Khi khoa học tìm cách cải thiện khả năng phát hiện ung thư vú, AI đang chứng minh rằng nó có thể phát hiện ung thư vú tốt hơn con người.
Những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mang lại những đột phá trong cách chúng ta phát hiện ung thư vú và đánh giá nguy cơ ung thư vú.
Một nghiên cứu gần đây của Thụy Điển cho thấy AI có thể phát hiện ung thư vú gấp 20% so với các bác sĩ X-quang có kinh nghiệm, ngoài ra còn cắt giảm hơn 40% khối lượng công việc đọc ảnh chụp X-quang tuyến vú.
Nghiên cứu cho thấy AI có thể là một công cụ hữu ích để phát hiện ung thư vú cũng như giúp các bác sĩ và bác sĩ X-quang thực hiện công việc của họ hiệu quả hơn.
Nghiên cứu - một thử nghiệm ngẫu nhiên, có kiểm soát, dựa trên dân số được công bố trên tạp chí The Lancet Oncology - đã xem xét 80.033 ảnh chụp quang tuyến vú của phụ nữ ở Thụy Điển.
Những người tham gia, từ 40 đến 80 tuổi, được chia thành hai nhóm. Từ tháng 4 năm 2021 đến tháng 7 năm 2022, ảnh chụp X-quang tuyến vú của một nhóm phụ nữ được AI đọc trước khi được bác sĩ X-quang phân tích, và nhóm thứ hai được hai bác sĩ X-quang đọc ảnh chụp X-quang vú mà không sử dụng AI.
Nhóm phụ nữ được cả AI và bác sĩ X-quang đọc ảnh chụp X-quang tuyến vú có tỷ lệ phát hiện cao gấp 20% so với nhóm chỉ được hai bác sĩ X-quang đọc ảnh.
Kristina Lang, nhà nghiên cứu chính của nghiên cứu, đã viết trong một bài báo về nghiên cứu trên trang web của Đại học Lund: “Trong thử nghiệm của mình, chúng tôi đã sử dụng AI để xác định các cuộc kiểm tra sàng lọc có nguy cơ cao mắc bệnh ung thư vú, các cuộc kiểm tra này đã được các bác sĩ X-quang đọc hai lần. Các xét nghiệm còn lại được phân loại là có nguy cơ thấp và chỉ được một bác sĩ X-quang đọc. Trong quá trình đọc màn hình, các bác sĩ X-quang đã sử dụng AI làm công cụ hỗ trợ phát hiện, trong đó nó làm nổi bật những phát hiện đáng ngờ trên hình ảnh”. Bà Lang là phó giáo sư về chẩn đoán X-quang tại trường đại học, đồng thời là chuyên gia tư vấn tại Bệnh viện Đại học Skane.
Nghiên cứu cho thấy trong nhóm AI, 75% bệnh ung thư được phát hiện là xâm lấn và 25% là tại chỗ. Trong số những người được hai bác sĩ chụp quang tuyến vú phân tích (được coi là nhóm đối chứng), 81% trường hợp ung thư được phát hiện là xâm lấn và 19% là tại chỗ.
Ưng thư mô ngoài
Ung thư biểu mô tại chỗ xảy ra khi các tế bào có thể trông có vẻ ung thư dưới kính hiển vi nhưng chỉ khu trú và chưa lan ra ngoài nguồn của chúng. Đây được coi là giai đoạn 0 hoặc ung thư không xâm lấn. Các tế bào tại chỗ không ác tính hoặc ung thư, nhưng đôi khi chúng có thể trở thành ung thư và lây lan từ vị trí ban đầu.
Ung thư biểu mô tại chỗ có thể xảy ra ở bất kỳ vị trí nào trên cơ thể, nhưng có hai loại liên quan đến vú: ung thư biểu mô ống tại chỗ (DCIS) và ung thư biểu mô tiểu thùy tại chỗ (LCIS).
Ung thư biểu mô ống dẫn sữa tại chỗ xảy ra khi các tế bào phát triển trong ống dẫn sữa của vú và ung thư biểu mô tiểu thùy tại chỗ có nghĩa là chúng đang phát triển trong các tiểu thùy của các tuyến sản xuất sữa ở vú.
DCIS chỉ chuyển thành ung thư trong khoảng 20% trường hợp và khoảng 60.000 người được chẩn đoán mắc DCIS mỗi năm ở Hoa Kỳ.
Điều quan trọng là phụ nữ phải hiểu ý nghĩa của ung thư biểu mô tại chỗ - và đặc biệt là DCIS và LCIS, liên quan đến vú - để quyết định xem họ có muốn điều trị hay không. Nhiều bác sĩ có thể không giải thích đầy đủ về DCIS và LCIS, điều này có thể khiến phụ nữ phải điều trị không cần thiết.
Việc phát hiện các loại ung thư này thông qua chụp nhũ ảnh cho phép các bác sĩ và bác sĩ chuyên khoa ung thư chú ý đến chúng để đảm bảo rằng các tế bào không lây lan từ nguồn gốc và phát triển thành ung thư vú trong tương lai.
Đã giúp giảm khối lượng công việc
Nghiên cứu cũng kết luận rằng khối lượng công việc đọc chụp quang tuyến vú đã giảm 44% khi sử dụng AI.
Để so sánh điều đó, nhóm được AI hỗ trợ đã thực hiện 46.345 ảnh chụp X-quang tuyến vú và theo bà Lang, các bác sĩ X-quang đọc trung bình 50 kết quả khám sàng lọc mỗi giờ. Các nhà nghiên cứu ước tính rằng AI đã giảm thời gian mà các bác sĩ X-quang cần để đọc số lượng sàng lọc đó khoảng 5 tháng.
Ở Thụy Điển, mỗi lần khám sàng lọc vú đều được hai bác sĩ X-quang vú đọc - gọi là đọc kép - để đảm bảo độ chính xác. Tuy nhiên, vấn đề đáng lo ngại là ở Thụy Điển và các nơi khác đang thiếu bác sĩ X-quang vú. Có lẽ trong tương lai, việc bổ sung AI có thể giúp giảm bớt một số giờ làm việc liên quan đến việc đọc kết quả khám sàng lọc vú.
AI không có tác dụng đối với kết quả dương tính giả
“Chúng tôi nhận thấy rằng việc sử dụng AI giúp phát hiện nhiều bệnh ung thư hơn 20% (41) so với sàng lọc tiêu chuẩn mà không ảnh hưởng đến kết quả dương tính giả”, bà Lang viết.
Kết quả dương tính giả là mối lo ngại với các chương trình sàng lọc chụp nhũ ảnh. Khả năng có kết quả dương tính giả sau một lần chụp quang tuyến vú được cho là khoảng 7-12%, phổ biến hơn ở phụ nữ trẻ và phụ nữ có bộ ngực dày (khoảng 40% phụ nữ). Tuy nhiên, khả năng nhận được kết quả dương tính giả tăng lên theo thời gian, với nguy cơ sau 10 năm chụp quang tuyến vú hàng năm sẽ tăng lên 50-60%.
Các bác sĩ và nhà khoa học đang khẩn trương tìm kiếm những cách hiệu quả hơn để phát hiện ung thư vú và dự đoán nguy cơ ung thư vú, vì tỷ lệ mắc bệnh đang tăng với tốc độ 0,5% mỗi năm.
Ung thư vú hiện chiếm khoảng 30% tổng số ca ung thư mới được chẩn đoán ở Hoa Kỳ hàng năm và hiện là loại ung thư phổ biến nhất trên thế giới, chiếm 12,5% tổng số ca ung thư mới trên toàn thế giới hàng năm.
Các nghiên cứu khác sử dụng AI để phát hiện ung thư vú
Các nghiên cứu khác cũng khám phá những cách mà AI có thể giúp xác định bệnh ung thư vú.
Một nghiên cứu cho thấy AI dự đoán nguy cơ ung thư vú tốt hơn so với các mô hình rủi ro lâm sàng tiêu chuẩn. Nghiên cứu sử dụng ảnh chụp quang tuyến vú được đánh giá bằng 5 thuật toán AI và tất cả đều có thể dự đoán nguy cơ ung thư vú trong 5 năm tốt hơn so với các mô hình tiêu chuẩn được sử dụng để xác định rủi ro.
Các thuật toán đã xác định cả các bệnh ung thư bị bỏ sót và các đặc điểm trong mô vú giúp dự đoán các bệnh ung thư trong tương lai. Nghiên cứu cũng cho thấy sự kết hợp giữa thuật toán AI và mô hình rủi ro đã cải thiện hơn nữa khả năng dự đoán ung thư vú.
Một bài báo trên Tạp chí Bệnh viện Becker cho biết các bác sĩ Hungary đang sử dụng AI có khả năng phát hiện ung thư vú bốn năm trước khi nó phát triển. Công nghệ này được gọi là phát hiện có sự hỗ trợ của máy tính và với nó, AI có thể xác định các khu vực trên ảnh chụp X-quang tuyến vú mà các bác sĩ X-quang và bác sĩ nên kiểm tra chặt chẽ hơn.
Phòng thí nghiệm khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo của MIT cũng đã phát triển một mô hình dự đoán AI có thể thấy trước sự phát triển của bệnh ung thư vú trước 5 năm bằng cách sử dụng ảnh chụp quang tuyến vú của bệnh nhân. Thuật toán được đào tạo bằng cách sử dụng hơn 200.000 bài kiểm tra và chính xác hơn đáng kể so với các phương pháp trước đây trong việc dự đoán nguy cơ ung thư và xác định các nhóm có nguy cơ cao. Một kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Science Translational Medicine.
Viện Ung thư Quốc gia Hoa Kỳ ước tính rằng khoảng 20% bệnh ung thư vú bị bỏ sót khi sử dụng phương pháp chụp nhũ ảnh. Có lẽ việc bổ sung các thuật toán AI có thể tăng cường khả năng phát hiện ung thư vú và tăng cơ hội sống sót cho phụ nữ.
Vậy tương lai của việc sử dụng AI để sàng lọc ung thư vú là gì? Trong một tuyên bố trên trang web của Đại học Lund về nghiên cứu của Thụy Điển, bà Lang lưu ý rằng sàng lọc là một quá trình phức tạp và nêu rõ:
"Sự cân bằng giữa lợi ích và tác hại phải luôn được tính đến. Chỉ vì phương pháp sàng lọc phát hiện nhiều bệnh ung thư hơn không nhất thiết có nghĩa đó là phương pháp tốt hơn. Điều quan trọng là tìm ra phương pháp có thể xác định các bệnh ung thư có ý nghĩa lâm sàng ở giai đoạn đầu.
Tuy nhiên, điều này phải được cân bằng với tác hại của dương tính giả và việc chẩn đoán quá mức các bệnh ung thư giai đoạn chậm. Kết quả từ phân tích đầu tiên của chúng tôi cho thấy sàng lọc được AI hỗ trợ là an toàn vì tỷ lệ phát hiện ung thư không giảm mặc dù khối lượng công việc đọc màn hình đã giảm đáng kể".
Theo bà Lang, một phân tích theo kế hoạch về các bệnh ung thư theo giai đoạn – những bệnh ung thư xuất hiện đột ngột giữa các lần khám định kỳ và thường ở mức độ ác tính – sẽ cho thấy liệu sàng lọc được AI hỗ trợ có dẫn đến một chương trình sàng lọc chính xác và hiệu quả hơn hay không.
Theo Emma Suttie - The Epoch Times
Chấn Hưng biên dịch
Emma là một bác sĩ châm cứu. Trong 10 năm qua, cô đã viết nhiều bài có chủ đề sức khỏe cho nhiều ấn phẩm. Hiện cô là phóng viên sức khỏe của The Epoch Times, chuyên về y học phương Đông, dinh dưỡng, chấn thương và lối sống.
