Nếu có một cuộc khám sức khỏe mà mọi người trên thế giới đều đã thực hiện thì đó là chụp X-quang ngực. Các bác sĩ lâm sàng có thể sử dụng phim chụp X quang để biết liệu ai đó có mắc bệnh lao, ung thư phổi hoặc các bệnh khác hay không, nhưng họ không thể sử dụng chúng để biết phổi có hoạt động tốt hay không.

Cho đến bây giờ, đó là.

Trong phát hiện được công bố trên The Lancet Digital Health, một nhóm nghiên cứu do Phó Giáo sư Daiju Ueda và Giáo sư Yukio Miki tại Trường Y thuộc Đại học Osaka Metropolitan dẫn đầu đã phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể ước tính chức năng phổi từ chụp X quang ngực với độ chính xác cao.

Thông thường, chức năng phổi được đo bằng máy đo phế dung kế, đòi hỏi sự hợp tác của bệnh nhân, người được hướng dẫn cụ thể về cách hít vào và thở ra vào dụng cụ. Khó đánh giá chính xác các phép đo nếu bệnh nhân gặp khó khăn trong việc làm theo hướng dẫn, điều này có thể xảy ra với trẻ sơ sinh hoặc người mắc chứng sa sút trí tuệ hoặc nếu người đó nằm sấp.

Giáo sư Ueda và nhóm nghiên cứu đã đào tạo, xác nhận và thử nghiệm mô hình AI bằng cách sử dụng hơn 140.000 bức ảnh chụp X quang ngực trong khoảng thời gian gần 20 năm. Họ so sánh dữ liệu đo phế dung thực tế với ước tính của mô hình AI để tinh chỉnh hiệu suất của nó. Kết quả cho thấy tỷ lệ đồng ý cao đáng kể, với hệ số tương quan Pearson (r) lớn hơn 0,90, cho thấy phương pháp này đủ hứa hẹn để sử dụng trong thực tế.

Mô hình AI được phát triển trong nghiên cứu này có khả năng mở rộng các lựa chọn đánh giá chức năng phổi cho những bệnh nhân gặp khó khăn khi thực hiện phép đo phế dung

Điều rất có ý nghĩa là thực tế là chỉ bằng cách sử dụng thông tin tĩnh từ chụp X-quang ngực, phương pháp của chúng tôi cho thấy khả năng ước tính chính xác chức năng phổi, chức năng này thường được đánh giá thông qua các xét nghiệm yêu cầu bệnh nhân sử dụng năng lượng thể chất. Mô hình AI này được xây dựng thông qua sự hợp tác của nhiều người, từ bác sĩ, nhà nghiên cứu, kỹ thuật viên cho đến bệnh nhân tại một số cơ sở. Nếu nó có thể giúp giảm bớt gánh nặng cho bệnh nhân đồng thời giảm chi phí y tế thì đó là một điều tuyệt vời”. 

Phó giáo sư Daiju Ueda, Trường Y khoa sau đại học của Đại học Metropolitan Osaka

Nguồn: News medical life sciences| Osaka Metropolitan University| Jul 8 2024

Đường dẫn:  Xem tại đây