AI hỗ trợ bác sĩ rút ngắn thời gian phát hiện tổn thương đưa ra những cảnh báo sớm

AI hỗ trợ phát hiện những tổn thương nhỏ, khó nhận biết trên phim chụp

Tại hội nghị khoa học "Trí tuệ nhân tạo trong Y tế 2026: Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn" (AI4HEALTH 2026) do Trường Đại học Y Dược (Đại học Quốc gia Hà Nội) tổ chức trong hai ngày 23-24/10, PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng, Trường Đại học Y Dược (Đại học Quốc gia Hà Nội), cho biết chẩn đoán hình ảnh là một trong những lĩnh vực ứng dụng AI nhanh chóng trong y tế.

Theo ông, sự phát triển của các thiết bị chẩn đoán hình ảnh hiện đại như máy chụp cắt lớp vi tính (CT), cộng hưởng từ (MRI) đang tạo ra khối lượng dữ liệu hình ảnh ngày càng lớn. Điều này đặt ra áp lực không nhỏ đối với bác sĩ trong quá trình đọc phim, phân tích hình ảnh và phát hiện tổn thương.

"Bởi vì AI không buồn ngủ, trong đêm 1-2 giờ sáng AI vẫn làm việc như bình thường, còn chúng ta thì bị ảnh hưởng bởi rất nhiều yếu tố", PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng chia sẻ khi đề cập đến lợi thế của AI trong điều kiện bác sĩ phải làm việc với cường độ cao, đặc biệt trong các ca trực cấp cứu.

Trong bối cảnh đó, AI đang được ứng dụng ở nhiều công đoạn của quy trình chẩn đoán hình ảnh, từ tiếp nhận người bệnh, thực hiện kỹ thuật chụp, xử lý dữ liệu đến phát hiện, phân tích đặc điểm tổn thương và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định lâm sàng.

AI được ứng dụng trong phát triển ung thư vú, phổi và các tổn thương khác

Theo PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng, với những trường hợp xuất huyết não lượng ít hoặc các ổ nhồi máu não rải rác, việc phát hiện tổn thương trên phim chụp có thể gặp khó khăn, nhất là khi bác sĩ chưa có đầy đủ thông tin lâm sàng của người bệnh.

AI có thể hỗ trợ phát hiện những tổn thương xuất huyết rất nhỏ, chẳng hạn như các ổ máu tụ dưới màng cứng, vốn có nguy cơ bị bỏ sót trong quá trình đọc phim.

Không chỉ trong chẩn đoán bệnh lý thần kinh, AI còn được ứng dụng trong phát hiện ung thư vú, ung thư phổi và các tổn thương khác.

Đối với ung thư phổi, AI có thể hỗ trợ phát hiện các nốt bất thường trên hình ảnh chụp, phân tích những đặc điểm như kích thước, bờ tổn thương, tính chất và dấu hiệu xâm lấn. Từ đó, hệ thống có thể đưa ra gợi ý về nguy cơ ác tính để bác sĩ tiếp tục đánh giá.

Tương tự, trong sàng lọc ung thư vú bằng chụp X-quang tuyến vú, AI có thể hỗ trợ nhận diện những bất thường trên hình ảnh.

Cũng đề cập đến khả năng hỗ trợ phát hiện những tổn thương dễ bị bỏ sót, PGS.TS. Nguyễn Lê Bảo Tiến, Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Dược (Đại học Quốc gia Hà Nội) - cơ sở Linh Đàm cho biết, trong thực hành lâm sàng, một số tổn thương cột sống có thể không được phát hiện khi người bệnh thực hiện các kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh ở những vùng khác.

Theo ông, việc tích hợp AI vào quy trình chẩn đoán có thể giúp đưa ra những cảnh báo, hỗ trợ phát hiện tổn thương mà không làm kéo dài thời gian chẩn đoán.

Mặc dù đánh giá cao những lợi ích của AI, PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng lưu ý công nghệ này vẫn tồn tại những hạn chế và không phải lúc nào cũng đưa ra kết quả chính xác.

"AI nhiều khi bị hoang tưởng. Nó có thể định hướng sai cho bác sĩ, thế thì chúng ta phải có kiến thức mới hướng dẫn được AI", PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng cảnh báo.

Theo đó, AI có thể nhận diện nhầm những hình ảnh không phải tổn thương bệnh lý, dẫn đến kết quả dương tính giả. Những cảnh báo không chính xác có thể khiến người bệnh phải thực hiện thêm các kỹ thuật chẩn đoán để xác định tình trạng bệnh.

Vì vậy, kết quả phân tích từ AI cần được bác sĩ kiểm tra, đối chiếu với triệu chứng lâm sàng và các thông tin liên quan, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ.

Trước sự phát triển nhanh chóng của AI trong y tế, PGS.TS.BS. Lê Thanh Dũng cho rằng đội ngũ bác sĩ, đặc biệt là các bác sĩ trẻ, cần chủ động trang bị kiến thức và kỹ năng để thích ứng với những thay đổi trong hoạt động khám, chữa bệnh.