Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong ngành y tế, đặc biệt ở lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. REiLI, một nền tảng AI do Fujifilm phát triển, được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc phát hiện bệnh lý, theo dõi điều trị và nâng cao độ chính xác chẩn đoán. Hệ thống này tích hợp công nghệ tiên tiến với kinh nghiệm lâm sàng, mang đến giải pháp xử lý hình ảnh y khoa hiệu quả và linh hoạt, hiện đã được triển khai tại nhiều khu vực, bao gồm Việt Nam, thông qua các ứng dụng như tầm soát ung thư.

Trong chẩn đoán hình ảnh, AI nổi bật với khả năng phát hiện những bất thường nhỏ mà mắt người có thể bỏ qua. Đây là lĩnh vực sử dụng các kỹ thuật như X-quang, siêu âm, chụp cắt lớp vi tính (CT) và cộng hưởng từ (MRI) để tái hiện cấu trúc cơ thể, từ đó hỗ trợ bác sĩ đánh giá tình trạng sức khỏe và xây dựng kế hoạch điều trị. Sự hiện diện của AI không chỉ tăng độ chính xác mà còn tối ưu hóa quy trình, mang lại kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân.

Không giống các hệ thống AI thay thế con người, REiLI được thiết kế để đồng hành cùng bác sĩ, tích hợp vào quy trình y tế hiện tại và cung cấp thông tin trực quan nhằm hỗ trợ quyết định lâm sàng. Hệ thống giúp phát hiện tổn thương nhanh chóng, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả công việc.

Quá trình hoạt động của REiLI bao gồm 5 giai đoạn chính:

1.Chuẩn bị dữ liệu hình ảnh
Hình ảnh từ các thiết bị như CT, MRI hoặc X-quang được xử lý để chuẩn hóa, bao gồm giảm nhiễu và tăng độ tương phản. Fujifilm tích hợp công nghệ giảm liều tia X, giúp hạn chế bức xạ cho bệnh nhân mà vẫn đảm bảo chất lượng hình ảnh.

2. Phân tích đặc điểm hình ảnh
Các mạng nơ-ron tích chập (CNN) phân tích hình ảnh để nhận diện các đặc trưng như đường viền, độ sáng tối hoặc kết cấu liên quan đến tổn thương, tạo ra một bản đồ chi tiết làm cơ sở cho bước tiếp theo.

3. Xác định và phân loại tổn thương
Dựa trên dữ liệu phân tích, hệ thống xác định và phân loại các bất thường, ví dụ như u gan hoặc polyp đại tràng (thông qua công nghệ CADEYE), nhờ ứng dụng học sâu.

4. Trình bày kết quả
Kết quả được trình bày với các khu vực bất thường được đánh dấu rõ ràng, hỗ trợ bác sĩ xác nhận chẩn đoán và giảm thiểu lỗi như “dương tính giả”.

5.Tự hoàn thiện qua thời gian
REiLI học hỏi từ phản hồi của bác sĩ sau mỗi ca chẩn đoán, điều chỉnh thuật toán để tăng độ chính xác và phù hợp hơn với thực tế lâm sàng.

Ứng dụng thực tiễn: Tầm soát ung thư với REiLI

Dù vậy, hệ thống vẫn đảm bảo phát hiện chính xác 14 loại ung thư ở giai đoạn sớm và 22 bệnh lý phổ biến liên quan đến lối sống. Điều này cho thấy tiềm năng của REiLI trong việc thay đổi cách tiếp cận chăm sóc sức khỏe, từ phòng ngừa đến điều trị, mang lại lợi ích thiết thực cho cộng đồng.

Nguồn: Tổng hợp mạng xã hội