AI hiện có thể chẩn đoán sớm "kẻ giết người thầm lặng" ung thư tụy

Mayo Clinic 研究 nhóm phát triển mô hình AI Redmod, tự hào có thể xác định các biến đổi nhỏ mà mắt thường không thể nhận biết từ các quang tuyến CT thông thường, trung bình 475 ngày trước khi chẩn đoán ung thư tụy. Nghiên cứu cho thấy tỷ lệ nhận diện tổng thể của AI là 73%, trong khi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh là 39%; đối với các quét sớm hơn hai năm, khoảng cách này mở rộng đến 68% so với 23%.
（Tiền đề: AI “sàng lọc ung thư” đạt độ chính xác 98%! Nghiên cứu tại Cambridge chỉ cần DNA để thúc đẩy chẩn đoán và điều trị sớm hơn）
（Bổ sung nền: Anthropic chi 4 tỷ USD mua lại công ty công nghệ sinh học AI Coefficient Bio, đối đầu trực diện với OpenAI）

Mục lục bài viết

Toggle

• Khoảng trống 475 ngày
• AI đã nhìn thấy, bác sĩ chưa thấy
• Tiềm năng nhân đôi tỷ lệ sống sót

Vấn đề đáng tiếc nhất của ung thư tụy thường là phát hiện quá muộn. Hơn 85% các ca bệnh trên toàn thế giới khi chẩn đoán đã ở giai đoạn muộn, cơ hội phẫu thuật đã khép lại; tỷ lệ sống 5 năm chỉ quanh mức 10%, là một trong những con số nặng nề nhất trong các loại ung thư phổ biến.

Tuy nhiên, một nghiên cứu mới đăng trên tạp chí y học Gut vào cuối tháng 4 đang cố gắng đi vào nguyên nhân gốc rễ: không chờ triệu chứng xuất hiện, không chờ khối u rõ ràng, mà để AI tìm ra các tín hiệu sớm mà mắt thường không thể thấy trong các quét CT thông thường.

Khoảng trống 475 ngày

Nhóm nghiên cứu tại Mayo Clinic đã phát triển một mô hình AI tên là Redmod, mục tiêu là nhận diện các biến đổi nhỏ trong hình ảnh CT bụng thông thường mà các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không thể phát hiện. Dữ liệu huấn luyện gồm hơn 1,400 người tham gia, trong đó đặc biệt có 219 người từng được chẩn đoán “quét bình thường”, nhưng sau đó lại phát hiện mắc ung thư tụy.

Redmod AI đã phân tích lại các hình ảnh này, vốn dĩ trông không có gì bất thường, và kết luận rằng: nó có thể nhận diện các đặc điểm bất thường trung bình trước khi chẩn đoán khoảng 475 ngày.

475 ngày, tương đương khoảng một năm bốn tháng. Trong khoảng thời gian này, khối u thường vẫn còn trong giai đoạn khu vực, có thể cắt bỏ được. Nói cách khác trong lâm sàng: một bệnh nhân chưa có triệu chứng nào vẫn có khả năng được phát hiện trước khi phẫu thuật vẫn còn khả thi.

Vấn đề cốt lõi của ung thư tụy là nó “lặng lẽ”: không gây triệu chứng sớm, cũng không rõ ràng trên hình ảnh, đến khi bệnh nhân đi khám vì không thoải mái thì khối u đã vượt ra ngoài biên giới khu vực. Redmod AI cố gắng can thiệp trong giai đoạn im lặng này.

AI đã nhìn thấy, bác sĩ chưa thấy

Nghiên cứu cho phép so sánh trực tiếp giữa AI và các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trên cùng một tập hình ảnh. Kết quả là: tỷ lệ chính xác tổng thể của Redmod là 73%, của bác sĩ là 39% — chênh lệch gần gấp đôi.

Đối với các quét cách đây hơn hai năm trước chẩn đoán, khoảng cách còn rõ rệt hơn: Redmod nhận diện được 68% các ca, trong khi bác sĩ chỉ 23%. Nói cách khác, khi một khối u còn cách “được nhìn thấy” hơn hai năm, khả năng phát hiện của AI gấp ba lần so với bác sĩ.

Khả năng phân loại chính xác cũng rất đáng chú ý: trong các hình ảnh đối chứng không có ung thư, Redmod đạt tỷ lệ đúng trên 80%. Nó không chỉ cố gắng bắt tất cả các ung thư, mà còn hạn chế tối đa các kết quả dương tính giả.

Nghiên cứu cũng xác nhận rằng mô hình hoạt động ổn định trên các bệnh viện khác nhau và các loại máy quét CT của các hãng khác nhau, tạo nền tảng cho việc triển khai rộng rãi hơn.

Tiềm năng nhân đôi tỷ lệ sống sót

Nghiên cứu trích dẫn một mô hình ước lượng: nếu tỷ lệ các ca ung thư tụy còn trong giai đoạn khu vực, tức chưa lan rộng, có thể tăng từ 10% hiện nay lên 50%, tỷ lệ sống 5 năm có thể nhân đôi hoặc hơn.

Lập luận rất rõ ràng: chẩn đoán sớm không chỉ giúp biết được thông tin xấu sớm hơn, mà còn thay đổi khả năng bệnh nhân có thể được điều trị triệt để.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng Redmod vẫn cần các thử nghiệm lâm sàng theo chiều dọc để xác nhận: nghĩa là theo dõi kết quả của bệnh nhân trong thực tế sàng lọc, để đảm bảo rằng nó thực sự giúp cải thiện tỷ lệ sống sót, trước khi đưa vào sử dụng phổ biến. Hiệu quả trong dữ liệu hồi cứu là điều kiện cần, nhưng chưa đủ.

Nhóm nghiên cứu đề xuất hướng ứng dụng trong thời gian tới là tập trung vào các nhóm nguy cơ cao: người lớn tuổi, có giảm cân không rõ nguyên nhân, hoặc mới mắc tiểu đường. Đây là một cách tiếp cận chính xác, khả thi, không phải là sàng lọc toàn dân quy mô lớn, mà dựa trên dữ liệu lâm sàng hiện có để AI giúp xác định ai cần theo dõi chặt chẽ hơn.

Các nhà nghiên cứu viết trong bài báo rằng, 475 ngày “có ý nghĩa sâu sắc”, vì trong khoảng thời gian này, việc chữa khỏi không còn là ngoại lệ, mà có thể trở thành trạng thái bình thường. AI đã có câu trả lời về khả năng nhìn thấy vấn đề này; câu hỏi tiếp theo là nó có thể phát hiện sớm đủ để các phương pháp điều trị sau đó trở nên có ý nghĩa hay không.