Ứng dụng lâm sàng trên toàn cầu
Cuộc thi phát hiện Covid-19 trên ảnh X-quang (SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detection) do do Hiệp hội Tin học hình ảnh y tế Mỹ (SIIM), Quỹ Thúc đẩy y tế và nghiên cứu y sinh của vùng Valencia (FISABIO) và Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức phát động từ tháng 5/2021. Cuộc thi thu hút hơn 1.300 đội thi với gần 1.800 đối thủ đa quốc gia đến từ những tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới như Google, Nvidia, Aillis, đại học Kyoto (Nhật Bản)... Cuộc thi được thực hiện trên nền tảng thi đấu về trí tuệ nhân tạo uy tín của thế giới – Kaggle. Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng (sinh năm 1993), Trưởng nhóm Phân tích ảnh y tế thuộc Trung tâm Xử lý ảnh y tế - Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata (Vingroup) đã giành vị trí đầu bảng duy nhất với phần thưởng 30.000 đôla Mỹ.
Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cùng các thành viên khác của VinBigdata đã đạt nhiều giải thưởng quốc tế uy tín trong lĩnh vực xử lý ảnh y tế như đứng đầu Cuộc thi phát hiện bất thường trên ảnh nội soi EndoCV - hội thảo ISBI, Top 3 cuộc thi phát hiện chứng tắc mạch phổi trên ảnh CT do Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức, đứng số 1 cuộc thi CheXpert chẩn đoán 13 mặt bệnh và dấu hiệu trên X-quang phổi do đại học Stanford tổ chức... Cách đây 1 năm, Nguyễn Bá Dũng cũng một mình chinh phục thành công vị trí số 1 tại cuộc thi Global Wheat Detection, nằm trong khuôn khổ Hội nghị châu Âu về Thị giác máy tính 2020 (ECCV 2020), giành giải nhất 8.000USD.
Trong cuộc thi này, các thí sinh phải vận dụng mô hình AI để phân loại một ảnh chụp X-quang là âm tính hay viêm phổi điển hình, không điển hình và không xác định. Với những ca không phải âm tính, mô hình AI cần khoanh vùng các khu vực mờ phổi, phát hiện tổn thương, đưa ra những gợi ý giúp bác sĩ kết luận chính xác hơn.
Để giải quyết bài toán trên, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng đã sử dụng kết quả tổng hợp của 40 mô hình đơn lẻ, đều là những kiến trúc AI phổ biến và tốt nhất hiện nay như EfficientNet, ResNet, YOLO, Faster R-CNN, EfficientDet... Để đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện và phân loại tổn thương, mô hình AI được đào tạo bởi những bộ dữ liệu X-quang phổi quy mô lớn và nổi tiếng trên thế giới như Chexpert của Đại học Stanford (Anh), các bộ dữ liệu X-quang của Viện Y tế Hoa Kỳ NIH và Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ, bên cạnh 6.000 ảnh mà cuộc thi cung cấp.
Mô hình thắng cuộc sẽ được triển khai vào ứng dụng lâm sàng nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả chăm sóc sức khỏe trên phạm vi toàn cầu. Đồng thời, mã nguồn cũng sẽ được chia sẻ công khai để cộng đồng khoa học trên thế giới tham khảo và tiếp tục phát triển các giải pháp y tế thông minh, phục vụ đời sống con người.
Kết quả nhanh, an toàn, chi phí thấp
X-quang phổi là một xét nghiệm dùng một lượng nhỏ tia phóng xạ đi xuyên qua lồng ngực để tạo ra hình ảnh về các cấu trúc phổi và cơ quan trong lồng ngực của bạn. Đây là một công cụ giúp cho bác sĩ thấy được cấu trúc cũng như hình ảnh chức năng của phổi và tim của bạn hoạt động tốt như thế nào. Từ đó, bác sĩ có thể xác định được bệnh và có cách điều trị phù hợp.
Nhận định về phần mềm AI chẩn đoán X-quang phổi của Việt Nam, các bác sĩ cho rằng, Covid-19 hiện có thể được chẩn đoán thông qua xét nghiệm PCR và chụp X-quang phổi. PCR (hay xét nghiệm chẩn đoán phát hiện vật chất di truyền từ virus dựa vào chuỗi Polymerase), có độ chính xác cao tuy nhiên mất từ vài giờ đến vài ngày để ra kết quả. Ngược lại, X-quang phổi có thể thu được kết quả chỉ trong vài phút với chi phí rẻ hơn bộ xét nghiệm rất nhiều. Với sức mạnh tính toán, hệ thống AI có thể dự đoán hàng triệu ca nhiễm chỉ trong vòng vài phút và có thể xem là giải pháp tối ưu nhất cho công tác sàng lọc bệnh diện rộng trong bối cảnh dịch bệnh vẫn chưa có nhiều tín hiệu khả quan.
Được công bố thử nghiệm từ giữa 2020, với môđun chẩn đoán X-quang phổi VinDr của kỹ sư Nguyễn Bá Dũng có khả năng phát hiện 22 loại tổn thương khác như tràn dịch, tràn khí, nốt khối, đông đặc, thâm nhiễm…; độ chính xác hơn 90% giúp chẩn đoán hầu hết những bệnh lý nguy hiểm nhất liên quan tới phổi. VinDr hiện được triển khai tại nhiều bệnh viện, phòng khám thuộc các tỉnh, thành phố lớn trên cả nước. Bên cạnh đó, đội ngũ phát triển cũng đã hoàn thiện 4 tính năng khác gồm X-quang cột sống, X-quang tuyến vú, CT lồng ngực và CT gan mật; hướng tới hỗ trợ sàng lọc, chẩn đoán những bệnh lý nguy hiểm và phổ biến của người Việt.
Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cho biết, cuộc thi giúp Việt Nam học hỏi kinh nghiệm từ các đội mạnh trên thế giới, từ đó hoàn thiện mô hình cho các bài toán xử lý ảnh y tế của phòng, giúp sản phẩm VinDr tăng độ chính xác hơn. Thực chất những mô hình sử dụng trong cuộc thi phát hiện Covid-19 trên ảnh X-quang đều đã được tích hợp vào mô-đun X-quang phổi của VinDr nhưng mỗi tập dữ liệu được tối ưu hơn. Chính mô-đun X-quang phổi VinDr đã giúp cải thiện mô hình của cuộc thi, với mong muốn đóng góp phần chung tay hỗ trợ các y bác sĩ đẩy lùi dịch bệnh.
