Tờ China Science Daily ngày 25/8 đưa tin kết quả trên được ghi nhận trong một thử nghiệm lâm sàng thực tế kéo dài 2 tháng. Mô hình AI có tên DAMO LiON, do Viện Học thuật DAMO thuộc Tập đoàn Alibaba phối hợp với Bệnh viện Thịnh Kinh (Shengjing) thuộc Đại học Y Trung Quốc và một số cơ quan khác phát triển.
Theo các nhà nghiên cứu, việc phát hiện ung thư gan giai đoạn sớm gặp nhiều khó khăn do các tổn thương thường có kích thước nhỏ, dễ bị che khuất bởi tình trạng xơ gan, gan nhiễm mỡ và cấu trúc giải phẫu phức tạp của gan. Ngay cả các bác sĩ giàu kinh nghiệm cũng có thể bỏ sót những tổn thương này trên hình ảnh CT có tiêm thuốc cản quang. Tình trạng này càng khó phát hiện khi ung thư từ các bộ phận khác của cơ thể di căn đến gan, bởi sự chú ý của bác sĩ thường tập trung vào khối u nguyên phát, trong khi các ổ di căn nhỏ ở gan có thể bị bỏ qua.
DAMO LiON có khả năng phát hiện các tổn thương ung thư nhỏ trên hình ảnh CT, bao gồm cả ung thư gan nguyên phát và các ổ di căn gan. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác của mô hình trong xác định các khối u ác tính cao hơn các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thông thường. Khi được sử dụng hỗ trợ đọc ảnh, mô hình giúp giảm 27% thời gian đọc kết quả, đồng thời tăng 11,5% độ nhạy trong phát hiện khối u ác tính.
Trong thử nghiệm, DAMO LiON đã phân tích hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) có tiêm thuốc cản quang của hơn 10.000 bệnh nhân, hỗ trợ các bác sĩ phát hiện 15 trường hợp di căn gan vốn bị bỏ sót trước đó, qua đó dẫn đến thay đổi phương án điều trị cho các bệnh nhân. Các ổ di căn được phát hiện trong các ca trên có kích thước nhỏ, hình ảnh mờ và nằm ở những vị trí giải phẫu tương đối ít gặp. Đường kính trung bình của các tổn thương này khoảng 1 cm và có độ tương phản thấp so với mô gan.
Nghiên cứu về mô hình DAMO LiON gần đây đã được công bố trên tạp chí Nature Medicine. Ngoài mô hình chẩn đoán ung thư gan, Viện Học thuật DAMO cũng đã phát triển các mô hình AI hỗ trợ sàng lọc ung thư tuyến tụy, ung thư dạ dày và ung thư đại trực tràng.
