Cứu thị lực: dùng AI để chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường

Cứu thị lực: dùng AI để chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường

Các nhà nghiên cứu đã dùng trí tuệ nhân tạo AI để hỗ trợ chuẩn đoán tức thì biến chứng mắt do bệnh đái tháo đường, một trong những nguyên nhân hàng đầu dẫn đến mù lòa, ở giai đoạn sớm nhất.

Bệnh võng mạc đái tháo đường là nguyên nhân hàng đầu dẫn đến mất thị lực ở người lớn và bệnh này đang mở rộng tầm ảnh hưởng lên toàn thế giới với dự đoán đến năm 2030 sẽ có 191 triệu người mắc bệnh.

Bệnh không có triệu chứng ban đầu và vào thời điểm người bệnh bắt đầu mất thị lực, bệnh có thể đã tiến triển. Chuẩn đoán và chữa trị sớm có thể tạo khác biệt rất lớn trong việc bao nhiêu phần thị lực người bệnh có thể giữ lại.

Một nhóm các nhà nghiên cứu người Úc và Brazil do Đại học RMIT dẫn đầu hiện đang phát triển thuật toán xử lý hình ảnh có thể tự động phát hiện một trong những dấu hiệu quan trọng của bệnh, dịch tiết trên võng mạc, với tỉ lệ chính xác 98 phần trăm.

Giáo sư Dinesh Kant Kumar, Chủ nhiệm đề tài và đến từ Đại học RMIT, cho biết đây là phương pháp có thể làm ngay và hiệu quả về mặt chi phí.

“Chúng tôi biết rằng chỉ một nửa số bệnh nhân mắc bệnh đái tháo đường thường xuyên kiểm tra mắt, và có một phần ba không bao giờ kiểm tra”, Giáo sư Kumar chia sẻ. “Nhưng các phương pháp tiêu chuẩn vàng trong chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường thì theo hình thức xâm lấn và đắt đỏ, và thường không sẵn có tại những vùng hẻo lánh hay đang phát triển trên thế giới. Phương thức tiếp cận dùng AI của chúng tôi cho kết quả chính xác như cách quét lâm sàng nhưng lại dựa vào hình ảnh võng mạc có thể thực hiện bằng các thiết bị nhãn khoa thông thường. Phương pháp giúp chuẩn đoán chứng bệnh nan y này nhanh và rẻ hơn có thể thay đổi cuộc đời của hàng triệu người hiện không được chuẩn đoán và có nguy cơ bị mất thị lực”.

Chụp mạch máu võng mạc và chụp cắt lớp quang học OCT hiện là những phương pháp lâm sàng chính xác nhất để chuẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường.

Một phương thức khác rẻ hơn là phân tích hình ảnh võng mạc có thể thực hiện bằng trang thiết bị tương đối không đắt tiền có tên gọi là máy chụp ảnh đáy mắt, nhưng quy trình thực hiện thủ công, mất thời gian và không đáng tin cậy.

Hình ảnh đáy võng mạc, với khu vực bị tổn hại được đánh dấu bởi thuật toán xử lý hình ảnh. Hình ảnh đáy võng mạc, với khu vực bị tổn hại được đánh dấu bởi thuật toán xử lý hình ảnh.

Các nhà nghiên cứu tại Phòng thực nghiệm Dấu hiệu sinh học thuộc Khoa Kỹ thuật, Đại học RMIT, cùng các cộng tác viên tại Brazil, đã dùng deep learning (một phương pháp của học máy) và trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các phân tích hình ảnh đáy mắt.

Thuật toán do nhóm xây dựng có thể chỉ ra chính xác và đáng tin cậy sự hiện diện của dịch tiết từ các mạch máu bị tổn hại hay tiết dịch trong võng mạc.

Các nhà nghiên cứu hy vọng rằng phương pháp của họ dần dà có thể dùng để sàng lọc trên diện rộng nhóm dân số có nguy cơ mắc bệnh.

“Đái tháo đường không được chuẩn đoán là vấn đề sức khỏe nghiêm trọng tại Úc cũng như trên toàn thế giới”, Giáo sư Kumar cho biết. “Cứ mỗi người ở Úc biết mình bị đái tháo đường thì có một người khác sống với đái tháo đường mà không được chuẩn đoán. Ở các quốc gia đang phát triển, tỉ lệ này là một trên bốn khiến hàng triệu người mắc những biến chứng có thể phòng tránh và cứu chữa từ các bệnh liên quan đến đái tháo đường. Nếu mở rộng phát triển, công nghệ của chúng tôi có tiềm năng giảm được gánh nặng này”.

Các nhà nghiên cứu hiện đang thương thảo với nhà sản xuất máy quét đáy mắt về tiềm năng hợp tác để nâng cấp công nghệ này.

Nghiên cứu, với tác giả chính Parham Khojasteh và các cộng tác viên từ Đại học Liên bang Sao Carlos, Học viện Liên bang Sao Paolo, Đại học Campinas và Đại học Bang Sao Paolo, được công bố trên tạp chí học thuật Computers in Biology and Medicine (Điện toán trong sinh và y học) vào tháng 1/2019 (Volume 104, DOI:10.1016/j.compbiomed.2018.10.031).

Bài: Gosia Kaszubska

  • Nghiên cứu
  • Kỹ thuật
25/02/2019

Chia sẻ

Tìm hiểu thêm

Tin tức liên quan

RMIT Vietnam Illuminate Fellowship

Chương trình Illuminate Fellowship: Thắp sáng đam mê nghiên cứu cùng RMIT
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 20/03/2024

Đại học RMIT kêu gọi các nhà nghiên cứu và chuyên gia hàng đầu đứng vào hàng ngũ RMIT Việt Nam Illuminate Fellows để thúc đẩy phát triển bền vững tại Việt Nam và khu vực.

AI apps on a smartphone screen

Tư duy mới về cách đánh giá người học trong thời đại AI tạo sinh
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 04/03/2024

Các nhà nghiên cứu Đại học RMIT Việt Nam đã đưa ra khung đánh giá giúp giáo viên xác định tính hiệu quả của các công cụ AI tạo sinh thông dụng như ChatGPT trong việc “làm hộ” bài tập cho người học.

amoniac sensor worn over a wristband

Cảm biến siêu nhỏ “đánh hơi” được khí amoniac độc hại
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 15/02/2024

Các kỹ sư ở Australia đã phát triển một cảm biến siêu nhỏ có khả năng phát hiện khí amoniac, nhằm hỗ trợ lưu trữ khí hydro an toàn hơn và có thể tích hợp vào các thiết bị chẩn đoán y tế chuyên dụng.

news-thumbnail-machine-learning-models.jpg

Mô hình máy học của sinh viên RMIT tiếp thêm sức mạnh cho nông dân
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 02/02/2024

Các mô hình máy học (ML) do sinh viên RMIT Việt Nam phát triển có thể dự báo giá cà phê Robusta bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử giá cà phê, giá xăng dầu, nhiệt độ và lượng mưa.

Hiển thị thêm +