Do diễn tiến nhanh và tiên lượng xấu của ung thư thực quản (EC) nên việc phát hiện và chẩn đoán sớm ung thư thực quản sớm có giá trị rất lớn trong việc cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân. Tuy nhiên, nội soi phát hiện sớm ung thư thực quản, đặc biệt là loạn sản Barrett hoặc loạn sản biểu mô vảy thực quản, rất khó. Do đó, yêu cầu về các phương pháp phát hiện các đặc điểm ung thư thực quản sớm hiệu quả hơn đã dẫn đến các nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Kỹ thuật học và ghi nhớ - Deep learing (DL) đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, video và các khía cạnh khác, trong khi hệ thống mạng nơ-ron phức tạp (CNN) đã mở đường cho việc phát hiện hình ảnh và video nội soi có độ phân giải cao. Show 3. Giới thiệu về ung thư thực quảnUng thư thực quản (EC) là bệnh ung thư phổ biến thứ tám và là nguyên nhân gây tử vong do ung thư đứng hàng thứ sáu trên toàn thế giới. Ung thư thực quản chủ yếu bao gồm ung thư biểu mô tuyến thực quản (EAC) và ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản (ESCC). Ung thư biểu mô tuyến thực quản là loại bệnh lý phổ biến nhất ở các nước phương Tây, hơn 40% bệnh nhân mắc ung thư biểu mô tuyến thực quản được chẩn đoán sau khi bệnh đã di căn, và tỷ lệ sống 5 năm dưới 20%. 4. Ứng dụng của thuật toán Machine learning và Deep learning trong ung thư thực quảnYêu cầu về các phương pháp phát hiện và xác định đặc điểm ung thư thực quản sớm hiệu quả hơn đã dẫn đến các nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), có thể được xác định bằng trí thông minh do máy móc thiết lập trái ngược với trí thông minh tự nhiên được hiển thị bởi con người và động vật khác. Học máy (ML) và học sâu (DL) là những phần quan trọng của AI. Học máy có thể được chia thành các phương pháp có giám sát và không được giám sát. Học không giám sát là xác định các nhóm trong dữ liệu theo những điểm chung, thiếu kiến thức về số lượng các nhóm hoặc ý nghĩa của chúng. Khi gói đào tạo chứa các cặp đầu vào-đầu ra, cần có một mô hình học có giám sát để ánh xạ đầu vào mới đến đầu ra. Các kỹ thuật ML thông thường bị hạn chế về khả năng xử lý dữ liệu tự nhiên ở dạng thô. Trong giai đoạn đầu của nghiên cứu và phát triển, việc đào tạo mô hình chủ yếu là với ML, qua đó các nhà nghiên cứu phải trích xuất thủ công các đặc điểm bệnh có thể xảy ra dựa trên kiến thức lâm sàng. Sức mạnh của hệ thống chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) này yếu và không đủ để áp dụng trong chẩn đoán thời gian thực lâm sàng. 5. Vai trò của Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN)Mạng nơ-ron chuyển đổi (CNN) là mô hình học máy được giám sát lấy cảm hứng từ vỏ não thị giác của não người xử lý và nhận dạng hình ảnh. Mỗi nơ-ron nhân tạo là một đơn vị tính toán và tất cả chúng được kết nối với nhau, tạo thành một mạng lưới. Bằng nhiều lớp mạng, CNN có thể trích xuất các tính năng chính từ một hình ảnh với quá trình xử lý trước tối thiểu và sau đó cung cấp phân loại cuối cùng thông qua các lớp được kết nối đầy đủ dưới dạng đầu ra. Sự cạnh tranh về hiệu suất ngày càng tăng đã dẫn đến sự phức tạp ngày càng tăng của các lớp gộp dẫn đến khái niệm học sâu. Khía cạnh quan trọng của học sâu là các lớp tính năng này không được thiết kế bởi các kỹ sư con người. Chúng được học từ dữ liệu bằng quy trình học tập có mục đích chung. Học sâu đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, video và các khía cạnh khác, trong khi các CNN lặp lại đã chiếu sáng cho việc phát hiện các hình ảnh và video nội soi. 7. Chẩn đoán theo thời gian thực bằng AIHiện tại, nghiên cứu trong lĩnh vực này còn hạn chế. Ebigbo và cộng sự tiếp tục tối ưu hóa hệ thống CAD dựa trên nghiên cứu trước đó và lần đầu tiên áp dụng nó vào phát hiện thời gian thực lâm sàng. Trong khi 14 bệnh nhân ung thư Barrett được kiểm tra nội soi, 62 hình ảnh nội soi (36 ung thư biểu mô thực quản sớm và 26 Barrett thực quản không loạn sản) được chụp bằng hệ thống CAD để phân loại theo thời gian thực, và kết quả cho thấy độ nhạy và độ đặc hiệu là 83,7% và 100 %, tương ứng. Không có sự khác biệt đáng kể giữa hệ thống và các bác sĩ nội soi có kinh nghiệm. Tuy nhiên, vẫn còn một số thiếu sót trong nghiên cứu này. Thứ nhất, số lượng bệnh nhân và hình ảnh thấp. Thứ hai, hệ thống vẫn sử dụng hình ảnh để chẩn đoán, không phải video để phát hiện thời gian thực. Cuối cùng, khả năng hỗ trợ phân định tổn thương và hướng dẫn sinh thiết của AI vẫn chưa được xác minh. Ngoài ra, hệ thống CAD được xây dựng bởi Hashimoto và cộng sự có thể đáp ứng nhu cầu phát hiện thời gian thực trên lâm sàng. Thật không may, các nhà nghiên cứu đã không xác minh hiệu suất của hệ thống trong chẩn đoán thời gian thực. Trí tuệ nhân tạo AI dựa trên phương pháp soi nội bào và nội soi vi mô độ phân giải cao: Nội soi nội bào (nội soi ở mức độ tế bào) là một công nghệ mới kết hợp nội soi phóng đại với phương pháp nhuộm quan trọng. Do khả năng phóng đại tuyệt vời nên người nội soi có thể quan sát rõ các tế bào biểu mô của niêm mạc thực quản để đạt được hiệu quả tương tự như chẩn đoán bệnh lý. Tuy nhiên, nếu các bác sĩ nội soi muốn sử dụng nội soi để hoàn thành việc phát hiện thời gian thực một cách độc lập, họ cần một nền tảng vững chắc về bệnh lý, điều này rõ ràng là không thực tế. Do đó, AI có thể là lựa chọn tốt để hỗ trợ chẩn đoán nội soi. Kumagai và cộng sự đã chỉ ra rằng hiệu suất của hệ thống sử dụng ảnh có độ phóng đại cao hơn tốt hơn so với hệ thống sử dụng ảnh có độ phóng đại thấp hơn. Tuy nhiên, không có phân tích phân tầng ung thư thực quản nông và ung thư thực quản tiến triển trong nghiên cứu này. Kết luận, trí tuệ nhân tạo AI đang cố gắng được sử dụng để phát hiện nội soi, chẩn đoán bệnh lý, chẩn đoán gen và dự đoán nguy cơ ung thư của ung thư thực quản sớm. Nó rất hữu ích cho các bác sĩ nội soi và bác sĩ giải phẫu bệnh để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán và hỗ trợ bác sĩ điều trị và đưa ra các chiến lược tiếp theo. Các tổn thương ranh giới của bệnh lý ung thư thực quản vẫn còn khó xác định có thể là hướng chính của chẩn đoán bệnh lý có sự hỗ trợ của AI trong tương lai. Hiện nay, khám sàng lọc ung thư đường tiêu hoá là biện pháp khoa học và hiệu quả để phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa (ung thư thực quản, ung thư dạ dày, ung thư đại tràng) và đưa ra phác đồ điều trị tốt. Hiện tại, Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec có Gói tầm soát và phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa (thực quản - dạ dày - đại tràng) kết hợp khám lâm sàng và cận lâm sàng để đem lại kết quả chính xác nhất có thể. |
