Đó là một bước nhảy vọt đáng kể bằng cách dự đoán những bệnh nhân có khả năng bị mất thị lực thường thấy. Công nghệ mới được thiết kế để dự đoán nguy cơ mất thị lực xuất hiện ở bệnh nhân thoái hóa điểm vàng liên quan đến tuổi tác - nguyên nhân gây mù phổ biến nhất ở các nước phát triển. Theo tạp chí Nature, máy tính có khả năng vượt trội so với hầu hết các chuyên gia về mắt trong việc xác định bệnh nhân nào có khả năng bị mất thị lực ở cả hai mắt.

Các chuyên gia có một bộ dữ liệu lớn về hình ảnh võng mạc được sử dụng trong chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường (DR) - một bệnh lý liên quan đến bệnh tiểu đường gây mù. Điều đó cho thấy vai trò to lớn của trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe.

Vào năm 2016, Google đã công bố thuật toán sử dụng bộ dữ liệu gồm 128.000 hình ảnh, mỗi bức ảnh đã được xem xét bởi các chuyên gia nhãn khoa, giải thích chính xác các triệu chứng tiềm ẩn (microaneurysms, xuất huyết, xuất tiết cứng, v.v. ) từ hình ảnh đáy mắt (một loại hình ảnh cụ thể của mắt) và phát hiện bệnh DR.

Bệnh lý này đang ảnh hưởng đến 18% trong số 70 triệu bệnh nhân tiểu đường ở Ấn Độ, và với 415 triệu bệnh nhân tiểu đường trên toàn thế giới, hiện là nguyên nhân gây mù nhanh nhất. Thuật toán Google cải thiện đáng kể triển vọng của DR để các bác sĩ sàng lọc nhanh hơn và với số lượng lớn hơn. Đối với các quốc gia còn khó khăn về cơ sở vật chất và cơ sở hạ tầng trong hệ thống Y tế thì đây quả thực là một “thần dược” trong việc chẩn đoán ở giai đoạn đầu, giúp ngăn ngừa, trì hoãn khởi phát mù.

Google đã làm việc với các chuyên gia võng mạc để xây dựng các tiêu chuẩn tham chiếu mạnh mẽ hơn nữa, bao gồm tập trung vào hình ảnh võng mạc 3D. Google cùng AI ở Bệnh viện Sankara Nethralaya và Aravind ở Ấn Độ cũng đang tiến hành các thử nghiệm thực địa để sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường.

Nghiên cứu này cho thấy thuật toán trên có khả năng hỗ trợ các bác sĩ trong việc phát hiện các trường hợp mà họ có thể đã bỏ qua. Theo báo cáo của Nature, chẩn đoán chính xác nhất khi thuật toán Al bổ sung các kỹ năng còn thiếu của bác sĩ. Điều này chứng tỏ tầm quan trọng trong việc kết hợp giữa cả người và công nghệ trong việc chẩn đoán bệnh. Và trong tương lai, nếu trí thông minh nhân tạo của Google có thể giúp chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường dễ dàng hơn bao giờ hết bằng cách phân tích chính xác ảnh quét võng mạc thì có lẽ hàng triệu bệnh nhân tiểu đường có thể giữ được thị lực.

Phạm Loan