Hằng năm, trên toàn thế giới có 15 triệu người được chẩn đoán mắc bệnh ung thư và 80% trong số đó được chỉ định phẫu thuật. Tính riêng tại Mỹ, mỗi năm có hơn 1 triệu mẫu ung thư được sinh thiết và mỗi mẫu này cần một chuyên gia bệnh học phân tích và chẩn đoán. Điều này tạo sức ép lớn đối với ngành y tế.
Trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Medicine, các nhà nghiên cứu đã miêu tả cách họ "huấn luyện" một thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích bệnh ung thư não từ hơn 2,5 triệu hình ảnh. Họ nhận thấy máy tính có thể chẩn đoán các bệnh ung thư phổ biến trong vòng chưa đầy 3 phút - nhanh gấp 10 lần so với một chuyên gia.
Qua một thử nghiệm lâm sàng trên 278 bệnh nhân u não, các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy các chẩn đoán của mô hình trí tuệ nhân tạo ngang bằng - thậm chí chính xác hơn chút ít - chẩn đoán của các chuyên gia bệnh học. Theo đó, các bác sỹ mắc phải 17 lỗi trong khi thuật toán trên máy tính chỉ mắc 14 lỗi.
Theo tác giả chính của công trình nghiên cứu trên, Phó giáo sư phẫu thuật thần kinh tại Trung tâm y tế Lagone Health thuộc NYU, ông Daniel Orrigers, công trình nghiên cứu có thể giúp các bác sỹ phẫu thuật đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn trong việc giữ lại các mô khỏe và loại bỏ các mô bị tế bào u xâm nhập. Quyết định chính xác sẽ giúp giảm biến chúng và kết quả chữa trị tốt hơn đối với bệnh nhân.
Tuần trước, các nhà khoa học cũng công bố một mô hình trí tuệ nhân tạo đã tỏ ra vượt trội so với các chuyên gia trong viêc chẩn đoán ung thư vú từ chụp quang tuyến vú.
