Dùng AI lập kế hoạch xạ trị ung thư

Để rút ngắn thời gian chờ xạ trị cho bệnh nhân (BN), nửa năm trước, Bệnh viện (BV) Ung bướu TP.HCM bắt đầu ứng dụng AI trong lập kế hoạch xạ trị ung thư đầu cổ, mở ra một triển vọng mới trong lĩnh vực này. Đến nay, BV đã làm thí điểm trên 60 ca, đồng thời mang dự án tham gia Giải thưởng thành tựu y khoa VN lần 5 (lễ trao giải dự kiến diễn ra ngày 26.2).

Quy trình phức tạp

Sáng 13.2, hàng trăm BN ung thư ngồi chờ tại tầng hầm B1 của BV Ung bướu TP.HCM cơ sở 2 (TP.Thủ Đức). Người thì chờ hội chẩn, người chờ tới lượt hóa trị, xạ trị. Trong một phòng họp nhỏ, nhiều bác sĩ (BS) đang hội chẩn cho bệnh nhân L.T.G (52 tuổi) bị ung thư vòm hầu đã hóa trị và cũng đã di căn xa. Sau buổi hội chẩn, các BS chỉ định BN xạ trị.

TS-BS Lâm Đức Hoàng, Trưởng khoa Xạ trị ung thư đầu cổ, BV Ung bướu TP.HCM, cho biết có khoảng 70% BN ung thư cần được điều trị bằng phương pháp xạ trị nhằm tiêu diệt hoàn toàn tế bào ung thư một cách nhanh chóng, đồng thời giảm tác dụng phụ trên mô lành xung quanh. Do đó, việc đặt ra nền tảng để tăng độ chính xác xạ trị vào bướu, giảm thiểu tác dụng phụ trên mô lành và nâng cao chất lượng sống tốt nhất cho BN là điều vô cùng cần thiết.

Riêng ung thư đầu cổ là loại ung thư có mức độ diễn tiến khá nhanh, rất dễ di căn hạch cổ, thậm chí là di căn xa. Do đó, việc đẩy nhanh tiến độ thực hiện các bước chuẩn bị cho BN xạ trị là vô cùng quan trọng. Bên cạnh đó, vùng đầu cổ có nhiều cấu trúc quan trọng và nguy cấp nhất, thể tích xạ trị cũng rất gần các cấu trúc quan trọng này. Vì thế, lập kế hoạch xạ trị vùng này gặp nhiều khó khăn và thách thức nhất, đòi hỏi mức độ kỹ năng cao để tạo ra kế hoạch điều trị có chất lượng.

Tuy nhiên, quá trình lập kế hoạch xạ trị là một chuỗi những công việc phức tạp bao gồm: cố định – mô phỏng BN, xác định thể tích mô lành, xác định thể tích mô đích, phân bố liều xạ, đánh giá phân bố liều lượng, đo lường kế hoạch trước khi xạ trị, đặt BN xạ trị và giám sát trong suốt quá trình xạ trị.

“Có rất nhiều khâu thực hiện trước khi BN được xạ trị. Chỉ mỗi khâu xác định vùng tổn thương cần xạ trị cho BN trên hình ảnh CT-Scan, BS phải mất 1 buổi để vẽ tay; kỹ sư tính toán liều xạ trị cho BN cũng phải mất cả buổi. Quá trình này lại tiềm ẩn nhiều nguy cơ sai sót vì ê kíp làm việc có tính lặp đi lặp lại, làm việc dưới áp lực quá tải BN và phải hoàn thành trong thời gian ngắn nhất. Với cách làm này, một BN từ hội chẩn đến lập kế hoạch để xạ trị có thể mất trung bình 5 – 10 ngày”, TS-BS Hoàng chia sẻ.

Dùng AI để hỗ trợ

Theo TS-BS Hoàng, phương pháp lập kế hoạch xạ trị tự động dưới hỗ trợ của AI đã được nghiên cứu và áp dụng thành công từ lâu tại các nền y tế phát triển như châu Âu, Mỹ, Nhật Bản… Chính vì vậy, 6 tháng trước, BV Ung bướu TP.HCM là đơn vị đầu tiên trong nước nghiên cứu và ứng dụng AI trong lập kế hoạch xạ trị ung thư đầu cổ với phần mềm chuyên biệt Raysearch (tích hợp dữ liệu và phân tích). Sở dĩ BV chọn làm khu vực đầu cổ trước tiên vì khu vực này có các cấu trúc cơ thể ổn định và AI dễ nhận diện hơn các khu vực cơ thể khác, vốn thường nhiều sự thay đổi.

TS-BS Hoàng cho biết với phần mềm chuyên biệt Raysearch, khi nhập thông tin, hình ảnh chụp của BN vào, từ kho dữ liệu lớn, AI sẽ xác định tổn thương và tính toán liều xạ trị. Nếu như trước đây, một BS dùng tay vẽ tổn thương trên máy tính mất 2 – 4 giờ/BN thì AI chỉ tốn 2 – 4 phút; việc tính toán liều xạ trị cũng được rút ngắn thời gian tương tự. Sau đó, BS sẽ kiểm tra lại xem kết quả của AI phù hợp hay chưa và nhận định ban đầu cho thấy sự tương đồng giữa con người làm và AI thực hiện là trên 90%. “Với quy trình làm việc mới xen kẽ giữa AI và con người, quy trình tự động hóa dưới sự hướng dẫn của AI sẽ hạn chế đến tối thiểu nguy cơ xảy ra sai sót trong quy trình lập kế hoạch xạ trị, từ đó giảm được biến chứng và cải thiện chất lượng sống cho BN”, TS-BS Hoàng chia sẻ, đồng thời thông tin thêm sử dụng AI để lập kế hoạch xạ trị giúp giảm thời gian từ 5 – 10 ngày xuống còn 1 – 2 ngày. Thậm chí xạ trị cấp cứu có thể làm trong ngày.

“Chúng tôi xạ trị từ 5 giờ sáng đến 12 giờ đêm, vì vậy thời gian y BS dành thời gian cho BN phải tăng có thể nói là gần như gấp đôi. Nếu ứng dụng rộng rãi AI vào lập kế hoạch xạ trị thì giảm tải cho chúng tôi rất nhiều”, TS-BS Hoàng tin tưởng.

Thách thức và triển vọng

Nói về tương lai của AI, TS-BS Hoàng nhận định đối với BV, triển vọng AI liên kết với nhiều loại thiết bị xạ trị, đặc biệt là các thiết bị hiện đại như proton và hạt nặng, có thể giúp tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả.

Mặc dù ứng dụng phần mềm AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực trong xạ trị nhưng quá trình triển khai công nghệ này cũng đang đối mặt với nhiều thách thức. “Vấn đề lớn nhất là tình trạng thiếu hụt dữ liệu y tế đủ lớn và đa dạng để đào tạo cho AI khả năng tổng hợp, phân tích và áp dụng. Bên cạnh đó, cần có nguồn nhân lực trình độ cao, được đào tạo bài bản để sử dụng AI một cách đúng đắn và hiệu quả nhất, tránh lệ thuộc và ỷ lại vào các mô hình tự động”, TS-BS Hoàng nói.

Dù vậy, ông tin tưởng với sự phát triển của công nghệ và các tiến bộ trong lĩnh vực y tế, việc ứng dụng AI hứa hẹn rất nhiều triển vọng. Trong đó có việc đưa vào áp dụng CTV-Atlas (cấu trúc cơ thể học chuyên biệt của thể tích xạ trị) theo tiêu chuẩn quốc tế với số liệu chuyên biệt cho người VN. Hiện các nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng đang được tiến hành để tiếp tục hoàn thiện và mở rộng khả năng ứng dụng AI trong lĩnh vực này. Ngoài ra còn có áp dụng kỹ thuật cao xạ trị tương thích (ADRT) phổ biến hơn cho BN ung thư; lập kế hoạch xạ trị từ xa cho các trường hợp khó, phát triển công tác đào tạo và chỉ đạo tuyến… (còn tiếp)