Startup “chẩn bệnh” qua ảnh chụp X-quang với giá chỉ 1 USD



Startup “chẩn bệnh” qua ảnh chụp X-quang với giá chỉ 1 USD

Lục Kiếm 6:59 10/12/2019

Một thập kỷ trước, Eyal Gura, một giám đốc công nghệ người Israel, đang đi du lịch ở một vùng biển xa xôi thì gặp tai nạn trong lúc lặn.

Kỹ thuật viên đã chụp X-quang ngực Gura, nhưng không thể đọc hiểu hình ảnh được.

“Chúng tôi phải chờ vài ngày để bác sĩ X-quang từ thành phố lớn xuống để chẩn đoán những gì hiện trên phim”, Gura kể lại, và điều đó dĩ nhiên làm trì hoãn việc điều trị. “Tôi đã tự hỏi: Làm sao chúng ta không có một cơ sở dữ liệu tham chiếu tất cả các X-quang cho những người như tôi để  chỉ việc chạy dữ liệu qua một chiếc máy tính, quét hình ảnh và từ đó đưa ra nhận định về những gì đang diễn ra trong cơ thể tôi? Đó là hạt giống của ý tưởng.”

Ý tưởng đã trở thành Zebra Medical Vision, có thể giúp kiểm tra kết quả chụp CT, MRI và các loại quét y tế khác, sau đó tự động phát hiện bệnh phổi, gan, tim và xương, mang đến một lượng lớn thông tin cho phép các bác sĩ phát hiện bệnh tốt hơn trong khi cung cấp nhiều thông tin hơn cho bệnh nhân về sức khỏe của họ.

Eyal Gura, đồng sáng lập Zebra Medical Vision

Công nghệ diễn giải các lần quét bệnh nhân bằng các thuật toán dựa trên hàng triệu lần quét y tế trong quá khứ. Dựa vào machine learning (học máy), nó có thể xác định, với độ chính xác cao, cho biết liệu một bệnh nhân có bị nứt xương ở chân tay hay một khối u đáng ngờ ở ngực. Và quan trọng là, nó làm được điều đó chỉ với 1 USD cho mỗi lần quét.

Mặc dù Zebra đã được sử dụng trong các bệnh viện trên khắp thế giới, nhưng việc khuyến khích áp dụng rộng rãi hơn là thách thức lớn.

“Khi chúng tôi thành lập công ty (năm 2014, cùng Elad Benjamin, Eyal Toledano-PV), nhiều bác sĩ lâm sàng sợ AI”, Gura nói. “Trong một năm rưỡi qua, đã có sự thay đổi hoàn toàn. Bây giờ tuyên bố trong tất cả các hội nghị X-quang là các bác sĩ X-quang sẽ không bị thay thế bằng AI, mà là bằng bác sĩ X-quang sử dụng AI.”

Ảnh: iStock

Sự khác biệt này là chìa khóa để hiểu chuyển đổi kỹ thuật số chăm sóc sức khỏe. Machine learning, trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật hình ảnh, genomics (hệ gen học), những công nghệ này đang đẩy y học lên các biên giới mới, bằng cách tăng cường, chứ không phải thay thế, chuyên môn của các bác sĩ. Câu hỏi bây giờ là làm thế nào cả hai bên có thể làm việc cùng nhau – điều mà những nhà đổi mới như Gura đang tìm cách trả lời.

Gura cho hay: “Đôi khi thuật toán có thể tìm thấy thứ gì đó mà mắt người không thể nhìn thấy, chẳng hạn như mật độ xương. Đây là điều mà máy móc dễ dàng làm được, đếm và định lượng, nhưng mắt người lại khó có thể làm được nếu dưới một ngưỡng nhất định.”

Máy móc cũng hoạt động nhanh hơn rất nhiều, chẩn đoán trong một vài phần của giây trong khi con người có thể mất vài phút. Điều đó có thể tạo ra sự khác biệt lớn cho những bác sĩ chịu trách nhiệm điều trị cho hàng chục bệnh nhân mỗi ngày. Và với khả năng phát hiện sớm các vấn đề như loãng xương, công nghệ của Zebra mang tính phòng ngừa nhiều như chẩn đoán vậy.

Ảnh: Getty Images

Phải mất ba năm để các bệnh viện lắp ráp bộ dữ liệu cần thiết để đào tạo hệ thống Zebra Medical Vision. Năm 2018, công ty của Gura đã nhận được sự đồng ý đầu tiên của FDA, cho thuật toán phát hiện tắc nghẽn mạch vành. Kể từ đó đến nay, họ đã thông qua thuật toán phát hiện chảy máu não, đánh giá X-quang ngực và nhiều vấn đề khác. Elad Benjamin cho biết sẽ mất thêm vài năm nữa trước khi AI trở thành xu hướng trong chẩn đoán và chẩn đoán hình ảnh y tế, nhưng ông tin rằng cuối cùng nó sẽ là một thành phần quan trọng của X-quang.

Với sự phát triển của công nghệ, chắc chắn cả máy móc và con người sẽ đọc được ảnh chụp X-quang, nhưng việc đưa ra quyết định thì vẫn luôn nằm trong tay con người.


Lục Kiếm