Trí tuệ nhân tạo lấn sân bác sĩ lành nghề trong chẩn đoán viêm phổi và suy thận cấp

Sự suy giảm mạnh về tình trạng sức khỏe bệnh nhân có thể xảy ra đột ngột và dẫn đến rối loạn chức năng thận, suy chức năng thận và tử vong. Mục đích của DeepMind là cải thiện các thuật toán để chẩn đoán các cơn suy thận cấp để bác sĩ và y tá có thể cứu giúp bệnh nhân càng nhanh càng tốt. Để làm được điều này, bộ phận DeepMind Health sẽ có quyền truy cập 700.000 bệnh án ẩn danh. Với sự giúp đỡ của các bệnh án, các chuyên gia của công ty sẽ dạy thuật toán máy dự đoán cơn suy thận cấp sắp đến và nói chung, bất kỳ sự suy giảm của tình trạng bệnh nhân.

Phương pháp máy tính hiện đại rất tốn công sức và tiền bạc cũng như đòi hỏi hàng triệu hình ảnh để huấn luyện cho trí tuệ nhân tạo. Còn các chuyên gia đã dựa trên mạng thần kinh tích chập (convolutional neural network), khi kiến thức thu được bằng cách giải quyết thành công một vấn đề được áp dụng để giải quyết vấn đề khác tương tự. Như vậy, trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa việc nhận biết các cấu trúc giải phẫu nhất định của mắt, chẳng hạn như đồng tử, giác mạc và dây thần kinh thị giác, có thể nhanh chóng xác định và đánh giá những cấu trúc đó trong hình ảnh toàn thể đôi mắt. Điều này cho phép mạng thần kinh học nhanh hơn ngay cả khi có một lượng nhỏ dữ liệu hơn.

Theo EurekAlert, sau khi qua khóa đào tạo ngắn, máy bắt đầu rút ra kết luận với độ chính xác 95% về việc liệu bệnh nhân có cần phải tiếp tục điều trị với một bác sĩ nhãn khoa giàu kinh nghiệm hay không và máy chỉ đưa ra kết luận đó trong vòng vỏn vẹn có 30 giây. Với trường hợp viêm phổi trẻ em, trí tuệ nhân tạo cũng kết luận được tuy kém hơn một chút - độ chính xác của chẩn đoán máy là hơn 90%.

Với các bệnh về mắt, DeepMind cũng phát triển được trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán dựa trên phân tích hình ảnh. Kết quả là trí tuệ nhân tạo đã học được để nhận ra những dấu hiệu tăng nhãn áp, bệnh thoái hóa võng mạc do tiểu đường và thoái hóa điểm vàng do tuổi tác thậm chí còn nhanh hơn cả bác sĩ lành nghề.

Vũ Trung Hương