🤖 Công nghệ AI giúp chẩn đoán ung thư nhanh hơn như thế nào?

Ung thư là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn thế giới. Trong cuộc chiến chống lại căn bệnh này, thời gian đóng vai trò sống còn. Chẩn đoán càng sớm, cơ hội điều trị thành công càng cao. Và giờ đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một "trợ lý đắc lực" của bác sĩ, giúp rút ngắn đáng kể thời gian phát hiện bệnh.

⏱️ Trước đây – Chẩn đoán ung thư cần thời gian dài...

• Phân tích hình ảnh y học như phim CT, MRI, PET hay mô học (sinh thiết) đòi hỏi bác sĩ phải tốn hàng giờ để quan sát và đưa ra đánh giá.

• Một số ca phức tạp phải hội chẩn nhiều chuyên khoa, thậm chí gửi mẫu ra nước ngoài nếu bệnh viện chưa có thiết bị hiện đại.

• Kết quả là: chẩn đoán có thể kéo dài từ vài ngày đến vài tuần, làm mất đi "thời gian vàng" trong điều trị.

---

🚀 AI can thiệp ở đâu?

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng chủ yếu trong 4 khâu chính của quá trình chẩn đoán ung thư:

1. 🧠 Nhận diện và phân tích hình ảnh y học

Các thuật toán học sâu (deep learning) có thể được huấn luyện để nhận ra mô ung thư trên phim X-quang, CT scan, MRI hay hình ảnh sinh thiết:

• AI học từ hàng triệu bức ảnh đã được chẩn đoán bởi bác sĩ.

• Sau khi huấn luyện, nó có thể phân tích hình ảnh mới và chỉ ra vùng nghi ngờ ung thư trong vài giây.

2. 🧬 Phân tích dữ liệu di truyền học

Một số loại ung thư liên quan đến đột biến gen (như BRCA1/2 trong ung thư vú và buồng trứng):

• AI giúp giải mã dữ liệu gen nhanh hơn, phát hiện bất thường liên quan đến nguy cơ ung thư.

• Đồng thời, AI gợi ý phác đồ cá nhân hóa phù hợp với từng kiểu đột biến gen.

3. 📊 Tự động hóa báo cáo và ra quyết định hỗ trợ

AI có thể:

• Viết báo cáo sơ bộ từ kết quả xét nghiệm, hình ảnh.

• So sánh các dữ liệu bệnh nhân với hàng triệu hồ sơ khác để gợi ý hướng chẩn đoán hoặc nhắc bác sĩ xem xét các chẩn đoán ít gặp.

4. ⏩ Giảm tải công việc cho bác sĩ – tăng tốc độ tổng thể

• Khi AI thực hiện những công việc lặp đi lặp lại (ví dụ: đo kích thước khối u, đếm tế bào bất thường...), bác sĩ sẽ tập trung vào phần quan trọng nhất: ra quyết định lâm sàng.

• Điều này giúp tăng hiệu suất làm việc của hệ thống y tế và giảm thời gian chờ đợi cho người bệnh.

---

🧪 Một vài ví dụ ứng dụng thực tế

• PathAI: AI trong chẩn đoán mô học, giúp phát hiện tế bào ung thư chính xác hơn.

• IBM Watson for Oncology: Hệ thống gợi ý phương án điều trị dựa trên dữ liệu lớn và hướng dẫn điều trị quốc tế.

• Arterys: AI hỗ trợ đọc MRI gan, phổi, tim – giảm thời gian phân tích từ 20 phút xuống còn 1–2 phút.

• VinDr AI (Việt Nam): Nền tảng phân tích X-quang, CT scan ứng dụng trong phát hiện ung thư phổi, lao, bệnh lý tuyến giáp.

---

❗ Nhưng vẫn cần bác sĩ con người!

AI là công cụ hỗ trợ, không phải thay thế bác sĩ.

• AI không cảm nhận được triệu chứng lâm sàng, không đánh giá được sắc thái tâm lý bệnh nhân.

• AI cần được kiểm định lâm sàng nghiêm ngặt, tránh các sai lệch do dữ liệu huấn luyện không đa dạng.

• Cuối cùng, quyết định cuối cùng luôn thuộc về bác sĩ dựa trên tổng hợp lâm sàng – cận lâm sàng – hoàn cảnh người bệnh.

---

🔮 Tương lai?

AI sẽ không thay bác sĩ, nhưng bác sĩ biết dùng AI sẽ thay thế bác sĩ không dùng AI.
Trong chẩn đoán ung thư, AI đang giúp biến điều không thể thành có thể:
Chẩn đoán sớm hơn – chính xác hơn – cá nhân hóa hơn.