Vai trò của mạng nơ-ron nhân tạo trong dự đoán nguy cơ bệnh tật và tiên lượng sống bệnh nhân

Bài viết của Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương - Bác sĩ nội soi tiêu hóa - Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park.

Thời gian sống và chất lượng cuộc sống là những yếu tố quan trọng mà cả bệnh nhân và bác sĩ đều cân nhắc. Các nghiên cứu hiện nay đã sử dụng mạng nơron nhân tạo nhằm cân nhắc nhiều loại yếu tố để định lượng kết quả sống sót của bệnh nhân ung thư, xuất huyết tiêu hoá và bệnh viêm ruột.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo (mạng nơ-ron nhân tạo) thuộc về một loại phụ của trí tuệ nhân tạo và đã được sử dụng trong nhiều chuyên ngành phụ của y học lâm sàng, bao gồm bệnh lý học, X quang, tim mạch, thần kinh học, chỉnh hình và khoa tiêu hóa.

Rối loạn đường tiêu hóa là bệnh của hệ tiêu hóa và phác đồ điều trị dựa vào việc kiểm tra hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh hàng loạt là gánh nặng đối với bác sĩ X quang, có khả năng làm tăng tỷ lệ đưa ra các quyết định lâm sàng không chính xác. Bằng chứng thuyết phục cho thấy mạng nơ-ron nhân tạo có thể giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả. Ngược lại, sự cải thiện nhanh chóng của mạng nơ-ron nhân tạo đòi hỏi các bác sĩ lâm sàng phải bổ sung thêm kiến ​​thức và hiểu đầy đủ các điểm mạnh cũng như hạn chế của mạng neuron nhân tạo.

Một nhóm nghiên cứu đã tiến hành nghiên cứu hồi cứu 521 bệnh nhân ung thư dạ dày vào năm 2005. Mạng nơ-ron nhân tạo à một trong 3 kỹ thuật được sử dụng để phân tích thông tin lâm sàng và dự đoán các biến chứng sau phẫu thuật. Trong đó, mạng nơ-ron nhân tạo làm tốt hơn hai phương pháp còn lại. Kể từ đó, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào tiềm năng lâm sàng của mạng nơ-ron nhân tạo trong dự đoán nguy cơ bệnh tật cũng như tiêng lượng sống của bệnh nhân.

Đặc biệt, một số lượng lớn các báo cáo có liên quan đã xuất hiện trong những năm gần đây, điều này được phản ánh trong sự cải thiện nhanh chóng của các thuật toán học máy. Các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán nguy cơ ung thư thường bao gồm hàng chục biến số phân loại, chẳng hạn như tuổi, giới tính, các chỉ số ung thư, xét nghiệm X quang và phác đồ điều trị.

Hai nhóm người Nhật Bản đã kết hợp các chỉ số lâm sàng và hình ảnh nội soi bằng cách sử dụng CNN để dự đoán nguy cơ ung thư dạ dày. Các yếu tố di truyền và vi sinh vật có chức năng như những chất điều hòa quan trọng trong quá trình sinh ung thư. Hệ gen và hệ vi sinh vật có thể thể hiện nguồn gốc sâu xa của các khối u tiêu hoá.

Di căn là một chỉ số quan trọng của phác đồ điều trị và tiên lượng lâu dài. Chụp CT và MRI có những hạn chế về khả năng phát hiện và chỉ có thể quan sát thấy các hạch bạch huyết dương tính với hình dạng sưng tấy, các tổn thương di căn xa. Tuy nhiên, kết quả luôn bị đi sau so với tình trạng thực tế, dẫn đến sai lầm trong chiến lược phẫu thuật và làm giảm lợi ích sống sót cho bệnh nhân.

Do đó, các ưu điểm của mạng nơ-ron nhân tạo đang được sử dụng để nâng cao chẩn đoán các tình trạng di căn trong ung thư tiêu hoá. Một nhóm người Đức đã sử dụng FNN để dự đoán sự di căn hạch bạch huyết của ung thư dạ dày vào đầu năm 2005, nhưng hiệu suất kém, một phần do các thuật toán và máy tính chưa được cải tiến. Với sự phát triển của mạng nơron nhân tạo, các mô hình bao gồm số lượng lớn hơn và nhiều loại phụ hơn của các chỉ số lâm sàng. Hiệu quả dự đoán của chúng đã được tăng cường để đạt được các tiêu chuẩn lâm sàng.

Hai nghiên cứu điều tra mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng để xác định nguy cơ di căn của bệnh nhân ung thư đại trực tràng ở giai đoạn T1. Mặc dù các trường hợp có khối u T1 di căn là rất hiếm, nhưng các cơ chế cơ bản có thể được khám phá với sự hỗ trợ của mạng nơ-ron nhân tạo.

Thời gian sống và chất lượng cuộc sống là những yếu tố quan trọng mà cả bệnh nhân và bác sĩ đều cân nhắc. Cho đến nay, không có phương pháp tiếp cận hiệu quả nào được phát triển, điều này thường được giải thích bởi tính không đồng nhất của bệnh tật, sự khác biệt về dân số dưới dân số và kinh nghiệm y tế. Những vấn đề này có thể dựa trên một lý do là sự thiếu tích hợp dữ liệu. Các nhà điều tra đặt hy vọng vào một chẩn đoán chính xác dựa trên khả năng tuyệt vời của việc sàng lọc thông tin và ra quyết định tự động. Họ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để cân nhắc nhiều loại yếu tố để định lượng kết quả sống sót của bệnh nhân ung thư, xuất huyết tiêu hoá và bệnh viêm ruột. Đối với ung thư tiêu hoá, một số nghiên cứu đã so sánh mạng nơ-ron nhân tạo với giai đoạn TNM và các mô hình được xây dựng bằng các phương pháp học máy khác. Mạng nơron nhân tạo thường thể hiện hiệu suất tốt hơn so với hồi quy Logistic, giai đoạn TNM và thậm chí cả bác sĩ lâm sàng. Các cuộc thi giữa các loại mạng nơ-ron nhân tạo cũng được thực hiện và kết quả không nhất quán.

Tài liệu tham khảo:

Cao B, Zhang KC, Wei B, Chen L. Status quo and future prospects of artificial neural network from the perspective of gastroenterologists. World J Gastroenterol 2021; 27(21): 2681-2709 [DOI: 10.3748/wjg.v27.i21.2681]