Nghiệm thu nhiệm vụ ứng dụng AI để tầm soát bệnh glôcôm
18/10/2022 16
Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM vừa tổ chức Hội đồng nghiệm thu nhiệm vụ khoa học và công nghệ “Tầm soát bệnh glôcôm bằng chụp ảnh màu gai thị với ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo EyeDr”. Đây là nhiệm vụ do Bệnh viện Mắt TP.HCM chủ trì thực hiện.
Bệnh glôcôm (Glaucoma) là bệnh lý thần kinh thị đặc trưng bởi hình thái tổn thương đặc hiệu tiến triển của lớp sợi thần kinh và đĩa thị. Bệnh thường xuất hiện âm thầm, gây tổn thương trên mắt, nếu không được phát hiện và điều trị kịp thời, có thể dẫn đến mù lòa. Theo các bác sĩ, việc phát hiện và điều trị sớm, theo dõi thường xuyên là rất quan trọng. Những đối tượng có nguy cơ cao như người trên 40 tuổi nên đi khám mắt 1 năm 1 lần, người có người thân mắc bệnh glôcôm nên khám mắt định kỳ 6 tháng 1 lần.
Báo cáo tại buổi nghiệm thu nhiệm vụ, đại diện nhóm thực hiện cho biết việc tầm soát bệnh glôcôm (bao gồm đo thị lực, nhãn áp, khám đĩa thị) mất trung bình 8 phút/người, đó là chưa kể đến công tác tổ chức, sắp xếp thời gian thăm khám. Thêm vào đó, chẩn đoán glôcôm bằng hình ảnh đĩa thị mang tính chủ quan, phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và kỹ năng của bác sĩ. Vì vậy, việc tầm soát bệnh lý thần kinh thị do glôcôm từ những hình ảnh đáy mắt chất lượng cao bằng trí tuệ nhân tạo đã được y văn thế giới tiến hành. Tuy nhiên, các bệnh viện ở nước ta chưa có điều kiện triển khai.
Các nhà khoa học, bác sĩ ở Bệnh viện Mắt TP.HCM đã nghiên cứu công nghệ xây dựng thuật toán trí tuệ nhân tạo EyeDr, xây dựng mô hình nhận diện và phân loại bệnh lý glôcôm ở người trưởng thành bằng hình ảnh gai thị, huấn luyện dữ liệu máy học bằng phần mềm EyeDr, xác định độ tin cậy của EyeDr, từ đó xây dựng hạ tầng điện toán đám mây phục vụ hệ thống chẩn đoán bệnh lý gai thị bằng hình ảnh tại Bệnh viện Mắt.
Trong quá trình thực nghiệm, nhóm thực hiện đã sử dụng tập dữ liệu về hình ảnh chụp màu gai thị DIARETDB1 (được Bệnh viện Đại học Kuopio (Phần Lan) công bố công khai. Tập dữ liệu này bao gồm 89 ảnh chụp màu gai thị chứa vị trí gai thị trung tâm bao gồm vùng đĩa thị Optic Disc và Optic Cup được được chọn lọc và phân loại gán nhãn vùng đĩa thị bởi 4 chuyên gia y tế. Với cùng tỉ lệ IoU (độ đo đánh giá các mô hình nhận diện thực thể) > 50%, EyeDr đạt độ nhận diện chính xác 97,75%.
Đại diện nhóm thực hiện kiến nghị đưa phần mềm EyeDr vào hệ thống Danh mục kỹ thuật trong khám bệnh, chữa bệnh của Bộ Y tế xem như là một phương pháp tầm soát giúp phát hiện bệnh.
Hoàng Kim (CESTI)
Nguồn:https://cesti.gov.vn/bai-viet/CTDS5/nghiem-thu-nhiem-vu-ung-dung-ai-de-tam-soat-benh-glocom-226c7f74-1826-48c1-9519-0d5900c6f1d5