Phát hiện sớm là nơi AI tạo giá trị rõ nhất
AI phát hiện ung thư là việc dùng thuật toán phân tích ảnh y tế và dữ liệu sinh học để nhận diện dấu hiệu đáng ngờ, hỗ trợ bác sĩ tìm bệnh sớm hơn và lựa chọn hướng kiểm tra phù hợp. Giá trị lớn nhất của công nghệ này không nằm ở lời hứa thay thế bác sĩ, mà ở khả năng hỗ trợ họ quan sát nhiều dữ liệu hơn, nhất quán hơn. Ung thư tiêu hóa và ung thư gan có thể tiến triển âm thầm trước khi xuất hiện triệu chứng rõ ràng; theo các nghiên cứu tại hai miền được chuyên gia dẫn lại, khoảng 50–80% bệnh nhân được phát hiện khi bệnh đã ở giai đoạn tiến triển. Vì vậy, các công cụ phân tích hình ảnh có thể tạo khác biệt đáng kể nếu giúp phát hiện thêm vùng nghi ngờ ở thời điểm còn cơ hội can thiệp. Trong chẩn đoán ảnh CT scan và ảnh cộng hưởng từ, AI cũng có thể hỗ trợ nhận diện khối u nhỏ để bác sĩ xem xét.
Một lần nội soi, nhận diện nhiều nhóm tổn thương
Điểm đáng chú ý của ứng dụng AI Việt Nam là thuật toán do các nhà khoa học trong nước phát triển có thể hỗ trợ nhận diện và phân loại năm nhóm tổn thương trong cùng một lần nội soi: viêm thực quản trào ngược, ung thư thực quản, ung thư dạ dày, viêm dạ dày và loét hành tá tràng. Thay vì chỉ đánh dấu một bệnh lý, hệ thống có thể cảnh báo nhiều dạng bất thường để bác sĩ kiểm tra kỹ hơn. Điều này quan trọng bởi tổn thương nhỏ có thể bị bỏ sót tùy vào chất lượng hình ảnh, điều kiện quan sát và kinh nghiệm người thực hiện. Cách gọi “nội soi tự động AI” không nên khiến người bệnh nghĩ máy tự chẩn đoán: công nghệ được phát triển để hỗ trợ bác sĩ, không đưa ra quyết định cuối cùng. Nhóm nghiên cứu hướng tới phần mềm tương thích với nhiều hệ thống nội soi, phù hợp bệnh lý tại Việt Nam và giảm chi phí đầu tư.
AI còn hỗ trợ nghiên cứu thuốc và điều trị cá nhân hóa
Phát hiện bệnh chỉ là một phần trong vai trò đang mở rộng của AI. Công nghệ có thể hỗ trợ sàng lọc hợp chất, dự đoán cách phân tử tương tác với mục tiêu điều trị và giúp nhóm nghiên cứu tập trung vào ứng viên triển vọng hơn. AI cũng góp phần phát triển phương pháp điều trị cá nhân hóa, trong đó có vắc-xin ung thư mRNA được thiết kế dựa trên đặc điểm đột biến của khối u. Ở khâu thử nghiệm, công cụ TrialGPT do các nhà nghiên cứu tại Viện Y tế Quốc gia Mỹ phát triển có thể đánh giá mức độ phù hợp của bệnh nhân với từng tiêu chí tuyển chọn. Những ứng dụng này đáng quan tâm vì phát triển thuốc ung thư vốn kéo dài, tốn kém và có tỷ lệ thất bại cao. Tuy nhiên, AI giúp chọn hướng nghiên cứu và ứng viên; nó không thể tự chứng minh thuốc an toàn, hiệu quả ở người bệnh. Mỗi phương pháp vẫn cần được kiểm tra qua các giai đoạn nghiên cứu nghiêm ngặt.
Công cụ hỗ trợ, không phải lời cam kết chẩn đoán
Bằng chứng hiện có khuyến khích sự lạc quan thận trọng. Trong một thử nghiệm sàng lọc ung thư vú tại Thụy Điển với 105.934 phụ nữ, nhóm có AI hỗ trợ phát hiện 80,5% số ca ung thư, so với 73,8% ở nhóm đối chứng, mà không làm tăng tỷ lệ dương tính giả. Dù vậy, phát hiện thêm ca bệnh chưa đồng nghĩa chắc chắn giảm tử vong; cần theo dõi lâu dài để xác định tác động thực tế. Tương tự, thuật toán nội soi trong nước cần thêm thời gian kiểm chứng, tối ưu và đánh giá hiệu quả trước khi ứng dụng rộng rãi. Với người mắc viêm gan B, viêm gan C, xơ gan hoặc bệnh gan mạn tính, chủ động quản lý bệnh và kiểm tra theo hướng dẫn của bác sĩ vẫn rất quan trọng. Kết luận nên rõ ràng: AI có thể giảm nguy cơ bỏ sót và tăng tính nhất quán, nhưng bác sĩ phải giữ quyền quyết định chuyên môn cuối cùng.
