Theo kết quả đăng tải trên Tạp chí Y học AI của New England, nhóm nghiên cứu đã phát triển một thuật toán học máy có khả năng phân tích mẫu sinh thiết tá tràng – tiêu chuẩn vàng hiện nay trong chẩn đoán bệnh celiac - với độ chính xác tương đương bác sĩ bệnh học. Đặc biệt, AI có thể đưa ra kết luận chẩn đoán trong vòng chưa đầy một phút sau khi tiếp nhận dữ liệu hình ảnh, trong khi quy trình truyền thống thường mất từ 5 đến 10 phút cho mỗi mẫu bệnh phẩm.
Bệnh celiac là tình trạng đáp ứng miễn dịch bất thường đối với gluten - protein có trong lúa mì, lúa mạch và lúa mạch đen - với các biểu hiện lâm sàng thường gặp như đau bụng, tiêu chảy mạn tính, phát ban dạng herpes, mệt mỏi kéo dài và thiếu máu. Nếu không được phát hiện và điều trị kịp thời, bệnh có thể dẫn đến biến chứng nghiêm trọng như suy dinh dưỡng, loãng xương, vô sinh và tăng nguy cơ mắc các bệnh lý ác tính.
Trong thực hành lâm sàng hiện nay, sinh thiết tá tràng - vốn ít được ưu tiên so với các trường hợp nghi ngờ ung thư - khiến người bệnh phải chờ đợi nhiều tuần mới có kết quả. Tiến sĩ Florian Jaeckle, đồng tác giả nghiên cứu, cho biết hệ thống AI được phát triển có thể xử lý hình ảnh sinh thiết ngay lập tức, mở ra khả năng giảm đáng kể thời gian chờ, đồng thời tối ưu hóa nguồn lực y tế.
Thuật toán AI này được huấn luyện trên hơn 4.000 ảnh mô học từ năm bệnh viện, sử dụng thiết bị từ bốn nhà sản xuất khác nhau, đảm bảo tính đa dạng và độ tin cậy cao. Giáo sư Elizabeth Soilleux - chuyên gia bệnh học tại Đại học Cambridge và là đồng tác giả chính - cho rằng công cụ này không chỉ rút ngắn thời gian chẩn đoán mà còn góp phần giảm tải cho Hệ thống Y tế Quốc gia Anh (NHS), vốn đang phải đối mặt với tình trạng quá tải kéo dài.
Nghiên cứu nhận được tài trợ từ tổ chức Celiac UK, Innovate UK, Trung tâm Khám phá Dữ liệu Cambridge và Viện Nghiên cứu Y tế và Chăm sóc Quốc gia (NIHR).
Đánh giá về nghiên cứu này, Tiến sĩ Bernie Croal - Chủ tịch Học viện Bệnh học Hoàng gia - cho rằng đây là bước tiến mang tính chuyển đổi trong chẩn đoán bệnh celiac, mang lại lợi ích thiết thực cho người bệnh. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh việc triển khai rộng rãi AI trong bệnh học vẫn cần đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, các hệ thống công nghệ thông tin tương thích và chương trình đào tạo chuyên sâu cho đội ngũ bệnh học nhằm đảm bảo tính an toàn và hiệu quả khi tích hợp vào thực tiễn lâm sàng.
