Các nhà khoa học thuộc Viện Mắt Quốc gia Mỹ (National Eye Institute – NEI) vừa đạt bước tiến quan trọng khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào công nghệ chụp võng mạc độ phân giải cực cao. Thành tựu này giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu cần thu thập nhưng vẫn tạo được hình ảnh chi tiết ở cấp độ tế bào, mở ra khả năng phát hiện sớm các bệnh lý gây mất thị lực ngay tại các phòng khám mắt thông thường.
AI đang thay đổi cách bác sĩ quan sát võng mạc
Võng mạc là lớp mô thần kinh nằm phía sau mắt, có nhiệm vụ tiếp nhận ánh sáng và truyền tín hiệu đến não bộ. Nhiều bệnh lý nguy hiểm như thoái hóa điểm vàng do tuổi tác hay bệnh võng mạc đái tháo đường thường bắt đầu bằng những thay đổi rất nhỏ ở cấp độ tế bào.
Trong những năm gần đây, công nghệ adaptive optics (quang học thích ứng) kết hợp với OCT (chụp cắt lớp quang học) đã cho phép các nhà khoa học quan sát tế bào võng mạc với độ chi tiết rất cao. Tuy nhiên, phương pháp này có một hạn chế lớn là cần ghi nhận hàng trăm hình ảnh liên tiếp, khiến thời gian chụp kéo dài và tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Bước đột phá mới giúp giảm 75% dữ liệu cần thu thập
Theo nghiên cứu mới của NEI, nhóm chuyên gia đã phát triển một hệ thống AI có tên RRTGAN giúp khôi phục chất lượng hình ảnh từ lượng dữ liệu ít hơn rất nhiều so với trước đây. Nhờ đó, các nhà nghiên cứu chỉ cần khoảng 1/4 dữ liệu ban đầu nhưng vẫn tái tạo được hình ảnh võng mạc ở cấp độ tế bào.
Tiến sĩ Johnny Tam, nhà nghiên cứu cấp cao tại NEI, cho biết mục tiêu của công nghệ này là đưa các hệ thống hình ảnh võng mạc tiên tiến ra khỏi phòng thí nghiệm và trở thành công cụ thực tế trong môi trường khám chữa bệnh hằng ngày.
Theo nhóm nghiên cứu, việc giảm lượng dữ liệu thu thập giúp:
- Rút ngắn thời gian kiểm tra mắt.
- Giảm yêu cầu bệnh nhân phải giữ mắt cố định quá lâu.
- Giảm tải cho hệ thống xử lý hình ảnh.
- Tăng khả năng triển khai tại bệnh viện và phòng khám.
AI từng giúp tăng tốc chụp võng mạc gấp 100 lần
Đây không phải lần đầu tiên NEI đạt bước tiến lớn trong lĩnh vực này.
Năm 2024, các nhà khoa học của viện đã phát triển hệ thống AI mang tên P-GAN để xử lý hiện tượng “nhiễu hạt” trong ảnh võng mạc. Công nghệ này giúp tạo ra hình ảnh chất lượng tương đương phương pháp truyền thống nhưng nhanh hơn khoảng 100 lần. Đồng thời, độ tương phản hình ảnh cũng được cải thiện khoảng 3,5 lần.
Các chuyên gia nhận định AI không còn đơn thuần là công cụ xử lý sau khi chụp mà đang trở thành một phần của toàn bộ hệ thống ghi nhận hình ảnh y khoa.
Vì sao phát hiện sớm bệnh võng mạc lại quan trọng?
Nhiều bệnh lý mắt diễn tiến âm thầm trong nhiều năm trước khi gây triệu chứng rõ rệt.
Ví dụ:
- Thoái hóa điểm vàng liên quan tuổi tác.
- Bệnh võng mạc đái tháo đường.
- Một số tổn thương thần kinh thị giác.
- Các rối loạn mạch máu võng mạc.
Khi được phát hiện ở giai đoạn sớm, bác sĩ có thể theo dõi hoặc điều trị trước khi tổn thương thị lực trở nên không thể phục hồi.
Theo NEI, việc quan sát được các thay đổi ở cấp độ tế bào giúp đánh giá hiệu quả điều trị chính xác hơn và phát hiện dấu hiệu bệnh từ rất sớm.
Không chỉ phát hiện bệnh mắt
Nhiều nghiên cứu gần đây cho thấy võng mạc có thể phản ánh sức khỏe toàn thân.
Các nhà khoa học đang nghiên cứu khả năng sử dụng AI phân tích hình ảnh võng mạc để hỗ trợ phát hiện:
- Tiểu đường.
- Tăng huyết áp.
- Bệnh tim mạch.
- Parkinson.
- Một số bệnh thoái hóa thần kinh.
Lý do là võng mạc chứa hệ thống mạch máu và mô thần kinh rất phong phú, được xem như một “cửa sổ” phản ánh tình trạng sức khỏe của nhiều cơ quan trong cơ thể.
AI có thay thế bác sĩ mắt trong tương lai?
Các chuyên gia nhấn mạnh rằng AI hiện vẫn đóng vai trò hỗ trợ chẩn đoán thay vì thay thế bác sĩ.
Hệ thống AI có thể:
- Phân tích hình ảnh nhanh hơn.
- Phát hiện bất thường sớm hơn.
- Hỗ trợ theo dõi tiến triển bệnh.
Tuy nhiên, việc đưa ra chẩn đoán cuối cùng và quyết định điều trị vẫn cần bác sĩ chuyên khoa đánh giá dựa trên toàn bộ tình trạng lâm sàng của bệnh nhân.
Thách thức trước khi ứng dụng rộng rãi
Dù đầy tiềm năng, các chuyên gia cho rằng công nghệ AI trong nhãn khoa vẫn cần vượt qua nhiều bước trước khi được triển khai rộng rãi.
Một số thách thức gồm:
- Chuẩn hóa dữ liệu giữa các hệ thống chụp ảnh.
- Đánh giá độ chính xác trên nhiều nhóm dân số khác nhau.
- Tích hợp vào quy trình khám chữa bệnh thực tế.
- Đảm bảo tính an toàn và minh bạch của thuật toán AI.
Các nhà nghiên cứu cho rằng những thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn vẫn rất cần thiết trước khi công nghệ trở thành tiêu chuẩn trong chăm sóc mắt.
Kết luận
Sự kết hợp giữa AI và công nghệ chụp võng mạc đang tạo ra một trong những bước tiến đáng chú ý nhất của ngành nhãn khoa hiện đại. Các hệ thống mới có thể tạo hình ảnh võng mạc ở cấp độ tế bào với lượng dữ liệu ít hơn và tốc độ nhanh hơn nhiều lần, qua đó mở rộng khả năng phát hiện sớm các bệnh gây mất thị lực. Trong tương lai, công nghệ này không chỉ hỗ trợ chẩn đoán bệnh mắt mà còn có thể trở thành công cụ sàng lọc nhiều bệnh lý toàn thân ngay từ một lần kiểm tra võng mạc.