Các công cụ AI thị giác cho chẩn đoán y tế

Khi bác sĩ xem phim X-quang sau ca làm việc kéo dài hoặc phân tích hàng trăm ảnh y tế, đôi khi những phát hiện quan trọng có thể bị bỏ sót. Đây là 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 vấn đề này, các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để hỗ trợ bác sĩ lâm sàng.

Từ phát hiện bệnh sớm qua hình ảnh y tế đến hỗ trợ quyết định chẩn đoán, AI đang trở thành phần cốt lõi trong hoạt động của các tổ chức y tế. 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 AI thị giác phân tích dữ liệu hình ảnh, phần mềm chẩn đoán hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong quá trình xem xét và hệ thống AI được triển khai lâm sàng, hoạt động trong môi trường y tế thực tế. Mỗi loại công cụ AI phục vụ một mục đích khác nhau, nhưng đều có chung mục tiêu: hỗ trợ chẩn đoán chính xác, nhất quán và đáng tin cậy hơn.

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

Tổng quan về công nghệ AI và chẩn đoán y tế#

AI có thể hỗ trợ chẩn đoán y tế ở nhiều giai đoạn. Công nghệ này có thể hỗ trợ từ bước xem xét dữ liệu y tế ban đầu đến việc cung cấp insight trong quá trình đưa ra quyết định cuối cùng.

Những năng lực này khiến AI trở thành công cụ hữu ích trong các hệ thống y tế sử dụng nhiều dữ liệu. Đó là lý do ngày càng nhiều chuyên gia y tế bắt đầu sử dụng công cụ AI cho nhiều trường hợp ứng dụng khác nhau.

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

Nhờ đó, công nghệ này nâng cao độ chính xác chẩn đoán mà không làm chậm quy trình lâm sàng hiện có, đồng thời giúp chuyên gia có thêm thời gian tập trung vào công việc khác. Trên thực tế, thị trường thị giác máy tính trong y tế toàn cầu được dự báo tăng thêm $10.97 billion trong giai đoạn 2025–2030, cho thấy mức độ ứng dụng các công nghệ này ngày càng tăng.

Công cụ AI thị giác thậm chí có thể hỗ trợ phân tích mô người ở cấp độ hiển vi. Model machine learning và deep learning có thể được sử dụng cho các tác vụ phân tích dữ liệu hiển vi, chẳng hạn như đếm tế bào chỉ trong vài giây. Nhờ đó, 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 (EHRs) và insight 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 phác đồ điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Điều này đặc biệt hữu ích 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#

Có thể thực hiện chẩn đoán y tế 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 làm việc lâm sàng, quá trình ra quyết định hoặc hoạt động ở cấp hệ thống trong môi trường y tế.

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

• Model AI thị giác: Đây là các model AI nền tảng tập trung vào những tác vụ hiểu hình ảnh như phát hiện, định vị, phân đoạn và đếm đối tượng trong ảnh y tế và tiêu bản bệnh học. Các model này không tự đưa ra quyết định lâm sàng mà cung cấp những insight cốt lõi ở cấp độ hình ảnh, làm nền tảng cho các ứng dụng chẩn đoán dựa trên hình ảnh.
• Phần mềm chẩn đoán AI: Những công cụ này được xây dựng dựa trên các model nền tảng và được thiết kế để hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Công cụ phân tích và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như ảnh y tế, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs), kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng, nhằm nhận diện mẫu, đánh dấu bất thường tiềm ẩn, ưu tiên ca bệnh và hỗ trợ 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 hoàn chỉnh, quản lý theo quy định và phê duyệt để sử dụng trong môi trường lâm sàng thực tế. Các hệ thống này thường kết hợp nhiều model AI, quy tắc lâm sàng, lớp xác thực và cơ chế giám sát để vận hành an toàn trong các trường hợp sử dụng xác định. Tùy theo phê duyệt của cơ quan quản lý, những hệ thống này có thể thực hiện 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 AI phổ biến hỗ trợ chẩn đoán y tế#

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

1. Các model Ultralytics YOLO#

Họ model Ultralytics YOLO gồm các model thị giác máy tính thời gian thực, được thiết kế để thực hiện nhiều tác vụ AI thị giác khác nhau trên hình ảnh và video. Trong lĩnh vực y tế, các model này có thể đóng vai trò là nền tảng cơ bản giúp hệ thống AI phân tích và hiểu hình ảnh y khoa.

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

Để nhận diện khối u, tổn thương, gãy xương hoặc các bất thường khác, có thể tinh chỉnh hoặc huấn luyện tùy chỉnh các model này trên những bộ dữ liệu hình ảnh y tế được gán nhãn, chẳng hạn như Brain Tumor hoặc GRAZPEDWRI-DX dùng cho chấn thương cổ tay ở trẻ em; các bộ dữ liệu này giúp model nhận biết cần tìm 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 đóng vai trò trợ lý thị giác trong quy trình chẩn đoán. Đặc biệt, tốc độ của model rất hữu ích trong môi trường lâm sàng bận rộn, nơi cần xem xét nhanh khối lượng lớn dữ liệu ảnh.

2. Viz.ai#

Viz.ai là công cụ chẩn đoán AI có thể phân tích hình ảnh y khoa. Công cụ này phân tích ảnh y khoa để 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 ảnh thủ công. Viz.ai giúp các nhóm chẩn đoán y tế phản hồi nhanh hơn trong những trường hợp 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 tình trạng tắc mạch máu lớn (LVO) trên ảnh quét. Hệ thống AI cũng được dùng để gửi cảnh báo tức thời đến nhóm phẫu thuật qua thiết bị di động nhằm hỗ trợ can thiệp nhanh chóng.

Hình 2. Cách sử dụng Viz.ai (Nguồn)

3. PathAI#

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

Bác sĩ giải phẫu bệnh sử dụng công cụ này khi xem xét mẫu sinh thiết. Một số ứng dụng gồm đếm tế bào và xác định rìa khối u trên tiêu bản. Nhờ đó, quy trình chẩn đoán hiệu quả hơn và nhân viên y tế tự tin hơn vào kết quả của mình.

4. Aidoc#

Aidoc là công cụ AI được thiết kế chủ yếu cho chẩn đoán hình ảnh, bao gồm các bệnh lý tim mạch và thần kinh. Thay vì phân tích báo cáo y tế dạng văn bản, Aidoc tập trung vào dữ liệu hình ảnh y tế để giúp phát hiện những kết quả cần xử lý khẩn cấp và có ý nghĩa lâm sàng.

Công cụ này hoạt động như một hệ thống giám sát an toàn liên tục chạy nền cho quy trình chụp ảnh y khoa. Công cụ tự động phân tích ảnh quét và đánh dấu các ca có nguy cơ cao để bác sĩ ưu tiên xem xét ngay. Điều này giúp giảm chậm trễ trong chẩn đoán và hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân nhất quán tại các bệnh viện bận rộn.

Aidoc tích hợp với hệ thống bệnh viện và danh sách công việc của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, giúp nhận diện 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 quy trình làm việc hiện có.

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

5. Tempus#

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

Nền tảng tổng hợp thông tin như tiền sử bệnh nhân, kết quả xét nghiệm và dữ liệu hệ gene để cung cấp thông tin chuyên sâu hữu ích cho 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.

Tempus chủ yếu được bác sĩ ung bướu sử dụng để hỗ trợ lựa chọn phương pháp điều trị. Công cụ so sánh hồ sơ di truyền của bệnh nhân với các mẫu hình trong những bộ dữ liệu lâm sàng và phân tử quy mô lớn, qua đó hỗ trợ định hướng chăm sóc ung thư cá nhân hóa.

6. Cleerly#

Cleerly là công cụ chẩn đoán có AI hỗ trợ, dùng để phân tích ảnh CT tim, cụ thể là chụp CT mạch vành. Công cụ giúp bác sĩ quan sát các chi tiết trên ảnh tim mà chỉ xem xét bằng mắt theo phương pháp thông thường có thể khó nhận ra.

Công cụ phân tích ảnh CT để đánh giá mảng bám tích tụ và tình trạng hẹp động mạch vành, vốn là những dấu hiệu 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 ngày càng phát triển của AI trong y tế#

Những tiến bộ của AI trong y tế cũng đang tác động đến các lĩnh vực khác ngoài chẩn đoán hình ảnh y khoa. AI đã đặc biệt phát huy hiệu quả trong việc phân tích hình ảnh y khoa nhanh chóng và nhất quán hơn, đồng thời các ứng dụng mới đang mở rộng vai trò của AI trong toàn bộ quy trình chẩn đoán.

Ngày nay, hệ thống AI có thể hỗ trợ phân tích tự động, ưu tiên ca bệnh và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt hơn, đồng thời vẫn giữ chẩn đoán hình ảnh y khoa làm trọng tâm của hoạt động chăm sóc. AlphaFold, do Google DeepMind phát triển, là một ví dụ nổi bật về bước tiến rộng hơn này của AI trong y tế.

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 thúc đẩy đáng kể nghiên cứu sinh học và phát hiện thuốc. Những tiến bộ như vậy góp phần đặt nền tảng khoa học cho các xét nghiệm chẩn đoán mới và liệu pháp nhắm đích.

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

Điểm chính cần ghi nhớ#

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 các quy trình lâm sàng. Từ chẩn đoán hình ảnh y khoa và giải phẫu bệnh đến lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa, các công cụ AI giúp bác sĩ 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 sẽ ngày càng đóng vai trò 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 và xem repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Khám phá các trang giải pháp để tìm hiểu về ứng dụng của AI trong sản xuất và thị giác máy tính trong logistics. Tìm hiểu các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng model AI thị giác.