Nhóm nghiên cứu gồm các nhà khoa học tại Trung tâm Ung thư Tổng quát Mass và Viện Công nghệ Massachusetts ở Cambridge. Nhóm nhấn mạnh rằng Sybil sẽ là trợ lý đắc lực cho các bác sĩ trong việc phát hiện và điều trị sớm các bệnh ung thư, đặc biệt là ung thư phổi.

Nhóm nghiên cứu sắp đạt được điều được coi là một tiến bộ lớn trong sàng lọc ung thư phổi: Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện các dấu hiệu sớm của bệnh, đi trước các xét nghiệm chụp CT trong nhiều năm liền. 

Trong thử nghiệm mới đây, Sybil đã được chứng minh là có khả năng dự đoán chính xác từ 86-94% khả năng một người có mắc ung thư phổi trong năm 6 tới hay không.  

Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ hiện khuyến nghị những người trưởng thành có nguy cơ mắc bệnh ung thư phổi nên chụp CT liều thấp mỗi năm để sàng lọc bệnh. Tuy nhiên, ngay cả khi kiểm tra thường xuyên, đôi mắt của bác sĩ X quang lành nghề nhất cũng không thể phát hiện ra mọi thứ, và đó là lúc Sybil thể hiện giá trị của mình.

“Mắt thường không thể nhìn thấy mọi thứ. Trí tuệ nhân tạo mà chúng tôi phát triển đang xem xét quá trình quét theo một cách hoàn toàn khác so với cách nhìn của các bác sĩ X quang”, Tiến sĩ Lecia Sequist, bác sĩ chuyên khoa ung thư và là giám đốc chương trình của Phòng khám Chẩn đoán và Phát hiện Sớm Ung thư tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts chia sẻ.

Theo các chuyên gia, công cụ này có thể là một bước tiến nhảy vọt trong việc phát hiện sớm ung thư phổi, loại ung thư phổ biến thứ ba ở Hoa Kỳ. Theo Hiệp hội Ung thư Hoa Kỳ ước tính, trong năm 2023 sẽ có hơn 238.000 ca mắc ung thư phổi mới và hơn 127.000 ca tử vong.

Sybil hiện vẫn chưa được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) phê duyệt để sử dụng, công cụ AI này mới chỉ được sử dụng trên các thử nghiệm lâm sàng. Nếu được phê duyệt, Sybil có thể đóng một vai trò quan trọng và độc nhất trong việc chẩn đoán và phát hiện ung thư phổi 

Hình ảnh phía trên là 2 ảnh chụp CT phổi của cùng một bệnh nhân, được thực hiện cách nhau hai năm. Trong lần quét bên trái, khu vực được đánh dấu màu đỏ là những gì Sybil đã phát hiện. Bản quét bên phải cho thấy những gì các bác sĩ X quang thấy hai năm sau đó.

Theo Tiến sĩ Florian Fintelmann, Sybil hoạt động dựa trên ảnh chụp CT phổi của bệnh nhân. Sau đó phân tích hình ảnh ba chiều, tìm kiếm các dấu hiệu bất thường xuất hiện trong phổi, và đưa ra các mô hình giả lập dựa vào phân tích trên, thậm chí phát hiện được những phiền toái khác mà các nhà khoa học chưa hiểu hết. 

Anant Madabhushi, giáo sư khoa kỹ thuật y sinh tại Trường Y Đại học Emory ở Atlanta cho biết, hiện có hơn 300 công cụ AI đã được FDA chấp thuận sử dụng trong X quang nhưng hầu hết chỉ được sử dụng để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán và điều trị ung thư chứ không thể dự đoán nguy cơ mắc ung thư như Sybil. 

Sybil có thể phát hiện các dấu hiệu cho thấy ung thư có khả năng xuất hiện ở đâu, vì vậy các bác sĩ biết nơi họ cần chú ý và sau đó có thể phát hiện ra những tế bào ung thư càng sớm càng tốt.

Theo chia sẻ của Tiến sĩ Kim Sandler, phó giáo sư X quang tại Trung tâm Y tế Đại học Vanderbilt ở Nashville (Mỹ), bệnh nhân ung thư phổi có thể được điều trị dứt điểm tốt nhất nếu được phát hiện sớm. Nhưng có rất ít trường hợp bệnh như vậy xảy ra vì ung thư phổi chỉ được phát hiện qua chụp CT, ta không thể nhìn thấy hay sờ thấy chúng. Vào thời điểm các triệu chứng xuất hiện như ho dai dẳng hoặc khó thở, tế bào ung thư thường đã bắt đầu di căn và trở nên khó điều trị nhất.

Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng sàng lọc bằng chụp CT liều thấp có thể giảm 24% nguy cơ tử vong do ung thư phổi, bởi vì chúng có thể giúp phát hiện ung thư sớm hơn. Nhưng Sybil có thể tăng tỷ lệ phát hiện sớm ung thư phổi cao hơn nhiều, kéo theo đó là tỷ lệ sống sót cũng được tăng lên. 

Sybil có thể đưa ra dự đoán liệu một người có bị ung thư phổi trong vòng 1 đến 6 năm tới hay không. Tiến sĩ Fintelmann cho biết thêm, đã có những trường hợp Sybil phát hiện ra các dấu hiệu của bệnh ung thư mà các bác sĩ X quang không phát hiện ra cho đến khi các nốt sần được nhìn thấy trên phim chụp CT nhiều năm sau đó. Tiến sĩ tin tưởng vào một tương lai trong đó công cụ AI sẽ giúp các bác sĩ X quang đưa ra các quyết định điều trị quan trọng, chứ không phải thay thế hoàn toàn các bác sĩ X quang.

Tuy nhiên, vẫn còn đó những lo ngại về AI, đặc biệt là về loại dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI. “Rất nhiều dữ liệu đến từ các tổ chức y tế hoặc thử nghiệm lâm sàng không thuộc sở hữu của Hoa Kỳ,” giáo sư Madabhushi, thuộc Đại học Emory cho biết. Giáo sư cho rằng các công cụ AI không được phát triển theo cách phù hợp để giúp đỡ người da đen hay da nâu

Các nhà khoa học phát triển Sybil thừa nhận rằng dữ liệu được sử dụng để tạo nên Sybil không bao gồm “đủ bệnh nhân da đen hoặc gốc Tây Ban Nha”, điều này khiến khả năng ứng dụng rộng rãi của công cụ bị thu hẹp.

Năm 2022, FDA thông báo rằng họ sẽ sớm yêu cầu các nhà nghiên cứu và công ty muốn xin  phê duyệt các sản phẩm y tế phải đệ trình một kế hoạch đảm bảo tính đa dạng trong các thử nghiệm lâm sàng.

Thùy Mai