Chatbox

Các bạn vui lòng dùng từ ngữ lịch sự và có văn hóa,sử dụng Tiếng Việt có dấu chuẩn. Chúc các bạn vui vẻ!
05/08/2019 23:08 # 1
vnrleo28
Cấp độ: 26 - Kỹ năng: 8

Kinh nghiệm: 161/260 (62%)
Kĩ năng: 39/80 (49%)
Ngày gia nhập: 17/09/2014
Bài gởi: 3411
Được cảm ơn: 319
Vingroup phát triển phần mềm chẩn đoán bệnh qua ảnh X quang


Nhóm nghiên cứu Phân tích Hình ảnh Y tế thuộc Tập đoàn Vingroup đã xây dựng thành công phiên bản thử nghiệm phần mềm tự động đọc và hỗ trợ chẩn đoán bệnh qua ảnh X quang lồng ngực.

 
 

Việc chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế (như ảnh X quang, cắt lớp, cộng hưởng từ...) thường được thực hiện thủ công bởi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Các bác sĩ đôi khi có thể bỏ sót những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng do hạn chế mắt thường, áp lực về thời gian, số lượng bệnh nhân, cũng như cường độ công việc... từ đó ảnh hưởng tới độ chính xác. 

Nhằm khắc phục điều này, nhóm nghiên cứu Phân tích Hình ảnh Y tế thuộc Công ty VinTech (Tập đoàn Vingroup) đã đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào việc chẩn đoán bệnh bằng hình ảnh. Bước đầu, công nghệ này đã áp dụng thành công trong việc chẩn đoán ảnh X quang lồng ngực, cũng là loại chuẩn đoán phổ biến và có nhu cầu lớn nhất hiện nay (chiếm tới 70-80%).

Vingroup phát triển phần mềm chẩn đoán bệnh qua ảnh X quang - Ảnh 1.

Sử dụng AI để chẩn đoán bệnh qua ảnh X-quang (ảnh: NVIDIA)

Theo Tiến sĩ Nguyễn Quý Hà - Trưởng nhóm Phân tích Hình ảnh Y tế (Viện Big Data), nếu dựa vào tiêu chí đánh giá của ngành y tế, cả độ nhạy và độ đặc hiệu của thuật toán đều đạt trên 90%, thậm chí trên 95% đối với một số mặt bệnh. Còn nếu dựa vào tiêu chí tốc độ, nếu như để đọc một ảnh chụp X quang bác sĩ sẽ cần 5-10 phút thì máy đọc chỉ mất 2-5 giây.

Tuy đã đạt được những kết quả khả quan bước đầu, nhưng thuật toán đang được xây dựng dựa trên nguồn dữ liệu mở của nước ngoài. Nếu có thể thu thập dữ liệu ảnh y tế của người Việt thì độ chính xác và khả năng ứng dụng trong thực tế tại Việt Nam sẽ thực sự cao. Khó khăn hiện nay là việc thu thập dữ liệu y tế không thể thực hiện trong ngày một, ngày hai. Với mỗi loại bệnh, thuật toán cần có ảnh chụp từ khoảng 100.000 - 200.000 bệnh nhân, một con số không hề nhỏ. 

Để giải quyết bài toán về dữ liệu đầu vào, Viện Big Data đã ký Biên bản ghi nhớ Hợp tác với Cục Công nghệ thông Thông tin – Bộ Y tế, thống nhất phối hợp trong việc xây dựng các quy định về trao đổi dữ liệu khám bệnh, chữa bệnh của người dân giữa các cơ sở khám bệnh, chữa bệnh và các tổ chức, cá nhân phục vụ cho việc nghiên cứu phát triển các sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Y tế.

Vingroup phát triển phần mềm chẩn đoán bệnh qua ảnh X quang - Ảnh 2.

Viện Big Data hợp tác với Bộ Y tế để trao đổi dữ liệu khám bệnh

"Dữ liệu sau khi được chuẩn hóa và chú giải đầy đủ sẽ không mang bất kỳ thông tin cá nhân nào và sẽ được chia sẻ rộng rãi cho cộng đồng. Khi phần mềm hoàn thiện, các bệnh viện có thể được sử dụng miễn phí. Các bác sĩ sẽ được hỗ trợ tối đa, giảm thiểu thời gian đọc ảnh. Ở các bệnh viện tuyến dưới, nơi không có nhiều chuyên gia, thì việc áp dụng AI sẽ tăng đáng kể cơ hội cho người bệnh được tiếp cận với phương pháp chẩn đoán hiện đại, giúp các bác sĩ có thêm thông tin hữu ích để quyết định liệu pháp điều trị", GS Vũ Hà Văn - Viện trưởng Viện Big Data nói.

Khi hoàn thành sản phẩm, một phương án khả thi là triển khai hệ thống chẩn đoán từ xa áp dụng công nghệ điện toán đám mây. Người dùng sẽ được cấp tài khoản và chỉ cần gửi hình ảnh đến sẽ có kết quả đọc gửi lại ngay sau đó. Cách làm này có lợi là chi phí rẻ và các bệnh viện không cần đầu tư cơ sở hạ tầng riêng.

GS Vũ Hà Văn cũng chia sẻ, để đưa phần mềm vào sử dụng còn rất nhiều việc phải làm. Ngoài việc thu thập dữ liệu của người Việt, còn các vấn đề pháp lý và thủ tục cấp phép. Mục đích của chúng tôi là phần mềm phải đạt được tiêu chuẩn quốc tế và trở nên hữu ích với các bệnh viện trong nước. Chúng tôi sẽ hướng đến các chẩn đoán cần thiết cho môt số bệnh nguy hiểm và thường gặp tại Việt Nam như các loại ung thư hay các bệnh về tim mạch, thần kinh và tiểu đường.

 



Gmail: vnrleo28@gmail.com

Con người có thể mất đi nam tính, có thể mất đi nữ tính, nhưng đừng đánh mất nhân tính
Lớp : K20YDH1


 
Copyright© Đại học Duy Tân 2010 - 2019