Đánh giá bệnh nhân viêm loét đại tràng (UC) thường được tiến hành thông qua quản lý nội soi và mô học. Nhưng bây giờ, các nhà nghiên cứu từ Nhật Bản đã phát triển một hệ thống AI mới. Hệ thống này có thể giúp đánh giá chính xác hơn và đơn giản hơn các thủ tục y tế xâm lấn.
>>Xem thêm:
- Coronavirus: Khai báo y tế điện tử đối với các du khách quốc tế
- Phát hiện loại thuốc tiềm năng chống lại tình trạng kháng sinh
Trong một nghiên cứu được công bố vào tháng 2 trên Gastroenterology, các nhà nghiên cứu từ Đại học Y và Nha khoa Tokyo (TMDU) đã tiết lộ một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới được phát triển có thể đánh giá kết quả nội soi viêm loét đại tràng với độ chính xác cao tương đương với các chuyên gia nội soi.
Tầm quan trọng của phát hiện
Đánh giá chính xác là điều rất quan trọng. Nhờ đó sẽ giúp lựa chọn biện pháp chăm sóc tối ưu cho bệnh nhân bị viêm loét đại tràng. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng cả nội soi và biện pháp mô học, được chỉ định bởi mức độ viêm vi thể, có thể dự đoán kết quả của bệnh nhân.Do đó chúng thường được sử dụng làm căn cứ điều trị. Tuy nhiên, các biến thể trong và ngoài quan sát xảy ra trong cả phân tích nội soi và mô học, và phân tích mô học thường đòi hỏi phải thu thập mô thông qua sinh thiết. Đây là biện pháp xâm lấn và rất tốn kém.
AI phân tích theo thời gian thực giúp giảm các biện pháp xâm lấn
“Việc giải thích các hình ảnh nội soi là chủ quan và dựa trên kinh nghiệm của từng chuyên gia nội soi. Do đó, nó gây khó khăn cho việc tiêu chuẩn hóa đánh giá. Bệnh nhân cũng khó có thể theo dõi chuyển biến theo thời gian thực. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã tìm cách phát triển hệ thống mạng nơ ron sâu (DNN) để phân tích nhất quán, khách quan và thời gian thực các hình ảnh nội soi từ bệnh nhân bị viêm loét đại tràng. ” Kento Takenaka, tác giả chính của nghiên cứu.
Để làm điều này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống với DNN để đánh giá hình ảnh nội soi từ bệnh nhân bị viêm loét đại tràng. DNN là một loại phương pháp học máy AI dựa trên việc xây dựng mạng lưới thần kinh nhân tạo.
Hệ thống AI mới điều trị viêm loét đại tràng
Các nhà khoa học đã xây dựng thuật toán DNUC. Thuật toán này sử dụng 40.758 hình ảnh nội soi và 6885 kết quả sinh thiết từ bệnh nhân viêm loét đại tràng năm 2012. Công việc bao gồm huấn luyện cho máy học, cho phép thuật toán học cách đánh giá và phân loại chính xác dữ liệu. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã kiểm nghiệm tính chính xác của thuật toán DNUC bằng 4187 hình ảnh nội soi và 4104 mẫu sinh thiết từ 875 bệnh nhân bị UC.
Công nghệ AI đang hỗ trợ tích cực ngành Y tế
DNUC đạt được mức độ chính xác tương đương với các chuyên gia nội soi. Do đó, hệ thống này có thể dự đoán sự thuyên giảm mô học từ bệnh nhân chỉ bằng hình ảnh nội soi. Đây là điểm tiến bộ hơn so với phương pháp dữ liệu mô học và nội soi. Nó giúp giảm thiểu chi phí và rủi ro liên quan đến sinh thiết.
DNUC có thể xác định chuyển biến của bệnh nhân mà không cần lấy mẫu và phân tích sinh thiết. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho các tổ chức y tế. Nó cũng giúp hạn chế sử dụng các thủ tục y tế xâm lấn cho các cá nhân bị viêm loét đại tràng.
Techmoss.net
