Một lần nội soi, thêm một lớp hỗ trợ nhận diện
AI nội soi tiêu hóa là công nghệ phân tích hình ảnh hoặc video nội soi để hỗ trợ bác sĩ phát hiện, phân loại những bất thường ở thực quản, dạ dày và tá tràng trong quá trình thăm khám. Thuật toán do nhóm nghiên cứu Việt Nam phát triển có thể hỗ trợ nhận diện năm nhóm tổn thương đường tiêu hóa trên: viêm thực quản trào ngược, ung thư thực quản, ung thư dạ dày, viêm dạ dày và loét hành tá tràng. Điểm đáng chú ý không chỉ là số bệnh lý được đưa vào một hệ thống, mà là khả năng cảnh báo nhiều dạng bất thường từ cùng luồng video nội soi. Điều đó có thể giúp bác sĩ chú ý hơn tới vùng nghi ngờ và giảm nguy cơ bỏ sót, nhất là khi tổn thương nhỏ hoặc hình ảnh khó quan sát. AI vì thế nên được xem như một lớp hỗ trợ trong quy trình, không phải kết luận chẩn đoán tự động.
Thuật toán được phát triển trong khuôn khổ đề tài cấp nhà nước về chuyển đổi số trong tiêu hóa, gan mật và được cấp bằng độc quyền sáng chế vào tháng 5 vừa qua. Đây là bước tiến đáng ghi nhận của AI trong y tế, nhưng bằng sáng chế và khả năng phân loại không đồng nghĩa với việc công nghệ đã thay thế quy trình đánh giá lâm sàng.
Từ cảnh báo hình ảnh đến cơ hội phát hiện ung thư sớm
Nội soi độ phân giải cao, phóng đại hình ảnh, nhuộm màu ảo và các chế độ ánh sáng chuyên biệt đã giúp bác sĩ quan sát niêm mạc rõ hơn. Khi gặp vùng đáng ngờ, bác sĩ có thể đánh giá cấu trúc bề mặt, cân nhắc sinh thiết hoặc chọn cách xử trí phù hợp. AI bổ sung vào quy trình bằng cách phân tích hình ảnh liên tục, khoanh vùng bất thường và đưa ra cảnh báo nhanh. Theo GS.TS Đào Văn Long, AI có thể nâng cao độ chính xác, độ nhạy và độ đặc hiệu khi phát hiện tổn thương, rút ngắn thời gian nhận diện và giảm phụ thuộc vào kinh nghiệm riêng của từng bác sĩ nội soi. Lợi ích tiềm năng nằm ở phát hiện ung thư sớm: một số tổn thương được nhận ra ở giai đoạn phù hợp có thể được cắt bỏ qua nội soi, tránh cho người bệnh phải phẫu thuật hoặc hóa trị.
Tuy nhiên, cảnh báo của thuật toán chỉ là căn cứ để bác sĩ xem xét, không xác nhận một tổn thương là ung thư. Chất lượng hình ảnh, điều kiện quan sát và kinh nghiệm chuyên môn vẫn ảnh hưởng đến đánh giá; quyết định chẩn đoán và điều trị cuối cùng thuộc về bác sĩ.
Triển khai bước đầu, nhưng chưa thể xem là giải pháp hoàn chỉnh
Hệ thống đã được ứng dụng tại ba cơ sở y tế: một trung tâm nội soi thuộc bệnh viện đại học ở Hà Nội, Phòng khám đa khoa Hoàng Long và Bệnh viện Đại học Kỹ thuật Y tế Hải Dương. Nhóm nghiên cứu cũng hướng tới phần mềm có thể tương thích với nhiều hệ thống nội soi, thay vì chỉ gắn với thiết bị của một hãng, đồng thời tính đến đặc điểm bệnh lý trong nước. Việc thử nghiệm trong môi trường thực tế là bước cần thiết để xem công nghệ vận hành ra sao bên cạnh những đánh giá trong nghiên cứu. Dù vậy, dữ liệu triển khai ban đầu chưa đủ để khẳng định hiệu quả rộng rãi. Sản phẩm vẫn cần được kiểm chứng, tối ưu thuật toán và đánh giá thêm trước khi mở rộng ứng dụng.
Với người bệnh, AI không làm giảm nhu cầu nội soi theo chỉ định hay thay thế tư vấn chuyên khoa. Công nghệ có giá trị khi được tích hợp phù hợp với thiết bị, hỗ trợ bác sĩ quan sát và giữ nguyên trách nhiệm chuyên môn của họ. Đây là thước đo thực tế hơn những lời hứa rằng thuật toán có thể tự phát hiện mọi ung thư.
Kết luận: công cụ hỗ trợ tốt cần đi cùng giám sát chuyên môn
Khả năng nhận diện năm nhóm tổn thương trong một lần nội soi cho thấy AI nội soi tiêu hóa có thể giúp bác sĩ rà soát hình ảnh có hệ thống hơn và lưu ý những vùng cần đánh giá kỹ. Tiềm năng lớn nhất của công nghệ là góp phần phát hiện sớm, khi một số tổn thương còn có thể xử trí bằng nội soi. Nhưng triển vọng ấy chỉ có ý nghĩa nếu thuật toán được đánh giá nghiêm túc, hoạt động phù hợp với thiết bị và không lấn át phán đoán lâm sàng. AI nên đóng vai trò người hỗ trợ quan sát, còn bác sĩ chịu trách nhiệm giải thích kết quả và quyết định bước tiếp theo. Đó là cách tiếp cận thận trọng để đưa AI trong y tế từ nghiên cứu vào chăm sóc người bệnh.
