Mô hình
Alibaba ra mắt mô hình AI DAMO LiON: Phát hiện sớm khối u gan siêu nhỏ chỉ 1cm
(giờ Việt Nam)
Tóm tắt AI
Mô hình AI DAMO LiON của Alibaba giúp bác sĩ phát hiện các khối u gan nhỏ khoảng 1cm qua ảnh CT, tăng độ nhạy chẩn đoán thêm 11,5% và giảm 27% thời gian đọc phim. Nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Nature Medicine.
Bản dịch AI
Cảm ơn bạn đọc HH_KK của IT đã gửi thông tin đóng góp!
Theo tin từ IT ngày 24 tháng 8, Viện nghiên cứu DAMO của Alibaba phối hợp cùng Bệnh viện Shengjing thuộc Đại học Y khoa Trung Quốc và các tổ chức khác đã phát triển thành công mô hình AI chẩn đoán ung thư gan mang tên DAMO LiON, có khả năng nhận diện các tổn thương ung thư gan kích thước nhỏ thông qua hình ảnh CT.
Trong thử nghiệm lâm sàng tiền cứu thực tế kéo dài hai tháng, mô hình AI này đã phát hiện 15 ca khối u ác tính bị bỏ sót trước đó, phần lớn là các tổn thương có kích thước khoảng 1 cm, giúp bệnh nhân được phẫu thuật hoặc điều trị bằng thuốc kịp thời. Nghiên cứu liên quan đã được đăng trên tạp chí học thuật hàng đầu thế giới Nature Medicine.
IT xin đính kèm giới thiệu chi tiết từ phía chính thức như sau:
Gan là vị trí có tỷ lệ mắc khối u ác tính cao, bao gồm cả ung thư gan nguyên phát (thường gọi là "ung thư gan") và "di căn gan" từ các bộ phận khác như ung thư ruột, ung thư tụy, trong đó loại thứ hai thường phổ biến hơn. Dù là loại nào, phát hiện càng sớm thì hiệu quả điều trị càng cao. Tuy nhiên, việc phát hiện sớm không hề dễ dàng. Do tổn thương nhỏ và dễ bị nhiễu bởi xơ gan, gan nhiễm mỡ cùng cấu trúc giải phẫu phức tạp trong gan, ngay cả khi chụp CT tăng cường, bác sĩ vẫn có khả năng bỏ sót. Đặc biệt đối với di căn gan, sự chú ý của bác sĩ thường bị thu hút bởi tổn thương nguyên phát, dẫn đến việc bỏ qua các tổn thương nhỏ ở gan.
Vì lý do này, Viện nghiên cứu DAMO đã phát huy kinh nghiệm tích lũy nhiều năm trong lĩnh vực AI hình ảnh y tế để phát triển mô hình DAMO LiON, đóng vai trò như một "nhân viên an toàn AI" hỗ trợ bác sĩ đọc phim. Mô hình này không chỉ nhận diện chính xác ung thư gan nguyên phát mà còn đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện các ca di căn gan dễ bị bỏ sót. Kết quả thử nghiệm cho thấy, độ chính xác trong việc nhận diện khối u ác tính của mô hình AI cao hơn so với bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Khi bác sĩ sử dụng AI hỗ trợ đọc phim, thời gian làm việc giảm 27%, trong khi độ nhạy với khối u ác tính tăng thêm 11,5%, giúp giảm thiểu hiệu quả tình trạng chẩn đoán sót; với sự hỗ trợ của AI, các bác sĩ trẻ có thể đạt được trình độ tương đương với các bác sĩ dày dạn kinh nghiệm.

Nhóm nghiên cứu sau đó đã triển khai thực tế mô hình AI vào bệnh viện để tham gia đọc phim hàng ngày. Khi kết luận sơ bộ của AI và bác sĩ không thống nhất, hồ sơ bệnh án sẽ được chuyển cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh cấp cao xem xét lại, và nếu cần thiết sẽ đưa ra thảo luận tại hội đồng đa chuyên khoa (MDT). Trong vòng hai tháng, AI đã đọc hơn 10.000 hình ảnh CT tăng cường của bệnh nhân, hỗ trợ bác sĩ phát hiện 15 ca di căn gan bị bỏ sót, từ đó thay đổi phác đồ điều trị cho những bệnh nhân này. Trong đó, một bệnh nhân 65 tuổi từng mắc ung thư bàng quang đi tái khám, các chỉ số chức năng gan và dấu ấn khối u đều bình thường, bác sĩ chẩn đoán ban đầu chỉ phát hiện tổn thương vôi hóa gan, nhưng AI đã đưa ra nhận định chính xác về di căn gan, nhắc nhở bác sĩ sửa đổi báo cáo kiểm tra và đưa ra khuyến nghị hóa trị.
Chuyên gia thuật toán của Viện nghiên cứu DAMO, Yan Ke, cho biết các tổn thương ác tính được AI phát hiện thường có đặc điểm "nhỏ, mờ, lệch": đường kính trung bình khoảng 1 cm, độ tương phản thấp so với mô gan hoặc nằm ở vị trí giải phẫu hiếm gặp. Đằng sau đó, mô hình DAMO LiON sử dụng kiến trúc mạng cải tiến, vừa có thể nắm bắt mối quan hệ giữa tổn thương và toàn bộ gan, vừa bảo toàn hiệu quả kết cấu và ranh giới cục bộ, từ đó cải thiện hiệu suất trên các ca bệnh khó như gan nhiễm mỡ, xơ gan và gan sau phẫu thuật. Ngoài ra, AI còn có thể tích hợp lặp lại các hình ảnh ở các pha khác nhau, nắm bắt hiệu quả sự khác biệt ở cấp độ pixel giữa các pha, giúp phát hiện chính xác các tổn thương nhỏ "thoáng qua" trong quá trình chụp CT tăng cường.

Được biết, kể từ khi thành lập vào năm 2017, Viện nghiên cứu DAMO đã đầu tư vào AI y tế, tiên phong trong ngành đề xuất sử dụng AI để nhận diện các tổn thương nhỏ mà mắt người khó phát hiện trong hình ảnh y tế. Viện đã lần lượt phát triển các mô hình AI như DAMO PANDA (tầm soát ung thư tụy dựa trên CT không thuốc), DAMO GRAPE (tầm soát ung thư dạ dày), DAMO COCA (tầm soát ung thư ruột), v.v. Các kết quả liên quan đã ba lần xuất hiện trên Nature Medicine, được đưa vào kênh đổi mới của Cục Quản lý Sản phẩm Y tế Quốc gia Trung Quốc và được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) công nhận là "thiết bị y tế đột phá". Lần này, Viện nghiên cứu DAMO tiếp tục mở rộng năng lực AI y tế từ tầm soát sang lĩnh vực chẩn đoán, giúp nhiều bệnh nhân hơn được điều trị kịp thời và chính xác.
Bài viết được AI dịch và tổng hợp tự động từ IT Home. Liên kết bài gốc ở phía trên. Dữ liệu đồng bộ qua API công khai được ghi nguồn tại AI HOT (canonical) ↗. AIHOT.vn luôn dẫn nguồn đầy đủ — nếu bạn thấy điểm cần chỉnh sửa, hãy gửi ý kiến tại trang phản hồi.