việt Nam, mỗi bệnh viện đều có quy định bảo mật riêng, chưa có cơ chế chia sẻ an toàn,” bác sĩ Khoa giải thích.

Thêm vào đó, cấu trúc dữ liệu giữa các máy chụp, phần mềm lập kế hoạch khác nhau khiến việc đồng bộ gần như bất khả thi. Hệ quả là các mô hình AI trong nước chủ yếu dựa vào bộ dữ liệu nhỏ, hoặc thậm chí dùng dữ liệu ngoại nhập – dẫn đến nguy cơ “lệch chuẩn” khi áp dụng cho bệnh nhân Việt Nam.

Cần một “khung đánh giá Việt Nam” cho AI y tế

Dù AI mang lại nhiều hứa hẹn, rào cản lớn nhất hiện nay vẫn là niềm tin của bác sĩ và bệnh nhân. Một nghiên cứu tại Hàn Quốc chỉ ra rằng, hơn 60% bác sĩ vẫn kiểm tra lại toàn bộ kết quả do AI tạo ra, ngay cả khi hệ thống có độ chính xác cao. Điều này làm giảm đáng kể hiệu quả tiết kiệm thời gian mà AI mang lại.

“Con người chỉ tin khi đã hiểu rõ cách AI hoạt động. Nhưng hầu hết các thuật toán đều là ‘hộp đen’ — không ai biết nó ra quyết định dựa trên tiêu chí gì,” bác sĩ Khoa nhận xét.

Chính vì thế, các nhà khoa học quốc tế đang hướng tới AI minh bạch (Explainable AI) – nơi máy tính có thể giải thích được vì sao nó vẽ vùng đó, loại trừ nguy cơ “đoán mò” từ dữ liệu huấn luyện.

Để AI thực sự bước vào phòng xạ trị, điều cần hơn cả sự hứng khởi công nghệ, theo bác sĩ Khoa, là nên xây dựng một bộ tiêu chí quốc gia bao gồm: Hiệu năng kỹ thuật – đo lường bằng các chỉ số Dice, Hausdorff, sai lệch trung bình; tác động lâm sàng – kiểm chứng qua kết quả liều, mức độ can thiệp của bác sĩ, và sai lệch thực tế; bảo mật dữ liệu – đảm bảo AI không lưu trữ hoặc truyền dữ liệu bệnh nhân ra bên ngoài; tính minh bạch và quản lý rủi ro – có quy trình truy vết, nhật ký hoạt động và xác định trách nhiệm rõ ràng; đào tạo và giám sát liên tục – cập nhật thuật toán định kỳ, kiểm tra chéo giữa các trung tâm.

Nếu khung này được triển khai, Việt Nam có thể trở thành một trong những nước đầu tiên tại Đông Nam Á chuẩn hóa ứng dụng AI trong xạ trị, mở đường cho các ứng dụng rộng hơn như chẩn đoán hình ảnh, lập kế hoạch phẫu thuật và quản lý bệnh ung thư toàn diện.

Công nghệ AI trong xạ trị giống như một “cuộc cách mạng lặng lẽ”. Nó không ồn ào như robot phẫu thuật hay các công nghệ di truyền, nhưng lại tác động trực tiếp đến số phận từng bệnh nhân ung thư.

Một vạch ranh giới chính xác hơn, một kế hoạch liều hợp lý hơn – có thể đồng nghĩa với việc bệnh nhân giảm bớt biến chứng, kéo dài sự sống, và tiết kiệm hàng giờ điều trị.

“Chúng ta không nên hỏi AI có thay bác sĩ hay không. Câu hỏi đúng là bác sĩ nào biết dùng AI sẽ chữa bệnh tốt hơn bác sĩ nào không dùng,” bác sĩ Khoa nhấn mạnh.

AI không phải phép màu, nhưng nếu được kiểm soát đúng cách, nó có thể trở thành người đồng nghiệp đáng tin cậy nhất của y học hiện đại.

Hồ Quang