Trí thông minh nhân tạo giúp phát hiện bệnh sốt rét

.

Để kiểm tra bằng kính hiển vi với các mẫu máu nghi ngờ có chứa ký sinh trùng sốt rét hoặc vi khuẩn gây bệnh lao, mỗi slide hình ảnh đòi hỏi bác sĩ điều chỉnh bằng tay khá tinh vi khoảng 100 lần trước khi có thể đưa ra chẩn đoán chính xác. Để khắc phục điều đó, phòng thí nghiệm Trí thông minh nhân tạo (AI) đầu tiên của Uganda, tại Đại học Makerere, đã phát triển cách chẩn đoán mẫu máu qua smartphone.

Phần mềm được phát triển trong smartphone này học cách tạo ra các tiêu chí đánh giá dựa trên tập hợp các hình ảnh về đặc điểm chung của nhiễm trùng. Martha Nakaya - nhà nghiên cứu có kinh nghiệm 11 năm trong phòng thí nghiệm - cho biết: "Thường xuyên làm việc dưới kính hiển vi khiến chúng tôi thường có vấn đề về mắt vì quá căng thẳng".

Thông thường, mỗi kỹ thuật viên phòng thí nghiệm xử lý không quá 25 slide mỗi ngày. Nhưng việc thiếu nhân viên có trình độ khiến thỉnh thoảng họ phải xử lý lượng công việc gấp bốn lần. Bác sĩ Alfred Andama từ Uganda khẳng định: "Chúng tôi có nhiều bệnh nhân yêu cầu xét nghiệm chẩn đoán sốt rét và lao. Ngoài việc ảnh hưởng đến thị lực của các kỹ thuật viên, việc làm việc dưới kính hiển vi còn ảnh hưởng đến độ chính xác của các chẩn đoán”.

Với smartphone được đặt trên thị kính của kính hiển vi, nó sẽ mang đến hình ảnh chi tiết về mẫu máu bên dưới. Mỗi ký sinh trùng sốt rét được khoanh tròn màu đỏ bằng phần mềm tạo ra bởi trí thông minh nhân tạo. Nakaya - một trong những bác sĩ được sử dụng thử nghiệm sản phẩm này đầu tiên - cho biết: Những số liệu đưa ra từ ứng dụng này khá chính xác.

Tiến sĩ Rose Nakasi, 31 tuổi, người cho ra đời công nghệ này cho biết: "Hầu như mọi người ở Uganda, bao gồm cả tôi, đã bị sốt rét. Nó ảnh hưởng đến sức khỏe và sự phát triển của kinh tế Uganda. Vì vậy, với trách nhiệm của một bác sĩ, tôi muốn đưa đến người bệnh những chẩn đoán chính xác và nhanh nhất".

Theo số liệu của Bộ Y tế của Uganda năm 2016, sốt rét là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở nước này (chiếm 27% ca tử vong). Tỷ lệ tử vong đặc biệt cao ở khu vực nông thôn, nơi thiếu bác sĩ và y tá. Thay vào đó, các điều dưỡng viên thường được dạy đọc hình ảnh các slide qua kính hiển vi. Nhưng việc đào tạo không đầy đủ có thể dẫn đến chẩn đoán sai.

“Trường hợp bệnh nhân đến bệnh viện và được chẩn đoán âm tính. Nhưng sau vài ngày họ quay lại và bị sốt rét rất bình thường”. Với công nghệ của Rose Nakasi, mầm bệnh được đếm và vạch ra một cách nhanh chóng, dễ dàng phát hiện cho bất cứ nhân viên y tế nào. Thời gian chẩn đoán có thể được cắt giảm từ 30 phút giảm xuống ít nhất là hai phút. Theo Nakasi, ý tưởng này không lấy đi công việc của kỹ thuật viên mà còn hỗ trợ họ trong công việc.

Phần mềm AI được xây dựng dựa trên các thuật toán học cao cấp trên cơ sở sử dụng thư viện hình ảnh kính hiển vi có chú thích để tìm hiểu các đặc điểm chung của ký sinh trùng plasmodium gây bệnh sốt rét và vi khuẩn có tên Mycobacterium tuberculosis dấu hiệu của bệnh lao. Thiết bị này vẫn chưa được triển khai ngoài các thử nghiệm quy mô nhỏ tại các bệnh viện của Campuchia, khi công nghệ được đưa đến các vùng sâu vùng xa, nó sẽ tạo ra những thách thức to lớn.

Daniel Mutembesa - nhà nghiên cứu khác tại Makerere AI Lab - cho biết: Việc thuyết phục bệnh nhân về giá trị của công nghệ này so với các phương pháp thông thường rất khó khăn. Người dân ở đây chỉ biết điện thoại để gọi và gửi tin nhắn, họ không biết rằng điện thoại có thể giúp chẩn đoán bệnh cho họ. Song, bệnh nhân vẫn có thể chọn chẩn đoán do kỹ thuật viên đưa ra.

Một ứng dụng khác được phát triển bởi phòng thí nghiệm, được gọi là mCROPS, cũng khai thác máy ảnh sẵn có của smartphone. Nông dân trên khắp Uganda đang sử dụng mCROPS để phát hiện các bệnh do virut trên cây sắn và để theo dõi sự lây lan của chúng khắp các vùng nông nghiệp trên cả nước.

Nhà phát minh người Nigeria, Osh Agabi, đã tạo ra thiết bị hợp nhất các tế bào thần kinh sống từ tế bào gốc của chuột thành con chip silicon. Thiết bị có thể được sử dụng để phát hiện chất nổ và tế bào ung thư.

Công nghệ sử dụng trong chương trình mCROPS dùng máy quang phổ cơ bản để phân tích các hóa chất trong lá cây và phần mềm hình ảnh có thể được sử dụng để đếm số lượng ruồi trắng trên lá cây. Nhìn ra khắp khu vực đô thị của Kampala, Nakasi tin tưởng vào việc phát triển các giải pháp công nghệ bản địa cho các bệnh nhiệt đới. Các kết nối internet không liên tục và các phòng thí nghiệm của người Nigeria có nguồn lực hạn chế đặt ra những thách thức mà công nghệ nhập khẩu có thể không được trang bị để xử lý. Cô cho biết: "Thung lũng Silicon phát triển công nghệ phù hợp với môi trường đó. Chúng tôi muốn tìm giải pháp phù hợp với môi trường của chúng tôi".

Theo CNN


Thùy Liên

Nguồn: songmoi.vn