Phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường bằng trí tuệ nhân tạo

Bệnh võng mạc tiểu đường (diabetic retinopathy) là bệnh lý trong đó tổn thương xảy ra ở võng mạc bởi căn bệnh tiểu đường và một nguyên nhân hàng đầu dẫn đến mù lòa. Nó ảnh hưởng đến 80% người bị tiểu đường trong khoảng 20 năm hoặc nhiều hơn. 

Một hình ảnh đáy của một võng mạc khỏe mạnh.

Mỗi năm ở Hoa Kỳ, bệnh võng mạc tiểu đường chiếm 12% trong tất cả các ca mù lòa mới. Nó cũng là nguyên nhân chính dẫn đến mù lòa đối với những người từ 20 đến 64 tuổi. Tác động của nó đang gia tăng trên toàn thế giới, với 191 triệu người sẽ bị ảnh hưởng vào năm 2030.

Không có triệu chứng ở giai đoạn đầu và bệnh có thể đã tiến triển khi một người bệnh bắt đầu mất thị lực. Chẩn đoán và điều trị sớm có thể tạo ra một sự khác biệt lớn đối với tầm nhìn của bệnh nhân.

Hiện nay, chụp mạch máu võng mạc huỳnh quang và chụp cắt lớp quang học đang là phương pháp lâm sàng chính xác nhất để chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường. Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi thiết bị tối tân cũng như chi phí khá cao để chẩn đoán. 

Một hình ảnh đáy của võng mạc, với các khu vực bị hư hỏng được làm nổi bật bởi thuật toán xử lý hình ảnh.

Mới đây, một nhóm các nhà nghiên cứu người Úc gốc Brazil do Đại học RMIT dẫn đầu đã phát triển một thuật toán xử lý hình ảnh có thể tự động phát hiện một trong những dấu hiệu chính của bệnh với tỷ lệ chính xác là 98%.

Để tự động hóa việc phân tích hình ảnh đáy, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và máy học (machine learning). Thuật toán họ phát triển có thể phát hiện chính xác và đáng tin cậy sự hiện diện của chất lỏng từ các mạch máu bị tổn thương, hoặc tiết ra bên trong võng mạc.

Trưởng nhóm điều tra, giáo sư Dinesh Kant Kumar, RMIT, cho biết phương pháp này rất hiệu quả và không tốn kém. Ông cho biết: "Chúng tôi biết rằng chỉ một nửa số người mắc bệnh tiểu đường được kiểm tra mắt thường xuyên và một phần ba chưa bao giờ được kiểm tra do thiếu phương tiện cũng như chi phí. Phương pháp tiếp cận dựa trên AI của chúng tôi mang lại kết quả chính xác như quét lâm sàng nhưng có thể dựa vào hình ảnh võng mạc được tạo ra bằng thiết bị đo thị lực thông thường. Nhờ vậy, việc chẩn đoán nhanh hơn và rẻ hơn."

Các nhà nghiên cứu hy vọng phương pháp của họ cuối cùng có thể được sử dụng rộng rãi nhờ giá thành rẻ và hiệu quả cao.

An Nhiên (theo Medicalxpress)

Nguy cơ trí tuệ nhân tạo đe dọa bảo mật dữ liệu y tế cá nhân

Theo một nghiên cứu đăng tải trên tạp chí JAMA Network Open số ra mới đây, tính bảo mật dữ liệu y tế cá nhân đang đối mặt với nhiều mối đe dọa khi ứng dụng AI ngày càng phổ biến và trở nên thông minh hơn.