Trí tuệ nhân tạo AI trong việc xác định nhiễm khuẩn he li co ba ct e r p y lo ri

Bài viết được viết bởi ThS, BS. Mai Viễn Phương, Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec C en tra l Pa r k Trí tuệ nhân tạo có khả năng được áp dụng trong quá trình nội soi đại tràng để tự động phát hiện ra các p o ly p đại trực tràng và phân biệt giữa p o ly p ung thư và không phải ung thư, với khả năng cải thiện tỷ lệ phát hiện u tuyến, tỷ lệ này thay đổi rộng giữa các bác sĩ nội soi khi thực hiện kiểm tra nội soi đại tràng. Hiện nay có rất nhiều phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri được áp dụng trong lâm sàng và nghiên cứu. Tùy theo phương pháp đó có cần qua nội soi dạ dày tá tràng hay không, người ta chia làm hai nhóm là: các phương pháp xâm lấn và các phương pháp không xâm lấn 1. Tổng quan Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy móc cung cấp giá trị đột phá trong một số ngành và ứng dụng. Các ứng dụng của kỹ thuật AI, đặc biệt là học máy (ma chi ne le a r nin g) và gần đây là học sâu (de e p le a r nin g), đang phát triển trong khoa tiêu hóa. Các ứng dụng của kỹ thuật AI, đặc biệt là học máy (ma chi ne le a r nin g) và gần đây là học sâu (de e p le a r nin g), đang phát triển trong khoa tiêu hóa. Chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính cho nội soi đường tiêu hóa trên ngày càng được chú ý để xác định tự động và chính xác chứng loạn sản trong thực quản Ba r re t t, cũng như để phát hiện ung thư dạ dày sớm (G Cs), do đó ngăn ngừa các khối u ác tính ở thực quản và dạ dày. Bên cạnh đó, công nghệ mạng lưới thần kinh phức tạp có thể đánh giá chính xác tình trạng nhiễm vi khuẩn He li co ba ct e r p y lo ri (H. p y lo ri) trong quá trình nội soi tiêu chuẩn mà không cần sinh thiết, do đó, giảm nguy cơ ung thư dạ dày. Trí tuệ nhân tạo có khả năng được áp dụng trong quá trình nội soi đại tràng để tự động phát hiện ra các p o ly p đại trực tràng và phân biệt giữa p o ly p ung thư và không phải ung thư, với khả năng cải thiện tỷ lệ phát hiện u tuyến, tỷ lệ này thay đổi rộng giữa các bác sĩ nội soi khi thực hiện kiểm tra nội soi đại tràng. Ngoài ra, AI cho phép thiết lập tính khả thi của thủ thuật cắt bỏ p o ly p qua nội soi các tổn thương p o ly p đại tràng có kích thước lớn dựa trên các đặc điểm bề mặt và thay đổi vi mạch máu. 2.2. Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các yếu tố thông minh nhân tạo thực hiện các chức năng liên quan đến tâm trí con người, chẳng hạn như học tập và giải quyết vấn đề. Trong nội soi, AI đã bắt đầu hỗ trợ cải thiện tỷ lệ phát hiện p o ly p đại tràng và phát hiện u tuyến (A D R), để phân biệt giữa các tổn thương lành tính và tiền ung thư dựa trên việc giải thích các mô hình bề mặt của chúng. Học máy (ML) và học sâu (D L) có thể được coi là các lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo. ML là một dạng trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định, cho phép cải tiến các thuật toán được áp dụng mà không cần lập trình, bao gồm cả kiểm tra dữ liệu và triển khai các mô hình mô tả và dự đoán (Hình 1). Thuật toán học máy (Ma chi ne le a r nin g – ML) được phân biệt thành các phương pháp có giám sát và không được giám sát. Một ví dụ của công nghệ học máy được giám sát, mạng nơ - ron nhân tạo (AN N), phản ánh chức năng sơ đồ của não. Mỗi nơ ron là một đơn vị tính toán và tất cả các nơ ron được kết nối để tạo ra một mạng. Các thuật toán học máy và mạng nơ - ron phức tạp (CN N) đã được tạo ra để huấn luyện phần mềm phân biệt vùng bình thường với vùng bất thường trong lòng ruột. Để phát hiện p o ly p, công nghệ học máy sử dụng một số đặc điểm cố định, chẳng hạn như kích thước, hình dạng và các kiểu niêm mạc của p o ly p. 3. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri phổ biến hiện nay Hiện nay có rất nhiều phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri được áp dụng trong lâm sàng và nghiên cứu, được chia làm 2 nhóm: các phương pháp xâm lấn và các phương pháp không xâm lấn, tùy theo phương pháp đó có cần qua nội soi dạ dày tá tràng hay không. 3.1. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri có xâm lấn Qua nội soi dạ dày và lấy các mảnh sinh thiết để xét nghiệm. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri có xâm lấn cho phép kiểm tra hình thái tế bào, xác định được chủng H P, nuôi cấy và làm được kháng sinh đồ để xem vi khuẩn tìm được nhạy cảm với loại kháng sinh nào. Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp te s t U re a se Dựa trên cơ sở vi khuẩn H. p y lo ri tiết ra nhiều men U re a se đã phân hủy u re thành a mo nia c và làm cho môi trường trở nên kiềm tính, từ đó làm dung dịch u re - In do l màu vàng chuyển màu hồng tím. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này cho độ nhạy (93 - 97 %), độ đặc hiệu (95 - 100 %). Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này cho độ nhạy (93 - 97 %), độ đặc hiệu (95 - 100 %). Xét nghiệm bằng phương pháp mô bệnh học Bệnh phẩm được cố định bằng F o r mo l 10 % được xử lý theo phương pháp thông thường, tiến hành nhuộm màu, sau đó quan sát vi khuẩn H p dưới kính hiển vi. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này cho độ nhạy > 95 %, độ đặc hiệu (94 - 98 %). Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp nuôi cấy Mảnh sinh thiết được nghiền trong 0, 5 ml dung dịch muối sinh lý trong vài giây, sau đó được cấy vào trong môi trường vận chuyển chuyên dụng cho H. p y lo ri (P o r ta ge r m p y lo ri). Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này cho độ nhạy (70 - 80 %), độ đặc hiệu 100 %. Phương pháp này đặc biệt cần thiết trong các trường hợp cần phải thử độ nhạy kháng sinh trong điều trị H. p y lo ri. Nhược điểm của phương pháp này là cần yêu cầu trên môi trường chuyên biệt, có khí trường CO 2 và thời gian nuôi cấy dài (10 - 14 ngày). Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp PCR Đây là kỹ thuật sinh học phân tử dựa trên nguyên lý khuếch đại gen. 3.2. Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp PCR Đây là kỹ thuật sinh học phân tử dựa trên nguyên lý khuếch đại gen. 3.2. Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri không xâm lấn Có nhiều phương pháp không xâm lấn đã được sử dụng, tuy nhiên 3 phương pháp sau được sử dụng nhiều nhất vì cho độ nhạy cao, dễ sử dụng và ngày càng được ứng dụng nhiều. Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp te s t thở CO 2 phóng xạ Xét nghiệm này là một phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri dựa trên khả năng của H. p y lo ri phân hủy thành CO 2 và a mo nia c. Bạn sẽ uống một dung dịch u re phóng xạ C 13 hoặc C 14, khi có mặt H. p y lo ri, u re phóng xạ này sẽ bị phân hủy và giải phóng ra CO 2 phóng xạ, chất này hấp thu vào máu và được thải qua phổi trong khi thở ra, sau đó bác sĩ hoặc kỹ thuật viên sẽ đo CO 2 phóng xạ. Các mẫu khí thở ra được phân tích tìm phóng xạ bằng máy đếm nhấp nháy hoặc quang phổ kế. Te s t thở với u re a phóng xạ C 13 có ưu điểm là không bị nhiễm xạ, an toàn, có thể dùng được cho trẻ em, phụ nữ mang thai và cho con bú. Te s t thở với u re a phóng xạ C 14 có giá thành thấp hơn nhưng có nhiễm xạ với liều nhỏ (1 / 1000 lần so với chụp X - quang). Te s t này không dùng cho phụ nữ có thai, tuổi sinh nở, cho con bú và trẻ nhỏ. Te s t này không dùng cho phụ nữ có thai, tuổi sinh nở, cho con bú và trẻ nhỏ. Phương pháp này cho độ nhạy 85 %, độ đặc hiệu 79 %. Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp te s t huyết thanh Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này dựa trên sự xuất hiện của kháng thể H P trong huyết thanh. Phương pháp này cho kết quả nhanh, không phức tạp và dùng để chẩn đoán người bệnh mới, hay nghiên cứu dịch tễ học. Xét nghiệm H. p y lo ri bằng phương pháp tìm kháng thể H. p y lo ri trong phân Phương pháp xét nghiệm H. p y lo ri này phát hiện kháng nguyên H. p y lo ri trong phân, có giá trị trong chẩn đoán nhiễm H P ở trẻ em, người lớn, có thể sử dụng trong đánh giá kết quả điều trị. Phương pháp này có độ nhạy (91 - 98 %), độ đặc hiệu (94 - 99 %). 4. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI trong chẩn đoán H. p y lo ri Nội soi thường được thực hiện để tầm soát ung thư dạ dày và các bệnh khác. Nó cũng hữu ích để kiểm tra chi tiết các triệu chứng khác nhau ở thượng vị, chụp X - quang tiêu hóa trên cản quang dương tính đối với các bệnh dạ dày và mức p e p si no gen huyết thanh bất thường. Ngoài ra, khám nội soi cũng hữu ích trong việc chẩn đoán nhiễm H. Ngoài ra, khám nội soi cũng hữu ích trong việc chẩn đoán nhiễm H. p y lo ri; viêm teo, đỏ lan tỏa, phù nề niêm mạc, nếp gấp mở rộng và nốt sần là những phát hiện đại diện cho viêm dạ dày dương tính với H. p y lo ri, trong khi sự sắp xếp đều đặn của các tiểu tĩnh mạch và p o ly p tuyến cơ là đặc điểm của niêm mạc dạ dày âm tính với H. p y lo ri (Ka to, 2016). Nội soi chẩn đoán chính xác nhiễm H. p y lo ri sẽ kích hoạt xác nhận bằng các xét nghiệm khác nhau như an ti - H trong máu hoặc nước tiểu. nồng độ p y lo ri I g G, xét nghiệm kháng nguyên trong phân, xét nghiệm hơi thở u re a se hoặc xét nghiệm u re a se nhanh. Tuy nhiên, chẩn đoán dựa trên kết quả nội soi đòi hỏi phải được đào tạo (Su ga no và cộng sự, 2015, W a ta na be và cộng sự, 2013), tốn thời gian và chủ quan, và có thể dẫn đến kết quả dương tính giả và âm tính giả tùy thuộc vào kỹ năng của bác sĩ nội soi. Hơn nữa, mệt mỏi có thể ảnh hưởng bất lợi đến kết quả chẩn đoán của cuộc khảo sát được trình bày trong một báo cáo gần đây, trong đó tỷ lệ phát hiện u tuyến qua nội soi đại tràng giảm khi số giờ làm thủ thuật ngày càng tăng (A l ma di và cộng sự, 2015). Các báo cáo gần đây cho thấy vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng học sâu trong các lĩnh vực y tế khác nhau, đặc biệt là một hệ thống có khả năng sàng lọc hình ảnh y tế, trong các lĩnh vực bao gồm ung thư học bức xạ (Bi bau l t và cộng sự, 2016), phân loại ung thư da (E s te va và cộng sự, 2017), và bệnh võng mạc tiểu đường (Gu l s han và cộng sự, 2016). Trong bối cảnh hình ảnh y tế, học sâu có tiềm năng trở thành một kỹ thuật máy học mạnh mẽ có thể giải thích hình ảnh y tế dựa trên một tập hợp các thuật toán độc đáo được phát triển bởi dữ liệu tích lũy trong lịch sử (Le Cun và cộng sự, 2015). Học sâu cho phép các mô hình tính toán bao gồm nhiều lớp xử lý để tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu với nhiều mức trừu tượng (Le Cun và cộng sự, 2015). Mạng nơ ron phức hợp (CN N) đã được phát triển bởi S z e ge dy và cộng sự, và là kiến ​ ​ trúc mạng phổ biến nhất để học sâu cho hình ảnh. Để đánh giá liệu CN N có vai trò trong việc xác định nhiễm H. p y lo ri dựa trên hình ảnh nội soi hay không, Một nhóm tác giả Nhật bản đã xây dựng một hệ thống chẩn đoán dựa trên AI được đào tạo sử dụng > 30.000 hình ảnh nội soi. Các tác giả đã thử nghiệm hệ thống này bằng cách so sánh độ chính xác chẩn đoán viêm dạ dày do H. Các tác giả đã thử nghiệm hệ thống này bằng cách so sánh độ chính xác chẩn đoán viêm dạ dày do H. p y lo ri của nó với kết quả chẩn đoán của các bác sĩ nội soi. Họ đã đi đến kết luận: Viêm dạ dày do H. p y lo ri có thể được chẩn đoán dựa trên hình ảnh nội soi sử dụng CN N với độ chính xác cao hơn và trong thời gian ngắn hơn đáng kể so với chẩn đoán thủ công bởi các bác sĩ nội soi. 5. Một số nghiên cứu về AI trong chẩn đoán H. p y lo ri He li co ba ct e r p y lo ri (H. p y lo ri) nhiễm vào tế bào biểu mô dạ dày và có liên quan đến rối loạn tiêu hóa chức năng, loét dạ dày tá tràng, teo niêm mạc, chuyển sản ruột và ung thư dạ dày. Viêm dạ dày mãn tính liên quan đến H. p y lo ri cũng có thể làm tăng nguy cơ mắc ung thư dạ dày. Công nghệ mạng nơ - ron phức tạp CN N có thể đánh giá chính xác tình trạng nhiễm H. p y lo ri trong quá trình nội soi thông thường mà không cần sinh thiết. Trong một nghiên cứu thử nghiệm của Z h eng và cộng sự, các tác giả đã đưa ra Hệ thống hỗ trợ quyết định có sự hỗ trợ của máy tính sử dụng mạng nơ - ron phức tạp CN N để ước tính nhiễm H. p y lo ri dựa trên hình ảnh nội soi. p y lo ri dựa trên hình ảnh nội soi. Từ 1959 bệnh nhân, 77 % được chỉ định vào nhóm xác nhận (1507 bệnh nhân; 11729 hình ảnh dạ dày) và 56 % trong số họ bị nhiễm H. p y lo ri (847), trong khi 23 % được chọn vào nhóm xác nhận (452) và 69 % bệnh nhân bị nhiễm H. p y lo ri (310; tổng số 3755 hình ảnh). Hu ang và cộng sự đã áp dụng mạng lưới thần kinh (lựa chọn đặc điểm tinh chỉnh với mạng thần kinh, R F SN N) để dự đoán các dấu hiệu mô học dạ dày liên quan đến H. p y lo ri dựa trên hình ảnh nội soi tiêu chuẩn. Các tác giả đã đào tạo mô hình bằng cách sử dụng hình ảnh nội soi của 30 bệnh nhân và sử dụng các thông số hình ảnh được lấy từ một nhóm thuần tập khác gồm 74 bệnh nhân để tạo ra một mô hình dự đoán nhiễm H. p y lo ri, cho thấy độ nhạy 85 % và độ đặc hiệu 91 % để xác định nhiễm H. p y lo ri. Hơn nữa, R F SN N cho thấy độ chính xác cao hơn 80 % trong việc dự đoán sự hiện diện của bệnh teo dạ dày, chuyển sản ruột và mức độ nghiêm trọng của viêm dạ dày liên quan đến H. p y lo ri. S hi chi j o và cộng sự đã tạo ra một mạng nơ - ron phức tạp sâu 22 lớp để dự đoán nhiễm H. p y lo ri trong quá trình nội soi thời gian thực. Một bộ dữ liệu bao gồm 32208 hình ảnh của 735 bệnh nhân dương tính với H. p y lo ri trong quá trình nội soi thời gian thực. Một bộ dữ liệu bao gồm 32208 hình ảnh của 735 bệnh nhân dương tính với H. p y lo ri và 1015 bệnh nhân âm tính với H. p y lo ri đã được xử lý. Độ nhạy / độ đặc hiệu / độ chính xác, tương ứng là 81, 9 / 83, 4 / 83, 1 % đối với CN N đầu tiên và 88, 9 / 87, 4 / 87, 7 %, tương ứng với CN N thứ cấp, sử dụng trong cả hai trường hợp với thời gian tương tự (198 giây và 194 giây, tương ứng). Một nhóm nghiên cứu khác đã phát triển một CN N, chuẩn bị 179 hình ảnh nội soi thu được từ 139 bệnh nhân (65 người là H. p y lo ri dương tính và 74 H. p y lo ri âm tính). Một trăm năm mươi chín trong số tất cả các hình ảnh đã được sử dụng làm hình ảnh huấn luyện cho một mạng lưới thần kinh tiêu chuẩn và 30 hình ảnh còn lại (15 trong số các bệnh nhân H. p y lo ri âm tính và 15 trong số các bệnh nhân dương tính với H. p y lo ri) làm hình ảnh thử nghiệm. Mô hình CA D cho thấy độ nhạy và độ đặc hiệu 87 % để phát hiện nhiễm H. p y lo ri với AU C là 0, 96. Na ka s hi ma và cộng sự đã sử dụng hình ảnh la se r xanh lam (B LI) - b ri g ht và hình ảnh màu liên kết (L C I) trên 162 bệnh nhân làm tài liệu nghiên cứu và từ 60 bệnh nhân làm tập dữ liệu thử nghiệm. Từ mỗi bệnh nhân, lần lượt thu được ba hình ảnh ánh sáng trắng (W LI), ba B LI và ba hình ảnh màu liên kết (L C I; F u j i f i l m Co r p.). Đối với W LI, AU C là 0, 66.6. Kết luận Nhìn chung, AI đang cách mạng hóa công nghệ và tác động đến các khía cạnh đạo đức khác như thay thế công việc của con người bằng máy móc, nhưng đây luôn là một câu hỏi mở kể từ cuộc cách mạng công nghiệp. Điều có thể làm là thúc đẩy sự hợp tác lẫn nhau thông qua các ứng dụng nội soi tiêu hóa, để cùng hưởng lợi từ những thành tựu trong cả hai lĩnh vực khoa học. Hiện nay, Vinmec cung cấp Gói tầm soát và phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa (thực quản - dạ dày - đại tràng) kết hợp khám lâm sàng và cận lâm sàng để đem lại kết quả chính xác nhất có thể. Với gói khám này, bạn sẽ được: Khám Chuyên khoa Nội tiêu hóa; Nội soi dạ dày và nội soi đại tràng với máy nội soi N BI có gây mê; Nội soi dạ dày và nội soi đại tràng có gây mê; Xét nghiệm mô bệnh học thường quy cố định, chuyển, đúc, cắt, nhuộm... các bệnh phẩm sinh thiết (ống tiêu hóa trên (thực quản, dạ dày, tá tràng, pa pi l la) qua nội soi; Xét nghiệm mô bệnh học thường quy cố định, chuyển, đúc, cắt, nhuộm... các bệnh phẩm sinh thiết (ống tiêu hóa dưới qua nội soi (đại tràng, trực tràng). Nếu có nhu cầu khám và sử dụng các gói dịch vụ tại Vinmec, bạn hãy đăng ký đặt lịch ngay tại website hoặc liên hệ đến hệ thống hotline của Vinmec để được tư vấn chi tiết. Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HO T LI NE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Tải và đặt lịch khám tự động trê nứng dụng My Vin me c để quản lý, theo dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng dụng. Tài liệu tham khảo Ru s se l l S, No r vi g P. A r ti f i c i a l In te l li gen c e: A Mo de r n A p p r oa ch, G lo ba l E di t ion. 3 r d e di ton. Lon don: P e a r son, 2016. Co lom R, Ka ra ma S, J ung RE, Hai e r R J. Hu man in te l li gen c e an d b ra in ne tw o r k s. Di a lo gu e s C lin Ne u ro s c i. 2010; 12: 489 - 501. Lon don: P e a r son, 2016. Co lom R, Ka ra ma S, J ung RE, Hai e r R J. Hu man in te l li gen c e an d b ra in ne tw o r k s. Di a lo gu e s C lin Ne u ro s c i. 2010; 12: 489 - 501. [ Pu Me d] Ga e ta no C ri s ti an Mo r re a le, E ma nu e le Si na g ra, và cộng sự, E me r gin g a r ti f i c i a l in te l li gen c e a p p li ca t ion s in ga s tro en te ro lo g y: A re vi e w o f the li te ra tu re, A r ti f In te l l Ga s tro in te s t En do s c. J u l 28, 2020; 1 (1): 6 - 18