Một nghiên cứu tại Thụy Điển cho thấy sàng lọc có hỗ trợ AI phát hiện thêm 29% ca ung thư mà không làm tăng tỷ lệ dương tính giả, đồng thời giảm 44% khối lượng công việc của bác sĩ X-quang.

Bối cảnh:
Ung thư vú là bệnh không đồng nhất, từ dạng tiến triển chậm đến dạng xâm lấn mạnh. Việc phân loại ung thư dựa trên kích thước, hình thái, phân nhóm phân tử, dấu ấn miễn dịch mô, di căn và tình trạng hạch bạch huyết cung cấp thông tin tiên lượng và dự báo hữu ích cho việc lập kế hoạch điều trị và theo dõi bệnh nhân.

AI có thể giảm khối lượng công việc đọc phim trong sàng lọc nhũ ảnh và cải thiện khả năng phát hiện ung thư. Việc đọc kép các kết quả sàng lọc là tiêu chuẩn chăm sóc trong các chương trình sàng lọc ở châu Âu. Giảm khối lượng đọc kép bằng cách thay thế (một phần) việc đọc của con người bằng AI có thể tác động tích cực đến nhân lực bác sĩ X-quang vú.

Về nghiên cứu:
Trong nghiên cứu MASAI, các nhà khoa học đã đánh giá hiệu quả của các biện pháp sàng lọc ung thư. Thử nghiệm được thiết kế để so sánh sàng lọc nhũ ảnh có hỗ trợ AI với phương pháp đọc kép tiêu chuẩn.

Đối tượng tham gia là phụ nữ đủ điều kiện tham gia chương trình sàng lọc nhũ ảnh dân số tại Thụy Điển. Sau khi chụp nhũ ảnh, các kết quả được phân ngẫu nhiên vào nhóm đọc kép tiêu chuẩn (đối chứng) hoặc sàng lọc có hỗ trợ AI (can thiệp).

Trong nhóm can thiệp, kết quả được phân tích bằng hệ thống AI “Transpara”. Transpara đưa ra điểm nguy cơ ác tính theo thang điểm 10, được phân loại thành nguy cơ cao (điểm 10), trung bình (8-9) hoặc thấp (1-7). Kết quả có nguy cơ cao được đọc kép, trong khi kết quả có nguy cơ trung bình và thấp chỉ được đọc đơn.

Kết quả:

• Sàng lọc có hỗ trợ AI làm tăng phát hiện ung thư thêm 29% so với đọc kép tiêu chuẩn
• Giảm 44% khối lượng công việc đọc phim
• Phát hiện thêm 76 ca ung thư, bao gồm 23 ca tại chỗ và 53 ca xâm lấn
• Phần lớn các ca phát hiện thêm là ung thư xâm lấn nhỏ, chưa di căn hạch
• Không làm tăng tỷ lệ dương tính giả

Kết luận:
Kết quả cho thấy sàng lọc có hỗ trợ AI làm tăng đáng kể khả năng phát hiện ung thư so với đọc kép tiêu chuẩn. AI chủ yếu tăng phát hiện các ca ung thư xâm lấn nhỏ chưa di căn hạch. Phương pháp này giảm đáng kể khối lượng công việc đọc phim so với phương pháp tiêu chuẩn nhưng có tỷ lệ dương tính giả tương tự. Những kết quả này nhấn mạnh tiềm năng của AI trong việc tăng phát hiện sớm ung thư vú có ý nghĩa lâm sàng mà không làm tăng dương tính giả.

Nguồn: The Lancet Digital Health, doi: 10.1016/S2589-7500(24)00267-X

Dịch và biên tập: Bs Lê Đình Sáng