Bỏ qua điều hướng
•

Biết cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ bằng... ảnh chụp selfie?

Biết cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ bằng... ảnh chụp selfie?
Nguồn ảnh: Tuổi Trẻ

Từ một bức ảnh khuôn mặt, AI có thể ước tính tuổi sinh học và dự đoán cơ hội sống của bệnh nhân ung thư.

Dự đoán cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ bằng...ảnh chụp selfie - Ảnh 1.

FAHR-FaceAge ước tính tuổi sinh học của bệnh nhân ung thư để dự đoán khả năng sống sót - Ảnh: CYBERNEWS

Theo báo Guardian ngày 19-10, các bác sĩ đã phát triển công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ từ một bức ảnh chụp khuôn mặt.

Hệ thống AI này do các chuyên gia tại Mass General Brigham - hệ thống y tế học thuật phi lợi nhuận ở bang Massachusetts (Mỹ) - thiết kế riêng. Công cụ nhằm ước tính tuổi sinh học và dự đoán trực tiếp kết quả sống sót của bệnh nhân ung thư.

Mô hình được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu gồm hơn 40 triệu bức ảnh khuôn mặt thuộc nhiều độ tuổi và sắc tộc. Chi tiết về bước tiến đột phá này được công bố trên tạp chí y khoa Lancet Digital Health.

Kết quả đánh giá cho thấy hệ thống có thể ước tính tuổi sinh học của một người - tức độ tuổi thể hiện qua ngoại hình thay vì tuổi thực theo thời gian - đồng thời dự đoán tỉ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ từ một bức ảnh khuôn mặt thông thường.

Các bác sĩ đã sử dụng công nghệ này để phát triển hai công cụ hỗ trợ lẫn nhau. FAHR-FaceAge ước tính tuổi sinh học của bệnh nhân để dự đoán khả năng sống sót, còn FAHR-FaceSurvival dự đoán trực tiếp tỉ lệ sống sót từ ảnh khuôn mặt mà không cần thông qua bước suy luận tuổi sinh học.

Dù cùng được phát triển từ một mô hình nền tảng, hai công cụ này khai thác các thông tin khác nhau và mang tính bổ trợ về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Mỗi thuật toán dựa vào các vùng khác nhau trên khuôn mặt để dự đoán tuổi tác và nguy cơ tử vong. FAHR-FaceAge tập trung vào các rãnh cười kéo dài từ hai bên cánh mũi xuống khóe miệng, vùng trán ngay trên hốc mắt và hai bên thái dương, còn FAHR-FaceSurvival đánh giá vùng bên dưới mắt và khu vực quanh sống mũi.

Giáo sư Hugo Aerts, đồng tác giả nghiên cứu, khẳng định: “FAHR-FaceSurvival đã đưa lĩnh vực AI nhận diện sức khỏe qua khuôn mặt tiến thêm một bước bằng cách xác định trực tiếp nguy cơ sống sót từ ảnh chụp của bệnh nhân ung thư.

Theo hiểu biết của chúng tôi, đây là minh chứng đầu tiên cho thấy một mô hình AI có thể dự đoán trực tiếp khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ từ một bức ảnh đơn giản”.

Ở nhóm bệnh nhân ung thư điều trị bằng xạ trị tại Mỹ, người có tuổi sinh học (theo đánh giá của FAHR-FaceAge) già hơn tuổi thực từ năm tuổi trở lên có nguy cơ tử vong cao hơn 21% so với nhóm còn lại, với thời gian theo dõi trung bình bốn năm. Ngược lại, người trông trẻ hơn từ năm tuổi trở lên có nguy cơ tử vong thấp hơn 17%.

Đột phá này có thể mở đường để công nghệ phân tích khuôn mặt bằng AI hỗ trợ bác sĩ đưa ra những quyết định khó khăn về phương án điều trị tối ưu. 

Công nghệ này cũng giúp dự đoán chính xác hơn nguy cơ tử vong hoặc biến chứng sau các ca phẫu thuật lớn hay liệu pháp điều trị ung thư khác.

Dự đoán cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư chỉ bằng...ảnh chụp selfie - Ảnh 3.Mẹo dùng AI đọc, đối chiếu tài liệu khi làm luận văn

Trước 'rừng' bài báo khoa học, người làm luận văn có thể dùng ứng dụng AI Gemini Notebook hay NotebookLM để hỗ trợ tóm tắt từng nghiên cứu, đối chiếu kết quả và tìm những điểm cần đọc sâu.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí y khoa Lancet Digital Health ghi nhận bước tiến đột phá của các chuyên gia tại hệ thống y tế học thuật Mass General Brigham khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tiên lượng cơ hội sống sót của bệnh nhân ung thư. Được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu gồm hơn 40 triệu bức ảnh chân dung đa dạng về sắc tộc và độ tuổi, hệ thống có khả năng phân tích ngoại hình khuôn mặt để trích xuất những chỉ dấu sinh học quan trọng mà mắt thường khó nhận biết. Các nhà khoa học đã xây dựng hai công cụ song hành với cơ chế bổ trợ lẫn nhau, bao gồm FAHR-FaceAge chuyên ước tính tuổi sinh học và FAHR-FaceSurvival trực tiếp dự đoán nguy cơ tử vong. Trong khi FAHR-FaceAge tập trung khai thác các nếp rãnh cười, vùng trán và thái dương, thuật toán FAHR-FaceSurvival lại nhận diện các dấu hiệu lâm sàng tiềm ẩn quanh sống mũi và khu vực dưới mắt. Dữ liệu theo dõi trung bình bốn năm ở nhóm bệnh nhân xạ trị tại Mỹ cho thấy những người có tuổi sinh học già hơn tuổi thực từ năm tuổi trở lên đối mặt với nguy cơ tử vong cao hơn 21%. Ngược lại, việc sở hữu diện mạo trẻ hơn tuổi thực từ năm tuổi giúp giảm tới 17% nguy cơ tử vong trong cùng giai đoạn điều trị. Phát kiến tiên phong này mở ra triển vọng lớn trong việc ứng dụng công nghệ thị giác máy tính vào y học thực hành nhằm hỗ trợ bác sĩ cá nhân hóa phác đồ điều trị phức tạp. Việc đánh giá chính xác thể trạng bệnh nhân qua ảnh chụp khuôn mặt sẽ góp phần hạn chế biến chứng nguy hiểm trước các ca phẫu thuật lớn và tối ưu hóa hiệu quả các liệu pháp can thiệp.
amung