Trong nghiên cứu đầu tiên trên thế giới về lĩnh vực này, một nhóm nhà khoa học tại Trung tâm Nghiên cứu sức khỏe điện tử Australia (AEHRC) thuộc Tổ chức nghiên cứu Công nghiệp và Khoa học Khối thịnh vượng chung (CSIRO) đã so sánh độ chính xác của các mô hình AI khác nhau trong phân tích các hình ảnh chụp X-quang ngực.
Họ nhận thấy rằng, thông qua sự kết hợp tối ưu giữa bộ mã hóa và bộ giải mã, việc chẩn đoán tự động bằng công nghệ AI về tình trạng tim và phổi từ hình ảnh X-quang có thể tăng độ chính xác tới 26,9%.
Công nghệ AI về hình ảnh X-quang hiện sử dụng bộ mã hóa để phân tích hình ảnh và bộ giải mã để báo cáo hình ảnh. CSIRO khẳng định nghiên cứu của AEHRC là nghiên cứu đầu tiên trên thế giới về kết hợp bộ mã hóa và giải mã, qua đó giúp chẩn đoán chính xác tình trạng bệnh nhân.
Trong một thông cáo báo chí ra ngày 20/11, ông Aaron Nicolson - tác giả chính của nghiên cứu - nhấn mạnh: "AI có tiềm năng cải thiện các dịch vụ y tế và đặc biệt là có thể hỗ trợ tốt hơn cho các chuyên gia y tế do có thể giúp giảm gánh nặng và khối lượng công việc trong các hoạt động không tự động hóa. Tự báo cáo hình ảnh chụp X-quang có thể giúp giảm tải đáng kể công việc của các bác sĩ lâm sàng và tạo điều kiện cho họ chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn. Nghiên cứu cũng cho thấy tiềm năng hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng tốt hơn trong tương lai".
Ngoài việc thử nghiệm các bộ mã hóa và giải mã khác nhau, nhóm các nhà khoa học từ AEHRC còn sử dụng một phương pháp được gọi là "khởi động ấm". Theo phương pháp này, những kiến thức mà mô hình AI học được khi thực hiện một nhiệm vụ cụ thể nào đó sẽ được áp dụng để cải thiện hiệu năng khi mô hình AI này thực hiện nhiệm vụ thứ hai.
Các nhà khoa học cũng phát hiện ra rằng, mô hình AI có thể xác định chính xác một số hiện tượng bất thường ở phổi, chẳng hạn như tràn dịch màng phổi hay tổn thương phổi.
Trước đó, năm 2019, các nhà khoa học của Google đã phát triển mô hình deep-learning và áp dụng với 2.763 bộ ảnh chụp CT chưa xác định được bệnh, do Tổ chức Northwestern Medicine cung cấp, để kiểm tra độ chính xác của hệ thống mới của mình. Họ đã phát hiện hệ thống nhờ AI hỗ trợ này có thể phát hiện một số u phổi siêu nhỏ với mô hình AUC. Mô hình hiệu quả hơn 6 lần so với máy X-quang - trong trường hợp các hình ảnh chụp trước đó không thể xác định bệnh và hiệu quả tương đương với các máy X-quang khi đã có hình ảnh xác định được bệnh.
* Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam trên TV Online và VTVGo!