Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong phát hiện sớm ung thư, chẩn đoán lâm sàng và y học cá nhân hóa

Bài viết bởi Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương - Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park Dự đoán ung thư sớm và đáp ứng điều trị là một vấn đề cốt yếu trong điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân ung thư. Trí tuệ nhân tạo (AI), một lĩnh vực khoa học máy tính, nhằm phát triển các thuật toán hoặc chương trình máy tính với khả năng phân tích hoặc dự đoán tiên tiến. ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào phát hiện sớm ung thư có thể cải thiện chẩn đoán chính xác, cải thiện quá trình ra quyết định lâm sàng và dẫn đến cách mạng hóa tương lai của chẩn đoán và điều trị.
 1. Trí tuệ nhân tạo là gì?
 Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thô thành các hành động ra quyết định, giống như con người. Các chương trình AI được thiết kế để đưa ra quyết định, thường sử dụng các chương trình học sâu và máy tính hướng dẫn để phân tích và xử lý dữ liệu thô để đưa ra quyết định lâm sàng nhằm điều trị hiệu quả. Cần có những kỹ thuật mới để dự đoán ung thư ở giai đoạn đầu vì các phương pháp thông thường có độ chính xác kém và không thể áp dụng cho y học cá nhân hóa. AI có tiềm năng sử dụng các hệ thống máy tính thông minh, thông minh để giải thích hình ảnh và chẩn đoán sớm ung thư. AI đã và đang thay đổi hầu hết các lĩnh vực trong lĩnh vực y tế bằng cách tích hợp với các công nghệ mới đang phát triển. AI đã cách mạng hóa toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe thông qua chẩn đoán kỹ thuật số sáng tạo với độ chính xác và độ chính xác cao hơn. AI có khả năng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm với chẩn đoán chính xác và cải thiện kết quả sống sót. AI là một công nghệ tiên tiến của tương lai có thể được sử dụng để dự đoán, chẩn đoán và điều trị ung thư sớm.     Trí tuệ nhân tạo (phương tiện với công nghệ tiên tiến), máy học (động cơ thúc đẩy trí tuệ nhân tạo) học sâu (làn sóng đến với chăm sóc sức khỏe) và dữ liệu thô (nguyên liệu cung cấp cho động cơ trí tuệ nhân tạo).  2. Tiến bộ của công nghệ AI dẫn đến sự tiến bộ của các lĩnh vực chẩn đoán ung thư
 Sự đổi mới của AI có khả năng ảnh hưởng đến một số thông số của liệu pháp điều trị ung thư. Chúng bao gồm dự đoán, sàng lọc, phân tích và giải thích các tập dữ liệu khổng lồ, giải mã dữ liệu hình ảnh khối u, phát hiện thuốc và xác nhận thuốc trong môi trường lâm sàng. Việc sàng lọc các mục tiêu khối u ở cả quần thể khỏe mạnh và có nguy cơ cao mang lại cơ hội phát hiện ung thư sớm và cải thiện cơ hội phục hồi để điều trị và chữa khỏi. Những tiến bộ trong AI với học máy và học sâu đang phát triển nhanh chóng, và sẽ sớm thay đổi khoa học phát hiện và tầm soát ung thư. Cần đào tạo các công nghệ AI tiên tiến để dự đoán ung thư sớm ở bệnh nhân. Mặc dù các ứng dụng AI vẫn còn hạn chế, nhưng vai trò tiềm năng của AI trong việc phát hiện sớm ung thư là rất lớn để trích xuất thông tin về chẩn đoán, tiên lượng và khả năng đáp ứng liệu pháp     Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong phát hiện, chẩn đoán và điều trị khối u.  3. AI trong phát hiện sớm ung thư
 Các thuật toán chính xác của AI có thể được sử dụng để cải thiện thuốc chính xác nhằm nhắm vào đúng bệnh nhân để có liệu pháp phù hợp vào đúng thời điểm. Điểm đánh dấu tăng sinh Ki-67 có liên quan nhiều đến chẩn đoán, phân loại, tiên lượng và điều trị ung thư vú giai đoạn sớm. Các phương pháp phân đoạn khối u não tự động là các thuật toán tính toán giúp xác định khối u và đã trở thành một công cụ chẩn đoán quan trọng trong việc lập kế hoạch y học chính xác.Việc xác định và phát hiện chính xác di căn hạch là rất quan trọng để lập kế hoạch điều trị ung thư ruột kết. Do sự phức tạp và không đồng nhất trong dữ liệu ung thư, các thuật toán dựa trên AI có thể được sử dụng để xác định số hóa các mẫu khối u mô bệnh học và phân tích hình ảnh. Dự đoán và xác nhận đột biến gen bằng cách sử dụng mô bệnh học số hóa đầu vào thô cho kết quả đầy hứa hẹn đối với sáu đột biến gen khác nhau (STK11, EGFR, FAT1, SETBP1, KRAS và TP53) trong ung thư phổi. Các đột biến trong KRAS, protein khối u P53 và độ chính xác dự đoán của các dấu hiệu này có thể được sử dụng để chẩn đoán sớm ung thư. Các bác sĩ lâm sàng đã sử dụng AI để thiết lập một chữ ký sớm (phối tử lập trình 1), có thể dự đoán hiệu quả của liệu pháp miễn dịch ung thư.     AI có thể được sử dụng để chẩn đoán sớm ung thư  4. Khả năng phân tích dữ liệu của AI đã có một bước tiến nhảy vọt trong những năm gần đây để dự đoán ung thư tại điểm xuất phát
 Các thuật toán sàng lọc mục tiêu ung thư và xử lý dữ liệu thông qua AI sẽ cho phép tăng khả năng phát hiện và can thiệp sớm. Các phương pháp phát hiện và điều trị ung thư thông thường rất tốn kém, mất thời gian và thường cho kết quả điều trị kém. Để giải quyết vấn đề này, sự phát triển của các kỹ thuật học máy là trọng tâm để khám phá các dấu ấn sinh học mới để chẩn đoán sớm. Chẩn đoán ung thư sớm và chính xác là điều cơ bản để quản lý lâm sàng bệnh ung thư. AI có thể đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc, khai thác các dấu ấn sinh học để đối sánh chính xác bệnh nhân với các thử nghiệm lâm sàng và thực sự cá nhân hóa liệu pháp điều trị ung thư chỉ sử dụng dữ liệu của chính bệnh nhân. Những tiến bộ này là những dấu hiệu cho thấy liệu pháp điều trị ung thư thay đổi thực hành do AI hỗ trợ có thể đang trên đà phát triển.
 5. AI trong chẩn đoán lâm sàng
 Việc phát triển các thuật toán AI có độ chính xác cao để nhận biết sớm căn bệnh là rất quan trọng không chỉ đối với việc xác định và chẩn đoán nhanh chóng bệnh nhân ung thư mà còn cho việc điều trị. AI có thể hữu ích trong chẩn đoán lâm sàng để đảm bảo chăm sóc bệnh nhân đầy đủ. Các công cụ sàng lọc hữu ích để chẩn đoán chính xác ung thư, chẳng hạn như chụp nhũ ảnh, chụp X quang và xử lý hình ảnh sẽ cải thiện hiệu quả của chẩn đoán lâm sàng. Các thuật toán AI đã được phát triển với các tập dữ liệu lớn cho thấy khả năng chẩn đoán được cải thiện hơn so với các bác sĩ lâm sàng.Chẩn đoán hỗ trợ bởi AI để phát hiện ung thư ở giai đoạn không đồng nhất và phức tạp, đã cho thấy hiệu quả trong các bộ dữ liệu lâm sàng khác nhau. Nhiều nền tảng AI đang được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ phát triển và phê duyệt để sử dụng trong một số lĩnh vực ung thư, chẳng hạn như để xác định các tổn thương đáng ngờ trong ung thư và giải thích hình ảnh cộng hưởng từ hoặc chụp cắt lớp vi tính. Có một số thuật toán AI để tầm soát ung thư, để xác định các khu vực được gắn cờ trong khối u hoặc xu hướng điều trị và để đánh giá các bộ dữ liệu lớn. Ví dụ, có một thuật toán AI để hình dung các nốt phổi ở bệnh nhân ung thư phổi và một thuật toán AI khác để phát hiện các bất thường ở vú .     Hình ảnh trí tuệ nhân tạo tự động tìm tổn thương và đánh giá khả năng ung thư ở dạ dày  6. AI và công nghệ mới
 Các công nghệ tiên tiến như AI đang phổ biến trong toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe và định hình lại việc chăm sóc bệnh nhân. Khối lượng dữ liệu có sẵn đã tăng lên theo cấp số nhân, có thể được sử dụng để chẩn đoán sớm và quá trình ra quyết định lâm sàng. Cuộc cách mạng của AI trong khoa học y sinh là rất quan trọng để phát triển khái niệm về y học chính xác. Đồng thời với sự phát triển của lĩnh vực y học chính xác là một cuộc cách mạng thậm chí còn lớn hơn trong việc tìm hiểu các sự kiện phát hiện sớm ung thư bằng công nghệ kỹ thuật số. AI trong bệnh ung thư đã tập trung vào dự đoán rủi ro với hy vọng sử dụng thông tin rủi ro để ảnh hưởng đến hành vi sức khỏe và kết quả điều trị. Hiểu biết về khoa học về sự diệt vong sớm trong ung thư cung cấp các công cụ và hiểu biết sâu sắc để giúp cách chuyển thông tin AI thành phương pháp điều trị hiệu quả.
 7. AI đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực y học lâm sàng
 Một ứng dụng điện thoại thông minh có tên là DiagnosUs được phát triển bởi công nghệ AI để phân tích và chú thích các hình ảnh và video y tế dựa trên mối liên hệ chặt chẽ giữa dự đoán ung thư và phản ứng điều trị của bệnh nhân. AI có thể thúc đẩy mọi thứ, từ phát triển thuốc đến thiết kế sáng tạo đến các liệu pháp mới, tốt hơn. Phân tích nâng cao dữ liệu lớn với AI có thể làm cho mô hình dự đoán các quá trình sinh học chuyển đổi nghiên cứu thành phát triển và tăng độ chính xác để chọn thuốc và liều lượng phù hợp cho các bệnh phức tạp. Ví dụ: công ty DeepMind do Google hậu thuẫn đã xây dựng một thiết bị có thể chẩn đoán các bệnh khác nhau trong thời gian thực. Nó có thể được sử dụng để quét, chẩn đoán nhanh và có thể phát hiện các tình trạng sớm như bệnh võng mạc tiểu đường, thoái hóa do tuổi tác và ung thư. Tương tự, sáng kiến ​​Dữ liệu lớn đến Tri thức được Viện Y tế Quốc gia đưa ra nhằm hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các công cụ tích hợp dữ liệu lớn và khoa học dữ liệu vào nghiên cứu y sinh. Chăm sóc lâm sàng do AI hướng dẫn có tiềm năng đóng một vai trò quan trọng trong việc tầm soát, chẩn đoán và điều trị ung thư. Việc tích hợp công nghệ AI vào chăm sóc ung thư có thể cải thiện hơn nữa độ chính xác và tốc độ chẩn đoán để có kết quả sức khỏe tốt hơn. Các nhà khoa học đã đào tạo các thuật toán máy tính để phân tích hình ảnh bệnh nhân về các khối u tuyến tiền liệt, vú và não. Nó có thể được sử dụng tại các phòng khám như một công cụ giúp chẩn đoán, ra quyết định lâm sàng và dự đoán kết quả của bệnh nhân. AI có thể dự đoán các gen thường bị đột biến, xác định các dấu ấn sinh học, giải thích các hình ảnh phức tạp và chẩn đoán các giải pháp cho các loại ung thư đang thách thức Kết luậnAI đã cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị ở bệnh nhân ung thư. AI có thể nhận ra các mẫu mà bác sĩ lâm sàng có thể dễ dàng bỏ sót. Ung thư là một căn bệnh nguy hiểm với tỷ lệ sống sót thấp, quá trình điều trị kéo dài và rất tốn kém. Hơn nữa, việc thiếu các bộ dữ liệu lớn có sẵn công khai, các mối quan tâm về diễn giải, thiếu cơ sở dữ liệu được chú thích tốt, các vấn đề về khả năng tái tạo và xác nhận đã là những rào cản đáng kể đối với việc thực hành AI và phát triển thuật toán. Cần thiết lập một nền tảng trung tâm để chia sẻ bộ dữ liệu ung thư được chuẩn hóa nhằm thúc đẩy sự đổi mới của AI. Trong tương lai gần, AI có thể được tích hợp vào vô số giao diện sức khỏe di động mới nổi sáng tạo, chẳng hạn như công nghệ kỹ thuật số, ứng dụng điện thoại thông minh và thiết bị đeo được, để phát triển các bộ theo dõi thời gian thực cho các dấu ấn sinh học kỹ thuật số có thể giải thích, ảnh hưởng và dự đoán kết quả lâm sàng.