Công cụ AI thị giác cho chẩn đoán y tế

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

Ngay cả những sự chậm trễ nhỏ hoặc thiếu sót chi tiết cũng có thể ảnh hưởng đến việc chăm sóc bệnh nhân. Để giải quyết những vấn đề này, 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 hỗ trợ các quyết định chẩn đoán, trí tuệ nhân tạo đang trở thành một phần cốt lõi trong hoạt động 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 AI thị giác phân tích dữ liệu hình ảnh, phần mềm chẩn đoán hỗ trợ các 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 có chung mục tiêu: cho phép chẩn đoán chính xác hơn, nhất quán hơn và đáng tin cậy hơn.

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

Tìm hiểu về công nghệ trí tuệ nhân tạo và chẩn đoán y tế.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán y tế ở nhiều giai đoạn. Nó có thể hoạt động từ khâu xem xét dữ liệu y tế ban đầu đến việc đưa ra những hiểu biết sâu sắc trong quá trình đưa ra quyết định cuối cùng.

Những khả năng như vậy khiến AI trở thành một công cụ có giá trị trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe dựa trên dữ liệu lớn. Đó là lý do tại sao nhiều chuyên gia chăm sóc sức khỏe đang bắt đầu sử dụng các công cụ hỗ trợ AI cho nhiều trường hợp khác nhau. 

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

Nhờ đó, nó giúp tăng độ chính xác chẩn đoán mà không làm chậm quy trình làm việc lâm sàng hiện có, đồng thời giải phóng thêm thời gian cho các chuyên gia tập trung vào công việc khác. Trên thực tế, thị trường thị giác máy tính toàn cầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được dự báo sẽ tăng trưởng thêm 10,97 tỷ đô la Mỹ từ năm 2025 đến năm 2030, cho thấy sự gia tăng ứng dụng các công nghệ này.

Các công cụ AI thị giác thậm chí có thể hỗ trợ phân tích mô người ở quy mô hiển vi. Các mô hình học máy và học sâu có thể được sử dụng cho các nhiệm 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 điều quan trọng nhất: bệnh nhân.

Ngoài ra, một số hệ thống lâm sàng AI tiên tiến có thể kết hợp dữ liệu hình ảnh y tế với dữ liệu bệnh nhân từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và thông tin chi tiết từ các thử nghiệm lâm sàng. Bằng cách xử lý tất cả dữ liệu này cùng nhau bằng AI, các bác sĩ có thể tạo ra một 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 các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng

Việc chẩn đoán bệnh lý có thể được thực hiện bằng nhiều công cụ AI khác nhau, mỗi công cụ có 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 cấp hệ thống trong môi trường chăm sóc sức khỏe.

Dưới đây là một vài loại công cụ AI quan trọng được sử dụng trong chẩn đoán y tế:

• Mô hình AI thị giác: Đây là các mô hình AI nền tảng tập trung vào các nhiệm vụ hiểu biết hình ảnh như phát hiện, định vị, phân đoạn và đếm đối tượng trong hình ảnh y tế và tiêu bản bệnh lý. Chúng không tự đưa ra quyết định lâm sàng mà chỉ cung cấp những hiểu biết 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: Những công cụ này được xây dựng dựa 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 khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh y tế, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng, để xác định các mẫu, cảnh báo các bất thường tiềm ẩn, ưu tiên các trường hợp và hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng trong quá trình xem xét chẩn đoán.
• Hệ thống AI được triển khai lâm sàng: Đây là các giải pháp AI được tích hợp đầy đủ, tuân thủ quy định và được phê duyệt để sử dụng trong thực tế lâm sàng. Chúng thường kết hợp nhiều mô hình AI, quy tắc lâm sàng, lớp xác thực và cơ chế giám sát để hoạt động an toàn trong các trường hợp sử dụng được xác định. Tùy thuộc vào sự chấp thuận của cơ quan quản lý, các hệ thống này có thể thực hiện các nhiệm vụ chẩn đoán tự động hoặc bán tự động trong khi đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về hiệu suất, an toàn và bảo mật dữ liệu.

Các công cụ phổ biến dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI)用于 chẩn đoán y tế

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.

1. Ultralytics YOLO mô hình

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

Cái Ultralytics YOLO Dòng sản phẩm này bao gồm Ultralytics YOLOv5 , Ultralytics YOLOv8 , Ultralytics YOLO11 và phiên bản mới nhất, Ultralytics YOLO26 . Các mẫu này không... detect Những dị thường y khoa ngoài khuôn khổ thông thường. 

Để xác định các khối u, tổn thương, gãy xương hoặc các bất thường khác, chúng có thể được tinh chỉnh hoặc huấn luyện tùy chỉnh trên các bộ dữ liệu hình ảnh y tế được gắn nhãn, giúp chúng học cách tìm kiếm các đối tượng hoặc bất thường nào trong hình ảnh y tế. 

Sau khi được tinh chỉnh, các mô hình như YOLO26 có thể hoạt động như một trợ lý trực quan trong quy trình chẩn đoán. Đặc biệt, tốc độ của nó làm cho nó hữu ích trong môi trường lâm sàng bận rộn, nơi cần xem xét nhanh chóng một lượng lớn dữ liệu hình ảnh.

2. Viz.ai

Viz.ai là một công cụ chẩn đoán bằng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích hình ảnh y tế. Nó 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 hệ thống bệnh viện, cung cấp giải pháp thay thế cho quy trình xem xét hình ảnh thủ công. Viz.ai cho phép các nhóm chẩn đoán y tế phản hồi nhanh hơn, trong đó thời gian điều trị ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả điều trị của bệnh nhân. 

Một trong những ứng dụng chính của nó là tự động phát hiện tắc nghẽn mạch máu lớn (LVO) 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 nhằm hỗ trợ can thiệp nhanh chóng.

3. PathAI

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

Các nhà bệnh lý học sử dụng công cụ này khi xem xét các mẫu sinh thiết. Một số ứng dụng của nó bao gồm đếm tế bào và xác định ranh giới ung thư trên tiêu bản. Điều này giúp quá trình chẩn đoán hiệu quả hơn và giúp các chuyên gia y tế tự tin hơn vào kết quả chẩn đoán của mình.

4. Aidoc

Aidoc là một công cụ trí tuệ nhân tạo được thiết kế chủ yếu cho chẩn đoán hình ảnh và X quang, bao gồm các bệnh lý 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 phát hiện những dấu hiệu cấp bách và có ý nghĩa lâm sàng nhất.

Công cụ này hoạt động như một hệ thống giám sát an toàn liên tục, chạy ngầm cho quy trình chụp ảnh y tế. Nó tự động phân tích các hình ảnh quét và gắn cờ các trường hợp có nguy cơ cao để các bác sĩ lâm sàng có thể ưu tiên xem xét ngay lập tức. 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 hệ thống bệnh viện và danh sách công việc của các bác sĩ X quang, giúp xác định các tình trạng cấp cứu như thuyên tắc phổi và xuất huyết nội sọ. Bằng cách ưu tiên các trường hợp cấp cứu, Aidoc hỗ trợ phản ứng lâm sàng nhanh hơn mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện có.

5. Tempus

Tempus là một công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong điều trị 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 các thông tin như tiền sử bệnh án, kết quả xét nghiệm và dữ liệu gen để cung cấp những hiểu biết lâm sàng hữu ích. Bằng cách xem xét tất cả thông tin này, Tempus giúp các bác sĩ hiểu rõ hơn về bệnh và cân nhắc phương pháp điều trị nào có thể phù hợp nhất cho từng bệnh nhân cụ thể.

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

6. Rõ ràng

Cleerly là một công cụ chẩn đoán hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phân tích các hình ảnh chụp CT tim, đặc biệt là chụp mạch vành CT. Nó giúp các bác sĩ nhìn thấy những chi tiết trong hình ảnh tim mà có thể khó nhận biết chỉ bằng cách xem xét hình ảnh trực quan thông thường.

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

Vai trò ngày càng phát triển của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe 

Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng đang tác động đến các lĩnh vực khác, bên cạnh hình ảnh y tế. Trong khi AI đã trở nên đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh y tế một cách hiệu quả và nhất quán hơn, các ứng dụng mới hơn đang mở rộng vai trò của nó 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 các bác sĩ đưa ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn trong khi vẫn giữ hình ảnh y tế là cốt lõi của chăm sóc chẩn đoán. Một ví dụ nổi tiếng về sự tiến bộ rộng lớn 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 trí tuệ nhân tạo (AI) có thể phân tích dữ liệu sinh học phức tạp để dự đoán chính xác cấu trúc ba chiều của protein, một thành tựu đã thúc đẩy đáng kể nghiên cứu sinh học và phát hiện thuốc. Những tiến bộ như vậy giúp đặt nền tảng khoa học cho các xét nghiệm chẩn đoán mới và các liệu pháp điều trị nhắm mục tiêu.

Những điều cần nhớ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng định hình lại 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 lý học đến lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa, các công cụ AI giúp các bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn đồng thời giảm bớt khối lượng công việc thủ công. Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng 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.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về Trí tuệ nhân tạo (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 logistics . Khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu xây dựng các mô hình AI thị giác.