Chẩn bệnh trong chớp mắt bằng AI.

Airdoc, một startup trẻ ở Trung Quốc hiện đang xây dựng một hệ thống sử dụng AI để phân tích những hình ảnh chụp võng mạc ở mặt sau của mỗi nhãn cầu. Từ dữ liệu này, hệ thống có thể tìm ra dấu hiệu của hàng chục bệnh mãn tính và các chứng bệnh như tiểu đường, tăng huyết áp, xơ cứng động mạch, bệnh thần kinh thị giác, thoái hóa điểm vàng liên quan đến tuổi tác và nhiều hơn nữa.

 Không đau, chi phí thấp, tự động, hệ thống này có tỉ lệ chẩn đoán chính xác cao so với cách chẩn đoán hình ảnh truyền thống thực hiện bởi bác sĩ. Chính vì vậy, nó có khả năng mang y tế dự phòng đến gần hơn với hàng triệu người trên thế giới, không chỉ ở Trung Quốc.

Ray Zhang, nhà sáng lập Airdoc

 “Chúng tôi sử dụng thuật đoán trên đám mây để cứu sinh mạng của những người không biết họ đang có vấn đề nghiêm trọng về sức khỏe,” – Ray Zhang, nhà sáng lập Airdoc chia sẻ.

Những hình ảnh võng mạc không chỉ giúp các bác sĩ có thể chẩn đoán các bệnh về thị giác, mà những hình ảnh này còn có thể nói lên nhiều điều khác của cơ thể. Ray cùng những chuyên gia kỹ thuật và công nghệ đã cùng nhau tạo nên một thuật toán từ dữ liệu từ các điểm ảnh của hàng nghìn hình ảnh võng mạc. Tận dụng khả năng máy học (machine learning) của Microsoft Azure, họ đã dạy hệ thống tìm những dấu hiệu nhỏ nhất của bệnh qua các hình ảnh đốm, sự đổi màu, mạch máu bị biến dạng và các bất thường khác.

 “Microsoft có một cơ sở hạ tầng đám mây tân tiến để xây dựng hệ thống chúng tôi  đang phát triển,” Zhang cho biết. “ Chúng tôi làm việc cùng đội máy học của Microsoft, xây dựng hệ thống đào tạo hình mẫu học sâu (deep learning) trên Azure. Các bệnh án cũng được lưu trữ khác an toàn và bảo mật trên Azure, và đây là điều kiện tiên quyết và mấu chốt đối với chúng tôi cũng như khách hàng mà chúng tôi phục vụ.”

YouTube Video

Thiết bị dùng để chụp hình võng mạc tương tự như một chiếc máy kiểm tra thị giác thông thường. Hình ảnh võng mạc sau khi chụp sẽ được gửi đến đám mây, và mất khoảng 20-30 mili giây (tương đương với 1 chớp mắt) để phân tích hình ảnh.

Chỉ trong một khoảng thời gian ngắn, bảng kết quả phân tích sẽ được gửi đến điện thoại của bệnh nhân và thông báo nếu bệnh nhân đang gặp phải những bệnh nghiêm trọng. Hiện tại, hệ thống đã có thể phát hiện được 30 bệnh lớn nhỏ khác nhau. Với các thuật toán mới luôn được liên tục phát triển, con số này sẽ sớm trở thành 50, và trong tương lai, có thể lên đến hơn 200.

Zhang tin rằng hệ thống này là một bước đột phá với khả năng hỗ trợ chẩn bệnh trên diện rộng, đặc biệt với những nơi thiếu hụt nguồn lực y tế. Cho đến nay, hệ thống đã chẩn bệnh cho 1.12 triệu người, đại đa số ở Trung Quốc, một số khác ở Mỹ, Ấn Độ, Anh, và một phần Châu Phi.

Với tổng dân số khoảng 1.3 tỷ người, tuy nhiên Trung Quốc lại chỉ có khoảng 1,100 bác sĩ nhãn khoa có trình độ phân tích hình ảnh võng mạc. Chính vì vậy, tại đất nước này, các dịch vụ chẩn đoán bệnh là rất khan hiếm, không chỉ riêng nhãn khoa, mà còn đối với cả bệnh tiểu đường.

Theo thống kê, có khoảng 114 triệu người Trung Quốc mắc bệnh tiểu đường – nhưng chỉ 30% trong số đó biết họ mắc chứng bệnh này. 70% còn lại không biết, và nếu không được chữa trị kịp thời, tiểu đường sẽ có thể dẫn đến mù lòa, đột quỵ hoặc phát triển thành các bệnh nguy hiểm đến tính mạng khác.

“Bệnh võng mạc tiểu đường (Diabetic retinopathy) là một trong những căn bệnh phổ biến và là thể nghiêm trọng của bệnh tiểu đường. Một khi bệnh nhân có thể nhận thấy các dấu hiệu bệnh, họ đã bước vào mức độ nghiêm trọng và có khả năng mất thị giác nếu không được chữa trị đúng lúc.” – Bác sĩ Rui Li Wei, bệnh viện Changzheng của Thượng Hải cho biết. Đây là một trong những căn bệnh hiện đang  sử dụng công nghệ Airdoc để chẩn đoán một các nhanh chóng và chính xác.

 Airdoc giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực y tế. Các bác sĩ có nhiều thời gian hơn dành cho các trường hợp bệnh nghiêm trọng hơn.

 Một chuỗi trung tâm kính mắt tại Trung Quốc vừa lắp đặt hệ thống này cho 200 cửa hàng trên toàn quốc của mình. Các khách hàng đến đo thị lực hoặc mua kính có thể sử dụng dịch vụ chụp ảnh võng mạc này.

Tags: , , , , , ,