Học máy có thể giúp phân tích u thần kinh đệm, khối u não phổ biến nhất, và giảm thời gian bệnh nhân ở trong phòng mổ.
Trong nhiều thập kỷ, các nhà nghiên cứu khoa học thần kinh khó nghiên cứu u thần kinh đệm, loại u đặc biệt nguy hiểm và là dạng u phổ biến nhất ở bệnh nhân ung thư não. Gần đây, Trường Y Harvard đã nghiên cứu phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo mới có thể giúp các bác sĩ phẫu thuật thần kinh điều trị các khối u não chính xác và hiệu quả hơn.
“Các loại u thần kinh đệm khác nhau đòi hỏi các loại phẫu thuật khác nhau", Kun-Hsing Yu, giáo sư tại Trường Y Harvard, cho biết. Để loại bỏ u thần kinh đệm một cách an toàn mà không làm tổn thương mô não xung quanh, các bác sĩ giải phẫu thần kinh cần rất nhiều thông tin về khối u, nhiều thông tin không thể biết trước cho đến khi bệnh nhân lên bàn mổ.
Yu cho biết: “Khi phẫu thuật cho bệnh nhân ung thư não, các bác sĩ sẽ lấy và gửi một mẫu bệnh phẩm đến phòng thí nghiệm bệnh lý để nhận phản hồi ngay lập tức theo thời gian thực. Một nhà nghiên cứu bệnh học sẽ cho biết liệu bác sĩ có đang cắt bỏ đúng mô hay không, và loại ung thư cụ thể mà bệnh nhân mắc phải".
Hình minh họa. Nguồn: Getty Images
Trong các cơ sở y tế hiện đại, một nhà nghiên cứu bệnh học thường hoàn thành việc phân tích mẫu mô não trong vòng 10-15 phút. Trong thời gian đó, bệnh nhân nằm trên bàn mổ với hộp sọ mở.
“Quá trình này cũng không phải là chính xác tuyệt đối", Yu giải thích, vì các nhà nghiên cứu liên tục bị căng thẳng và chất lượng của mẫu đôi khi không tốt, dẫn đến chẩn đoán sai.
Yu và nhóm của ông đã phát hiện ra rằng học máy có thể giúp phân tích u thần kinh đệm nhanh hơn và chính xác hơn. Công nghệ này sẽ giảm thời gian bệnh nhân ở trong phòng mổ.
Tiến sĩ Dan Cahill, bác sĩ giải phẫu thần kinh tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts, cho biết độ chính xác của công cụ học máy mới là “rất ấn tượng, chắc chắn tốt hơn nhiều” so với các kỹ thuật phân tích cấu tạo phân tử của u thần kinh đệm hiện nay. Cahill giải thích mỗi bệnh nhân sẽ cần một dạng phẫu thuật khác nhau, tuỳ thuộc vào chủng loại của u thần kinh đệm.
Học máy cũng có thể hỗ trợ cho các bước khác trong điều trị ung thư não. Một trong những phương pháp đáng tin cậy nhất để điều trị u thần kinh đệm hiện nay là đưa thuốc tiêu diệt khối u trực tiếp vào não trong quá trình phẫu thuật. Yu và các đồng tác giả nghiên cứu cho biết công nghệ của họ có thể giúp xác định mức độ xâm lấn của một khối u cụ thể trong phòng mổ, từ đó giúp các bác sĩ quyết định có tiêm thuốc hay không.
Yu ước tính rằng phải vài năm nữa công cụ học máy mới được ứng dụng thực tế, và vẫn cần được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ cấp phép.
Nhưng hướng nghiên cứu này có nhiều triển vọng. Các nhà khoa học ở Vương quốc Anh cũng đang xem trí tuệ nhân tạo như một công cụ để cải thiện việc điều trị và phát hiện ung thư. Đầu năm nay, một nhóm các nhà nghiên cứu y khoa ở London đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo có thể xác định liệu các khối u bất thường được tìm thấy trên phim chụp CT có phải là ung thư hay không.
Cũng tại London, một công ty khởi nghiệp phần mềm có tên Kheiron Medical Technologies, do nhà khoa học máy tính người Hungary Peter Kecskemethy đồng sáng lập, đã phát triển các công cụ AI để giúp các bác sĩ X quang phát hiện ung thư vú.
Theo khoahocphattrien
Tin tức liên quan
Đăng nhập
