Phương pháp này đã đưa ra giải pháp cho vấn đề tầm soát COVID-19 trên diện rộng, đáp ứng tình hình cấp bách khi số lượng ca nhiễm ngày càng gia tăng trên toàn thế giới.
Kỹ sư Việt Nam duy nhất “về đích” đầu bảng
Cuộc thi phát hiện tia X COVID-19 (Phát hiện SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19) được tổ chức bởi Hiệp hội Tin học Hình ảnh Y tế Hoa Kỳ (SIIM), Quỹ Khu vực về Nâng cao Sức khỏe và Nghiên cứu Y sinh Valencia (FISABIO) và Hiệp hội X quang của North Mỹ (RSNA) bắt đầu từ tháng 5 năm 2021.
Trong cuộc thi này, những người tham gia cần áp dụng mô hình AI để phân loại X-quang là viêm phổi âm tính hoặc điển hình, không điển hình và không xác định. Đối với các trường hợp không âm tính, mô hình AI cần khoanh vùng các vùng có độ mờ ở phổi, phát hiện các tổn thương và đưa ra các gợi ý giúp bác sĩ đưa ra kết luận chính xác hơn.
Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cùng đội ngũ Trung tâm Xử lý Hình ảnh Y học VinBigdata tập trung nghiên cứu, phát triển các mô-đun hỗ trợ chẩn đoán một số bệnh thông thường, điển hình liên quan đến phổi, gan, não,….
Mô hình đoạt giải sẽ được triển khai vào các ứng dụng lâm sàng để nâng cao chất lượng và hiệu quả chăm sóc sức khỏe trên quy mô toàn cầu. Đồng thời, mã nguồn cũng được chia sẻ công khai để cộng đồng khoa học trên thế giới tham khảo và tiếp tục phát triển các giải pháp y tế thông minh, phục vụ đời sống con người.
“COVID-19 hiện có thể được chẩn đoán thông qua xét nghiệm PCR và chụp X-quang ngực. PCR (hay xét nghiệm chẩn đoán để phát hiện vật chất di truyền từ virus dựa trên chuỗi Polymerase), có độ chính xác cao nhưng mất từ vài giờ đến vài ngày mới có kết quả.
Ngược lại, chụp X-quang phổi có thể có kết quả chỉ trong vài phút với chi phí rẻ hơn nhiều so với một bộ xét nghiệm ”., kỹ sư Nguyễn Bá Dũng (Trung tâm Xử lý Hình ảnh Y học – Viện Nghiên cứu VinBigdata, Tập đoàn Vingroup) chia sẻ quyết định khi tham gia cuộc thi với mong muốn góp phần chống lại dịch bệnh. .
Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng (VinBigdata) vừa vượt qua gần 2.000 đối thủ từ các tập đoàn Công nghệ Biggest in the world giành vị trí đầu tiên chỉ với giải thưởng 30.000 USD.
Anh Bá Dũng cho biết, để giải bài toán trên, anh đã sử dụng kết quả tổng hợp của 40 mô hình đơn lẻ, đây đều là những kiến trúc AI phổ biến và tốt nhất hiện nay như EfficientNet, ResNet, YOLO, Faster. R-CNN, EfficientDet …
Để đảm bảo độ chính xác cao trong việc phát hiện và phân loại tổn thương, mô hình AI được đào tạo bởi các bộ dữ liệu X-quang ngực quy mô lớn và nổi tiếng thế giới như: Cheexpert của Đại học Stanford (Anh).
Vượt qua hơn 1.300 đội thi với gần 1.800 đối thủ đa quốc gia đến từ các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới như Google, Nvidia, Aillis, Đại học Kyoto (Nhật Bản), kỹ sư Nguyễn Bá Dũng đã giành ngôi nhất bảng. chỉ với tiền thưởng 30.000 USD. Nhưng quan trọng hơn hết, phương pháp này đã đưa ra giải pháp cho vấn đề tầm soát COVID-19 trên diện rộng, đáp ứng tình hình cấp bách khi số lượng ca nhiễm ngày càng gia tăng trên khắp thế giới.
Ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh lý
Không chỉ gói gọn trong một cuộc thi, thành tích của kỹ sư Bá Dũng còn có ý nghĩa thiết thực trong việc hỗ trợ giảm tải, giảm chi phí cho hệ thống thử nghiệm hiện nay.
Với sức mạnh tính toán, hệ thống AI có thể dự đoán hàng triệu ca lây nhiễm trong vòng vài phút và có thể coi là giải pháp tối ưu nhất để tầm soát bệnh trên diện rộng trong bối cảnh đợt dịch chưa thu được nhiều dữ liệu. hiệu quả tích cực.
Mô hình VinDr.AI đứng đầu trong biểu đồ Phát hiện SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19.
Đây cũng là mục tiêu đặt ra của nhóm phát triển VinDr – giải pháp phân tích hình ảnh y tế toàn diện ứng dụng AI tại VinBigdata, nơi Dũng đang làm trưởng nhóm Phân tích hình ảnh y tế. Được công bố thử nghiệm từ giữa năm 2020, với mô-đun chẩn đoán X-quang phổi, VinDr có khả năng phát hiện 22 dạng tổn thương khác như tràn dịch, tràn khí màng phổi, nốt khối, đông đặc, thâm nhiễm; Độ chính xác hơn 90% giúp chẩn đoán hầu hết các bệnh nguy hiểm liên quan đến phổi.
VinDr hiện đang được triển khai tại nhiều bệnh viện, phòng khám tại các tỉnh, thành phố lớn trên cả nước. Ngoài ra, nhóm phát triển cũng đã hoàn thiện 4 tính năng khác gồm X-quang cột sống, X-quang vú, CT lồng ngực và CT gan mật; hướng tới hỗ trợ tầm soát, chẩn đoán các bệnh nguy hiểm, phổ biến của người Việt Nam.
“Trên thực tế, các mô hình tôi sử dụng trong cuộc thi đã được tích hợp vào mô-đun X-quang phổi của VinDr, với mỗi bộ dữ liệu chúng tôi chỉ phải tối ưu các thông số khác nhau, có thể nói rằng chính mô-đun X-quang phổi đã giúp tôi cải thiện mô hình của cuộc thi.
Tham gia cuộc thi không chỉ là phần thưởng, tại VinBigdata chúng tôi phát triển giải pháp phân tích hình ảnh y tế với mong muốn góp một phần nhỏ bé vào việc giúp chống dịch, đồng thời hỗ trợ các chuyên gia y tế. Bác sĩ”, kỹ sư Bá Dũng nói.
Trước khi giành được vị trí này, Dũng và các thành viên của trung tâm đã đạt được nhiều giải thưởng quốc tế danh giá trong lĩnh vực xử lý hình ảnh y tế như đứng đầu cuộc thi phát hiện bất thường hình ảnh nội soi EndoCV – hội thảo ISBI, Top 3 cuộc thi phát hiện thuyên tắc phổi trên ảnh CT tổ chức bởi Hiệp hội phóng xạ Bắc Mỹ (RSNA), xếp hạng thứ nhất do Đại học Stanford tổ chức.
SIIM-FISABIO-RSNA COVID-19 Detection là cuộc thi phát hiện tia X toàn cầu COVID-19 được tổ chức trên nền tảng Kaggle từ tháng 5 năm 2021 và kết thúc vào ngày 10 tháng 8 năm 2021, với tổng giải thưởng là 100.000 đô la. Theo dõi thông tin về cuộc thi ở đây.