Nhóm sinh viên Trường Đại học Y Dược TPHCM đã phát triển thành công hệ thống chẩn đoán bệnh viêm da cơ địa bằng trí tuệ nhân tạo.
Hệ thống chẩn đoán bệnh viêm da cơ địa bằng trí tuệ nhân tạo có độ chính xác cao, tiết kiệm thời gian, tối ưu kết quả điều trị cho người bệnh.
Nhóm sinh viên gồm Phạm Xuân Thế, Lê Hoàng Thiên An, Trần Duy Thịnh, Cao Niên Kỷ, Trường Đại học Y dược TPHCM đã nghiên cứu tạo ra công cụ chẩn đoán viêm da cơ địa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI).
Theo trưởng nhóm Phạm Xuân Thế, viêm da cơ địa (VDCĐ) là một bệnh lý mạn tính ảnh hưởng đến 15 - 20% trẻ em và 1 - 10% người lớn trên toàn thế giới. Dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng vô cùng đa dạng, thay đổi theo độ tuổi, sắc tộc, giai đoạn tổn thương. Hiện tại chưa có chỉ dấu sinh học về huyết học hay mô học được chấp nhận để chẩn đoán VDCĐ mà chủ yếu dựa vào nhóm các dấu hiệu và triệu chứng lâm sàng.
Chẩn đoán VDCĐ được đặt ra khi lâm sàng có triệu chứng ngứa kèm theo các yếu tố về bệnh sử, tiền sử, các dấu hiệu và triệu chứng khác, đặc biệt là các tính chất sang thương như hình dạng, vị trí, màu sắc…
Tuy nhiên, bệnh cảnh lâm sàng rất đa dạng về triệu chứng, phân bố, mức độ nặng của sang thương (sang thương da là những khối mô ở da phát triển bất thường nằm trên bề mặt hay ngay dưới da). Sang thương có thể phân bố nhiều nơi, tùy theo lứa tuổi, chủng tộc, giai đoạn bệnh.
Các triệu chứng kèm theo cũng rất nhiều làm cho việc chẩn đoán chắc chắn VDCĐ trên lâm sàng trở thành một thách thức rất lớn.
Như vậy, đối với bệnh lý VDCĐ, hiện tại không có một công cụ khách quan hay xét nghiệm nào giúp chẩn đoán xác định được bệnh mà chủ yếu là dựa vào lâm sàng. Điều này cho thấy việc chẩn đoán được bệnh phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và cảm quan của bác sĩ.
“Mong muốn của nhóm chúng tôi là tạo ra một công cụ mang tính khách quan hơn để có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh VDCĐ. Sau quá trình tìm hiểu chúng tôi thấy trí tuệ nhân tạo (AI) được xây dựng dựa trên các nguồn dữ liệu uy tín có sẵn có thể là công cụ hữu ích có thể giải quyết được vấn đề này. Và đó cũng là lý do chúng tôi xây dựng ứng dụng chẩn đoán viêm da cơ địa dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo”, trưởng nhóm Phạm Xuân Thế cho biết.
Nhóm sinh viên đã xây dựng được phần mềm chẩn đoán VDCĐ. Sản phẩm được xây dựng dựa trên cơ sở dữ liệu hình ảnh y khoa uy tín đáng tin cậy nhằm đảm bảo tính chính xác trong quá trình chẩn đoán, giúp tối ưu hóa kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Sản phẩm được phát triển với mục tiêu giúp các bác sĩ và nhà thực hành lâm sàng chẩn đoán VDCĐ một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Thông qua sử dụng AI, sản phẩm có khả năng phân tích thông tin bệnh sử, tiền căn và hình ảnh sang thương da để đưa ra chẩn đoán chính xác và nhanh chóng.
Việc chẩn đoán chính xác VDCĐ sớm giúp bệnh nhân được điều trị kịp thời và phù hợp, qua đó ngăn sự tiến triển của bệnh, giảm nguy cơ biến chứng, cải thiện chất lượng cuộc sống cho bệnh nhân.
“Bằng cách giúp bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác VDCĐ, sản phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc tăng hiệu quả điều trị và giảm chi phí điều trị cho bệnh nhân. Việc điều trị theo đúng chẩn đoán giúp hạn chế việc sử dụng thuốc không cần thiết và tránh những biến chứng phức tạp, từ đó giúp giảm chi phí điều trị cho bệnh nhân, giảm gánh nặng về kinh tế cho xã hội”, Phạm Xuân Thế cho biết.
Sản phẩm được phát triển dưới dạng ứng dụng trên điện thoại thông minh và nền tảng máy tính, giúp bác sĩ dễ dàng truy cập, sử dụng trong quá trình chẩn đoán, điều trị. Qua đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng sản phẩm trong thực tế tại các cơ sở y tế từ tuyến trung ương đến vùng sâu vùng xa, các phòng khám và thậm chí có thể được sử dụng tại nhà.
Nhóm sinh viên tự tin đây là sản phẩm có tính độc đáo, khác biệt bởi sử dụng công nghệ AI trong chẩn đoán VDCĐ, thông qua thông tin bệnh sử, tiền căn và hình ảnh sang thương da, giúp nhanh chóng đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa cho từng bệnh nhân.
Mong muốn của nhóm không chỉ dừng lại ở việc chẩn đoán sớm và chính xác cho bệnh lý VDCĐ mà còn các bệnh lý da liễu thường gặp khác. Ngoài ra, sản phẩm có tiềm năng mở rộng, tích hợp thêm các tính năng, dịch vụ khác nhau như theo dõi quá trình điều trị, gợi ý điều trị và kết nối với hệ thống y tế khác để tạo thành một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe toàn diện.