Các công cụ Vision AI cho chẩn đoán y tế

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

Ngay cả những trì hoãn nhỏ hoặc chi tiết bị bỏ sót cũng có thể ảnh hưởng đến việc chăm sóc bệnh nhân. Để giải quyết những mối lo ngại này, các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để hỗ trợ nhân viên lâm sàng.

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

Các công cụ này bao gồm model Vision AI phân tích dữ liệu hình ảnh, phần mềm chẩn đoán hỗ trợ nhân viên lâm sàng trong quá trình xem xét, và các hệ thống AI được triển khai trong môi trường lâm sàng thực tế. Mặc dù mỗi loại công cụ AI phục vụ một mục đích khác nhau, tất cả đều có chung một mục tiêu: giúp 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 bắt đầu!

Tìm hiểu về công nghệ AI và chẩn đoán y tế#

AI có thể được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán y tế ở nhiều giai đoạn. AI có thể hoạt động từ bước xem xét dữ liệu y tế đầu tiên cho đến việc cung cấp thông tin chuyên sâu trong quá trình đưa ra quyết định cuối cùng.

Những khả năng này khiến AI trở thành một công cụ có giá trị trong các hệ thống y tế giàu dữ liệu. Vì vậy, nhiều chuyên gia y tế đang bắt đầu sử dụng các công cụ được hỗ trợ bởi AI cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Ví dụ, các thuật toán Vision AI có thể phân tích ảnh X-quang và ảnh chụp CT để tìm ra những pattern trong hình ảnh y tế mà con người có thể bỏ sót khi xem xét thủ công. Một giải pháp computer vision có thể tự động đánh dấu các khu vực đáng ngờ và giúp quy trình chẩn đoán nhanh hơn.

Nhờ đó, công cụ này cải thiện độ chính xác của chẩn đoán mà không làm chậm các quy trình lâm sàng hiện có, đồng thời giải phóng thêm thời gian để các chuyên gia tập trung vào công việc khác. Trên thực tế, thị trường computer vision trong lĩnh vực y tế toàn cầu được dự báo sẽ tăng trưởng $10.97 billion trong giai đoạn 2025–2030, cho thấy mức độ ứng 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 model machine learning và deep learning có thể được sử dụng cho những tác vụ phân tích dữ liệu hiển vi, chẳng hạn như đếm tế bào trong vài giây. Điều này giúp các chuyên gia y tế tập trung vào điều quan trọng nhất: bệnh nhân.

Ngoài ra, một số hệ thống AI lâm sàng tiên tiến có thể kết hợp dữ liệu hình ảnh y tế với dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) và thông tin chuyên sâu từ các thử nghiệm lâm sàng. Bằng cách xử lý toàn bộ dữ liệu này cùng nhau bằng AI, bác sĩ có thể xây dựng kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các bệnh lý phức tạp như ung thư vú hoặc bệnh tim mạch.

Các loại công cụ AI được cơ sở y tế sử dụng#

Chẩn đoán y tế có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ AI khác nhau, mỗi công cụ đảm nhiệm một vai trò cụ thể. Một số công cụ tập trung vào phân tích hình ảnh y tế, trong khi những công cụ khác hỗ trợ quy trình lâm sàng, việc ra quyết định hoặc các hoạt động cấp hệ thống trong môi trường y tế.

Dưới đây là một số loại công cụ AI chính được sử dụng cho chẩn đoán y tế:

• Model Vision AI: Đây là các model AI nền tảng tập trung vào những tác vụ hiểu hình ảnh như detection, localization, segmentation và đếm đối tượng trong hình ảnh y tế và lam bệnh học. Chúng không tự đưa ra quyết định lâm sàng mà cung cấp các thông tin chuyên sâu cốt lõi ở cấp độ hình ảnh, làm nền tảng cho các ứng dụng chẩn đoán dựa trên hình ảnh.
• Phần mềm AI chẩn đoán: Các công cụ này được xây dựng trên những model 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, chẳng hạn như hình ảnh y tế, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng, để xác định pattern, đánh dấu các bất thường tiềm ẩn, ưu tiên ca bệnh và hỗ trợ nhân viên lâm sàng trong quá trình xem xét chẩn đoán.
• Hệ thống AI được triển khai trong môi trường lâm sàng: Đây là các giải pháp AI được tích hợp đầy đủ, được quản lý và phê duyệt để sử dụng trong môi trường lâm sàng thực tế. Chúng thường kết hợp nhiều model AI, quy tắc lâm sàng, các lớp validation và cơ chế monitoring để vận hành an toàn trong những trường hợp sử dụng được xác định rõ. Tùy thuộc vào 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, đồng thời đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về hiệu năng, an toàn và quyền riêng tư dữ liệu.

Các công cụ hỗ trợ bởi AI phổ biến cho chẩn đoán y tế#

Sau khi 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.

1. Các model Ultralytics YOLO#

Các model Ultralytics YOLO là một họ model computer vision thời gian thực được thiết kế để thực hiện nhiều tác vụ Vision AI khác nhau trên hình ảnh và video. Trong lĩnh vực y tế, các model này có thể được sử dụng như một khối xây dựng nền tảng, giúp các hệ thống AI phân tích và hiểu hình ảnh y tế.

Họ model Ultralytics YOLO bao gồm Ultralytics YOLOv5, Ultralytics YOLOv8, Ultralytics YOLO11 và phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO26. Các model này không thể tự phát hiện bất thường y tế ngay khi xuất xưởng.

Để xác định khối u, tổn thương, gãy xương hoặc các bất thường khác, chúng có thể được fine-tune hoặc custom-train trên các dataset hình ảnh y tế đã gắn nhãn, qua đó học được cần tìm kiếm những đối tượng hoặc bất thường nào trong hình ảnh y tế.

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

Sau khi được fine-tune, các model như Ultralytics YOLO26 có thể hoạt động như một trợ lý hình ảnh trong quy trình chẩn đoán. Đặc biệt, tốc độ của model khiến nó hữu ích trong những môi trường lâm sàng bận rộn, nơi cần nhanh chóng xem xét khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh.

2. Viz.ai#

Viz.ai là một công cụ AI chẩn đoán có thể phân tích hình ảnh y tế. Công cụ này được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế 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 quy trình xem xét hình ảnh thủ công. Viz.ai giúp các đội ngũ chẩn đoán y tế phản hồi nhanh hơn, trong đó thời điểm điều trị ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả của bệnh nhân.

Một trong những ứng dụng chính của công cụ là tự động phát hiện tắc nghẽn mạch máu lớn (LVOs) trên ảnh chụp. Hệ thống AI cũng được sử dụng để gửi cảnh báo tức thời đến đội ngũ phẫu thuật qua thiết bị di động nhằm hỗ trợ can thiệp nhanh chóng.

Hình 2. Cách Viz.ai có thể được sử dụng (Nguồn)

3. PathAI#

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

Các bác sĩ bệnh học sử dụng công cụ này khi xem xét mẫu sinh thiết. Một số ứng dụng của công cụ bao gồm đếm tế bào và phát hiện ranh giới ung thư trên lam bệnh. Điều này giúp quy trình chẩn đoán hiệu quả hơn và giúp các chuyên gia y tế tự tin hơn về những phát hiện của mình.

4. Aidoc#

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

Công cụ này hoạt động như một hệ thống giám sát an toàn liên tục ở chế độ nền cho các quy trình hình ảnh y tế. Công cụ tự động phân tích ảnh chụp và đánh dấu các ca có rủi ro cao để được nhân viên lâm sàng ưu tiên xem xét ngay lập tức. Điều này giúp giảm trì hoãn trong chẩn đoán và hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân nhất quán trong những 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 X-quang, qua đó giúp xác định những tình trạng cấp cứu như thuyên tắc phổi và xuất huyết nội sọ. Bằng cách ưu tiên các ca cấp cứu, Aidoc hỗ trợ phản hồi lâm sàng nhanh hơn mà không làm gián đoạn các quy trình hiện có.

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

5. Tempus#

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

Nền tảng này tập hợp các thông tin như tiền sử bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và dữ liệu gene để cung cấp những thông tin chuyên sâu hữu ích về mặt lâm sàng. Bằng cách xem xét các thông tin này cùng nhau, Tempus giúp bác sĩ hiểu rõ hơn về bệnh và cân nhắc phương pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân cụ thể.

Tempus chủ yếu được các bác sĩ ung thư sử dụng để hỗ trợ lựa chọn phương pháp điều trị. Công cụ hoạt động bằng cách so sánh profile di truyền của bệnh nhân với các pattern được tìm thấy trong những dataset lâm sàng và phân tử quy mô lớn, qua đó hỗ trợ chăm sóc ung thư cá nhân hóa.

6. Cleerly#

Cleerly là một công cụ chẩn đoán có AI hỗ trợ, được sử dụng để phân tích ảnh chụp CT tim, cụ thể là chụp CT mạch vành. Công cụ giúp bác sĩ quan sát những chi tiết trong hình ảnh tim mà chỉ xem xét trực quan theo phương pháp tiêu chuẩn có thể khó nhận diện.

Công cụ phân tích ảnh chụp CT để đánh giá sự tích tụ mảng bám và tình trạng hẹp trong động mạch vành, vốn là những chỉ dấu quan trọng của bệnh tim. Dựa trên phân tích này, Cleerly tạo báo cáo chi tiết giúp thể hiện nguy cơ mắc bệnh động mạch vành của bệnh nhân.

Vai trò đang thay đổi của AI trong lĩnh vực y tế#

Những tiến bộ của AI trong lĩnh vực y tế cũng đang tác động đến các lĩnh vực khác bên cạnh hình ảnh y tế. Mặc dù AI đã tạo ra ảnh hưởng đặc biệt lớn trong việc phân tích hình ảnh y tế hiệu quả và nhất quán hơn, các ứng dụng mới đang mở rộng vai trò của AI trong toàn bộ quy trình chẩn đoán.

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 nhân viên lâm sàng đưa ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt hơn, đồng thời duy trì hình ảnh y tế ở vị trí cốt lõi trong hoạt động chăm sóc chẩn đoán. Một ví dụ nổi tiếng về bước tiến rộng 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, công cụ này cho thấy AI có thể phân tích dữ liệu y sinh phức tạp để dự đoán chính xác cấu trúc ba chiều của protein — một thành tựu đã đẩy nhanh đáng kể nghiên cứu sinh học và việc phát hiện thuốc. Những tiến bộ như vậy góp phần xây dựng nền tảng khoa học cho các xét nghiệm chẩn đoán mới và các liệu pháp điều trị nhắm trúng đích.

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

Những điểm chính#

AI đang nhanh chóng định hình lại hoạt động chẩn đoán y tế bằng cách cải thiện tốc độ, độ chính xác và hiệu quả trong toàn bộ quy trình lâm sàng. Từ hình ảnh y tế và bệnh học đến lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa, các công cụ AI giúp nhân viên lâm sàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn, đồng thời giảm 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 cung cấp dịch vụ chăm sóc kịp thời, dựa trên dữ liệu và lấy bệnh nhân làm trung tâm.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem repository GitHub để đọc thêm về AI. Khám phá các trang giải pháp của chúng tôi để tìm hiểu về những ứng dụng của AI trong sản xuất và computer vision trong logistics. Tìm hiểu các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng các model Vision AI.