PGS.TSKHVũ Hoàng Linh (trái) - Hiệu trưởng Trường ĐHKHTN bàn giao sản phẩm dự án cho đại diện Công ty Med-Aid (Hoa Kỳ).
Dự án “Khoanh vùng ảnh tự động bằng học máy” được ký kết ngày 22/5/2019 giữa Trường ĐHKHTN (đơn vị thực hiện) và Công ty Med-Aid (đơn vị đặt hàng). Trải qua 1 năm, với rất nhiều cuộc làm việc giữa hai bên, với sự tham gia đánh giá của nhiều bác sỹ nước ngoài, việc giải quyết bài toán xử lý hình ảnh liên quan đến bệnh ung thư đã đạt kết quả trên mức mong đợi.
Mục đích của dự án là ứng dụng trí tuệ nhân tạo, cụ thể là các phương pháp học máy trong việc khoanh vùng tự động các bộ phận cơ thể người trên ảnh chụp cắt lớp. Các thành viên của nhóm nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán hiện đại để xử lý ảnh y tế, khoanh vùng 12 bộ phận trên cơ thể người thuộc 3 vùng: đầu (mắt trái, phải, não), ngực (phổi trái/phải, tuỷ sống, tim), bụng (chỏm xương đùi trái/phải, bàng quang, trực tràng, tiền liệt tuyến). Sản phẩm thu được có độ chính xác cho vùng đầu và ngực đạt 92%, vùng bụng đạt trên 83%, thực sự tốt so với yêu cầu độ chính xác đạt được là 80% của Công ty Med-Aid.
PGS.TS Nguyễn Thị Hồng Minh - đại diện nhóm dự án công bố kết quả dự án với sự theo dõi qua màn hình của các đối tác Hoa Kỳ.
Tại Lễ bàn giao, ông John Công Nguyễn - Chủ tịch Công ty Med-Aid cho biết: “Đây là dự án đầu tiên giữa một trường đại học của Việt Nam với công ty Med-Aid (Hoa Kỳ). Kết quả dự án đem lại lợi ích cho lĩnh vực xạ trị ung thư, giúp giảm bớt thời gian điều trị cho bác sỹ, điều quan trọng làm tăng và bảo đảm chất lượng điều trị cho bênh nhân ung thư. Các hình ảnh chụp cắt lớp trong chẩn đoán y tế luôn là một chuỗi nhiều lát cắt. Bình thường, trung bình một bác sỹ phải mất 2-3 tiếng để xử lý hình ảnh cho một bệnh nhân, nay nhờ ứng dụng trí tuệ nhân tạo, bác sỹ chỉ mất vài phút để có kết quả với các hình ảnh được khoanh vùng đạt độ chính xác cao, nhờ đó bác sỹ dễ dàng xác định được khối u để điều trị và tránh tổn thương trên các bộ phận của cơ thể”.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý ảnh y tế là một lĩnh vực công nghệ cao, áp dụng những kiến thức chuyên sâu của của các ngành Toán và Tin học, hơn thế nữa, đòi hỏi người nghiên cứu phải có kinh nghiệm về khai phá dữ liệu (đặc biệt là khai phá dữ liệu lớn) ảnh y tế, học máy và trí tuệ nhân tạo.
VH