Bệnh tăng nhãn áp (glaucoma) thường được gọi là "kẻ trộm thầm lặng của thị giác" vì bệnh thường không có triệu chứng cho đến khi ở giai đoạn nặng, tiên lượng xấu. Đây là nguyên nhân chính gây mù lòa không thể hồi phục trên toàn thế giới và cùng với sự gia tăng nhanh chóng của dân số già, dự kiến sẽ ảnh hưởng đến 111,8 triệu người trên toàn cầu vào năm 2040, tăng từ 76 triệu người vào năm 2020.
Phương pháp chẩn đoán bệnh tăng nhãn áp tiết kiệm, hiệu quả
Phương pháp AI sử dụng các thuật toán để phân biệt các dây thần kinh thị giác bị bệnh tăng nhãn áp với các dây thần kinh bình thường bằng cách phân tích hình ảnh fundus ba chiều (stereo fundus images)— hình ảnh 2D đa góc của võng mạc được kết hợp để tạo thành hình ảnh 3D.
Các tác giả cho biết, phương pháp này có thể được sử dụng ở những khu vực kém phát triển hơn nơi bệnh nhân không được tiếp cận với bác sĩ nhãn khoa.
Phương pháp mới sử dụng trí tuệ nhân tạo để tầm soát bệnh tăng nhãn áp, một nhóm bệnh về mắt có thể gây mất thị lực và mù lòa do tổn thương dây thần kinh thị giác tại mặt sau của mắt.
Hiện nay, nhiều bệnh nhân tăng nhãn áp vẫn chưa được chẩn đoán trong cộng đồng. Ở các nước đang phát triển như Ấn Độ, tỷ lệ các trường hợp chưa được chẩn đoán có thể lên đến hơn 90%.
Trong khi đó, việc sàng lọc dựa trên dân số là một thách thức do cần phải có thiết bị chuyên dụng và đắt tiền hoặc các chuyên gia đã được đào tạo. Quá trình kiểm tra hình ảnh võng mạc cá nhân theo cách thủ công khá tốn thời gian và phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của các chuyên gia. Ngược lại, phương pháp sử dụng AI hiệu quả và tiết kiệm hơn.
PGS. Wang Lipo từ Trường Kỹ thuật Điện và Điện tử, NTU, tác giả chính của nghiên cứu cho biết: Nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình sàng lọc có thể chẩn đoán bệnh tăng nhãn áp từ hình ảnh fundus, thực hiện các phép đo lâm sàng khác nhau cần thiết cho việc chẩn đoán.
Việc dễ dàng sử dụng phương pháp chẩn đoán bệnh tăng nhãn áp tự động có nghĩa là bất kỳ bác sĩ chăm sóc sức khỏe nào cũng có thể sử dụng hệ thống này để giúp tầm soát bệnh tăng nhãn áp. Điều này sẽ đặc biệt hữu ích ở các khu vực ít được tiếp cận với bác sĩ nhãn khoa. Nhờ đó, bệnh nhân sẽ được phát hiện bệnh và điều trị sớm hơn.
Hệ thống hoạt động như thế nào?
Hệ thống chẩn đoán bệnh tăng nhãn áp tự động sử dụng một tập hợp các thuật toán để phân tích các hình ảnh fundus ba chiều được chụp bởi hai máy ảnh từ các góc nhìn khác nhau. Hình ảnh fundus 2D 'bên trái' và 'bên phải' giúp tạo thành chế độ xem 3D khi kết hợp.
Phương pháp sàng lọc hỗ trợ AI đạt độ chính xác 97%
Sau khi thử nghiệm phương pháp sàng lọc trên 30% hình ảnh bệnh nhân còn lại, các nhà khoa học nhận thấy, kết quả có độ chính xác là 97% trong việc xác định chính xác các trường hợp tăng nhãn áp và độ nhạy 95% - cao hơn so với các phương pháp hiện đại khác cũng được thử nghiệm trong quá trình nghiên cứu, có độ nhạy dao động từ 69 đến 89%.
Hiệu suất cao và ổn định đặc biệt quan trọng trong chẩn đoán y tế và nghiên cứu này đã chỉ ra rằng mô hình kết hợp mạng lưới nơ-ron tích hợp sâu với các cơ chế chú ý đã dẫn đến một phương pháp tầm soát bệnh tăng nhãn áp có hỗ trợ AI đáng tin cậy và hiệu quả. Sử dụng cả hình ảnh fundus trái và phải để thực hiện sàng lọc bệnh tăng nhãn áp cũng đã giúp cải thiện đáng kể độ mạnh của mô hình sàng lọc. Trong tương lai, nhóm nghiên cứu đang tìm cách cải thiện thêm các thuật toán và xác thực việc sử dụng phương pháp tiếp cận AI bằng cách kiểm tra thêm chúng trên nhiều hình ảnh bệnh nhân hơn.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các kỹ thuật AI có thể cung cấp các công cụ mới cho bác sĩ lâm sàng để giảm bớt khối lượng công việc của họ và chẩn đoán hiệu quả hơn. Đồng thời giúp giải quyết vấn đề tiếp cận kém với dịch vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu và các sai sót trong chẩn đoán phân biệt.
Xem thêm video đang được quan tâm:
Thông điệp 5T: Pháo đài chống dịch COVID-19 trong tăng cường giãn cách xã hội
