Mắt là một trong năm giác quan của con người, tuy nhỏ bé nhưng đóng vai trò quan trọng nhằm quan sát, thu nhận hình ảnh và hỗ trợ con người phản ứng với môi trường xung quanh. Với sự phát triển của công nghệ thông tin và y học hiện đại, việc chẩn đoán và điều trị các bệnh về mắt đã ngày càng tốt hơn, đặc biệt là ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và phát hiện sớm sự tiến triển của một số bệnh lý gây mù lòa không thể phục hồi.

Theo World Report on Vision (Báo cáo Thế giới về Thị lực) của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) công bố vào tháng 10/2019, có ít nhất 2,2 tỷ người trên thế giới bị suy giảm thị lực hoặc mù, trong đó ít nhất 1 tỷ người mắc các bệnh về mắt thuộc nhóm này nếu được chẩn đoán và điều trị kịp thời sẽ không dẫn đến những biến chứng nguy hiểm.

Ước tính toàn cầu về số người bị ảnh hưởng bởi các tình trạng mắt có thể gây suy giảm thị lực
(Nguồn: Biên dịch từ World Report on Vision, WHO(2019))

Số liệu ước tính của WHO trên toàn thế giới cho thấy:

• 2,6 tỷ (khoảng không chắc chắn: 1,97 - 3,43) người ở mọi lứa tuổi bị cận thị vào năm 2020. Trong đó, 312 triệu (95% CrI, 265 triệu đến 369 triệu) người dưới 19 tuổi bị cận thị vào năm 2015;
• 1,8 tỷ (khoảng tin cậy: 1,7 - 2,0) người ở mọi lứa tuổi bị lão thị vào năm 2015;
• 195,6 triệu (khoảng tin cậy 95%: 140–261) người từ 30 đến 97 tuổi bị thoái hóa điểm vàng do tuổi tác vào năm 2020;
• 146 triệu người lớn mắc bệnh võng mạc tiểu đường đã được báo cáo trong Báo cáo Toàn cầu của WHO về Bệnh tiểu đường năm 2016;
• 76 triệu (khoảng tin cậy 95%: 51,9–111,7) người (40 đến 80 tuổi) với bệnh tăng nhãn áp vào năm 2020;
• 2,5 triệu người ở mọi lứa tuổi mắc bệnh đau mắt hột vào năm 2019.

Suy giảm thị lực xảy ra khi mắt bị ảnh hưởng một hoặc nhiều chức năng, gây ra những hậu quả nghiêm trọng đối với cá nhân trong suốt cuộc đời, có thể gây biến chứng như mù lòa. Tuy nhiên, có thể giảm thiểu các tác hại của suy giảm thị lực thông qua việc tiếp cận kịp thời với các dịch vụ y tế để được chẩn đoán sớm, chăm sóc và điều trị. Các bệnh về mắt và suy giảm thị lực có xu hướng nhiều hơn ở các nước có thu nhập thấp và trung bình, các nhóm dân di cư và các khu vực vùng sâu, khó tiếp cận đầy đủ thông tin về y tế.

Các bệnh về mắt thường gặp có thể gây suy giảm thị lực có thể dẫn đến mù lòa
(Nguồn: Biên dịch từ World Report on Vision, WHO(2019))

Dự báo của WHO cho thấy sự gia tăng và già hóa dân số, cùng với những thay đổi về hành vi và lối sống, quá trình đô thị hóa,… sẽ làm gia tăng đáng kể số người mắc các bệnh về mắt, suy giảm thị lực và mù lòa trong những thập kỷ tới. Dù đã có nhiều tiến bộ về KH&CN, nỗ lực của thế giới trong việc chăm sóc đôi mắt có những kết quả tốt hơn, nhưng tiến độ hiện tại vẫn chưa bắt kịp cuộc sống: nhu cầu chăm sóc mắt trên toàn cầu sẽ tăng mạnh do thay đổi về nhân khẩu học và lối sống, dữ liệu thiếu và yếu trong các hệ thống thông tin y tế. Hơn thế, các hệ thống y tế thường ít tích hợp chăm sóc mắt.

Tại Việt Nam, thống kê từ Bệnh viện Mắt Trung ương năm 2020 cho thấy, trong nước có khoảng 2 triệu người bị mù lòa, thị lực kém. Trong đó, 1/3 là những người nghèo không có tiền điều trị. Các bệnh liên quan đến tuổi tác dẫn đến mù lòa phổ biến như bệnh đục thủy tinh thể, bệnh tăng nhãn áp, bệnh võng mạc đái tháo đường,… có thể phòng ngừa hoặc điều trị dễ dàng và ít tốn kém nhờ can thiệp sớm, mang lại hiệu quả điều trị cao và cho phép phục hồi tốt thị lực. Ngoài công tác tuyên truyền để người dân nhận thức đúng đắn việc đi khám mắt định kỳ nhằm chẩn đoán phát hiện bệnh sớm, việc áp dụng các thành tựu khoa học kỹ thuật, công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoán cũng đang là vấn đề thu hút nhiều sự quan tâm trên thế giới.

Một số ứng dụng của AI trong lĩnh vực nhãn khoa trên thế giới

Với sự phát triển của công nghệ AI trong chẩn đoán hình ảnh như: phát hiện các bất thường tiềm tàng từ hình ảnh, phân loại giữa các hình ảnh bệnh nhân mắc bệnh và bệnh nhân không mắc bệnh; đặc tả các tính chất của tổn thương, tiến hành khoanh vùng, phân loại mức độ nguy hiểm theo các tiêu chuẩn y khoa; giám sát và đánh giá sự tiến triển của các tổn thương trên hình ảnh, nhiều nghiên cứu ứng dụng AI giúp chẩn đoán sớm tình trạng bệnh lý về mắt đã được thực hiện. Hai phương pháp nhận dạng hình ảnh được sử dụng làm phương pháp chẩn đoán trong thực hành nhãn khoa là: chụp ảnh kỹ thuật số quỹ đạo mắt (fundus) và chụp cắt lớp quang hợp quang học (OCT). Trong đó, OCT đã trở thành phương thức được sử dụng phổ biến nhất trong các cơ sở nhãn khoa ở các nước phát triển.

Thống kê từ cơ sở dữ liệu sáng chế quốc tế WIPS Global, AI được sử dụng để chẩn đoán các bệnh về mắt xuất hiện lần đầu vào năm 2010, tại sáng chế số US8831304B2 của Đại học Pittsburgh (Mỹ) đề cập đến Phương pháp sử dụng thuật toán máy học xác định mạch máu tự động trong hình ảnh 3D OCT và cung cấp mẫu mạch chính xác để phân tích lâm sàng, xác định hình ảnh võng mạc, chẩn đoán sớm và theo dõi sự tiến triển của bệnh tăng nhãn áp, bệnh võng mạc đái tháo đường và các bệnh mắt khác.

Với những tiến bộ của các thuật toán Machine Learning và Deep Learning, AI ngày càng tiến bộ và được đưa vào ứng dụng trong các nghiên cứu chẩn đoán bệnh, đọc hình ảnh, thực hiện lập bản đồ địa hình giác mạc và tính toán thấu kính nội nhãn. Ngoài các nghiên cứu, các doanh nghiệp công nghệ cũng đã phát triển các thiết bị tự động cho các bác sĩ nhãn khoa để chẩn đoán sớm và điều trị kịp thời các rối loạn về mắt:

– Công ty DeepMind của Google đã phát triển DeepMind Health và ứng dụng Streams dành cho các bác sĩ, sử dụng phương pháp Deep Learning để lập thuật toán có khả năng nhận biết bệnh mắt, dữ liệu bao gồm hàng ngàn bản quét võng mạc ba chiều do bệnh viện mắt Moorfields cung cấp. Thuật toán sẽ học cách phân tích dữ liệu để phát hiện ba bệnh mắt quan trọng gồm bệnh tăng nhãn áp, bệnh thoái hóa điểm vàng do tuổi tác và bệnh võng mạc đái tháo đường.

– Công ty Digital Diagnostics (IDX) đã phát triển robot chẩn đoán bệnh IDx-DR có chức năng chẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường. Hệ thống bao gồm một máy chụp ảnh Topcon NW400 để ghi lại hình ảnh võng mạc và một máy tính đã cài đặt phần mềm IDx-DR phân tích hình ảnh mắt và cho ra kết quả có bệnh (chuyển đến bác sĩ nhãn khoa khám tiếp) và không có bệnh (yêu cầu quay lại kiểm tra sau 12 tháng). Kết quả khảo sát của hãng IDX trên 900 bệnh nhân cho thấy máy IDx-DR chẩn đoán đúng 87,4% đối với người có bệnh và 89,5% đối với người không mắc bệnh.

Robot IDx-DR. Nguồn: IDX

– Nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đến từ Đại học Sun Yat-sen, Công ty Eagle Eye Technology (Airdoc), Đại học Monash, Đại học Y khoa Miami Miller, Trung tâm Mắt Tongren Bắc Kinh và Đại học Y Bắc Kinh đã phát triển Hệ thống chuyên gia võng mạc trí tuệ nhân tạo toàn diện (CARE) sử dụng 207.228 bức ảnh màu chụp đáy mắt, lấy từ 16 cơ sở lâm sàng tại châu Á, châu Phi, Bắc Mỹ và châu Âu, với các loại bệnh khác nhau để xác định 14 bất thường trong võng mạc phổ biến nhất.

Nghiên cứu chẩn đoán bệnh mắt sử dụng AI tại Việt Nam

Các cơ quan y tế và các nhà khoa học trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam ngày càng có sự quan tâm đến ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh, trong đó có các bệnh về mắt. Gần đây nhất, tại Quyết định số 2558/QĐ-BYT ngày 20/9/2022 của Bộ Y tế về việc ban hành tài liệu chuyên môn “Hướng dẫn chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh võng mạc đái tháo đường” đã nhắc đến AI trong kỹ thuật chụp đáy mắt không huỳnh quang: “Hiện nay, ở một số nước, công nghệ AI đang được nghiên cứu, áp dụng để hỗ trợ đọc ảnh, phân loại giai đoạn trên phim chụp đáy mắt không huỳnh quang, điều này giúp khám nhanh hơn, giảm gánh nặng cho người đọc ảnh cũng như hạn chế sai số do phải đọc với số lượng ảnh lớn và lặp lại nhiều lần”.

Bên cạnh đó, một số nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh mắt tại Việt Nam đã được công bố, ví dụ như nghiên cứu về “Phân loại giai đoạn bệnh võng mạc đái tháo đường dựa trên ảnh chụp đáy mắt kỹ thuật số tiêu chuẩn” của các tác giả Trần Thị Hải Linh và Vũ Tuấn Anh được công bố trong Tạp chí Y học Việt Nam số 01/2022; đề tài nghiên cứu khoa học cấp Thành phố của TS.BS. Phạm Thị Thủy Tiên và các cộng sự tại Bệnh viện Mắt TP.HCM về “Tầm soát bệnh glôcôm bằng chụp ảnh màu gai thị với ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo EyeDr” được Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM nghiệm thu vào tháng 10/2022. Trong đó, nghiên cứu của Bệnh viện Mắt TP.HCM đã xây dựng một công cụ cụ thể hỗ trợ các bác sĩ trong quá trình chẩn đoán bệnh.

Glôcôm (glaucoma) là bệnh lý gây mù không phục hồi. Theo số liệu thống kê của Viện Mắt Trung ương, cả nước có hơn 380 ngàn người bị mù hai mắt, trong đó có hơn 24 ngàn người bị mù do glôcôm (chiếm 65% và đứng thứ hai sau bệnh lý đục thể thủy tinh – 66,1%). Đa số bệnh nhân glôcôm không nhận biết mình mắc bệnh, cho đến khi mắt ở tình trạng nặng ảnh hưởng đến thị lực trung tâm. Tầm soát và phát hiện sớm bệnh glôcôm kèm với kế hoạch điều trị thích hợp sẽ giúp bệnh nhân ngăn ngừa mất thị lực. Hiện tại tỷ lệ phát hiện glôcôm của nước ta còn thấp do chưa có phương pháp khám tầm soát phù hợp kịp thời.

EyeDr là một ứng dụng AI chuyên ngành nhãn khoa. Với EyeDr, các bác sĩ nhãn khoa có thêm công cụ gợi ý chẩn đoán, giúp cho việc khám tầm soát bệnh lý glôcôm bằng ảnh màu gai thị sớm và nhanh chóng hơn. Khi khám, bệnh nhân sẽ được chụp hình màu gai thị, từ đó bác sĩ sẽ dựa vào những đặc điểm tổn thương chuyên biệt trên ảnh gai thị để xác định khả năng bị glôcôm. EyeDr sẽ mô phỏng và xác định tỉ lệ lõm đĩa/đĩa thị (cup/disc), tuân thủ quy luật ISNT để chẩn đoán khả năng gai thị bị tổn thương của bệnh lý glôcôm, cho phép tầm soát bệnh lý glôcôm trong cộng đổng.

Giao diện phần mềm EyeDr (Nguồn: Báo cáo kết quả nghiên cứu)

Nhóm nghiên cứu sử dụng tập dữ liệu về hình ảnh chụp màu gai thị DIARETDB1 (được Bệnh viện Đại học Kuopio (Phần Lan) công bố công khai. Tập dữ liệu này bao gồm 89 ảnh chụp màu gai thị chứa vị trí gai thị trung tâm, gồm vùng đĩa thị Optic Disc và Optic Cup chọn lọc, phân loại gán nhãn vùng đĩa thị bởi 4 chuyên gia y tế. Với cùng tỉ lệ IoU (độ đo đánh giá các mô hình nhận diện thực thể) > 50%, EyeDr đạt độ nhận diện chính xác 97,75%. Thử nghiệm cũng cho thấy, thời gian đọc một hình ảnh gai thị glôcôm của một bác sĩ nhãn khoa mất 400-480 giây/, bác sĩ chuyên khoa glôcôm mất 45 giây. Với phần mềm, EyeDr., chỉ mất 8-12 giây. Kết quả đánh giá sẽ được gửi trực tuyến đến bác sĩ chỉ định mà không cần phải in hình chụp ảnh màu gai thị. Điều này có thể giúp các bác sĩ, kỹ thuật viên có thể hội chẩn từ xa với các chuyên gia glôcôm một cách dễ dàng.

Để ứng dụng công nghệ, cần có máy chụp hình đáy mắt, kỹ thuật viên chụp hình đáy mắt đúng kỹ thuật, cho hình ảnh chuẩn và máy tính có cài phần mềm EyeDr.

Quy trình vận hành hệ thống EyeDr. phục vụ nghiên cứu tại Bệnh viện Mắt TP.HCM
(Nguồn: Báo cáo kết quả nghiên cứu)

Để phần mềm có thể nhận diện và phân loại các bệnh lý khác về đáy mắt, liên quan đến ảnh chụp màu gai thị, theo nhóm nghiên cứu của Bệnh viện Mắt TP.HCM, cần có sự phối hợp của nhiều bác sĩ chuyên khoa để có thể thu thập thêm dữ liệu hình ảnh gai thị, cho phép nhận diện thêm các vùng tổn thương xung quanh gai thị. Bên cạnh đó, có thể mở rộng thiết kế triển khai mô hình nhận diện phân loại bệnh lý glôcôm trên thiết bị IoT để tiết kiệm chi phí đầu tư, điện năng và mở rộng quy mô tầm soát bệnh đến các địa.

***

Để nâng cao công tác phòng chống các bệnh lý gây suy giảm thị lực và mù lòa, ngoài nâng cao nhận thức của cộng đồng trong việc khám định kỳ các bệnh về mắt tại các cơ sở chuyên môn, việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến của CMCN 4.0 như AI có thể hỗ trợ tích cực bác sĩ trong công tác chẩn đoán, tầm soát các bệnh lý về mắt. Đây cũng là hướng nghiên cứu phù hợp với sự phát triển chung của thế giới, được Bộ Y tế khuyến khích, mang lại hiệu quả cao, phục vụ tốt cho xã hội.

Duy Sang

--------------------------------------------------------------------------------

Tài liệu tham khảo chính

[1] Balyen và Peto. Promising Artificial Intelligence-Machine Learning-Deep Learning Algorithms in Ophthalmology. Asia-Pacific Journal of Ophthalmology.
[2] Duy Long. Chạy đua sử dụng trí tuệ nhân tạo chẩn đoán bệnh. https://tuoitre.vn/chay-dua-su-dung-tri-tue-nhan-tao-chan-doan-benh-20180508070825583.htm
[3] Hoàng Kim. Nghiệm thu nhiệm vụ ứng dụng AI để tầm soát bệnh glôcôm. https://cesti.gov.vn/bai-viet/CTDS5/nghiem-thu-nhiem-vu-ung-dung-ai-de-tam-soat-benh-glocom-226c7f74-1826-48c1-9519-0d5900c6f1d5
[4] Khánh Mai. Ngày Thị giác thế giới: Việt Nam có khoảng 2 triệu người bị mù lòa, có thị lực kém. https://suckhoedoisong.vn/ngay-thi-giac-the-gioi-viet-nam-co-khoang-2-trieu-nguoi-bi-mu-loa-co-thi-luc-kem-169181211.htm#:~:text=Theo%20PGS.,v%C3%B5ng%20m%E1%BA%A1c%20%C4%91%C3%A1i%20th%C3%A1o%20%C4%91%C6%B0%E1%BB%9Dng%E2%80%A6
[5] PV. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ AI để phát hiện bệnh võng mạc. https://vtv.vn/cong-nghe/nghien-cuu-ung-dung-cong-nghe-ai-de-phat-hien-benh-vong-mac-20211014203845687.htm
[6] WHO. World Report on Vision. WHO