I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Phát Hiện Ung Thư
Trong bối cảnh hiện nay, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào phát hiện sớm ung thư còn nhiều hạn chế. Nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá các phương pháp sử dụng AI trong phân tích dữ liệu và chẩn đoán ung thư. AI đang cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách cải thiện khả năng phát hiện sớm, tối ưu hóa chiến lược điều trị và nâng cao tiên lượng cho bệnh nhân ung thư. Nghiên cứu đánh giá hiệu quả của các mô hình AI khác nhau trong việc phát hiện các bệnh ung thư như da, phổi, vú và tuyến tiền liệt. Các mô hình này bao gồm các mô hình AI hiện có, các mô hình Deep Learning (DL), mạng nơ-ron (NN) và các phương pháp kết hợp. Nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng của AI trong việc cải thiện độ chính xác và tốc độ phát hiện ung thư, từ đó cải thiện kết quả điều trị và chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân. AI mang đến tiềm năng lớn để thay đổi cách tiếp cận chẩn đoán ung thư và điều trị ung thư trong tương lai. Công nghệ này được Alan Turing (Cha đẻ của AI) đề xuất lần đầu tiên vào năm 1950.
1.1. Vai trò của Trí Tuệ Nhân Tạo trong Y Học Hiện Đại
Trong lĩnh vực y tế, AI góp phần vào việc cải thiện và phát triển chẩn đoán bệnh, chăm sóc sức khỏe và các hoạt động điều trị bằng các phương pháp AI, bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo, hệ thống trí tuệ kết hợp, v.v. Để dễ dàng phân loại AI trong lĩnh vực sức khỏe, nó được chia thành hai phần nhỏ: phần ảo bao gồm phần mềm chăm sóc sức khỏe, học máy và thuật toán, v.v. và phần vật lý như robot và công cụ y tế thông minh. Các ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế cực kỳ nổi bật, được chứng minh thông qua nhiều phương pháp và khía cạnh khác nhau như: hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh, các ứng dụng hành chính và quản lý hồ sơ bệnh nhân, chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu y học [6, 7].
1.2. Ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư Xu hướng tiềm năng
Ứng dụng AI trong chẩn đoán ung thư là một trong những mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu và bác sĩ, với hứa hẹn lớn trong việc cải thiện độ chính xác, xác định và phát hiện ung thư sớm, từ đó cải thiện tỷ lệ sống sót cho bệnh nhân. Công nghệ chẩn đoán ung thư sớm của AI được áp dụng trong hầu hết các bệnh ung thư như ung thư vú, ung thư cổ tử cung, u tủy. Bằng cách phát triển các phương pháp phát hiện ung thư dựa trên deep learning và machine learning, các thuật toán AI, cùng với một kho dữ liệu khổng lồ, công nghệ này đã đạt được những kết quả vượt trội về độ chính xác cũng như tối ưu hóa thời gian chẩn đoán bệnh so với các phương pháp truyền thống trước đây.
II. Thách Thức Phân Tích Dữ Liệu Ung Thư Giải Pháp AI
Dữ liệu ung thư truyền thống được tạo ra dựa trên các kỹ thuật hình ảnh phổ biến, xét nghiệm mô học và phân tích dịch cơ thể. AI có thể quản lý và tổng hợp dữ liệu ung thư lớn và riêng biệt, đồng thời hỗ trợ phát triển thuốc và liều lượng. Sử dụng các mô hình học tập tiên tiến, AI có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu được chú thích bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron phức tạp và các thuật toán deep learning để thực hiện các nhiệm vụ cơ bản nhưng lặp đi lặp lại như hình ảnh và giải thích ung thư, cũng như các nhiệm vụ có tác động lớn hơn như dự đoán nguy cơ ung thư. Tuy nhiên, việc đặt AI vào vai trò bổ sung hoặc vai trò chính trong một số nhiệm vụ y tế nhất định đang gây tranh cãi gay gắt, với các bài báo tuyên bố hiệu suất AI ít nhất tương đương với bác sĩ lâm sàng nói chung trong khi những người khác ủng hộ vai trò hỗ trợ bằng cách so sánh hiệu suất của các bác sĩ lâm sàng có và không có sự hỗ trợ của AI.
2.1. Giới hạn của phương pháp truyền thống trong phân tích ung thư
Dữ liệu về ung thư được tạo ra dựa trên các kỹ thuật hình ảnh thông thường (quét X quang, siêu âm, quét máy tính) [11], xét nghiệm và nhuộm mô học [12], phân tích dịch cơ thể (máu, nước tiểu, sinh thiết lỏng) để kiểm tra các tín hiệu khối u [13] hoặc được sử dụng trong tế bào học [14] để phát hiện các đặc điểm cho thấy sự hiện diện của khối u và hồ sơ y tế dựa trên văn bản được chỉ ra trong hồ sơ. Để phát hiện và phân tích các mẫu trong bộ dữ liệu mở rộng hiệu quả hơn, các công cụ và thuật toán máy tính thường được trích dẫn, phổ biến nhất là AI. AI có thể được mong đợi để quản lý và tổng hợp dữ liệu ung thư lớn, riêng biệt [16] và hỗ trợ phát triển và liều lượng thuốc [17].
2.2. Vấn đề bảo mật và độ tin cậy khi sử dụng AI trong y tế
Việc giới thiệu AI vào thực hành lâm sàng cũng làm tăng thêm một lớp trách nhiệm pháp lý trong trường hợp chẩn đoán sai và điều trị sai và có thể gây ra sự thiếu tin tưởng ở một số nhóm bệnh nhân có quan điểm không thuận lợi [14, 15]. Cuối cùng, bảo mật dữ liệu trong các hệ thống AI gây ra mối lo ngại lớn. Mặc dù chưa có rò rỉ dữ liệu lớn nào, nhưng không có gì đảm bảo rằng một sự kiện sẽ không xảy ra trong tương lai [16]. Dữ liệu sai, không có tổ chức hoặc không đầy đủ là không tối ưu cho các mô hình do kết quả sai lệch [20], điều này là không thể chấp nhận được trong bối cảnh lâm sàng.
III. Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗ Trợ Phát Hiện Sớm Ung Thư Hiệu Quả
Các thuật toán và mô hình AI đang thay đổi lĩnh vực hình ảnh y tế bằng cách cho phép phân tích chính xác dữ liệu và hình ảnh y tế. Trong lĩnh vực này, có một số loại thuật toán AI phổ biến được sử dụng bao gồm học máy và mạng nơ-ron deep learning. Các thuật toán học máy có thể giúp xác định và chẩn đoán các tình trạng bệnh khác nhau, bao gồm khối u, tổn thương và bất thường. Chúng cũng có thể được sử dụng để đánh giá sự tiến triển của bệnh, hiệu quả điều trị và tiên lượng của bệnh nhân. Các thuật toán học máy có khả năng phân tích hình ảnh y tế như MRI và CT, xác định các đặc điểm cụ thể và chẩn đoán bệnh.
3.1. Ứng dụng Deep Learning trong Phân Tích Hình Ảnh Y Học
Các thuật toán deep learning có thể hỗ trợ xác định và chẩn đoán một loạt các tình trạng, bao gồm khối u, tổn thương, các bất thường về giải phẫu và các thay đổi bệnh lý. Ngoài ra, chúng có thể hỗ trợ đánh giá sự tiến triển của bệnh, đáp ứng với điều trị và dự đoán kết quả [23]. Các thuật toán deep learning đã được sử dụng trên hình ảnh mô bệnh học để phân loại các loại tế bào và xác định các đặc điểm cụ thể như tế bào ung thư [24]. Nghiên cứu này [24] đã sử dụng thành công CT để dự đoán rằng ung thư phổi không tế bào nhỏ sẽ có biểu hiện PD-L1 cao, cho thấy sự hiện diện của tế bào ung thư.
3.2. Mạng Nơ ron CNN trong Phân Loại và Xác Định Ung Thư
Mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập (CNN), rất quan trọng trong việc phân tích hình ảnh y tế. CNN có thể tự động xác định các tính năng quan trọng trong hình ảnh y tế phức tạp, giúp phát hiện chính xác các bất thường, chẩn đoán khối u và phân đoạn các cơ quan [25, 26]. Một nghiên cứu về các ứng dụng để hiểu hình ảnh y tế của CNN cho thấy rằng mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được chứng minh là có hiệu quả trong các nhiệm vụ khác nhau liên quan đến phân tích hình ảnh y tế, bao gồm phân loại hình ảnh, chia chúng thành các đoạn, xác định các khu vực cụ thể và xác định các đối tượng.
IV. Phân Tích Mô Hình AI Ưu Điểm và Nhược Điểm Cần Lưu Ý
Một ứng dụng tiềm năng là AI trong chẩn đoán và điều trị ung thư. Người ta đã phát hiện ra rằng bằng cách sử dụng các phương pháp AI như CS-SVM, có thể dự đoán vị trí và thời gian tái phát ung thư gan [29]. Điều này chứng minh rằng tiềm năng của AI trong lĩnh vực này là cực kỳ lớn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào cách các kỹ thuật AI được sử dụng để phát hiện ung thư và tiềm năng của kỹ thuật này. Các thuật toán AI này có thể mang lại lợi ích cho những người có nguy cơ mắc ung thư cao hoặc những người có nguy cơ cao không nằm trong tiêu chí sàng lọc hiện có [29]. Chúng giúp dự đoán và dự báo ung thư bằng cách phân tích hồ sơ y tế, nghiên cứu hình ảnh và cung cấp khả năng dự đoán vượt trội.
4.1. Ưu và nhược điểm của mô hình AI hiện có
Các mô hình AI hiện có có thể có khả năng phân tích và xử lý lượng lớn dữ liệu y tế, giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong chẩn đoán và điều trị ung thư. Tuy nhiên, các mô hình này có thể yêu cầu lượng lớn dữ liệu đào tạo và có thể không hoạt động tốt với dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác. Hơn nữa, chúng có thể không đủ linh hoạt để thích ứng với các tình huống lâm sàng khác nhau. Ưu điểm là độ chính xác cao và khả năng xử lý dữ liệu lớn. Nhược điểm là yêu cầu dữ liệu lớn và tính linh hoạt hạn chế.
4.2. Ưu và nhược điểm của mô hình Deep Learning và Mạng nơ ron
Các mô hình deep learning và mạng nơ-ron có khả năng học hỏi từ dữ liệu phức tạp và có thể đạt được hiệu suất cao trong chẩn đoán ung thư dựa trên hình ảnh y tế. Tuy nhiên, chúng có thể yêu cầu tài nguyên tính toán lớn và có thể khó giải thích. Hơn nữa, chúng có thể quá phù hợp với dữ liệu đào tạo và hoạt động kém với dữ liệu mới. Ưu điểm là khả năng học hỏi từ dữ liệu phức tạp và hiệu suất cao. Nhược điểm là yêu cầu tài nguyên tính toán lớn và khó giải thích.
