Một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới có khả năng dự đoán nguy cơ mắc ung thư vú của phụ nữ lên tới 5 năm chỉ dựa trên ảnh chụp nhũ ảnh. Công nghệ này được kỳ vọng có thể thay đổi hoàn toàn cách thức sàng lọc hiện nay, giúp phát hiện sớm hơn và giảm tỷ lệ tử vong...

Ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ trên toàn thế giới. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), mỗi năm có khoảng 2,3 triệu ca được chẩn đoán và 670.000 phụ nữ tử vong do căn bệnh này (năm 2022). Dù các chương trình sàng lọc bằng chụp nhũ ảnh đã được triển khai nhiều năm, hiệu quả vẫn chưa đạt như kỳ vọng do nhiều trường hợp ung thư vú bị phát hiện muộn. Sự ra đời của mô hình AI mới mở ra hy vọng thiết lập một cách tiếp cận hoàn toàn mới trong phát hiện sớm và phòng ngừa ung thư.

AI PHÂN TÍCH MAMMOGRAM VÀ DỰ ĐOÁN NGUY CƠ TRONG 5 NĂM

Bà Christiane Kuhl, Giám đốc Khoa Chẩn đoán & Can thiệp X-quang tại Bệnh viện Đại học RWTH Aachen (Đức), cho biết nguyên nhân chủ yếu khiến ung thư vú vẫn gây tử vong cao là do chụp nhũ ảnh - phương pháp sàng lọc tiêu chuẩn hiện nay - thường không phát hiện được các khối u phát triển nhanh hoặc có tính ác tính cao.

“Chụp nhũ ảnh vẫn bỏ sót nhiều ca ung thư vú hoặc phát hiện không đủ sớm,” bà Kuhl nói. “Đặc biệt là những khối u phát triển nhanh, rất dễ bị bỏ qua, trong khi chính chúng lại là nguyên nhân gây tử vong cho nhiều phụ nữ.”

Đây là vấn đề lớn của hệ thống sàng lọc toàn cầu. Dù nhu cầu phát hiện sớm ngày càng cấp thiết, khả năng đánh giá nguy cơ dựa trên các công cụ truyền thống vẫn còn nhiều hạn chế. Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học thuộc Clairity Consortium - liên minh quốc tế gồm 46 viện nghiên cứu tại châu Âu, Bắc Mỹ và Nam Mỹ - đã phát triển mô hình AI có tên “Clairity Breast”.

Điểm đặc biệt của mô hình này là chỉ cần ảnh chụp nhũ ảnh mà không cần bất kỳ thông tin bổ sung nào về tiền sử gia đình, dữ liệu di truyền hay lối sống, nhưng vẫn có thể dự đoán chính xác nguy cơ mắc ung thư vú trong vòng 5 năm tới. Thuật toán được huấn luyện từ hơn 420.000 ảnh mammogram trên nhiều châu lục, giúp nó có khả năng đánh giá chính xác nguy cơ theo từng cá nhân. Trong các nghiên cứu thử nghiệm, những phụ nữ được AI xác định thuộc nhóm “nguy cơ cao” đã có tỷ lệ mắc ung thư vú cao gấp bốn lần so với nhóm nguy cơ thấp. Nhiều trường hợp trong số này có ảnh nhũ ảnh “bình thường” theo đánh giá của bác sĩ.

“Đây là bước đột phá,” bà Kuhl nhấn mạnh. “Chúng tôi có thể dự đoán chính xác hơn nhiều khả năng mắc bệnh chỉ dựa trên ảnh chụp nhũ ảnh tưởng như hoàn toàn bình thường.”

MRI - “TIÊU CHUẨN VÀNG” NHƯNG QUÁ ĐẮT ĐỎ ĐỂ TRIỂN KHAI ĐẠI TRÀ

Không giống các mô hình truyền thống chỉ tập trung vào lượng mô tuyến vú (breast density), mô hình AI còn phân tích cả kết cấu mô tuyến, cách mô tuyến được sắp xếp, mật độ và kiểu phân bố - những yếu tố có liên quan chặt chẽ đến nguy cơ ung thư nhưng gần như không thể đánh giá chính xác bằng mắt thường.

Bà Kuhl giải thích: “Chỉ khoảng 10% phụ nữ có mô vú cực kỳ dày. Nhưng đa số phụ nữ bị chẩn đoán ung thư muộn lại thuộc nhóm mô vú không quá dày, khiến việc đánh giá nguy cơ trở nên phức tạp. AI có thể phân tích cấu trúc này trong vài giây.” Khả năng phân tích sâu như vậy cho phép AI đưa ra quyết định nhanh chóng liệu một phụ nữ có cần chụp MRI - phương pháp nhạy hơn chụp nhũ ảnh - hay không.

Chụp MRI được coi là kỹ thuật hàng đầu trong phát hiện ung thư vú giai đoạn sớm, đặc biệt ở phụ nữ có mô vú dày. Tuy nhiên, chi phí cao, thời gian chụp kéo dài, yêu cầu trang thiết bị phức tạp và nguồn nhân lực vận hành hạn chế khiến việc triển khai đại trà gần như “bất khả thi” đối với phần lớn hệ thống y tế. Vì vậy, AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa tài nguyên y tế - lựa chọn chính xác những phụ nữ thực sự cần chụp MRI, giảm chi phí nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả phát hiện bệnh.

AI MỞ RA CÁCH TIẾP CẬN SÀNG LỌC CÁ NHÂN HÓA

Hiện nay, tại Đức, phụ nữ từ 50 đến 75 tuổi được mời tham gia chương trình chụp nhũ ảnh định kỳ 2 năm/lần. Tuy nhiên, bà Kuhl cho rằng cách áp dụng “đồng loạt” này đã lỗi thời. “Nguy cơ của mỗi phụ nữ rất khác nhau. Mật độ mô vú càng cao, nguy cơ càng lớn và khả năng chụp nhũ ảnh bỏ sót ung thư càng cao. Nhưng phần lớn phụ nữ không hề biết điều này,” bà nói.

Tại Mỹ, phụ nữ được thông báo về mật độ mô vú từ lâu, nhưng nhiều quốc gia khác vẫn chưa áp dụng bắt buộc. Việc cá nhân hóa sàng lọc dựa trên AI có thể giúp phụ nữ hiểu rõ nguy cơ thực tế của mình và lựa chọn phương pháp kiểm tra phù hợp hơn.

Ung thư vú hiếm gặp hơn ở phụ nữ dưới 50 tuổi, nhưng khi xảy ra lại có xu hướng ác tính hơn. Vấn đề ở đây là chụp nhũ ảnh lại rất kém hiệu quả với nhóm phụ nữ trẻ vì mô vú dày. AI có thể giúp nhận diện những phụ nữ trẻ “nguy cơ cao” trong khi giữ nguyên hệ thống sàng lọc hiện có. Tuy vậy, bà Kuhl cho rằng không nên đơn giản “hạ độ tuổi mời sàng lọc xuống”, mà thay vào đó cần áp dụng mô hình hai bước: chụp nhũ ảnh thường quy trước, sau đó phân tích hình ảnh bằng AI để dự đoán nguy cơ trong 5 năm; nếu AI xác định nguy cơ cao thì chuyển sang chụp MRI thay vì tiếp tục nhũ ảnh. “Với những phụ nữ được AI xác định có nguy cơ rất cao, chụp nhũ ảnh không còn cần thiết nữa,” bà khẳng định.

Nếu được triển khai rộng rãi, mô hình AI này hứa hẹn không chỉ nâng cao hiệu quả phát hiện sớm ung thư vú mà còn mang lại nhiều lợi ích cho toàn bộ hệ thống y tế. Trước hết, việc dự báo nguy cơ cá nhân hóa giúp tối ưu chi phí sàng lọc, hạn chế các xét nghiệm không cần thiết và tập trung nguồn lực vào đúng nhóm có nguy cơ cao. Điều này cũng góp phần giảm tải cho các cơ sở chẩn đoán hình ảnh chuyên sâu, vốn đang chịu áp lực lớn do nhu cầu sàng lọc gia tăng trong nhiều năm gần đây.

Không chỉ vậy, khả năng đánh giá nguy cơ trong 5 năm của AI tạo ra cách tiếp cận chăm sóc sức khỏe mang tính cá thể hóa cao hơn, giúp phụ nữ nhận được phương án theo dõi phù hợp với đặc thù cơ thể và hồ sơ nguy cơ của riêng họ. Khi bệnh được phát hiện sớm hơn, cơ hội điều trị hiệu quả tăng lên, đồng thời giảm đáng kể tỷ lệ tử vong do phát hiện muộn. Về dài hạn, mô hình này có thể cải thiện chất lượng sống của phụ nữ trên toàn thế giới, đặc biệt tại các quốc gia đang nỗ lực mở rộng chương trình tầm soát ung thư vú nhưng còn hạn chế về nguồn lực y tế. Các chuyên gia đánh giá đây là một trong những bước tiến quan trọng nhất trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh ung thư vú trong nhiều năm qua.

Sự xuất hiện của mô hình AI Clairity Breast cho thấy công nghệ có thể trở thành công cụ mạnh mẽ trong dự đoán nguy cơ ung thư vú, giúp sàng lọc chính xác hơn và phát hiện sớm hơn. Trong bối cảnh ung thư vú vẫn là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở phụ nữ, phương pháp phân tích bằng AI hứa hẹn mang lại thay đổi mang tính đột phá, hướng tới hệ thống chăm sóc sức khỏe chủ động, cá nhân hóa và hiệu quả hơn.