Trí tuệ nhân tạo thay đổi cách chẩn đoán bệnh hiện nay
(Theo Bepartofresearch)
2024-07-24T09:46:22+07:00
2024-07-24T09:46:22+07:00
https://songkhoe360.vn/canh-bao-59/tri-tue-nhan-tao-thay-doi-cach-chan-doan-benh-hien-nay-4106.html
https://songkhoe360.vn/uploads/news/2024_07/tri-tue-nhan-tao-thay-doi-cach-chan-doan-benh-hien-nay-1.jpg
Sống khỏe 360 - Kênh thông tin tư vấn sức khỏe cộng đồng
https://songkhoe360.vn/uploads/final.png
21/07/2024 14:11 | Cảnh báo
![](/themes/default/images/logo_sk.png)
Ứng dụng AI trong y học đã mở ra một hướng đi mới, giúp các bác sĩ phát hiện sớm và điều trị bệnh một cách hiệu quả hơn.
Dự đoán thành công của thuốc đối với người bệnh ung thư
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Viện nghiên cứu ung thư ở London đã tiến hành một thử nghiệm quan trọng để dự đoán khả năng hiệu quả của các phương pháp điều trị ung thư đối với bệnh nhân chỉ trong vòng 24-48 giờ.
Thử nghiệm này đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu quy mô lớn từ các mẫu sinh thiết, từ đó giúp dự đoán phản ứng của bệnh nhân với thuốc chính xác hơn so với các phương pháp hiện tại.
Theo thông tin từ Viện Nghiên cứu Y tế và sức khỏe quốc gia Anh (NIHR), dự án đã nhận được sự tài trợ từ tổ chức này. Các nhà nghiên cứu đã tiến hành phân tích cấu tạo di truyền của khối u ung thư để xác định các đột biến di truyền có thể thúc đẩy sự phát triển của bệnh, từ đó có thể cân nhắc các phương pháp điều trị phù hợp. Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào thông tin di truyền không đủ để lựa chọn các kết hợp thuốc hiệu quả.
Nghiên cứu mới đã mở rộng phạm vi bằng cách kiểm tra các thay đổi phân tử trong khối u ung thư và cách chúng tương tác với nhau. Kết quả của nghiên cứu này đã giúp xác định các phương án điều trị phản ứng với từng loại khối u ung thư một cách chính xác và hiệu quả hơn.
Theo giải thích của các nhà nghiên cứu, công nghệ AI được áp dụng theo hai giai đoạn chính. Đầu tiên, AI dự đoán phản ứng của tế bào ung thư đối với từng loại thuốc điều trị, đặc biệt chú ý đến các dấu hiệu di truyền. Sau đó, công nghệ này tiến hành dự đoán phản ứng của tế bào ung thư với sự kết hợp của hai loại thuốc.
Quan trọng hơn, công nghệ này có khả năng xử lý thông tin nhanh chóng, chỉ trong vòng hai ngày, từ đó giúp các bác sĩ đưa ra quyết định về phương pháp điều trị có khả năng mang lại lợi ích cao nhất cho từng bệnh nhân.
Dự đoán sự tiến triển của nguyên nhân chính gây mù lòa
Nguyên nhân chính gây mù lòa do thoái hóa điểm vàng do tuổi tác là một vấn đề nghiêm trọng đối với người già, đặc biệt là ở độ tuổi trên 50. Sự tiến triển của bệnh này có thể dẫn đến mất thị lực và ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống hàng ngày của người bệnh.
Tuy nhiên, việc phân tích hình ảnh quét để chẩn đoán bệnh rất tốn thời gian và có thể dẫn đến sự chậm trễ trong việc điều trị, gây ra những khó khăn cho bác sĩ và người bệnh trong quá trình chăm sóc sức khỏe.
Một nghiên cứu mới đã đưa ra hy vọng mới trong việc dự đoán sự phát triển của thoái hóa điểm vàng do tuổi tác. Theo nghiên cứu này, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để dự đoán sự phát triển của bệnh chính xác hơn so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống.
Nghiên cứu được thực hiện bởi Bệnh viện Mắt Moorfields ở London và các đối tác. Kết quả cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo có khả năng dự đoán sự phát triển của thoái hóa điểm vàng do tuổi tác (AMD thể ướt) chính xác hơn các bác sĩ lâm sàng.
Theo nghiên cứu, khi người bệnh đến khám bệnh với triệu chứng của AMD thể ướt ở một mắt, họ thường được chụp cả hai mắt để kiểm tra tình trạng của cả hai mắt. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo để dự đoán liệu bệnh có phát triển ở mắt thứ hai hay không trong vòng 6 tháng.
Mô hình này dựa trên việc phân tích các bản quét và thông tin khác của bệnh nhân để đưa ra dự đoán. Kết quả cho thấy rằng các dự đoán do mô hình trí tuệ nhân tạo đưa ra chỉ dựa trên các bản quét đã chụp có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống.
Cải thiện việc chăm sóc sức khỏe
Tiến sĩ Jenna Tugwell-Allsup, một nhà nghiên cứu X-quang tại Hội đồng Y tế Đại học Betsi Cadwaladr ở Bắc Wales, đang dẫn đầu trong việc nghiên cứu và áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Trong nghiên cứu hiện tại, tiến sĩ Jenna tập trung vào việc phát triển công cụ AI có khả năng xác định các bất thường trên ảnh chụp Cộng hưởng từ (MRI) đầu, qua đó giúp cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân.
Công cụ AI đang được phát triển và thử nghiệm trên ảnh chụp MRI đầu của bệnh nhân cũng như ảnh chụp MRI của những người tình nguyện khỏe mạnh để dạy nó cách xác định các bất thường nhanh hơn, giúp bác sĩ lâm sàng có thể ưu tiên đánh giá và đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn.
Ngoài ra, tiến sĩ Jenna cũng đang tiến hành một nghiên cứu nhằm xác định xem thuật toán AI có thể rút ngắn thời gian chẩn đoán ung thư phổi hay không bằng cách đánh giá lại ảnh chụp X-quang ngực của những bệnh nhân ung thư phổi. Qua việc áp dụng công nghệ AI, hy vọng rằng quá trình chẩn đoán và điều trị ung thư phổi sẽ được cải thiện đáng kể.
Để hỗ trợ cho việc nghiên cứu và áp dụng công nghệ AI trong lĩnh vực X-quang, tiến sĩ Jenna đã thành lập nhóm nghiên cứu AI và hợp tác chặt chẽ với các nhóm tương tự khác. Mục tiêu của bà là hợp lý hóa quy trình làm việc với AI và đẩy lùi các rào cản về những gì chúng ta nghĩ mình biết, từ đó giúp cải thiện dịch vụ chăm sóc y tế cho người dân.
Theo tiến sĩ Jenna, việc áp dụng công nghệ AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe mang lại nhiều lợi ích. Với khả năng phân tích các tập dữ liệu và quét chỉ trong vài giây, công nghệ AI có thể hỗ trợ chẩn đoán và dự đoán phương pháp điều trị tốt nhất cho bệnh nhân.
Hiện nay, tổ chức NIHR (National Institute for Health Research) đã tài trợ cho các dự án nghiên cứu để xem liệu các thuật toán có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu bệnh học trong việc đọc hình ảnh sinh thiết ung thư tuyến tiền liệt, giúp xác định chính xác bệnh động mạch vành, cũng như hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm tai giữa phổ biến ở trẻ em.
Đặc biệt, NIHR cũng cam kết nỗ lực giúp bệnh nhân và bác sĩ lâm sàng tích cực tham gia vào quá trình phát triển các công cụ mới này để chúng có thể được triển khai rộng rãi, nhằm giảm thiểu khả năng sai lệch trong các thuật toán này.
Qua việc áp dụng công nghệ AI, hy vọng rằng quá trình chẩn đoán và điều trị bệnh tật sẽ được cải thiện, từ đó mang lại lợi ích to lớn cho người bệnh và hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Dự đoán thành công của thuốc đối với người bệnh ung thư
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Viện nghiên cứu ung thư ở London đã tiến hành một thử nghiệm quan trọng để dự đoán khả năng hiệu quả của các phương pháp điều trị ung thư đối với bệnh nhân chỉ trong vòng 24-48 giờ.
Thử nghiệm này đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu quy mô lớn từ các mẫu sinh thiết, từ đó giúp dự đoán phản ứng của bệnh nhân với thuốc chính xác hơn so với các phương pháp hiện tại.
Theo thông tin từ Viện Nghiên cứu Y tế và sức khỏe quốc gia Anh (NIHR), dự án đã nhận được sự tài trợ từ tổ chức này. Các nhà nghiên cứu đã tiến hành phân tích cấu tạo di truyền của khối u ung thư để xác định các đột biến di truyền có thể thúc đẩy sự phát triển của bệnh, từ đó có thể cân nhắc các phương pháp điều trị phù hợp. Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào thông tin di truyền không đủ để lựa chọn các kết hợp thuốc hiệu quả.
![Trí tuệ nhân tạo thay đổi cách chẩn đoán bệnh hiện nay 2](/uploads/news/2024_07/tri-tue-nhan-tao-thay-doi-cach-chan-doan-benh-hien-nay-2.jpg)
Theo giải thích của các nhà nghiên cứu, công nghệ AI được áp dụng theo hai giai đoạn chính. Đầu tiên, AI dự đoán phản ứng của tế bào ung thư đối với từng loại thuốc điều trị, đặc biệt chú ý đến các dấu hiệu di truyền. Sau đó, công nghệ này tiến hành dự đoán phản ứng của tế bào ung thư với sự kết hợp của hai loại thuốc.
Quan trọng hơn, công nghệ này có khả năng xử lý thông tin nhanh chóng, chỉ trong vòng hai ngày, từ đó giúp các bác sĩ đưa ra quyết định về phương pháp điều trị có khả năng mang lại lợi ích cao nhất cho từng bệnh nhân.
Dự đoán sự tiến triển của nguyên nhân chính gây mù lòa
Nguyên nhân chính gây mù lòa do thoái hóa điểm vàng do tuổi tác là một vấn đề nghiêm trọng đối với người già, đặc biệt là ở độ tuổi trên 50. Sự tiến triển của bệnh này có thể dẫn đến mất thị lực và ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống hàng ngày của người bệnh.
Tuy nhiên, việc phân tích hình ảnh quét để chẩn đoán bệnh rất tốn thời gian và có thể dẫn đến sự chậm trễ trong việc điều trị, gây ra những khó khăn cho bác sĩ và người bệnh trong quá trình chăm sóc sức khỏe.
Một nghiên cứu mới đã đưa ra hy vọng mới trong việc dự đoán sự phát triển của thoái hóa điểm vàng do tuổi tác. Theo nghiên cứu này, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để dự đoán sự phát triển của bệnh chính xác hơn so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống.
![Trí tuệ nhân tạo thay đổi cách chẩn đoán bệnh hiện nay 1](/uploads/news/2024_07/tri-tue-nhan-tao-thay-doi-cach-chan-doan-benh-hien-nay-1.jpg)
Theo nghiên cứu, khi người bệnh đến khám bệnh với triệu chứng của AMD thể ướt ở một mắt, họ thường được chụp cả hai mắt để kiểm tra tình trạng của cả hai mắt. Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo để dự đoán liệu bệnh có phát triển ở mắt thứ hai hay không trong vòng 6 tháng.
Mô hình này dựa trên việc phân tích các bản quét và thông tin khác của bệnh nhân để đưa ra dự đoán. Kết quả cho thấy rằng các dự đoán do mô hình trí tuệ nhân tạo đưa ra chỉ dựa trên các bản quét đã chụp có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp chẩn đoán truyền thống.
Cải thiện việc chăm sóc sức khỏe
Tiến sĩ Jenna Tugwell-Allsup, một nhà nghiên cứu X-quang tại Hội đồng Y tế Đại học Betsi Cadwaladr ở Bắc Wales, đang dẫn đầu trong việc nghiên cứu và áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Trong nghiên cứu hiện tại, tiến sĩ Jenna tập trung vào việc phát triển công cụ AI có khả năng xác định các bất thường trên ảnh chụp Cộng hưởng từ (MRI) đầu, qua đó giúp cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân.
Công cụ AI đang được phát triển và thử nghiệm trên ảnh chụp MRI đầu của bệnh nhân cũng như ảnh chụp MRI của những người tình nguyện khỏe mạnh để dạy nó cách xác định các bất thường nhanh hơn, giúp bác sĩ lâm sàng có thể ưu tiên đánh giá và đưa ra quyết định chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn.
Ngoài ra, tiến sĩ Jenna cũng đang tiến hành một nghiên cứu nhằm xác định xem thuật toán AI có thể rút ngắn thời gian chẩn đoán ung thư phổi hay không bằng cách đánh giá lại ảnh chụp X-quang ngực của những bệnh nhân ung thư phổi. Qua việc áp dụng công nghệ AI, hy vọng rằng quá trình chẩn đoán và điều trị ung thư phổi sẽ được cải thiện đáng kể.
Để hỗ trợ cho việc nghiên cứu và áp dụng công nghệ AI trong lĩnh vực X-quang, tiến sĩ Jenna đã thành lập nhóm nghiên cứu AI và hợp tác chặt chẽ với các nhóm tương tự khác. Mục tiêu của bà là hợp lý hóa quy trình làm việc với AI và đẩy lùi các rào cản về những gì chúng ta nghĩ mình biết, từ đó giúp cải thiện dịch vụ chăm sóc y tế cho người dân.
![Trí tuệ nhân tạo thay đổi cách chẩn đoán bệnh hiện nay 3](/uploads/news/2024_07/tri-tue-nhan-tao-thay-doi-cach-chan-doan-benh-hien-nay-3.jpg)
Hiện nay, tổ chức NIHR (National Institute for Health Research) đã tài trợ cho các dự án nghiên cứu để xem liệu các thuật toán có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu bệnh học trong việc đọc hình ảnh sinh thiết ung thư tuyến tiền liệt, giúp xác định chính xác bệnh động mạch vành, cũng như hỗ trợ chẩn đoán bệnh viêm tai giữa phổ biến ở trẻ em.
Đặc biệt, NIHR cũng cam kết nỗ lực giúp bệnh nhân và bác sĩ lâm sàng tích cực tham gia vào quá trình phát triển các công cụ mới này để chúng có thể được triển khai rộng rãi, nhằm giảm thiểu khả năng sai lệch trong các thuật toán này.
Qua việc áp dụng công nghệ AI, hy vọng rằng quá trình chẩn đoán và điều trị bệnh tật sẽ được cải thiện, từ đó mang lại lợi ích to lớn cho người bệnh và hệ thống chăm sóc sức khỏe.
(Theo Bepartofresearch)
Ý kiến bạn đọc
Tổng hợp các bài viết
Cập nhật liên tục, nhanh chóng
![1](/uploads/banners/banner-website-01_2_1.jpg)