Chẩn đoán những căn bệnh là một trong những lợi ích thực tiễn của hệ thống machine learning. Máy móc có thông tin, rất nhiều thông tin, và chúng có khả năng xử lý tất cả những dữ liệu này theo nhiều cách mà bộ não con người không thể.

1. SỰ VƯỢT TRỘI CỦA AI TRONG CHUẨN ĐOÁN BỆNH MẮT
Chẩ n đoán những căn bệnh là một trong những lợi ích thực
tiễn củ a hệ thố ng machine learning. Má y mó c có thông tin,
rất nhiều thông tin, và chú ng có khả năng xử lý tất cả những
dữ liệu nà y theo nhiều cách mà bộ não con ngườ i không thể.
Quan trọng hơn, má y móc có thể cứ u chữa được những trườ ng
hợp “khó nhằn” nhất, cá c căn bệnh hiếm gặp mà kể cả những
bác sỹ giỏi nhất trong ngà nh cũng từ ng sơ suất bỏ qua cũng
không thể “qua mắt” được hệ thống trí thông minh nhân tạo (AI).
Thế nhưng, má y móc được sử dụng để trợ giú p cho con ngườ i,
chứ không phải để thay thế họ.
Để thực hiện được điều nà y, một nhóm bá c sỹ và cá c nhà khoa
học má y tính ngườ i Trung Quốc đã giớ i thiệu một thuật toá n
machine learning để nhận biết được căn bệnh đục thủy tinh thể
bẩm sinh, một căn bệnh về mắt hiếm gặp khiến 10% trẻ em trên

2. thế giớ i mấ t hoà n toà n thi ̣lực. Thuật toá n nà y có khả năng chẩn
đoá n bệnh chính xác tớ i hơn 90%, ngang ngử a vớ i những bá c sỹ
chuyên khoa mắt giỏi nhất thế giớ i. Nó được miêu tả chi tiết trong
số báo mớ i nhất của tờ Nature Niomedical Engineering.
Tuy nhiên cũng cầ n lưu ý rằng, y học không chỉ là khoa học, mà
còn là một nghệ thuật. Sự tương tá c giữa bác sỹ và bệnh nhân là
thứ khó có thể đong đếm được tầ m quan trọng củ a nó. Một vấn
ngại khi điều tri ̣bằng phương phá p do má y tính thực hiện, đó là
cảm giác sai trái, không an tâm.
Mặc dù vậy, má y móc cũng có vai trò rấ t lớ n. “Má y móc có lợi thế
của sự tự động hó a, tính khá ch quan và sự chính xá c, nhưng khả
năng giao tiếp và tương tá c giữa ngườ i vớ i ngườ i là không thể
thiếu khi điều tri ̣,” đồng tác giả của nghiên cứ u, Haotian Lin, giá o
sư khoa mắt tại đại học Sun Yat-sen cho biết.
“Đối vớ i các bác sỹ, công nghệ là không đủ để quyết đi ̣nh được
100% chắc chắn rằng đâu là liệu phá p tốt nhấ t, và vì vậy mà họ
nên tận dụng những gợi ý đến từ má y móc để nhận diện và
phòng chống trườ ng hợp chẩn đoá n sai, dựa trên kiến thứ c của
riêng mình,” ông nói. “Kết quả của phân tích của chú ng tôi cho
biết rằng trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con ngườ i đều có điểm mạnh
và giớ i hạn riêng.”
Việc không nhận ra hoặc chẩn đoá n sai là thườ ng thấ y ở những
bệnh nhân mắc phải các căn bệnh hiếm gặp, và điều nà y hoàn
toà n đú ng ở những nướ c đang phá t triển, như Trung Quốc chẳng
hạn. Đục thủy tinh thể là một căn bệnh gây nhiều khó khăn cho
các bá c sỹ bở i để phục hồi trạng thái ban đầ u của mắt cầ n phải
được chữa tri ̣ ki ̣p thờ i cũng như á p dụng cá c liệu phá p đú ng
cách.
Thuật toá n nà y dựa trên công nghệ Convolutional Neural
Networks (CNNs), một loại machine learning cố gắng bắt chướ c
quá trình xử lý thầ n kinh xảy ra trong vỏ não của động vật. CNNs
được sử dụng rộng rãi phục vụ cho cá c công việc nhận diện hình

3. ảnh, tuy nhiên cũng được á p dụng sang các lĩnh vực khác, như
chơi cờ vây (kỳ thủ cờ vây AlphaGo của Google cũng sử dụng
nó), phân tích ngôn ngữ và khá m phá dược phẩm mớ i.
Quá trình thực hiện bao gồm nạp những hình ảnh về cá c triệu
chứng của căn bệnh cho hệ thống AI, bao gồm những trườ ng
hợp mắc thủy tinh thể chẳng hạn, cho tớ i khi nó học được sự
hiện diện của các triệu chứ ng, rồi sau đó chẩn đoá n bệnh thà nh
công.
Các nhà nghiên cứ u tại đây đã phá t minh ra 3 mạng lướ i hữu
dụng phục vụ cho 3 công việc nhận diện đục thủy tinh thể khác
nhau. Mạng lướ i đầ u tiên được sử dụng để sà ng lọc ra cá c bệnh
nhân từ những ngườ i khỏe mạnh; thứ hai dù ng để nhận diện
bệnh nhân mắc đục thủy tinh thể, và thứ ba dù ng để hỗ trợ các
bác sỹ mắt đưa ra quyết đi ̣nh chữa tri ̣. Cả ba đều được tích hợp
vào một nền tảng sử dụng điện toá n đá m mây có tên CC-Cruiser.
Thử nghiệm thực tế của phầ n mềm nà y dựa trên 50 trườ ng hợp
mắc bệnh do các bác sỹ chuyên khoa lựa chọn và bao gồm nhiều
“căn bệnh khó chữa.” Hiệu quả của CC-Cruiser được đem ra so
sánh vớ i 3 mứ c độ khác nhau của cá c bá c sỹ: bá c sỹ thực tập,
bác sỹ có giấ y phép hà nh hề và bá c sỹ chuyên gia.
Các trườ ng hợp nhiễm bệnh bình thườ ng, CC-Cruiser không
chẩn đoán sai hoặc đưa ra kết luận không chính xá c. Không cấ p
độ bác sỹ con ngườ i nà o đạt được kết quả như vậy. Chỉ khi tiếp
tục thực hiện các nhiệm vụ về việc đưa ra quyết đi ̣nh á p dụng các
liệu phá p sau nà y thì hệ thống mớ i chi ̣u thua vớ i số lượng chẩn
đoá n sai nhiều hơn.
CC-Cruiser là một cỗ máy rấ t có triển vọng, tuy nhiên nó lại chưa
sẵn sà ng để được đem vào sử dụng ngay lúc nà y. “Hiện tại, nó
đã được sử dụng tại 3 bệnh viện không chuyên để giá m đi ̣nh tính
ứ ng dụng về lĩnh vực y học của CC-Cruiser,” ông Lin cho biết.
“Tuy nhiên, vì tôn trọng và mong muố n bảo vệ tính mạng con
ngườ i, các lĩnh vực y học luôn giữ thá i độ cẩn trọng khi sử dụng

4. công nghệ mớ i. Còn cầ n phải thử nghiệm nó trong nhiều bà i đá nh
giá khá c trướ c khi chú ng ta có thể chính thứ c đưa AI và o trợ giúp
chữa tri ̣.”
Theo Motherboard | www.genk.vn