Microsoft đang phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng chẩn đoán bệnh theo trình tự tương tự cách bác sĩ thăm khám bệnh nhân. Thay vì phân tích toàn bộ dữ liệu cùng lúc để đưa ra kết luận, hệ thống chủ động xác định những thông tin cần thu thập, lựa chọn xét nghiệm và điều chỉnh hướng chẩn đoán dựa trên kết quả nhận được.
Theo Reuters ngày 22/10, nghiên cứu về công cụ này được công bố trên tạp chí Science, cho thấy hệ thống đạt độ chính xác cao hơn gấp đôi so với bác sĩ đa khoa khi xử lý hơn 300 trường hợp bệnh hiếm gặp và phức tạp. Công cụ cũng cho kết quả tốt hơn trong các tình huống được xây dựng từ cơ sở dữ liệu lớn về những ca nhập viện cấp cứu.
AI chẩn đoán theo từng bước như bác sĩ
Các mô hình AI y tế hiện nay thường tiếp cận việc chẩn đoán bằng cách phân tích đồng thời các triệu chứng, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y khoa của bệnh nhân trước khi đưa ra kết luận. Trong khi đó, công cụ mới của Microsoft được thiết kế để mô phỏng quá trình suy luận diễn ra theo từng bước trong hoạt động khám chữa bệnh.
Ở giai đoạn đầu, hệ thống xác định những câu hỏi cần đặt ra để tìm hiểu tiền sử bệnh và các thông tin quan trọng trong quá trình khám lâm sàng. Sau khi tiếp nhận dữ liệu, AI tiếp tục lựa chọn những xét nghiệm cần thiết, phân tích kết quả rồi quyết định có cần kiểm tra thêm hay không.
Quá trình này diễn ra liên tục. Khi có thông tin mới, hệ thống cập nhật các giả thuyết về bệnh lý và điều chỉnh kế hoạch chẩn đoán tương ứng, thay vì cố gắng đưa ra câu trả lời cuối cùng ngay từ đầu.
Để thực hiện nhiệm vụ, công cụ sử dụng một hệ thống điều phối nhằm tổ chức hoạt động của nhóm chuyên gia lâm sàng mô phỏng. Các thành phần AI phối hợp với nhau để giải quyết từng trường hợp, trong khi hệ thống điều phối quyết định những bước tiếp theo cần thực hiện.
Cách tiếp cận này hướng đến một đặc điểm quan trọng trong thực tế khám chữa bệnh: bác sĩ thường không có đầy đủ thông tin ngay từ lần tiếp xúc đầu tiên mà phải thu thập dữ liệu, đánh giá những khả năng khác nhau và tiếp tục kiểm tra để xác định nguyên nhân gây bệnh.
Kết quả thử nghiệm vượt bác sĩ đa khoa
Theo nghiên cứu, các nhà khoa học giao cho hệ thống xử lý hơn 300 trường hợp bệnh hiếm gặp và khó chẩn đoán.
Trong thử nghiệm này, công cụ AI sử dụng quy trình điều phối từng bước đạt độ chính xác cao hơn gấp đôi so với các bác sĩ đa khoa dựa vào sách giáo khoa và internet để tìm kiếm thông tin.
Hệ thống cũng cho kết quả tốt hơn các bác sĩ trong những tình huống được lấy từ một cơ sở dữ liệu lớn về các ca nhập viện cấp cứu. Tuy nhiên, kết quả được đề cập là kết quả trong những bài đánh giá cụ thể, không đồng nghĩa công cụ đã chứng minh được khả năng vượt trội trong mọi tình huống khám chữa bệnh thực tế.
Tiến sĩ Dominic King, Phó chủ tịch phụ trách đơn vị y tế tại Microsoft AI, cho biết các bài đánh giá AI y tế trước đây thường dựa trên câu hỏi trắc nghiệm. Theo ông, AI đã đạt kết quả rất cao trong những bài kiểm tra như vậy, nhưng thực tế lâm sàng phức tạp hơn nhiều.
Ông nhấn mạnh rằng bệnh nhân không đến gặp bác sĩ với một bản tóm tắt hoàn chỉnh về tình trạng sức khỏe. Bác sĩ phải chủ động hỏi bệnh, đánh giá triệu chứng và quyết định cần thực hiện những kiểm tra nào để thu thập thêm thông tin.
Đây cũng là điểm khác biệt mà nhóm nghiên cứu muốn kiểm tra khi phát triển hệ thống chẩn đoán theo trình tự. Thay vì chỉ đánh giá khả năng chọn ra đáp án đúng từ dữ liệu có sẵn, nhóm nghiên cứu xem xét cách AI tổ chức toàn bộ quá trình tìm kiếm thông tin và đi đến kết luận.
Không chỉ đánh giá độ chính xác
Bên cạnh khả năng chẩn đoán, nhóm nghiên cứu còn so sánh chi phí của các quy trình thực hiện. Kết quả cho thấy quy trình do hệ thống điều phối thiết kế có chi phí thấp hơn so với quy trình do bác sĩ thực hiện trong các thử nghiệm.
Harsha Nori, người đứng đầu bộ phận AI tại Microsoft AI Health, cho biết nhóm nghiên cứu không chỉ đo lường độ chính xác mà còn đánh giá mức độ thận trọng của hệ thống trong quá trình chẩn đoán.
Việc lựa chọn xét nghiệm theo từng bước có thể giúp hệ thống điều chỉnh quá trình kiểm tra dựa trên thông tin thu thập được. Tuy nhiên, bài viết của Reuters không cung cấp số liệu cụ thể về mức chênh lệch chi phí hoặc mức tiết kiệm trong từng trường hợp.
Microsoft hiện hợp tác với Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess tại Boston để tiếp tục thử nghiệm công cụ, tập trung vào khả năng phân loại bệnh nhân tại khu vực chờ cấp cứu. Đây là bước tiếp theo nhằm đánh giá khả năng ứng dụng của hệ thống trong môi trường y tế. Những kết quả ban đầu cho thấy tiềm năng của phương pháp chẩn đoán theo từng bước, nhưng công cụ vẫn cần được tiếp tục thử nghiệm để xác định hiệu quả trong các điều kiện thực tế.
Nguồn: Reuters, The straitstimes
Hân Ly
