Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong lĩnh vực y tế hiện đại. Đặc biệt, trong tầm soát ung thư, một quá trình phức tạp, đòi hỏi độ chính xác cao, AI đang giúp các bác sĩ nâng cao hiệu quả chẩn đoán, phát hiện sớm bệnh lý, tiết kiệm thời gian và giảm tải công việc.
TRỢ THỦ ĐẮC LỰC CỦA BÁC SĨ THỜI HIỆN ĐẠI
Những ứng dụng thực tế từ Việt Nam đến các quốc gia phát triển đã chứng minh rằng AI không chỉ là xu hướng mà đã thực sự trở thành một phần thiết yếu trong chăm sóc sức khỏe cộng đồng.
Một trong những lợi ích lớn nhất mà AI mang lại là cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán. Các nghiên cứu tại châu Âu cho thấy AI giúp tăng tỷ lệ phát hiện ung thư vú từ 17% đến 29% mà không làm tăng sai sót chẩn đoán.
Cụ thể, một nghiên cứu tại Đức trên hơn 460.000 phụ nữ cho thấy AI giúp tăng tỷ lệ phát hiện ung thư vú lên khoảng 17,6% mà không làm tăng tỷ lệ dương tính giả. Ở Thụy Điển, thử nghiệm MASAI sử dụng AI trong sàng lọc ung thư vú còn ghi nhận mức tăng lên đến 29% so với phương pháp truyền thống.
Đối với ung thư tuyến tụy, một trong những loại ung thư khó phát hiện sớm nhất, hệ thống AI iNav của Northwell Health (Mỹ) đã giúp rút ngắn 50% thời gian từ chẩn đoán đến điều trị, góp phần tăng cơ hội sống cho bệnh nhân.
Tại Việt Nam, Bệnh viện 19-8 là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng AI vào nội soi tiêu hóa. Hệ thống AI được ví như "con mắt thứ ba" giúp bác sĩ phát hiện các polyp nhỏ trong đại trực tràng, một dấu hiệu sớm của ung thư với độ chính xác lên tới 95%. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện tổn thương ở những vị trí khó quan sát, giảm thiểu tối đa tình trạng bỏ sót khi nội soi truyền thống.
Tương tự, tại Hà Tĩnh, ứng dụng AI đã được sử dụng tại 19 cơ sở khám chữa bệnh trên địa bàn tỉnh. Đến thời điểm tháng 3/2023, phần mềm AI đã sàng lọc được 52 dấu hiệu bất thường và không bất thường trên hình ảnh X-quang ngực thẳng với độ chính xác trung bình đạt 91,5%, hệ thống lưu trữ và quản lý hình ảnh PACS, tự động phân loại 4 loại ung thư gan, hỗ trợ điều trị ung thư trực tràng dựa trên hình ảnh MRI…
Đồng thời, trong một nghiên cứu ứng dụng lâm sàng do VinBigdata công bố, hơn 10% chẩn đoán ban đầu của bác sĩ được điều chỉnh sau khi có phân tích hỗ trợ từ AI và mức độ đồng thuận giữa bác sĩ với AI đạt trung bình trên 85%, một con số đáng khích lệ trong thực hành y khoa.
Bên cạnh độ chính xác, AI còn giúp đẩy nhanh quá trình chẩn đoán và giảm tải đáng kể khối lượng công việc cho bác sĩ. Một ví dụ điển hình là việc sử dụng AI trong tạo báo cáo siêu âm vú. Thay vì mất nhiều thời gian ghi chép, bác sĩ giờ đây có thể dựa vào báo cáo sơ bộ do AI tự động soạn thảo, sau đó chỉnh sửa và xác nhận.
Theo nghiên cứu về việc sử dụng AI trong việc tạo báo cáo siêu âm vú tự động được công bố trên tạp chí Bioengineering vào tháng 9/2024, quy trình này giúp rút ngắn tới 90% thời gian xử lý báo cáo.
Trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, các thuật toán deep learning cũng đã chứng minh khả năng giảm 31% số lần yêu cầu chụp lại và 7,4% số ca sinh thiết không cần thiết, đồng thời giảm tới 41,6% gánh nặng công việc cho bác sĩ, theo nghiên cứu của McKinney et al. (2020) đăng trên tạp chí Nature.
Đặc biệt, AI đang đóng vai trò then chốt trong phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm, giúp tăng khả năng điều trị thành công cho bệnh nhân. Tại Mỹ, bà Susan Riffle (63 tuổi) được hệ thống AI phát hiện tổn thương nghi ngờ ung thư phổi trên phim CT với xác suất 64%, dẫn đến quyết định sinh thiết và xác nhận ung thư giai đoạn 1B, giai đoạn có khả năng điều trị hiệu quả cao. Nhờ đó, bà đã được điều trị kịp thời và khỏi bệnh.
Không dừng lại ở những ca lâm sàng đơn lẻ, AI còn cho thấy tiềm năng ứng dụng trên quy mô lớn, đặc biệt hữu ích trong bối cảnh thiếu nhân lực y tế. Ở Ấn Độ, bang Telangana đang tiên phong ứng dụng AI để tầm soát các loại ung thư phổ biến như ung thư vú, cổ tử cung và miệng, ngay cả tại các trạm y tế cơ sở.
Tại Anh, Cơ quan Y tế Quốc gia (NHS) đang triển khai thử nghiệm lớn nhất thế giới về chẩn đoán ung thư vú bằng AI, với hơn 700.000 ảnh nhũ ảnh. Dự án nhằm mục tiêu tăng tốc độ chẩn đoán, giảm khối lượng công việc và đảm bảo mọi bệnh nhân đều được tầm soát đúng thời điểm.
Ngoài ra, sự phối hợp giữa AI và chuyên gia y tế giúp nâng cao mức độ chính xác và sự tin tưởng trong quá trình chẩn đoán. Một nghiên cứu tại Thụy Điển cho thấy, khi một bác sĩ phối hợp với AI để đọc phim X-quang tuyến vú, tỷ lệ phát hiện ung thư tăng 20% so với hai bác sĩ đọc độc lập, đồng thời giảm 44% khối lượng công việc. Điều này mở ra mô hình hợp tác mới, nơi bác sĩ vẫn là người quyết định cuối cùng nhưng được hỗ trợ mạnh mẽ từ AI để nâng cao chất lượng chẩn đoán.
CƠN ÁC MỘNG NGHỀ NGHIỆP?
Dù AI đang mang lại nhiều lợi ích hỗ trợ các bác sĩ, song một nghiên cứu mới đây đăng trên tạp chí The Lancet Gastroenterology and Hepatology đã chỉ ra rằng việc phụ thuộc quá mức vào AI có thể khiến bác sĩ suy giảm kỹ năng chuyên môn chỉ sau vài tháng sử dụng.
Nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà khoa học đến từ nhiều tổ chức tại châu Âu, trong khuôn khổ dự án Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention (ACCEPT) do Ủy ban châu Âu và Hiệp hội Khoa học Thúc đẩy Nhật Bản tài trợ.
Nhóm nghiên cứu đã khảo sát tại 4 trung tâm nội soi ở Ba Lan để đánh giá tác động của AI trong nội soi đại tràng, một phương pháp quan trọng trong phát hiện sớm ung thư ruột kết thông qua việc tìm và cắt bỏ các polyp (u tuyến tiền ung thư).
Đây là nghiên cứu mới nhất cho thấy những kết quả tiêu cực có thể xảy ra đối với người dùng AI. Theo đó, nhóm nghiên cứu đã phân tích 1.442 ca nội soi đại tràng tại nhiều trung tâm y tế, so sánh hiệu quả trước và sau khi AI được đưa vào sử dụng từ năm 2021.
Ba tháng trước khi AI được áp dụng, tỷ lệ phát hiện polyp tuyến (ADR) là khoảng 28%. Ba tháng sau khi AI được đưa vào sử dụng, tỷ lệ này giảm xuống còn 22% trong các trường hợp các bác sĩ không có sự hỗ trợ của AI.
Được biết, ADR phản ánh tỷ lệ bác sĩ phát hiện ít nhất một polyp tuyến trong nội soi đại tràng. Tỷ lệ ADR cao có liên quan đến việc giảm nguy cơ mắc ung thư đại trực tràng. Như vậy, việc giảm ADR khi không có AI là dấu hiệu cảnh báo rằng kỹ năng phát hiện tổn thương của bác sĩ có thể bị ảnh hưởng do lạm dụng công nghệ.
“Đây là nghiên cứu đầu tiên cung cấp bằng chứng thực tế về tác động tiêu cực của AI đối với khả năng thực hiện nhiệm vụ y tế của con người, không chỉ trong nội soi mà có thể mở rộng ra các lĩnh vực khác”, Tiến sĩ Marcin Romanczyk, đồng tác giả nghiên cứu nhận định.
Ông cho rằng phát hiện này là hồi chuông cảnh tỉnh trong bối cảnh AI đang được áp dụng ngày càng sâu rộng vào mọi khâu của y tế, từ chẩn đoán hình ảnh đến tư vấn điều trị.
Omer Ahmad, bác sĩ chuyên khoa tiêu hóa tại University College Hospital London, người đã viết bài bình luận đi kèm nghiên cứu nhưng không tham gia nghiên cứu cho rằng, việc thường xuyên tiếp xúc với AI đã làm giảm thói quen quan sát bằng mắt và khả năng chú ý quan trọng để phát hiện polyp.
Về bản chất, việc phụ thuộc vào AI để phát hiện có thể làm giảm khả năng nhận diện mẫu của con người. đồng thời, việc sử dụng AI thường xuyên có thể làm giảm sự tự tin trong chẩn đoán khi không còn sự hỗ trợ của AI hoặc làm giảm kỹ năng điều khiển ống nội soi của bác sĩ.
Trong khi đó, Catherine Menon, giảng viên ngành Khoa học Máy tính (Đại học Hertfordshire) cho biết, việc suy giảm kỹ năng do phụ thuộc vào AI từng được nêu như một rủi ro lý thuyết. Nhưng đây là lần đầu tiên có dữ liệu thực tế chỉ ra rõ tác động đó trong lâm sàng. Bà cũng bày tỏ lo ngại rằng sự phụ thuộc quá mức vào AI có thể khiến nhân viên y tế dễ bị tổn thương trước các sự cố công nghệ.
Ngoài ra, một số chuyên gia khác cho rằng cần nhìn nhận kết quả một cách toàn diện hơn. Venet Osmani, giáo sư về AI lâm sàng và học máy tại Đại học Queen Mary (London) nhận định, tổng số ca nội soi bao gồm cả có và không có hỗ trợ AI đã tăng lên trong quá trình nghiên cứu. Sự gia tăng khối lượng công việc này có thể dẫn đến mệt mỏi và giảm hiệu quả phát hiện của bác sĩ.
Giáo sư trí tuệ nhân tạo Allan Tucker tại Đại học Brunel (London) cũng nhận xét, về tổng thể, hiệu suất của bác sĩ vẫn được cải thiện nhờ AI. Tuy nhiên, những lo ngại về việc giảm kỹ năng do thiên kiến tự động hóa không phải chỉ tồn tại ở hệ thống AI mà là rủi ro khi áp dụng bất kỳ công nghệ mới nào.
