Ung thư dạ dày : Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư dạ dày

   Ung thư dạ dày là một trong những loại ung thư nguy hiểm với tỷ lệ tử vong cao trên toàn cầu, đặc biệt ở các quốc gia châu Á. Mặc dù tỷ lệ sống sót ở giai đoạn đầu có thể lên đến 95-99%, nhưng do tính chất âm thầm và không có triệu chứng rõ ràng ở giai đoạn sớm, ung thư dạ dày thường được phát hiện muộn, khiến khả năng điều trị hiệu quả giảm sút. Vì vậy, việc phát triển các phương pháp sàng lọc và chẩn đoán sớm, hiệu quả hơn là cực kỳ quan trọng. Một trong những hướng đi đầy hứa hẹn hiện nay là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc phát hiện ung thư dạ dày qua hình ảnh CT không có chất cản quang.

1. Giới thiệu về GRAPE – Mô hình AI phát hiện ung thư dạ dày

– GRAPE (Gastric Cancer Risk Assessment Procedure) là mô hình AI được phát triển để sử dụng hình ảnh CT không có chất cản quang nhằm phát hiện ung thư dạ dày. Mô hình này dựa trên nền tảng học sâu (deep learning), giúp phân tích các hình ảnh CT ba chiều của dạ dày để phát hiện các dấu hiệu ung thư, như sự thay đổi bất thường trong cấu trúc thành dạ dày hoặc sự xuất hiện của các khối u. Sự đổi mới lớn nhất trong mô hình GRAPE là khả năng phân tích và phân loại các hình ảnh một cách tự động, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót của bác sĩ trong việc chẩn đoán [1].

– Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình GRAPE có khả năng phân loại ung thư dạ dày chính xác với diện tích dưới đường cong ROC (AUC) đạt 0.970 trong bộ dữ liệu huấn luyện và 0.927 trong bộ kiểm định bên ngoài [1]. Điều này chứng tỏ khả năng vượt trội của GRAPE trong việc phát hiện ung thư dạ dày, đặc biệt trong các trường hợp ung thư giai đoạn đầu mà phương pháp nội soi có thể bỏ sót.

– Mô hình này sử dụng một phương pháp phân tích hai giai đoạn: đầu tiên, GRAPE xác định vị trí dạ dày trong hình ảnh CT thông qua một mạng phân đoạn (segmentation network). Sau đó, khu vực dạ dày được cắt và đưa vào giai đoạn tiếp theo, nơi mà mô hình sử dụng cả phân đoạn và phân loại trong một hệ thống để phát hiện ung thư và phân loại bệnh nhân [1].

– GRAPE lấy CT không cản quang làm đầu vào và đưa ra xác suất và mặt nạ phân đoạn của các tổn thương dạ dày nguyên phát có thể xảy ra. GRAPE được đào tạo bằng CT không cản quang từ những bệnh nhân GC được xác nhận bằng nội soi dạ dày. Hiệu suất của GRAPE được đánh giá thông qua điểm GRAPE, đường cong ROC, v.v [1].

Phát triển mô hình GRAPE

– Hiệu suất của GRAPE trong sàng lọc cơ hội thực tế tại bệnh viện đã được xác nhận bằng cách sử dụng hai nhóm nghiên cứu thực tế, bao gồm một nhóm bệnh viện khu vực và một nhóm trung tâm ung thư[1].

Nghiên cứu thế giới thực

2. Ứng dụng GRAPE trong sàng lọc ung thư dạ dày quy mô lớn

– Ung thư dạ dày có tỷ lệ mắc bệnh rất cao ở một số khu vực, nhưng việc thực hiện các chương trình sàng lọc quy mô lớn gặp rất nhiều khó khăn, đặc biệt là với phương pháp nội soi truyền thống. Các vấn đề chính bao gồm chi phí cao, yêu cầu người bệnh hợp tác, và tỉ lệ phát hiện chưa tối ưu. Do đó, việc sử dụng các phương pháp tầm soát không xâm lấn, chi phí thấp hơn, như CT không có chất cản quang kết hợp với trí tuệ nhân tạo, sẽ là giải pháp hiệu quả [2].

– Trong một nghiên cứu với hơn 78,000 bệnh nhân từ nhiều bệnh viện và trung tâm ung thư, GRAPE đã được thử nghiệm để phát hiện ung thư dạ dày qua hình ảnh CT không có chất cản quang. Kết quả cho thấy mô hình GRAPE có thể phát hiện ung thư dạ dày ở những bệnh nhân không có triệu chứng rõ ràng và giúp phát hiện những ca mà bác sĩ không thể chẩn đoán kịp thời. Các tỷ lệ phát hiện ung thư dạ dày đạt 24.5% trong một số nhóm bệnh nhân. Điều này cho thấy GRAPE không chỉ có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc phát hiện ung thư mà còn có thể là công cụ hữu ích trong các chương trình sàng lọc quy mô lớn, đặc biệt là trong các khu vực có nguồn lực hạn chế [2].

Bệnh nhân đang được theo dõi để điều trị ung thư phổi vào tháng 6 năm 2024 nhưng đã được GRAPE phát hiện. Đánh giá MDT cho thấy bệnh nhân đã nội soi dạ dày và được chẩn đoán mắc GC biệt hóa vừa đến biệt hóa tốt vào tháng 8 năm 2024.

Minh họa bệnh nhân GC được chẩn đoán sau khi phát hiện bằng GRAPE.

   Ngoài ra, việc sử dụng GRAPE còn giúp tiết kiệm chi phí và giảm thiểu sự quá tải cho các hệ thống y tế, bởi CT không có chất cản quang là một phương pháp rẻ tiền và đã được sử dụng rộng rãi tại các bệnh viện và phòng khám. Hơn nữa, việc tích hợp AI vào phân tích CT có thể giúp tăng cường khả năng phát hiện ung thư, đặc biệt là đối với những trường hợp ung thư dạ dày giai đoạn sớm mà phương pháp truyền thống có thể bỏ sót.

3. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong việc phát hiện ung thư dạ dày sớm

– Tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa nguồn lực y tế
   CT không có chất cản quang là một phương pháp rất phổ biến và đã được sử dụng rộng rãi trong các bệnh viện, nhưng việc sử dụng nó để phát hiện ung thư dạ dày vẫn chưa phổ biến. GRAPE giúp tận dụng tối đa nguồn tài nguyên có sẵn, giảm chi phí sàng lọc cho bệnh nhân và bệnh viện. Hơn nữa, mô hình AI này có thể giảm thiểu sự cần thiết của các phương pháp sàng lọc xâm lấn như nội soi, giúp tiết kiệm chi phí cho cả bệnh nhân và hệ thống y tế [2].

– Tăng cường độ chính xác trong việc phát hiện ung thư dạ dày sớm
   Mô hình AI như GRAPE có khả năng phân tích hình ảnh CT rất chi tiết và phát hiện các dấu hiệu ung thư mà mắt thường không thể nhận ra, đặc biệt là trong các trường hợp ung thư giai đoạn đầu. Theo nghiên cứu, GRAPE có thể phát hiện ung thư dạ dày ở giai đoạn T1/T2 với độ nhạy và độ đặc hiệu rất cao, giúp phát hiện sớm hơn và cải thiện tỷ lệ sống sót của bệnh nhân [2].

– Khả năng triển khai rộng rãi trong các bệnh viện và cơ sở y tế
GRAPE có thể dễ dàng được tích hợp vào các cơ sở y tế hiện có, nơi mà CT đã được sử dụng rộng rãi cho các mục đích khác. Việc này không yêu cầu bệnh viện phải đầu tư vào các thiết bị tốn kém mới, mà chỉ cần triển khai thêm phần mềm AI để phân tích hình ảnh CT hiện có. Điều này giúp mở rộng khả năng sàng lọc ung thư dạ dày cho một lượng lớn bệnh nhân mà không làm tăng thêm chi phí đáng kể [2].

4. Kết luận

   Trí tuệ nhân tạo đã và đang chứng tỏ là một công cụ mạnh mẽ trong việc phát hiện ung thư dạ dày sớm, một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao tỷ lệ sống sót và giảm thiểu tỷ lệ tử vong do ung thư dạ dày. Mô hình GRAPE, với khả năng phân tích CT không có chất cản quang, đang mở ra cơ hội mới trong việc phát hiện ung thư dạ dày một cách chính xác, nhanh chóng và hiệu quả. Việc triển khai mô hình này trong các chương trình tầm soát quy mô lớn có thể giúp giảm chi phí và nâng cao hiệu quả phát hiện bệnh, đặc biệt tại những khu vực có nguồn lực y tế hạn chế.

Tài liệu tham khảo

1. Hu, C., Xia, Y., Zheng, Z., Cao, M., Zheng, G., Chen, S., Sun, J., & Cheng, X. (2025). AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging. Nature Medicine, DOI.
2. Smyth, E. C., Nilsson, M., Grabsch, H. I., van Grieken, N. C., & Lordick, F. (2020). Gastric cancer. Lancet, 396(10251), 635–648.