Việc khám võng mạc có thể giúp phát hiện một số bệnh ảnh hưởng đến mắt. Chụp ảnh đáy mắt là một quá trình chụp lại hình ảnh nội nhãn thông qua đồng tử, đây là một cách để sàng lọc và theo dõi các bệnh võng mạc.
Việc đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào công nghệ chụp ảnh võng mạc đã giúp cải thiện phương pháp này và cho phép phát hiện cũng như theo dõi các bệnh võng mạc trên quy mô lớn.
Hệ thống Chuyên gia Võng mạc Trí tuệ Nhân tạo Toàn diện (CARE) được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đến từ Đại học Sun Yat-sen, Công nghệ Eaglevision Bắc Kinh (Airdoc), Đại học Monash, Đại học Y khoa Miami Miller, Trung tâm Mắt Tongren Bắc Kinh và Đại học Y Bắc Kinh.
PGS Zongyuan Ge, thuộc Khoa Kỹ thuật hệ thống Điện và Máy tính tại Đại học Monash và Viện Nghiên cứu Dữ liệu vì Tương lai của Đại học Monash, cho biết: Các nhà nghiên cứu đã tạo nên một hệ thống học sâu (deep learning) có thể áp dụng về mặt lâm sàng cho các bệnh võng mạc. Hệ thống sử dụng dữ liệu thu được từ những nghiên cứu điển hình trong thực tế, sau đó thử nghiệm mô hình này ra bên ngoài bằng cách sử dụng ảnh chụp võng mạc thu được từ các cơ sở lâm sàng tại Trung Quốc.
“Hệ thống CARE đã được đào tạo để xác định 14 bất thường trong võng mạc phổ biến nhất bằng cách sử dụng 207,228 bức ảnh màu chụp đáy mắt, lấy từ 16 cơ sở lâm sàng trên toàn châu Á, châu Phi, Bắc Mỹ và châu Âu, với các loại bệnh khác nhau”, PGS Ge chia sẻ, “Hệ thống CARE đã được đánh giá nội bộ thông qua 21,867 bức ảnh và kiểm nghiệm bên ngoài thông qua 18,136 bức ảnh thu thập được từ 35 cơ sở thử nghiệm thực tế trên khắp Trung Quốc, bao gồm 8 bệnh viện hạng III, 6 bệnh viện cộng đồng, và 21 trung tâm kiểm tra sức khỏe”.
Các nhà nghiên cứu hi vọng CARE sẽ được áp dụng tại các cơ sở y tế trên khắp Trung Quốc và sau đó là khu vực Châu Á - Thái Bình Dương. Hiệu suất của CARE được so sánh với hiệu suất của 16 bác sĩ nhãn khoa và đã được thử nghiệm với bộ dữ liệu về các nhóm dân tộc không phải Trung Hoa cùng với những loại máy ảnh chưa từng được dùng trước đây.
“Chúng tôi cũng nhận thấy rằng hiệu suất của hệ thống CARE có cấp độ tương tự như hiệu suất của các bác sĩ nhãn khoa chuyên nghiệp. Đồng thời, hệ thống vẫn giữ được khả năng nhận dạng mạnh mẽ khi được kiểm tra với bộ dữ liệu không cùng gốc người Trung Hoa. Những phát hiện này cho thấy, hệ thống có mức độ chính xác tương đương với kết quả đến từ chuyên gia và có thể cho phép thực hiện thêm nhiều thử nghiệm trên quy mô lớn hơn”, PGS Ge chia sẻ thêm.
“Nghiên cứu này là một bước đi đúng hướng cho nghiên cứu y học và trí tuệ nhân tạo. Tôi hy vọng rằng thông qua hoạt động này, chúng ta có thể tiếp tục chứng kiến những tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực trên”, Amitha Domalpally, Giám đốc Trung tâm Chẩn đoán Hình ảnh thuộc Đại học Wisconsin-Madison cho biết.
Nghiên cứu cũng sẽ xây dựng một cơ sở dữ liệu gồm các hình ảnh chụp chiếu từ môi trường thực tế có thể được triển khai trong thử nghiệm lâm sàng để chẩn đoán tốt hơn các bệnh về võng mạc.
