Nhìn thấy
Tiềm năng
Tiềm năng
Cách một nhóm Google sử dụng AI để giúp các bác sĩ ngăn ngừa bệnh mù ở bệnh nhân tiểu đường
Varun Gulshan, một nhà khoa học nghiên cứu của Google, đang tìm kiếm một dự án đáp ứng một số tiêu chí.
Đầu tiên, dự án này phải sử dụng thuật toán trí thông minh nhân tạo (AI) mà Gulshan đã phát triển cho đến nay. Thứ hai, dự án này phải kích thích niềm đam mê của anh đối với khoa học và y khoa. Và cuối cùng, dự án này phải mang lại lợi ích cho người dân quê hương Ấn Độ của anh.
Anh gửi một email cho Phil Nelson, Giám đốc Google Accelerated Science (GAS) để hỏi có dự án nào như thế đang được thực hiện hay không.
Vài tuần sau, Gulshan đã có trong tay một ổ đĩa kỹ thuật số chứa hàng trăm bản quét võng mạc ẩn danh từ một bệnh viện ở Ấn Độ. Nelson nghĩ rằng ông có một dự án cho Gulshan, nhưng trước tiên ông cần biết: Liệu một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể học cách xác định hình ảnh nào trong số những hình ảnh này cho thấy dấu hiệu của một nguyên nhân gây mù, một căn bệnh gọi là võng mạc tiểu đường hay không?
"Dự án này giống như đo ni đóng giày cho tôi" – Gulshan, người có nhiều kinh nghiệm làm việc với AI để nhận biết cử chỉ của tay, cho biết. "Khi nhìn những hình ảnh này, tôi có thể thấy ngay rằng công nghệ học sâu đang hoạt động khá hiệu quả" – anh nói. "Chúng tôi thực sự có thể sử dụng công nghệ học sâu cho những vấn đề này".
Mối lo ngày càng lớn
Với hơn 70 triệu người mắc bệnh tiểu đường, Ấn Độ đang gặp vấn đề ngày càng nghiêm trọng với bệnh võng mạc tiểu đường. Căn bệnh này tạo ra những tổn thương phía sau võng mạc, có thể dẫn tới chứng mù hoàn toàn, và 18% trong số những người Ấn Độ bị tiểu đường đã mắc chứng bệnh này. Với 415 triệu bệnh nhân tiểu đường có nguy cơ bị mù trên toàn thế giới (Hoa Kỳ, Trung Quốc và Ấn Độ là nơi có tỉ lệ người mắc bệnh cao nhất), căn bệnh này đã trở thành một mối lo toàn cầu.
trong số 70 triệu người bị tiểu đường ở Ấn Độ mắc chứng bệnh này.
Nhưng điều đáng mừng là vẫn còn có thể tránh được việc mất thị lực vĩnh viễn cho mắt. Đối với những người được chẩn đoán đủ sớm thì thuốc, các liệu pháp, tập thể dục và chế độ ăn uống lành mạnh là phương pháp điều trị hiệu quả cao để ngăn căn bệnh chuyển biến tồi tệ hơn.
Những thách thức
Nhận thức là một thách thức rất lớn đối với bệnh võng mạc tiểu đường. Nhiều bệnh nhân tiểu đường cho rằng các dấu hiệu ban đầu của căn bệnh chỉ là các vấn đề nhỏ về thị lực, theo lời bác sĩ Rajiv Raman, một bác sĩ phẫu thuật võng mạc tại Bệnh viện Mắt Sankara Nethralaya ở Chennai, Ấn Độ. Tiếng Hindi không có từ "võng mạc", vậy nên chỉ việc thảo luận về căn bệnh này đã là một thách thức. "Tiếng Hindi và tiếng Tamil có từ "bệnh đục thủy tinh thể" và "bệnh tăng nhãn áp", nhưng không không có từ nào để dịch khái niệm võng mạc tiểu đường" – bác sĩ Raman cho biết.
Bác sĩ Rajiv Raman, Bác sĩ phẫu thuật võng mạc tại Sankara Nethralaya
Chennai, Ấn Độ
Nhưng dù một bác sĩ nhãn khoa có thể giải thích về căn bệnh, cũng như cách kiểm soát diễn biến của căn bệnh thông qua việc kiểm tra thường xuyên, khó khăn thực sự vẫn nằm ở việc khiến những bệnh nhân đang gặp nguy cơ đến kiểm tra mắt. Với những cộng đồng dân cư sống ở những vùng nông thôn trên toàn thế giới, nguyên nhân khiến nhiều người mắc bệnh võng mạc tiểu đường ở mức độ nghiêm trọng có liên quan đến cơ sở hạ tầng nhiều hơn là thuốc thang. Đường từ nhà đến chỗ chuyên gia gần nhất có thể khá xa, và việc hẹn tái khám thường gặp rất nhiều khó khăn.
“Nhiều bệnh nhân ở nông thôn bị mắc chứng võng mạc tiểu đường giai đoạn cuối, nhưng không hề biết mình bị tiểu đường"
Những bệnh nhân nghèo có thêm người phụ thuộc thì không thể tự chăm sóc cho bản thân. Thay vào đó, họ sẽ chịu đựng cho đến khi ảnh hưởng của bệnh võng mạc tiểu đường trở nên quá nghiêm trọng, khiến họ không thể tiếp tục làm ngơ nữa. Tuy nhiên, khi đó thường là đã quá muộn. “Nhiều bệnh nhân ở nông thôn bị mắc chứng võng mạc tiểu đường giai đoạn cuối, nhưng không hề biết mình bị tiểu đường", trích lời bác sĩ Sheila John, trưởng khoa mắt tại Sankara Nethralaya. "Họ mất dần thị lực. Trong nhiều trường hợp, một bên mắt của họ đã mù hẳn, [và] chúng tôi phải cứu con mắt còn lại."
Bệnh nhân đợi ngoài bệnh viện mắt Sankara Nethralaya
Chennai, Ấn Độ
Tổ chức đội ngũ làm việc
Tuy nhiên, thách thức lớn nhất đối với việc chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường là số ca bệnh quá nhiều. Chỉ riêng Ấn Độ đã có 70 triệu bệnh nhân tiểu đường cần sàng lọc, và không có đủ bác sĩ lâm sàng được đào tạo để xem phim chụp võng mạc của bệnh nhân.
Chúng ta cần sàng lọc [bệnh nhân] từ sớm, khi thị lực của họ vẫn còn tốt
Nhưng việc mở phòng khám ở các khu vực nông thôn là không khả thi cho bác sĩ chuyên khoa, vì lượng bệnh nhân có thể rất ít ỏi, theo Bác sĩ R. Kim, Giám đốc y khoa tại Bệnh viện Mắt Aravind ở Madurai, Ấn Độ. "Chúng ta cần sàng lọc bệnh nhân sớm khi thị lực của họ còn tốt. Vậy chúng ta phải làm gì để làm được việc đó?" – Bác sĩ Kim hỏi. "Bởi vì sức người thì không thể sàng lọc hết 70 triệu người thế này được".
Nếu trí thông minh nhân tạo của Google có thể giúp chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường dễ dàng hơn bằng cách phân tích chính xác ảnh quét võng mạc, có lẽ hàng triệu người có thể sẽ giữ được thị lực.
Phần khó khăn là tạo ra một bộ dữ liệu để mô hình AI học hỏi, một nhiệm vụ bao gồm cả việc cho điểm và dán nhãn từng ảnh quét theo mức độ nghiêm trọng. Việc giải quyết vấn đề đó sẽ cần đến một số lượng rất lớn các bác sĩ nhãn khoa để cho điểm các ảnh quét nhằm tạo dữ liệu cho mô hình AI.
Nhưng nhóm sẽ cần các dữ liệu có chất lượng cao hơn, nếu muốn dạy mô hình AI cách đọc ảnh quét võng mạc một cách chính xác.
Dạy cho mô hình AI
Ban đầu, nhóm được các bác sĩ nhãn khoa tại Aravind và Sankara Nethralaya hỗ trợ việc dán nhãn cho các hình ảnh võng mạc. Chỉ sau vài tháng ngắn ngủi, mô hình đã được đào tạo để có thể xác định các dấu hiệu chính của bệnh võng mạc tiểu đường, chẳng hạn như tổn thương mô thần kinh, sưng và xuất huyết. Do đã có được tập dữ liệu lớn hơn, Gulshan chắc chắn rằng họ có thể giúp cho mô hình chính xác hơn nữa.
Tiến sĩ Jorge Cuadros, người đứng đầu Hệ thống truyền thông lưu trữ hình ảnh mắt (EyePACS), một mạng lưới y tế từ xa kết nối bệnh nhân ở các vùng nông thôn trên khắp nước Mỹ với các bác sĩ nhãn khoa để quét bệnh võng mạc tiểu đường, cũng tham gia. Nhưng những bệnh nhân mà EyePACS khám bệnh vẫn phải đợi vài tuần trước khi có được ảnh quét đã chấm điểm. Do đó, tiến sĩ Cuadros rất sẵn lòng góp sức để giúp quá trình chẩn đoán diễn ra nhanh hơn.
Dữ liệu mà EyePACS chia sẻ bao gồm thông tin của rất nhiều bệnh nhân, và lớn gấp hàng trăm lần lượng thông tin mà nhóm AI thu thập được vào thời điểm đó. Điều đó đồng nghĩa với một khối lượng việc gắn nhãn rất lớn, vì mỗi hình ảnh cần được chấm điểm nhiều lần để bù đắp cho độ lệch trong cách đánh giá của những người cho điểm khác nhau. Dale Webster, một kỹ sư phần mềm tại Google cho biết: "Mô hình AI đó sẽ được học về những đánh giá nhất quán của họ". "Do đó, kết quả sẽ ít bị lệch hơn, và sẽ hiệu quả hơn".
Cho đến nay, gần 100 bác sĩ nhãn khoa đã đưa ra hơn 1 triệu điểm đánh giá cho mô hình AI.
Cách thức hoạt động của AI
Cách thức hoạt động của Mô hình AI (1/4)
Hơn 50 bác sĩ nhãn khoa đã xem xét thủ công hơn 1 triệu ảnh quét võng mạc ẩn danh và đánh giá mức độ của bệnh võng mạc tiểu đường trên từng ảnh.
Cách thức hoạt động của mô hình Al (2/4)
Mỗi ảnh quét được xem xét nhiều lần và được phân loại thủ công theo thang điểm từ 1 (không có dấu hiệu của bệnh võng mạc tiểu đường) đến 5 (có dấu hiệu rất xấu).
Cách thức hoạt động của mô hình AI (3/4)
Hình ảnh đã chấm điểm được đưa vào một thuật toán nhận dạng. Bằng cách cung cấp cho thuật toán hàng ngàn hình ảnh đã chấm điểm, mô hình AI có thể dần hiểu được các dấu hiệu của bệnh võng mạc tiểu đường, giống như một bác sĩ nhãn khoa.
Cách thức hoạt động của Mô hình AI (4/4)
Khi được đào tạo xong, thuật toán có thể được trang bị cho một ứng dụng gọi là Đánh giá bệnh võng mạc tự động (ARDA). ARDA cho phép người dùng tải lên một ảnh quét võng mạc để phân tích tức thời bệnh võng mạc tiểu đường.
Từ mô hình đến thiết bị
Đối với tất cả thành viên trong nhóm, lý do chính khiến họ tham gia dự án là việc nghĩ rằng họ có thể biến mô hình này thành một thiết bị Đánh giá bệnh võng mạc tự động (ARDA).
Nhân tố quan trọng trong dự án này là một thành viên khác của nhóm Google, Lily Peng. Được đào tạo làm bác sĩ, Peng, cũng như những thành viên khác trong nhóm Nhãn khoa, luôn mong muốn tạo ra một tác động thực sự đối với hoạt động y học lâm sàng.
Tôi thấy rằng chúng ta có rất nhiều ý tưởng lớn, rất nhiều hứa hẹn, phải vậy không?”, cô đặt câu hỏi. "Nhưng tại sao một vài ý tưởng trong đó không bao giờ được thực hiện?
Lily Peng, Google
Peng tin rằng ARDA có thể dùng được trong môi trường lâm sàng, nhưng để đạt được điều đó cần phải có các thí nghiệm và sự phê duyệt theo quy định. Để làm việc này, nhóm nghiên cứu đã tập trung vào hai mục tiêu, đó là tiến hành thử nghiệm lâm sàng để bắt đầu thử nghiệm ARDA trong thế giới thực, sau đó viết báo cáo kết quả để gửi cho Tạp chí của Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ (JAMA).
"Chúng tôi muốn gửi cho JAMA vì đây là tạp chí chuyên về ngành y", Nelson nói. "Chúng tôi không chỉ muốn chứng minh rằng chúng tôi có thể làm việc này. Chúng tôi muốn các bác sĩ biết về điều đó".
Ngoài ra, để mọi người biết đến thiết bị ARDA, nhóm nghiên cứu cũng phải trình bày kết quả công việc của họ cho Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA). Với sự trợ giúp của Nelson, Peng đã có một buổi thuyết trình xuất sắc về những ưu điểm của trí tuệ nhân tạo. Peng là người ủng hộ và là người phiên dịch chủ chốt cho những cộng đồng tham gia vào việc đưa ARDA vào cuộc sống.
"Cô ấy nắm được mọi khía cạnh", Gulshan nói, "vì vậy, cô ấy có thể nói chuyện với chúng tôi và hiểu được sự phức tạp về mặt kỹ thuật trong công việc chúng tôi đang làm, trong vấn đề các bác sĩ nói đến và những tác động có liên quan. Lily đã biến ý tưởng đó thành điều mà giờ đây chúng ta có thể nghĩ đến việc đưa vào phòng khám."
Một loại nhiệt kế mới
Không ai tại Google thực sự có kinh nghiệm chế tạo thiết bị y tế, vì vậy, nhóm đã tìm đến Verily, một công ty chuyên về các sản phẩm chăm sóc sức khoẻ trực thuộc Alphabet (Alphabet cũng sở hữu Google) để tìm hiểu các yêu cầu pháp lý và y tế để công nghệ ARDA được phê duyệt là một thiết bị y tế.
Verily vượt qua hàng trăm công ty khác để trở thành 1 trong 9 công ty được chấp nhận tham gia chương trình thí điểm trước khi chứng nhận mà FDA công bố gần đây, và đang sử dụng kiến thức chuyên môn của mình để thúc đẩy sự phát triển của ARDA thông qua những thử nghiệm lâm sàng tại Ấn Độ. Gulshan cũng trở lại Ấn Độ để hướng dẫn các bác sĩ và y tá sử dụng thiết bị này.
Cái nhìn cận cảnh
Sau khi các kỹ thuật viên đo mắt đã khám xong, mỗi bệnh nhân tại Sankara Nethralaya đều sẽ được bác sĩ nhãn khoa kiểm tra. Nếu bác sĩ nhãn khoa nhìn thấy tổn thương tiềm tàng đối với mắt của họ, bệnh nhân sẽ được quét võng mạc.
"Có được sự phê duyệt về mặt pháp lý là điều quan trọng", ông Peng nói, "nhưng điều quan trọng hơn là các bác sĩ lâm sàng làm việc với chúng tôi cần cảm thấy tự tin về những gì họ đang làm và cảm thấy thoải mái khi sử dụng phần mềm. Và vì vậy, vấn đề không chỉ là tính an toàn và hiệu quả mà là việc phần mềm này có thực sự hữu ích với họ hay không".
Trong một thử nghiệm lâm sàng gần đây, ARDA đã được dùng để đánh giá hình ảnh của 3.000 bệnh nhân tiểu đường tại hai bệnh viện ở Ấn Độ. Kết quả phân loại được so sánh với các đánh giá của bác sĩ, khẳng định nghiên cứu năm 2016 được báo cáo trong JAMA: Mô hình này có hiệu quả thực hiện tương đương với các nhân viên y tế hiện khám sàng lọc tại bệnh viện.
Bác sĩ Rajiv Raman xem xét hình ảnh võng mạc của bệnh nhân để tìm dấu hiệu của bệnh võng mạc tiểu đường.**
Chennai, Ấn Độ
Với tiến sĩ Cuadros, lợi ích chính của ARDA rất dễ thấy. Ông nhận thấy tỷ lệ người mắc bệnh võng mạc do tiểu đường ở Hoa Kỳ đang giảm dần, cho thấy việc điều trị dự phòng là có hiệu quả. Nhưng vì tỷ lệ người mắc bệnh tiểu đường đang gia tăng, tổng số bệnh nhân mắc bệnh võng mạc do tiểu đường vẫn giữ nguyên. Số người cần sàng lọc đang ngày càng tăng, trong khi nhu cầu về chuyên môn trong việc điều trị không hề thay đổi.
Và các bác sĩ nhãn khoa là người phải gánh chịu hậu quả.
Mỗi ngày lẽ ra tôi cần sàng lọc 3.000 bệnh nhân, và đó là điều không thể”, bác sĩ Raman cho biết. “Chắc chắn là chúng tôi cần giúp đỡ. Và ARDA chính là nguồn trợ giúp đó.
Bác sĩ Rajiv Raman, bác sĩ nhãn khoa
Trong điều kiện như thế, việc đưa chuyên môn vào hoạt động chăm sóc sức khỏe ban đầu là một lợi ích rất lớn. "Nếu có thể sử dụng ARDA tại văn phòng của bác sĩ chăm sóc sức khỏe ban đầu, điều đó sẽ tạo ra một sự khác biệt lớn, vì bác sĩ có thể sàng lọc cho nhiều bệnh nhân hơn" – bác sỹ Kim cho biết. "Như vậy bác sĩ nhãn khoa chỉ cần tập trung chữa trị cho các bệnh nhân mắc bệnh về võng mạc".
Trên thực tế, Tiến sĩ Raman đã nghĩ đến một thiết bị có độ phổ biến tương đương với nhiệt kế, hay thậm chí là máy đo đường huyết, một công cụ chẩn đoán mà các bệnh nhân tiểu đường hiện đang dùng để theo dõi lượng đường trong máu. Theo lời ông, công việc của ông không phải là sàng lọc để phát hiện bệnh võng mạc do tiểu đường. "Công việc của tôi là điều trị bằng laser, tiêm thuốc, phẫu thuật và giúp họ cải thiện chứng mất thị lực".
Nhưng dù dùng phương pháp chẩn đoán nào, tất cả mọi người đều đồng ý rằng nhận thức đóng vai trò thiết yếu đối với sức khoẻ. Trong thực tế, việc bị chẩn đoán mắc chứng võng mạc do tiểu đường cũng có thể mang lại kết quả tốt nếu xét tổng thể. Bác sĩ Cuadros cho rằng: "Nếu phát hiện mình mắc bệnh võng mạc khi vẫn ở giai đoạn đầu, lúc căn bệnh chưa cần thiết phải điều trị, bệnh nhân vẫn có cơ hội để nhận ra rằng bệnh tiểu đường đang bắt đầu ảnh hưởng đến cơ thể họ. Hy vọng điều đó có thể khuyến khích họ kiểm soát lượng đường trong máu tốt hơn".
Một tiến bộ trong hoạt động chẩn đoán
Ngày càng có nhiều nghiên cứu được tiến hành, bao gồm cả những thử nghiệm lâm sàng đang diễn ra tại Ấn Độ – đây là lần đầu tiên các chương trình sàng lọc được thực hiện ở cấp độ này. Nhóm Google và Verily rất lạc quan trước khả năng họ có thể đạt được nhiều thành tựu vượt xa việc phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường. “Kể từ khi có [bài báo JAMA], chúng tôi đã có thêm nhiều bước tiến” -- trích lời Nelson. "Gần đây, chúng tôi đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Nature Biomedical Engineering, cho thấy từ hình ảnh võng mạc, chúng ta không chỉ có thể dự đoán được một số yếu tố gây nguy hiểm đến sức khỏe tim mạch, mà còn cả nguy cơ xảy ra những biến chứng tim mạch lớn.
Một ngày nào đó, việc chẩn đoán những căn bệnh nghiêm trọng có thể sẽ trở nên dễ dàng giống như việc đo nhiệt độ hoặc kiểm tra huyết áp. Nhưng trong tương lai gần, hàng triệu bệnh nhân tiểu đường có thể giữ được thị lực nhờ một thuật toán AI giúp các bác sĩ nhanh chóng phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường.
