AI tiên đoán khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư

Các nhà khoa học vừa phát triển cách dự đoán thời gian sống sót của bệnh nhân ung thư thông qua trí tuệ nhân tạo (AI), cho độ chính xác cao.

Hiện nay, tiên lượng của bác sĩ về việc một người sẽ sống bao nhiêu năm sau mắc ung thư có phần mơ hồ và không chính xác. Một số bệnh nhân sống lâu hơn nhiều so với dự tính, Một số khác chuyển xấu ngay sau khi nhận tin mắc bệnh và chết trong vòng vài tuần.

Nghiên cứu mới, do các nhà khoa học tại Trung tâm Y tế McGaw của Đại học

 Northwestern thực hiện, được trình bày tại Hội nghị Lâm sàng Thường niên của Trường Đại học Phẫu thuật Mỹ (ACS) có thể giải quyết vấn đề này. Các nhà khoa học đã sử dụng cơ sở dữ liệu khổng lồ, hồ sơ bệnh án của hầu hết bệnh nhân ung thư ở Mỹ để huấn luyện AI đưa ra dự đoán chính xác trong vòng 10 tháng.

Công cụ phân tích hồ sơ của 400.000 bệnh nhân mắc ung thư vú, tuyến giáp và tuyến tụy trong năm 2015 đến năm 2017, thuộc Cơ sở dữ liệu Ung thư Quốc gia (NCDB). Bộ dữ liệu chứa hồ sơ của 72% trường hợp ung thư mới được chẩn đoán ở Mỹ.

Yếu tố gồm dấu hiệu đặc trưng cho khối u, tuổi của bệnh nhân khi chẩn đoán, kích thước khối u, thời gian từ khi chẩn đoán đến điều trị. Tác giả chính của nghiên cứu, tiến sĩ Lauren Janczewski, cho biết thuật toán AI có độ chính xác cao, dự đoán khả năng sống sót thực sự trong vòng 9 đến 10 tháng.

Tiến sĩ Sarah Holmes, giám đốc y tế tại Marie Curie, cho biết thiết bị sẽ giúp tiên lượng bệnh nhân chính xác hơn, đặc biệt những người mắc ung thư giai đoạn cuối. Từ quan điểm của bác sĩ lâm sàng, tiến sĩ Holmes cho rằng tiên lượng rõ ràng giúp duy trì chất lượng cuộc sống của bệnh nhân đến cuối đời.

Hiện nay, ung thư không còn là án tử, dần trở thành căn bệnh nhiều người có thể chung sống. Tổng số người được chẩn đoán tiếp tục tăng, nhưng tỷ lệ tử vong của bệnh đã giảm khoảng một phần tư kể từ giữa những năm 1980. Sự thay đổi này đặt ra câu hỏi về cách mọi người đối mặt với chẩn đoán giai đoạn cuối, ngay cả khi họ còn sống được nhiều năm.

Các nhà khoa học đã sử dụng nó để tạo ra các thuật toán nhận biết mô hình triệu chứng, thời gian chẩn đoán và khả năng sống sót của bệnh nhân sau 5 năm. Sau đó, thuật toán xếp hạng các yếu tố có ảnh hưởng lớn đến tiên lượng của người bệnh.

Thục Linh - Lập Nguyễn (Theo Clinical Services Journal

__________________________________