AI tiên đoán chính xác đến 80% vận mệnh của bệnh nhân ung thư

[pizza]

Đột phá AI tiên đoán chính xác đến 80% vận mệnh của bệnh nhân ung thư. Vừa qua các nhà nghiên cứu từ Đại học British Columbia và Cơ quan Ung Thư BC tại Canada đã tạo ra một mô hình AI dự đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư với độ chính xác cao hơn và dễ truy cập hơn so với các phương pháp trước đây.

Việc tiên lượng bệnh tình là một khía cạnh quan trọng trong quản lý điều trị ung thư, giúp các chuyên gia y tế đưa ra quyết định sáng suốt về hướng hành động phù hợp nhất và phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. (Nguồn: Shutterstock)
Mô hình AI này sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) - một lĩnh vực AI hướng tới việc hiểu được ngôn ngữ của con người, để kiểm tra các ghi chú của bác sĩ ung thư sau khi tư vấn ban đầu cho bệnh nhân. Mô hình có thể xác định các đặc điểm khác biệt cho từng bệnh nhân, dẫn đến dự đoán khả năng sống sót với độ chính xác hơn 80% trong 6 tháng, 36 tháng và 60 tháng, theo như được công bố trên JAMA Network Open.

Tiến sĩ John-Jose Nunez, bác sĩ tâm thần và đồng nghiên cứu tại Trung tâm Rối loạn Tâm trạng của đại học British Columbia và Cơ quan Ung thư BC cho biết: “Dự đoán khả năng sống sót của bệnh ung thư là một yếu tố quan trọng có thể được sử dụng để cải thiện việc chăm sóc bệnh ung thư. Nó sẽ giúp các bác sĩ giới thiệu các dịch vụ hỗ trợ hoặc đưa ra lựa chọn điều trị tích cực hơn sớm hơn cho bệnh nhân. Chúng tôi hy vọng rằng một công cụ này có thể được sử dụng để cá nhân hóa và tối ưu hóa dịch vụ chăm sóc ngay lập tức cho bệnh nhân, mang lại cho họ kết quả tốt nhất có thể.”

Thông thường, tỷ lệ sống sót sau ung thư chỉ được phân loại theo một số yếu tố chung như vị trí ung thư và loại mô. Mặc dù đã quen thuộc với các tỷ lệ này, nhưng các bác sĩ chuyên khoa ung thư có thể khó dự đoán chính xác khả năng sống sót của từng bệnh nhân do nhiều yếu tố phức tạp ảnh hưởng đến kết quả của bệnh nhân.

Mô hình AI do Tiến sĩ Nunez và các cộng tác viên của ông phát triển có thể nhận dạng những thông tin trong tài liệu tư vấn ban đầu của bệnh nhân để đưa ra đánh giá chi tiết hơn. Nó cũng có thể áp dụng cho tất cả các bệnh ung thư, trong khi các mô hình trước đây chỉ giới hạn ở một số loại ung thư nhất định.

Tiến sĩ Nunez cho biết: “Về cơ bản, AI đọc tài liệu tư vấn tương tự như cách con người đọc nó. “Những tài liệu này có nhiều chi tiết như tuổi của bệnh nhân, loại ung thư, tình trạng sức khỏe tiềm ẩn, quá khứ sử dụng chất gây nghiện và tiền sử gia đình. AI kết hợp tất cả những điều này lại với nhau để vẽ nên một bức tranh hoàn chỉnh hơn về kết quả của bệnh nhân.”

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo và thử nghiệm mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu từ 47.625 bệnh nhân trên tất cả sáu địa điểm Cơ quan Ung thư BC tại British Columbia, Canada. Để bảo vệ quyền riêng tư, tất cả dữ liệu bệnh nhân vẫn được lưu trữ an toàn tại Cơ quan và ẩn danh. Không giống như đánh giá biểu đồ của các trợ lý nghiên cứu con người, phương pháp AI mới có thêm lợi ích là duy trì tính bảo mật hoàn toàn cho hồ sơ bệnh nhân.

“Vì AI này được huấn luyện dựa trên tại dữ liệu của British Columbia, nó trở thành một công cụ tiềm năng mạnh mẽ để dự đoán tỷ lệ sống sót sau ung thư ở tỉnh này,” Tiến sĩ Nunez cho biết.

Trong tương lai, công nghệ này có thể được áp dụng tại các phòng khám ung thư trên khắp Canada và trên toàn thế giới.

Tiến sĩ Nunez cho biết: “Điều tuyệt vời về các mô hình NLP thần kinh là chúng có khả năng mở rộng cao, di động và không yêu cầu các bộ dữ liệu có cấu trúc. Chúng tôi có thể nhanh chóng đào tạo các mô hình này bằng cách sử dụng dữ liệu cục bộ để cải thiện hiệu suất ở một khu vực mới. Tôi nghi ngờ rằng những mô hình này cung cấp một nền tảng tốt ở bất cứ đâu trên thế giới nơi bệnh nhân có thể gặp bác sĩ chuyên khoa ung thư.”

Tiến sĩ Nunez cho biết: “Tôi thấy AI hoạt động gần giống như một trợ lý ảo cho các bác sĩ. Khi y học ngày càng phát triển, việc có AI để giúp sắp xếp và hiểu ý nghĩa của tất cả dữ liệu sẽ giúp cung cấp thông tin cho các quyết định của bác sĩ. Cuối cùng, điều này sẽ giúp cải thiện chất lượng cuộc sống và kết quả cho bệnh nhân.”

VietBF@ sưu tập