Các nhà nghiên cứu tại Đại học Charles Darwin (CDU), Đại học United International và Đại học Công giáo Australia (ACU) đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đột phá có khả năng phát hiện bệnh phổi dựa trên video siêu âm với độ chính xác lên đến 96,57%. Mô hình này không chỉ phát hiện bệnh phổi mà còn có thể phân biệt nguyên nhân gây bệnh, chẳng hạn như viêm phổi, COVID-19 hoặc các tình trạng khác.

Mô hình này không chỉ phát hiện các bất thường mà còn có khả năng diễn giải vấn đề, xác định kết quả scan và cung cấp bằng chứng về các loại bệnh phổi khác nhau

Để đạt được độ chính xác ấn tượng này, nhóm nghiên cứu đã kết hợp hai mô hình AI tiên tiến: mạng nơ-ron tích chập (CNN) và mô hình bộ nhớ dài - ngắn (LSTM). Mạng CNN có nhiệm vụ phân tích hình ảnh, tập trung vào những thay đổi nhỏ nhất mà mắt thường có thể bỏ qua. Mô hình LSTM sau đó sẽ xử lý thông tin này theo thời gian, loại bỏ dữ liệu không liên quan và đưa ra kết luận.

Sự kết hợp độc đáo này đã tạo ra một mô hình AI mới mang tên TD-CNNLSTM-LungNet. Mô hình này không chỉ phát hiện các bất thường mà còn có khả năng diễn giải vấn đề, xác định kết quả scan và cung cấp bằng chứng về các loại bệnh phổi khác nhau. Đặc biệt, TD-CNNLSTM-LungNet cho tỷ lệ âm tính giả rất thấp, điều này vô cùng quan trọng trong việc điều trị các bệnh phổi cấp tính.

Sử dụng video siêu âm từ các tập dữ liệu hiện có, TD-CNNLSTM-LungNet đã chứng minh khả năng vượt trội so với các công cụ chẩn đoán AI hiện có, vốn chỉ đạt độ chính xác khoảng 90-92%. Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của mô hình trong việc cải thiện độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán bệnh phổi.

Một trong những ưu điểm nổi bật của TD-CNNLSTM-LungNet là khả năng phân biệt giữa COVID-19 và viêm phổi, hai tình trạng có triệu chứng tương tự nhau. Mô hình AI có thể phát hiện ra những khác biệt tinh tế mà mắt thường không thể nhận thấy, từ đó đưa ra chẩn đoán chính xác.

Không chỉ dừng lại ở việc chẩn đoán, TD-CNNLSTM-LungNet còn cung cấp lý do cho kết luận của mình. Khả năng giải thích này giúp tăng độ tin cậy của phương pháp, đồng thời hỗ trợ các bác sĩ trong quá trình ra quyết định.

GS. Niusha Shafiabady, đồng tác giả nghiên cứu tại CDU, cho biết: "Khả năng giải thích của mô hình được đề xuất nhằm mục đích tăng độ tin cậy của phương pháp. Mô hình giúp các bác sĩ chẩn đoán bệnh phổi nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm thời gian, hỗ trợ quá trình ra quyết định, tiết kiệm thời gian và đóng vai trò là công cụ đào tạo có giá trị."

Năm 2024 đánh dấu một bước tiến lớn của Google trong lĩnh vực chẩn đoán y khoa và AI. Công nghệ AI đang được phát triển mạnh mẽ để hỗ trợ mọi thứ từ phẫu thuật đến khám phá thuốc. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh tiềm năng của AI trong việc phát hiện khối u não và các loại ung thư khác.

GS. Shafiabady lưu ý rằng, nếu được đào tạo trên dữ liệu phù hợp, mô hình AI có thể tăng khả năng chẩn đoán bệnh phổi, phát hiện các dấu hiệu của bệnh lao, bệnh phổi đen, hen suyễn, ung thư, bệnh phổi mãn tính và xơ phổi. Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ điều chỉnh mô hình để đánh giá chính xác hơn kết quả siêu âm, chẳng hạn như chụp CT và chụp X-quang.