Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Alibaba vừa ra mắt một mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở có khả năng nhận diện gần 150 tình trạng bệnh lý vùng bụng — bao gồm cả ung thư — từ ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT). Mục tiêu của mô hình này là hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh phát hiện bệnh lý tại 18 cơ quan nội tạng, đồng thời giảm đáng kể sai sót trong chẩn đoán và rút ngắn thời gian thăm khám. Theo thông tin từ tờ South China Morning Post vào thứ Sáu, Damo Academy — bộ phận nghiên cứu của Alibaba — đã công bố mô hình thị giác - ngôn ngữ mã nguồn mở có khả năng nhận diện gần 150 tình trạng bệnh lý vùng bụng (bao gồm cả các khối u ác tính) thông qua ảnh chụp CT. Hệ thống mang tên Damo Radar này phân tích các hình ảnh CT có tiêm thuốc cản quang bao trùm 18 cơ quan vùng bụng để phát hiện nhiều loại bệnh lý và bất thường khác nhau.

Mô hình đạt điểm số AUC (diện tích dưới đường cong) trung bình là 0,913 trên 146 loại tổn thương lâm sàng từ gần 40.000 ca thăm khám thực tế, tiệm cận mức tối đa là 1,0. Nhóm nghiên cứu mô tả đây là "mô hình hình ảnh y tế tổng quát đạt trình độ chuyên gia đầu tiên trên thế giới" và cho biết mô hình này có thể được mở rộng sang các loại hình chẩn đoán hình ảnh khác trong tương lai.

Các nhà phát triển cho biết, trong một nghiên cứu có sự tham gia của 26 bác sĩ chẩn đoán hình ảnh từ nhiều bệnh viện, Damo Radar đã đạt kết quả vượt trội so với trung bình của 23 người tham gia. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, nhờ sự hỗ trợ của mô hình này, các bác sĩ đã giảm được 10% tỷ lệ bỏ sót chẩn đoán và rút ngắn hơn 30% thời gian chẩn đoán. Damo Academy của Alibaba phát triển công cụ này nhằm hỗ trợ quy trình làm việc lâm sàng và nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán tại nhiều cơ sở y tế khác nhau. Việc phát hành dưới dạng mã nguồn mở cho phép tích hợp hệ thống vào các khoa chẩn đoán hình ảnh hiện có, giúp các bác sĩ đọc và phân tích các hình ảnh chụp vùng bụng phức tạp.

Trích dẫn Yenisafak AA https://en.yenisafak.com/technology/alibaba-open-sources-ai-cancer-detection-model-3723407