Singapore phát triển hệ thống AI dự đoán tái phát ung thư gan với độ chính xác cao
Một nhóm nhà khoa học Singapore đã phát triển thành công hệ thống chấm điểm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm dự đoán nguy cơ tái phát của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC - hepatocellular carcinoma), loại ung thư gan phổ biến nhất, với độ chính xác khoảng 82%.
Đây là bước tiến đáng kể trong việc cải thiện khả năng điều trị và quản lý bệnh ung thư gan, vốn là căn bệnh gây tử vong cao tại châu Á.
Theo thông cáo báo chí công bố tuần trước từ Cơ quan Khoa học, công nghệ và nghiên cứu Singapore (A*STAR), hệ thống AI này được Viện Sinh học Phân tử và tế bào (IMCB) trực thuộc A*STAR, phối hợp với Bệnh viện Đa khoa Singapore phát triển (SGH).
Công nghệ hoạt động dựa trên việc phân tích mô học tiên tiến, cụ thể là đánh giá sự phân bố không gian của các tế bào miễn dịch tự nhiên cùng biểu hiện của năm gene then chốt trong mô khối u gan. Dữ liệu này sau đó được đưa vào một mô hình học máy để đưa ra dự báo về nguy cơ tái phát của bệnh nhân. Hệ thống đã được kiểm nghiệm thực tế trên mô mẫu từ 231 bệnh nhân tại 5 bệnh viện khác nhau. A*STAR cho biết các nghiên cứu xác thực tiếp theo sẽ được triển khai trong thời gian tới để mở rộng khả năng ứng dụng lâm sàng.
Theo Tiến sĩ Joe Yeong, nghiên cứu viên chính của dự án tại IMCB và cũng là chuyên gia tư vấn về bệnh lý miễn dịch học tại SGH, hệ thống này hứa hẹn sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ trong việc ra quyết định điều trị cá thể hóa. “Tại Singapore, có tới 70% bệnh nhân HCC tái phát trong vòng 5 năm sau điều trị. Hệ thống AI này cho phép bác sĩ nhận diện sớm các bệnh nhân có nguy cơ cao để có chiến lược can thiệp kịp thời,” ông Yeong cho biết.
HCC hiện là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong do ung thư tại khu vực Đông Nam Á. Theo Tổ chức Y tế Thế giới, tỷ lệ sống sót sau 5 năm đối với bệnh nhân HCC toàn cầu chỉ khoảng 18%, phần lớn do bệnh thường được phát hiện ở giai đoạn muộn và dễ tái phát.
Các chuyên gia nhận định việc tích hợp công nghệ AI vào lĩnh vực chẩn đoán ung thư không chỉ giúp cải thiện độ chính xác, mà còn mở ra cơ hội xây dựng các mô hình dự báo sớm phục vụ điều trị cá thể hóa, xu hướng đang phát triển mạnh trong y học hiện đại.
