Khi hình ảnh CT của bệnh nhân bóc tách động mạch chủ trải đầy trên màn hình phòng khám, bác sĩ phải tìm kiếm những vết nứt mạch nhỏ hơn cả sợi tóc trong hàng chục ngàn lát cắt – cuộc chiến “thám tử sự sống” này giờ đây đã có một trợ lý AI. Nhóm nghiên cứu từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc đã công bố kết quả mới nhất trên tạp chí Engineering cho thấy hệ thống DDAsys mà họ phát triển không chỉ với độ đồng nhất 88,6% trong việc đề xuất phác đồ phẫu thuật, mà còn thu hẹp sai số trong đo lường đường kính mạch máu xuống còn 0,767 mm, tương đương với việc đạt được “sát thương mức micron” trên độ dày thành mạch.
“Quét” 60 lát cắt mỗi giây: AI làm thế nào để có “đôi mắt透视” mạch máu
Sau khi mắc bệnh, tỷ lệ tử vong ở bệnh nhân bóc tách động mạch chủ tăng từ 1% đến 2% mỗi giờ, nhưng chẩn đoán truyền thống gặp phải hai vấn đề lớn: việc đọc hình ảnh CT giống như “lục tìm kim” và sai số lớn nhất trong đo lường đường kính mạch máu giữa các bác sĩ có thể lên tới 5,33 mm (tương đương với 1/5 phạm vi giãn nở bình thường của mạch máu); trong khi đó, quyết định phác đồ phẫu thuật phụ thuộc vào kinh nghiệm, các bệnh viện cơ sở dễ dàng xảy ra chậm trễ trong quyết định.
Nhóm nghiên cứu đã dành 6 năm để xây dựng “cơ sở dữ liệu mạch máu” – bao gồm 61.190 hình ảnh CTA từ Bệnh viện Đồng Tế Vũ Hán, với các loại bóc tách động mạch chủ bình thường, loại I, loại II, loại III, cùng với bốn loại “cản trở” như vôi hóa và bóng giả, tương đương với việc thiết lập lớp học “tìm lỗi” cho AI. DDAsys sử dụng mô hình học sâu hai giai đoạn: Giai đoạn đầu tiên sử dụng “kính lúp thông minh” để xác định khu vực động mạch chủ, loại bỏ cản trở từ xương sườn và các cơ quan khác; giai đoạn thứ hai hóa thân thành “kính hiển vi mạch máu”, bằng cách xác định các đặc điểm rách màng trong (dấu hiệu của bóc tách mạch) để phân loại chính xác loại tổn thương, toàn bộ hệ thống chỉ cần 3 phút để xử lý hình ảnh CT của một bệnh nhân đơn lẻ.
Dữ liệu thực tế hé mở: AI làm thế nào để “dự đoán” quyết định của bác sĩ
Trong 137 thử nghiệm lâm sàng, DDAsys đưa ra một loạt kết quả “gây kinh ngạc”:
Độ chính xác chẩn đoán
: Đạt điểm F1 0,984 trong việc nhận diện tại cấp độ bệnh nhân, tăng 9,5% so với mô hình truyền thống ResNet18; đối với loại bóc tách II dễ bị bỏ sót, độ nhạy phân loại đạt 85,7%, cao hơn 157% so với công nghệ hiện tại.
Huyền thoại đo lường
: Sai số đo lường đường kính động mạch chủ lên tới 0,994 mm, sai số của động mạch xuống chỉ là 0,767 mm (khoảng 1/10 đường kính tóc người), độ chính xác tương đương với thước cặp.
Độ đồng nhất trong quyết định
: Độ phù hợp giữa phác đồ phẫu thuật được đề xuất và lựa chọn thực tế của bác sĩ đạt 88,6%, đặc biệt trong phẫu thuật phục hồi lòng ngực (TEVAR), AI có thể rút ngắn thời gian quyết định phẫu thuật tới 30% nhờ độ phù hợp kích thước mạch máu.
Điều đặc biệt hơn là hệ thống có thể xử lý hình ảnh “cấp địa ngục” – là những lát cắt có độ tương phản thấp chỉ đạt 1/3 giá trị bình thường, hoặc các trường hợp mà màng trong rách sát với rìa mạch máu. Đối với những hình ảnh mà thậm chí bác sĩ dày dạn kinh nghiệm cũng phải xem xét nhiều lần, độ nhạy cảm nhận diện của DDAsys vẫn đạt 29,9%, nâng cao gần 3 lần so với các thuật toán hình ảnh truyền thống. Tác giả chính của bài báo, ông Hoàng Chí Huê, so sánh: “Đây giống như việc lái xe trong cơn mưa lớn, AI có thể nhận diện biển báo qua bức màn mưa.”
Từ “trợ lý hình ảnh” đến “định vị phẫu thuật”: AI làm thế nào để thay đổi quy trình cứu thương
Giá trị của DDAsys không chỉ dừng lại ở việc chẩn đoán. Trong 65 trường hợp phẫu thuật thực tế, hệ thống AI đã phân tích hàng ngàn dữ liệu mặt cắt mạch để tạo ra “hồ sơ mạch máu 3D”, giúp bác sĩ đề xuất phác đồ phẫu thuật cá nhân hóa. Ví dụ, một bệnh nhân bóc tách loại I trước kia cần 3 giờ để chẩn đoán phương pháp phẫu thuật, nhưng nhờ phân tích của AI, thời gian đưa ra quyết định đã rút ngắn xuống còn 45 phút.
Tuy nhiên, công nghệ vẫn có một số “điểm mù”. Đối với hình ảnh có độ tương phản cực thấp, tỷ lệ nhận diện của hệ thống dưới 40%; AI hiện chưa thể xác định vị trí vết rách của mạch máu hay các thông tin quan trọng về cung cấp máu từ các mạch nhánh. Nhóm nghiên cứu cho biết, thế hệ hệ thống tiếp theo sẽ kết hợp mô phỏng động lực học của dòng chảy, dự đoán nguy cơ vỡ bóc tách, thực hiện sự chuyển mình từ “chẩn đoán đã xảy ra” đến “cảnh báo sẽ xảy ra”.
Mô hình AI y tế mới: Để “bác sĩ số” bảo vệ 330 triệu bệnh nhân tim mạch
Hiện tại, số bệnh nhân mắc bệnh tim mạch ở Trung Quốc đã lên tới 330 triệu, và có xu hướng trẻ hóa. Sự đột phá của DDAsys mở ra một con đường mới cho việc phân bổ nguồn lực y tế – các thử nghiệm cho thấy, sau khi sử dụng hệ thống này, hiệu quả chẩn đoán của bác sĩ cơ sở tăng 50% và tỷ lệ chẩn đoán sai giảm 72%. Nhóm nghiên cứu đang hợp tác với nhiều bệnh viện để đẩy mạnh thực hiện lâm sàng; trong tương lai, có thể kết nối với đám mây hình ảnh y tế khu vực, hiện thực hóa mô hình cứu thương từ xa “quay phim ở khu vực và chẩn đoán tại bệnh viện hạng nhất”.
Như giáo sư Trương Hải Đằng, tác giả liên lạc của bài báo đã nói: “Khi AI có thể đọc hiểu ‘ngôn ngữ’ của mạch máu, nhiều sinh mạng sẽ chiến thắng trong cuộc đua cùng thời gian.” Cuộc cách mạng “mạch máu” trong lĩnh vực AI y tế này đang tái định nghĩa quy tắc của cuộc đua sinh tử.