Các công cụ vision AI cho chẩn đoán y tế

Khi các bác sĩ xem xét ảnh X-quang sau ca làm việc kéo dài hoặc phân tích hàng trăm hình ảnh y tế, những phát hiện quan trọng đôi khi có thể bị bỏ sót. Đây là một vấn đề phổ biến trong lĩnh vực chẩn đoán y tế.

Ngay cả những chậm trễ nhỏ hoặc các chi tiết bị bỏ lỡ cũng có thể ảnh hưởng đến việc chăm sóc bệnh nhân. Để giải quyết các mối lo ngại như vậy, các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng.

Từ việc phát hiện bệnh sớm trong chẩn đoán hình ảnh y tế đến việc hỗ trợ các quyết định chẩn đoán, chúng đang trở thành một phần cốt lõi trong cách thức vận hành của các tổ chức chăm sóc sức khỏe. Trên thực tế, các công cụ AI đang được tích hợp vào nhiều công nghệ chăm sóc sức khỏe khác nhau.

Điều này bao gồm các mô hình vision AI phân tích dữ liệu hình ảnh, phần mềm chẩn đoán hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong quá trình xem xét, và các hệ thống AI được triển khai lâm sàng hoạt động trong môi trường chăm sóc sức khỏe thực tế. Mặc dù mỗi loại công cụ AI phục vụ một mục đích khác nhau, nhưng tất cả đều chia sẻ cùng một mục tiêu: cho phép chẩn đoán chính xác, nhất quán và đáng tin cậy hơn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về một số công cụ AI phổ biến được sử dụng cho chẩn đoán y tế trong môi trường lâm sàng. Hãy cùng bắt đầu!

Link to this sectionCái nhìn về công nghệ AI và chẩn đoán chăm sóc sức khỏe#

AI có thể được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán y tế ở nhiều giai đoạn. Nó có thể hoạt động từ bước đánh giá dữ liệu y tế đầu tiên cho đến việc cung cấp thông tin chi tiết trong các quyết định cuối cùng.

Những khả năng như vậy làm cho AI trở thành một công cụ có giá trị trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe có khối lượng dữ liệu lớn. Đó là lý do tại sao nhiều chuyên gia y tế đang bắt đầu sử dụng các công cụ hỗ trợ bởi AI cho nhiều mục đích khác nhau.

Ví dụ, các thuật toán vision AI có thể phân tích ảnh X-quang và CT scan để tìm ra các mô hình trong hình ảnh y tế mà con người có thể bỏ lỡ trong quá trình kiểm tra thủ công. Một giải pháp thị giác máy tính (computer vision) có thể tự động gắn cờ các khu vực đáng ngờ và làm cho quy trình chẩn đoán trở nên nhanh chóng hơn.

Bằng cách làm như vậy, nó giúp tăng độ chính xác trong chẩn đoán mà không làm chậm các quy trình lâm sàng hiện tại, đồng thời giải phóng thêm thời gian để các chuyên gia tập trung vào các công việc khác. Trên thực tế, thị trường thị giác máy tính toàn cầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dự báo sẽ tăng trưởng $10,97 tỷ USD từ năm 2025 đến 2030, làm nổi bật việc áp dụng ngày càng tăng của các công nghệ này.

Các công cụ vision AI thậm chí có thể hỗ trợ phân tích mô người ở quy mô hiển vi. Các mô hình machine learning và deep learning có thể được sử dụng cho các tác vụ phân tích dữ liệu hiển vi như đếm tế bào trong vài giây. Điều này có nghĩa là các chuyên gia y tế có thể tập trung vào những gì quan trọng nhất: bệnh nhân.

Ngoài ra, một số hệ thống lâm sàng AI tiên tiến có thể kết hợp dữ liệu chẩn đoán hình ảnh với dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) và thông tin từ các thử nghiệm lâm sàng. Bằng cách xử lý tất cả dữ liệu này cùng nhau thông qua AI, các bác sĩ có thể tạo ra phác đồ điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Điều này đặc biệt hữu ích cho các tình trạng phức tạp như ung thư vú hoặc bệnh tim mạch.

Link to this sectionCác loại công cụ AI được sử dụng bởi các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe#

Chẩn đoán y tế có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ AI khác nhau, mỗi công cụ đóng một vai trò cụ thể. Một số tập trung vào phân tích hình ảnh y tế, trong khi những công cụ khác hỗ trợ quy trình làm việc lâm sàng, ra quyết định hoặc vận hành ở cấp độ hệ thống trong môi trường chăm sóc sức khỏe.

Dưới đây là một vài loại công cụ AI chính được sử dụng để chẩn đoán chăm sóc sức khỏe:

• Các mô hình Vision AI: Đây là những mô hình AI nền tảng tập trung vào các tác vụ hiểu hình ảnh như phát hiện (detection), định vị (localization), phân đoạn (segmentation) và đếm đối tượng trong hình ảnh y tế và tiêu bản bệnh học. Chúng không tự đưa ra quyết định lâm sàng mà cung cấp thông tin chi tiết cốt lõi ở cấp độ hình ảnh để hỗ trợ các ứng dụng chẩn đoán dựa trên hình ảnh.
• Phần mềm chẩn đoán AI: Các công cụ này được xây dựng trên các mô hình nền tảng và được thiết kế để hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng. Chúng phân tích và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như hình ảnh y tế, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng để xác định các mô hình, gắn cờ các bất thường tiềm ẩn, ưu tiên các trường hợp và hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong quá trình xem xét chẩn đoán.
• Hệ thống AI triển khai lâm sàng: Đây là các giải pháp AI được tích hợp đầy đủ, được quản lý và phê duyệt để sử dụng trong thực tế lâm sàng. Chúng thường kết hợp nhiều mô hình AI, các quy tắc lâm sàng, các lớp xác thực và cơ chế giám sát để hoạt động an toàn trong các trường hợp sử dụng đã xác định. Tùy thuộc vào sự phê duyệt của cơ quan quản lý, các hệ thống này có thể thực hiện các tác vụ chẩn đoán tự động hoặc bán tự động trong khi đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về hiệu suất, an toàn và quyền riêng tư dữ liệu.

Link to this sectionCác công cụ AI phổ biến cho chẩn đoán chăm sóc sức khỏe#

Giờ đây khi chúng ta đã hiểu rõ hơn về cách các công cụ AI khác nhau có thể hỗ trợ quy trình chẩn đoán, hãy cùng khám phá một số công cụ AI hàng đầu hiện đang được sử dụng trong chẩn đoán y tế ngày nay.

Link to this sectionCác model Ultralytics YOLO#

Ultralytics YOLO models là một họ các mô hình thị giác máy tính thời gian thực được thiết kế để thực hiện nhiều tác vụ vision AI trên hình ảnh và video. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các mô hình này có thể được sử dụng như một nền tảng xây dựng giúp các hệ thống AI phân tích và hiểu được hình ảnh y tế.

Họ mô hình Ultralytics YOLO bao gồm Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 và phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO26. Các mô hình này không tự động phát hiện các bất thường y tế ngay khi mới cài đặt.

Để xác định các khối u, tổn thương, vết nứt hoặc các bất thường khác, chúng có thể được tinh chỉnh (fine-tuned) hoặc huấn luyện tùy chỉnh trên các bộ dữ liệu hình ảnh y tế đã được gắn nhãn để dạy chúng biết đối tượng hoặc bất thường nào cần tìm kiếm trong hình ảnh y tế.

Hình 1. Sử dụng YOLO để phân tích ảnh X-quang (Nguồn)

Sau khi tinh chỉnh, các mô hình như YOLO26 có thể đóng vai trò là một trợ lý thị giác trong các quy trình chẩn đoán. Đặc biệt, tốc độ của nó khiến nó trở nên hữu ích trong các môi trường lâm sàng bận rộn, nơi khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh cần được xem xét nhanh chóng.

Link to this section2. Viz.ai#

Viz.ai là một công cụ chẩn đoán AI có thể phân tích hình ảnh y tế. Nó được sử dụng để phân tích chẩn đoán hình ảnh nhằm xác định các tình trạng cần được chăm sóc lâm sàng ngay lập tức, chẳng hạn như đột quỵ và các bệnh lý mạch máu.

Công cụ AI này tích hợp trực tiếp vào các hệ thống bệnh viện, cung cấp một giải pháp thay thế cho các quy trình xem xét hình ảnh thủ công. Viz.ai cho phép các nhóm chẩn đoán y tế phản ứng nhanh hơn, nơi thời gian điều trị ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của bệnh nhân.

Một trong những ứng dụng chính của nó là tự động phát hiện tắc nghẽn mạch máu lớn (LVOs) trong các bản quét. Hệ thống AI này cũng được sử dụng để gửi cảnh báo tức thời đến đội ngũ phẫu thuật thông qua thiết bị di động để hỗ trợ can thiệp kịp thời.

Hình 2. Cách thức sử dụng Viz.ai (Nguồn)

Link to this section3. PathAI#

Bệnh học là một phần quan trọng trong việc nghiên cứu các mẫu mô và tìm kiếm các dấu hiệu của bệnh tật. Các công cụ AI như PathAI sử dụng các thuật toán AI để phân tích các slide chất lượng cao và phát hiện các mô hình tinh vi.

Các bác sĩ bệnh học sử dụng công cụ này khi xem xét sinh thiết. Một số ứng dụng của nó bao gồm đếm tế bào và phát hiện rìa ung thư trên các slide. Điều này giúp quy trình chẩn đoán trở nên hiệu quả hơn và giúp các chuyên gia y tế cảm thấy tự tin hơn vào các kết quả của họ.

Link to this section4. Aidoc#

Aidoc là một công cụ AI được thiết kế chủ yếu cho chẩn đoán hình ảnh và X-quang, bao gồm các tình trạng tim mạch và thần kinh. Thay vì phân tích các báo cáo y tế bằng văn bản, Aidoc tập trung vào dữ liệu hình ảnh y tế để giúp làm nổi bật những phát hiện khẩn cấp và có ý nghĩa lâm sàng nhất.

Công cụ này hoạt động như một hệ thống giám sát an toàn liên tục trong nền cho các quy trình chẩn đoán hình ảnh y tế. Nó tự động phân tích các bản quét và gắn cờ các ca bệnh có nguy cơ cao để chúng có thể được ưu tiên xem xét ngay lập tức bởi các bác sĩ lâm sàng. Điều này giúp giảm thiểu sự chậm trễ trong chẩn đoán và hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân nhất quán trong môi trường bệnh viện bận rộn.

Aidoc tích hợp liền mạch vào các hệ thống bệnh viện và danh sách công việc của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, nơi nó giúp xác định các tình trạng khẩn cấp như thuyên tắc phổi và xuất huyết nội sọ. Bằng cách ưu tiên các ca cấp cứu, Aidoc hỗ trợ phản ứng lâm sàng nhanh hơn mà không làm gián đoạn các quy trình công việc hiện có.

Hình 3. Xuất huyết nội sọ được phát hiện bởi Aidoc. (Nguồn)

Link to this section5. Tempus#

Tempus là một công cụ hỗ trợ bởi AI được sử dụng trong chăm sóc bệnh nhân ung thư để giúp các bác sĩ đưa ra quyết định điều trị sáng suốt hơn. Nó phân tích hồ sơ y tế cùng với dữ liệu di truyền và phân tử từ bệnh nhân.

Nền tảng này tập hợp thông tin như tiền sử bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và dữ liệu gen để cung cấp thông tin lâm sàng hữu ích. Bằng cách xem xét tổng hợp thông tin này, Tempus giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về căn bệnh và xem xét các phương pháp điều trị nào có thể phù hợp nhất cho một bệnh nhân cụ thể.

Tempus chủ yếu được sử dụng bởi các bác sĩ ung thư để hỗ trợ lựa chọn phương pháp điều trị. Nó hoạt động bằng cách so sánh cấu hình di truyền của bệnh nhân với các mô hình được tìm thấy trong các bộ dữ liệu lâm sàng và phân tử lớn, giúp hướng dẫn việc chăm sóc ung thư cá nhân hóa.

Link to this section6. Cleerly#

Cleerly là một công cụ chẩn đoán hỗ trợ bởi AI được sử dụng để phân tích các bản CT tim, cụ thể là chụp mạch vành CT. Nó giúp các bác sĩ nhìn thấy các chi tiết trong hình ảnh tim mà có thể khó xác định thông qua xem xét bằng mắt thường thông thường.

Công cụ này phân tích các bản CT để đánh giá sự tích tụ mảng bám và hẹp các động mạch vành, vốn là những chỉ số chính của bệnh tim. Sử dụng phân tích này, Cleerly tạo ra một báo cáo chi tiết giúp hiển thị nguy cơ mắc bệnh động mạch vành của bệnh nhân.

Link to this sectionVai trò đang phát triển của AI trong chăm sóc sức khỏe#

Những tiến bộ mà AI đang đạt được trong chăm sóc sức khỏe cũng đang lan tỏa sang các lĩnh vực khác, bên cạnh chẩn đoán hình ảnh. Mặc dù AI đã đặc biệt có tác động lớn trong việc phân tích hình ảnh y tế hiệu quả và nhất quán hơn, các ứng dụng mới hơn đang mở rộng vai trò của nó trên toàn bộ quy trình chẩn đoán rộng lớn hơn.

Ngày nay, các hệ thống AI có thể hỗ trợ phân tích tự động, ưu tiên ca bệnh và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, giúp các bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn trong khi vẫn giữ hình ảnh y tế làm cốt lõi của chăm sóc chẩn đoán. Một ví dụ nổi tiếng về sự tiến bộ rộng lớn hơn này trong AI y tế là AlphaFold, được phát triển bởi Google DeepMind.

Mặc dù AlphaFold không được sử dụng trực tiếp trong chẩn đoán lâm sàng, nhưng nó chứng minh cách AI có thể phân tích dữ liệu y sinh phức tạp để dự đoán chính xác cấu trúc ba chiều của các protein, một thành tựu đã thúc đẩy đáng kể nghiên cứu sinh học và khám phá thuốc. Những tiến bộ như vậy giúp đặt nền móng khoa học cho các xét nghiệm chẩn đoán mới và các liệu pháp điều trị đích.

Hình 4. Dự đoán cấu trúc 3D của protein bằng AlphaFold (Nguồn)

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

AI đang nhanh chóng định nghĩa lại chẩn đoán y tế bằng cách cải thiện tốc độ, độ chính xác và hiệu quả trong các quy trình lâm sàng. Từ chẩn đoán hình ảnh và bệnh học đến lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa, các công cụ AI giúp bác sĩ lâm sàng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn trong khi giảm bớt khối lượng công việc thủ công. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng được kỳ vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc mang lại sự chăm sóc kịp thời, dựa trên dữ liệu và lấy bệnh nhân làm trung tâm.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub để đọc thêm về AI. Khám phá các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu về các ứng dụng của AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong hậu cần. Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng các mô hình vision AI.