Ứng dụng công nghệ Al để phát hiện bệnh võng mạc

Một nhóm nghiên cứu quốc tế đã ứng dụng thành công công nghệ AI vào việc chẩn đoán hình ảnh võng mạc trong thực tế, nhằm phát hiện các căn bệnh tiềm ẩn một cách chính xác hơn và ở quy mô lớn hơn.

Việc khám võng mạc có thể giúp phát hiện một số bệnh ảnh hưởng đến mắt. Chụp ảnh đáy mắt là một quá trình chụp lại hình ảnh nội nhãn thông qua đồng tử, đây là một cách để sàng lọc và theo dõi các bệnh võng mạc.

Theo TTXVN đưa tin, hệ thống Chuyên gia Võng mạc Trí tuệ Nhân tạo Toàn diện (CARE) được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đến từ Đại học Sun Yat-sen, Công nghệ Eaglevision Bắc Kinh (Airdoc), Đại học Monash, Đại học Y khoa Miami Miller, Trung tâm Mắt Tongren Bắc Kinh và Đại học Y Bắc Kinh.

PGS Zongyuan Ge, thuộc Khoa Kỹ thuật hệ thống Điện và Máy tính tại Đại học Monash và Viện Nghiên cứu Dữ liệu vì Tương lai của Đại học Monash, cho biết: Các nhà nghiên cứu đã tạo nên một hệ thống học sâu (deep learning) có thể áp dụng về mặt lâm sàng cho các bệnh võng mạc. Hệ thống sử dụng dữ liệu thu được từ những nghiên cứu điển hình trong thực tế, sau đó thử nghiệm mô hình này ra bên ngoài bằng cách sử dụng ảnh chụp võng mạc thu được từ các cơ sở lâm sàng tại Trung Quốc.

Theo The Lancet Digital Health cho hay, hệ thống CARE đã được đào tạo để xác định 14 bất thường trong võng mạc phổ biến nhất bằng cách sử dụng 207,228 bức ảnh màu chụp đáy mắt, lấy từ 16 cơ sở lâm sàng trên toàn châu Á, châu Phi, Bắc Mỹ và châu Âu, với các loại bệnh khác nhau”, PGS Ge chia sẻ, “Hệ thống CARE đã được đánh giá nội bộ thông qua 21,867 bức ảnh và kiểm nghiệm bên ngoài thông qua 18,136 bức ảnh thu thập được từ 35 cơ sở thử nghiệm thực tế trên khắp Trung Quốc, bao gồm 8 bệnh viện hạng III, 6 bệnh viện cộng đồng, và 21 trung tâm kiểm tra sức khỏe”.

Các nhà nghiên cứu hy vọng CARE sẽ được áp dụng tại các cơ sở y tế trên khắp Trung Quốc và sau đó là khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Hiệu suất của CARE được so sánh với hiệu suất của 16 bác sĩ nhãn khoa và đã được thử nghiệm với bộ dữ liệu về các nhóm dân tộc không phải Trung Hoa cùng với những loại máy ảnh chưa từng được dùng trước đây.

Tú Linh (tổng hợp)