Thiết bị siêu âm tích hợp AI, chạy bằng pin, chi phí thấp, có thể cải thiện chăm sóc sản khoa toàn cầu

Cuộc trò chuyện này là một phần của loạt phỏng vấn, trong đó các biên tập viên của JAMA Network và các khách mời chuyên gia thảo luận về các vấn đề xoay quanh sự giao thoa đang phát triển nhanh chóng giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và y học.

Siêu âm có thể được xem là một thủ thuật phổ biến trong thai kỳ. Trên thực tế, Tổ chức Y tế Thế giới khuyến nghị rằng tất cả phụ nữ mang thai nên thực hiện ít nhất một lần siêu âm trong 24 tuần đầu. Tuy nhiên, Tiến sĩ Jeffrey S. A. Stringer, Giám đốc Bộ phận Sức khỏe Phụ nữ Toàn cầu và Giáo sư Sản phụ khoa tại Trường Y Đại học North Carolina ở Chapel Hill, hiểu rằng can thiệp này đơn giản là không thể tiếp cận được đối với vô số bệnh nhân tại các quốc gia có nguồn lực hạn chế.

Sau một thập kỷ nghiên cứu về chăm sóc trước sinh tại Zambia, Tiến sĩ Stringer và các đồng nghiệp của ông đã phát triển một giải pháp thay thế tích hợp AI dưới dạng một đầu dò siêu âm chi phí thấp, chạy bằng pin, không yêu cầu các chuyên gia siêu âm được đào tạo. Họ đã đạt được kết quả đầy hứa hẹn trong một thử nghiệm được công bố trên tạp chí JAMA vào tháng 8. Công cụ này hoạt động tương tự như siêu âm tiêu chuẩn trong việc đo tuổi thai, mang lại "những tác động tức thì đối với chăm sóc sản khoa ở các khu vực có nguồn lực hạn chế," ông và các đồng tác giả đã viết.

Gần đây, Tiến sĩ Stringer đã chia sẻ về những phát hiện và hy vọng rằng thiết bị tích hợp AI này có thể hỗ trợ phụ nữ mang thai trên toàn thế giới trong một cuộc trò chuyện với Tiến sĩ Roy Perlis, Thạc sĩ Khoa học, Tổng biên tập của tạp chí JAMA+ AI vừa ra mắt và Giám đốc Trung tâm Sức khỏe Định lượng tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts.

Bài phỏng vấn đã được chỉnh sửa để rõ ràng và ngắn gọn.

Tiến sĩ Perlis: Trong bài báo trên tạp chí JAMA vào tháng 8, ông đã nghiên cứu việc sử dụng AI để ước tính tuổi thai trong thai kỳ. Việc ước tính tuổi thai có ý nghĩa gì trong chăm sóc thai kỳ? Tại sao điều này lại quan trọng?

Tiến sĩ Stringer: Tôi đã sống ở nước ngoài, tại Zambia - một quốc gia ở châu Phi, hơn một thập kỷ khi còn trẻ. Trong thời gian ở Zambia, nơi tôi thực hiện nghiên cứu và cũng tham gia một số công tác chăm sóc lâm sàng, tôi nhận ra một cách đau lòng rằng việc thiếu siêu âm trong quá trình chăm sóc trước sinh đã cản trở khả năng cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt nhất mà chúng tôi có thể thực hiện.

Các bác sĩ sản khoa sử dụng tuổi thai để làm cơ sở cho hầu hết mọi khía cạnh của chăm sóc trước sinh. Chúng tôi dựa vào đó để biết khi nào cần tiêm các loại vắc xin nhất định, khi nào cần sàng lọc tiểu đường, khi nào hoặc có nên thực hiện các can thiệp đặc biệt đối với trẻ sinh non, cách quản lý tiền sản giật ở mẹ, và có nên thực hiện sinh con khi bệnh nhân đã quá ngày dự sinh hay không... Vì vậy, đây là một khía cạnh rất quan trọng trong chăm sóc trước sinh, làm cơ sở cho nhiều quyết định chúng tôi đưa ra.

Tuy nhiên, điều này đơn giản là không thể thực hiện được tại các nơi như Zambia đối với nhiều bệnh nhân. Nếu không có siêu âm, bạn chỉ có thể dựa vào ngày kinh cuối cùng của bệnh nhân để xác định tuổi thai. Điều này có thể chính xác nếu bệnh nhân nhớ chính xác ngày kinh và có chu kỳ kinh nguyệt bình thường. Nhưng đối với nhiều bệnh nhân, và thường thì bạn không biết họ là ai, cách này không chính xác. Vì vậy, bạn phải đối mặt với thông tin thiếu chính xác, điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt.

Tiến sĩ Perlis: Vậy nếu không có biện pháp như thế này, tiêu chuẩn chăm sóc hiện tại sẽ như thế nào? Các phòng khám hiện nay xử lý vấn đề này ra sao?

Tiến sĩ Stringer: Điều đầu tiên cần hiểu là việc bệnh nhân đến khám muộn trong thai kỳ là rất phổ biến ở các nước đang phát triển vì nhiều lý do khác nhau. Nhưng ở hầu hết các quốc gia châu Phi mà tôi từng làm việc, tuổi thai trung bình khi bệnh nhân đến khám lần đầu là 22 tuần, tức là họ đã đi được nửa chặng đường của thai kỳ trước lần khám đầu tiên.

Tại thời điểm đó, bệnh nhân có thể nhớ hoặc không nhớ ngày kinh cuối cùng của mình. Nhưng về cơ bản, các nhân viên y tế sẽ sử dụng ngày kinh cuối cùng và kết quả khám lâm sàng để đưa ra phỏng đoán tốt nhất dựa trên những thông tin sẵn có trong trường hợp không có siêu âm.

Tiến sĩ Perlis: Từ quan điểm "AI là phép màu," người ta có thể nghĩ rằng bạn chỉ cần đưa đầu dò đến bệnh nhân và con số sẽ hiện ra một cách kỳ diệu. Nhưng thực tế, có rất nhiều suy nghĩ đã được đưa vào cách bạn tích hợp nó vào quy trình can thiệp. Bạn có thể giải thích cách điều này hoạt động trong thực tế không?

Tiến sĩ Stringer: À, bạn cũng không sai quá đâu. Đôi khi, khi tôi thuyết trình về điều này, tôi thường chiếu một bức ảnh của Tiến sĩ McCoy trong bộ phim Star Trek, nơi ông ấy chỉ cần vẫy một chiếc đũa phép trên bệnh nhân và thiết bị sẽ đưa ra chẩn đoán.

Tiến sĩ Perlis: Vậy là ông đã sử dụng một tricorder trong nghiên cứu này à?

Tiến sĩ Stringer: Tricorder, chính xác [cười]. Nó không tiên tiến đến mức đó, nhưng ý tưởng thì tương tự. Khi bắt đầu làm việc với công nghệ này, chúng tôi nhận ra rằng cách cung cấp dịch vụ siêu âm truyền thống, như ở Mỹ, không thể thực hiện được ở nhiều quốc gia đang phát triển.

Vợ tôi, Elizabeth, là một bác sĩ chuyên về y học bà mẹ và thai nhi, vì vậy cô ấy dành cả ngày để đọc kết quả siêu âm. Những gì cô ấy có là một máy siêu âm đắt tiền, giá trị lên đến hơn 100.000 đô la Mỹ. Cô ấy làm việc cùng các chuyên viên siêu âm được đào tạo chuyên sâu — đây là một nhóm nhân sự với kiến thức rất tinh vi về giải phẫu thai nhi và giải phẫu mẹ. Họ sử dụng đầu dò siêu âm, điều chỉnh để có được góc nhìn chính xác mà Elizabeth cần, sau đó dừng hình, đo lường, và gửi một loạt video và hình ảnh để cô ấy đưa ra chẩn đoán.

Và cả ba yếu tố đó đều không phổ biến ở những nơi như Zambia, vì vậy chúng tôi phải tìm cách vượt qua từng yếu tố này. Thật may mắn, chúng ta đang sống trong thời đại mà điều đó là khả thi. Những máy móc đắt tiền có thể được thay thế bằng các thiết bị chạy bằng pin với chi phí thấp.

Trong khoảng một thập kỷ qua, đã có sự bùng nổ các thiết bị siêu âm cầm tay mới, nhỏ gọn, chạy bằng pin và có thể đồng bộ hóa với máy tính bảng hoặc iPhone. Chúng có thể không đạt đến mức độ tinh vi của những máy siêu âm cao cấp trị giá 100.000 đô la, nhưng chúng vẫn thực hiện công việc khá tốt.

Và rõ ràng, bạn không thể hoàn toàn thay thế chuyên môn đặc biệt của một chuyên viên siêu âm, nhưng chúng tôi đã “thay thế” nhu cầu đó bằng cách triển khai một quy trình quét bụng đơn giản mà không cần kỹ năng chuyên sâu. Thay vì phải cần một người có kiến thức phức tạp về giải phẫu thai nhi, chúng tôi đã xây dựng một quy trình quét theo các hướng dọc và ngang để bao phủ toàn bộ vùng bụng của người mẹ.

Tôi từng nghe một người không chuyên mô tả cách này giống như “cắt cỏ.” Sau đó, các video thu thập được từ cách quét này được đưa vào các mô hình AI, thứ mà chúng tôi đang sử dụng để loại bỏ nhu cầu về một chuyên gia diễn giải video và đưa ra chẩn đoán.

Tiến sĩ Perlis: Ông đã đào tạo ai để thực hiện phương pháp này, và họ cần bao nhiêu thời gian đào tạo?

Tiến sĩ Stringer: Trong bài nghiên cứu mà chúng tôi công bố, chúng tôi đặc biệt muốn sử dụng các nhân viên y tế không hề có bất kỳ kinh nghiệm đào tạo siêu âm nào trước đó. Phương pháp triển khai có một chút khác biệt ở hai địa điểm nghiên cứu. Nửa số bệnh nhân tham gia thử nghiệm ở Zambia, nửa còn lại ở Chapel Hill.

Tại Zambia, chúng tôi sử dụng các nữ hộ sinh, những người rõ ràng rất quen thuộc với bụng thai phụ và đã thực hiện nhiều lần kỹ thuật Leopold. Họ rất thành thạo trong việc xử lý vùng bụng mẹ, nhưng chưa bao giờ được đào tạo về siêu âm. Tại Chapel Hill, chúng tôi sử dụng các trợ lý nghiên cứu, không phải là các nhân viên y tế, mà là những người làm việc trong phòng khám như những người hỗ trợ nghiên cứu.

Chúng tôi chỉ cần khoảng 1 ngày để đào tạo họ. Nội dung bao gồm một số lý thuyết cơ bản để giải thích siêu âm là gì và hoạt động ra sao, nhưng phần lớn là đào tạo thực hành, như cách bôi gel lên bụng, cách áp dụng lực đúng mức, và cách thực hiện quy trình quét để thu thập hình ảnh. Vì vậy, lượng đào tạo thực tế cần thiết để mọi người sử dụng thiết bị này là rất ít.

Tiến sĩ Perlis: Và ông đã nghe được gì từ họ sau khi kết thúc nghiên cứu này? Họ cảm thấy thế nào khi làm việc với công nghệ này?

Tiến sĩ Stringer: Mục đích của nghiên cứu mà chúng tôi công bố trên JAMA là để chứng minh rằng công nghệ này hoạt động hiệu quả. Nhưng họ rất yêu thích nó. Các nữ hộ sinh thích công nghệ này vì nó giúp giảm thời gian ở phòng khám. Đây là những người thường xuyên phải đối mặt với số lượng bệnh nhân khổng lồ, và việc họ có thể nhận được câu trả lời nhanh chóng—chỉ mất khoảng 2 đến 3 phút để hoàn thành toàn bộ quy trình—là một lợi ích lớn. Họ cảm thấy được trao quyền khi sử dụng công nghệ này.

Tiến sĩ Perlis: Vậy bệnh nhân nghĩ gì về nó?

Tiến sĩ Stringer: Đây là một can thiệp nhẹ nhàng, không gây tác động lớn. Toàn bộ quy trình quét chỉ mất 2 đến 3 phút và cho ra kết quả ngay lập tức. Vì vậy, tôi nghĩ nhìn chung, bệnh nhân rất chào đón và hài lòng với công nghệ này.

Một điều mà chúng tôi muốn tìm hiểu là nếu thiết bị này thay thế siêu âm truyền thống, bệnh nhân sẽ cảm thấy như thế nào. Chúng tôi chưa nghiên cứu điều này, nhưng nó là điều đáng quan tâm bởi vì bệnh nhân rất thích siêu âm, một phần vì họ có thể nhìn thấy hình ảnh của em bé.

Trong hầu hết các trường hợp, một video trực tiếp của thai nhi sẽ xuất hiện, và họ có thể nhìn thấy nó. Điều này mang tính cá nhân rất cao. Tuy nhiên, trong trường hợp này, thiết bị của chúng tôi không cung cấp bất kỳ phản hồi hình ảnh thực tế nào cho bệnh nhân. Nó chỉ hiển thị một hình minh họa đơn giản để hướng dẫn người thực hiện cách quét, nhưng không có hình ảnh siêu âm nào được trả về.

Liệu điều này có làm giảm sự hứng thú đối với thiết bị hay không, tôi không chắc chắn.

Tiến sĩ Perlis: Ông có nghĩ rằng công nghệ này cuối cùng có thể thay thế siêu âm hay chỉ được sử dụng để phân loại bệnh nhân? Làm thế nào để chuyển từ những gì ông đã nghiên cứu sang một tiêu chuẩn chăm sóc?

Tiến sĩ Stringer: Một điều mà tôi thực sự quan tâm khi cố gắng hiểu rõ cách công nghệ này hoạt động là, thú thật, chúng tôi chưa hoàn toàn chắc chắn về cơ chế chính xác của nó. Nhưng tôi có thể khẳng định một điều mà nó không làm được: thiết bị này không xác định được ba cấu trúc cơ bản—đầu, bụng, và xương đùi. Nó không cung cấp được góc nhìn qua đường thái dương của đầu, không đo được chu vi đầu và không đưa các thông số đó vào một công thức, là cách thông thường mà chúng tôi sử dụng để tính tuổi thai. Thiết bị này không thực hiện theo cách đó.

Chúng tôi đã phát triển một số công cụ trực quan hóa bằng bản đồ nhiệt để phân tích các lần quét và cố gắng hiểu mô hình đang nhìn vào đâu và những gì nó cho là quan trọng. Một vài quan sát từ đó—thực tế hiếm khi có một góc nhìn hoàn hảo, nhưng mô hình không cần điều đó. Nó có thể xác định tuổi thai chính xác từ một góc nhìn mà tôi không bao giờ nghĩ là hữu ích.

Ví dụ, có thể là một góc nhìn xiên qua lồng ngực hoặc liên quan đến nhau thai—những yếu tố mà chúng tôi thường không đo lường. Thực tế là trong quá trình đào tạo mô hình, nó đã phát triển một hiểu biết toàn diện về giải phẫu thai nhi. Nó được huấn luyện trên hơn 21 triệu hình ảnh từ mọi độ tuổi thai kỳ có thể tưởng tượng và mọi góc độ có thể có. Từ đó, mô hình có thể tóm tắt qua các video quét và đưa ra phép đo tuổi thai mà—trong khoảng thời gian chính mà chúng tôi quan sát, từ 14 đến 28 tuần—cho kết quả ngang bằng với một chuyên viên siêu âm.

Sau khoảng thời gian đó, kết quả còn chính xác hơn. Chúng tôi nghĩ rằng lý do là vì mô hình có khả năng xem xét nhiều khía cạnh hơn của giải phẫu thai nhi.

Tiến sĩ Perlis: Tôi thực sự kinh ngạc về độ chính xác của công nghệ này. Với tư cách là người từng xây dựng các mô hình khác, tôi chưa bao giờ đạt được hiệu suất nào gần như vậy. Ông có bất ngờ không?

Tiến sĩ Stringer: Vâng, tôi rất bất ngờ. Chúng tôi nghĩ rằng đây sẽ là một vấn đề rất khó giải quyết, và ban đầu chúng tôi cố gắng chỉ tái tạo cách mà các chuyên viên siêu âm thông thường thực hiện. Nhưng chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng cách đó không chỉ không khả thi mà có lẽ cũng sẽ không hiệu quả bằng.

Ý tưởng đầu tiên của chúng tôi là: “Hãy xây dựng một mô hình phân đoạn để tìm các góc nhìn cần thiết, sau đó đo lường chúng và đưa các phép đo đó vào một công thức đã được thiết lập.” Tuy nhiên, sự đổi mới chính, được thực hiện bởi đồng tác giả của tôi, Ben Pokaprakarn, là chúng tôi có thể đào tạo một giải pháp đầu-cuối (end-to-end solution), nơi mô hình tiếp nhận toàn bộ video và đưa ra suy luận từ toàn bộ tập hợp các quét. Khi bạn kết hợp tất cả các quét này lại, nó tạo thành khoảng 2000 hình ảnh cho mỗi thai kỳ.

Khi chúng tôi thấy cách tiếp cận này hiệu quả, chúng tôi bắt đầu cảm thấy khá tự tin với kết quả mà mô hình tạo ra.

Tiến sĩ Perlis: Phiên bản tiếp theo của công nghệ này sẽ như thế nào?

Tiến sĩ Stringer: Chúng tôi đã làm việc rất tích cực với công nghệ này trong nhiều năm và hiện tại chúng tôi thực sự đã phát triển thêm khoảng 6 mô hình chẩn đoán khác. Chúng tôi có thể chẩn đoán thai đôi với độ chính xác rất cao. Chúng tôi có thể đánh giá tuổi thai trong trường hợp thai đôi, xác định ngôi thai, ước tính trọng lượng thai nhi, và đo thể tích nước ối.

Trọng tâm thực sự của chúng tôi là phát triển công nghệ cho các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình, nơi siêu âm không có sẵn. Vì vậy, chúng tôi tập trung vào các loại chẩn đoán hữu ích nhất ở những nơi như Zambia.

Nếu tôi đang cố gắng hỗ trợ một ca sinh nở ở một khu vực nông thôn xa xôi, tôi muốn biết liệu đó là ngôi ngược hay ngôi chỏm, bởi vì nếu tôi không có phòng mổ và năng lực kỹ thuật để thực hiện ca sinh đó tại chỗ, tôi cần phải sắp xếp để chuyển bệnh nhân đi. Tôi cũng cần biết liệu đó có phải là thai đôi không, vì thai đôi có tỷ lệ bệnh tật cao, và tôi cần có khả năng chuyển tuyến cho những bệnh nhân này.

Vì vậy, chúng tôi đã lập danh sách những điều mà chúng tôi nghĩ có thể thực hiện được và sau đó đối chiếu danh sách đó với các nhu cầu cụ thể tại vùng nông thôn Zambia. Đây chính là những mô hình mà chúng tôi đang tập trung phát triển hiện nay.

Tiến sĩ Perlis: Ông đã rút ra được điều gì trong quá trình thiết lập thử nghiệm này mà những người khác, khi nghiên cứu các loại công nghệ tương tự, có thể học hỏi từ kinh nghiệm của ông?

Tiến sĩ Stringer: Tôi không phải là một công ty, và tôi cũng không có một sản phẩm thương mại. Nhưng chúng tôi đã tạo ra một "sản phẩm nguyên mẫu"—chúng tôi đã sử dụng mô hình mà mình phát triển, thu nhỏ nó lại, làm cho nó có thể chạy trên một máy tính bảng. Chúng tôi tích hợp nó vào phần mềm của một thiết bị siêu âm thương mại có sẵn. Sau đó, chúng tôi thiết lập một phương pháp thử nghiệm có triển vọng, giống như trong một thử nghiệm ngẫu nhiên, để kiểm tra xem công nghệ này hoạt động trong thực tế như thế nào. Chúng tôi làm mù kết quả đầu ra và đã thực hiện mọi biện pháp mà chúng tôi nghĩ đến để đảm bảo tính hợp lệ về mặt phương pháp luận.

Điều rất quan trọng là phải có những đánh giá ngẫu nhiên, không thiên vị, chất lượng cao về các loại công nghệ này khi chúng được triển khai thực tế. Một chuyện là thu thập một bộ dữ liệu lớn, chia nó thành các tập huấn luyện, tinh chỉnh và kiểm tra, sau đó nói rằng, “Ồ, nó thực sự hoạt động tốt trong tập kiểm tra này khi tôi chạy nó trên máy chủ tại Trường Y UNC.” Nhưng điều hoàn toàn khác là thu nhỏ nó lại, đưa nó lên một máy tính bảng và mang ra thực địa để xem liệu nó có hoạt động hay không.

Và triết lý này nên được yêu cầu khi chúng ta đánh giá các công nghệ AI khác.

Tiến sĩ Perlis: Người ta thường nói về "thung lũng tử thần" trong quá trình chuyển giao ứng dụng, và có cảm giác rằng cần có một công ty để đưa những mô hình này ra thế giới thực. Ông có nghĩ rằng những gì mình đã làm có khả thi với các nhóm học thuật khác không? Hay cuối cùng cần có một công ty tham gia và đầu tư để chuyển giao một công nghệ như thế này?

Tiến sĩ Stringer: Ở một thời điểm nào đó, điều này chắc chắn sẽ phải xảy ra. Nó không nằm trong kế hoạch 5 năm của tôi để bắt đầu bán thiết bị này. Mục tiêu của chúng tôi là đưa các mô hình này đến tay các nhà sản xuất thương mại, những người sau đó có thể cung cấp một sản phẩm hữu ích tại các nơi như Zambia.

Quỹ [Bill và Melinda] Gates, tổ chức đã tài trợ nghiên cứu của chúng tôi, hiện đang thực hiện điều đó. Họ đã đầu tư vào một số nhà sản xuất siêu âm thương mại để thúc đẩy công việc này. Tuy nhiên, vấn đề này không thể hoàn toàn được giải quyết chỉ bởi các nhóm học thuật như chúng tôi. Cuối cùng, công nghệ cần được chuyển giao sang khu vực tư nhân để có thể tiếp cận được với nhiều người nhất.

Thông tin Bài báo
Đăng trực tuyến: Ngày 13 tháng 12 năm 2024. doi:10.1001/jama.2024.23859

Công bố về Xung đột Lợi ích:
Tiến sĩ Stringer báo cáo rằng ông đã nhận được hỗ trợ nghiên cứu từ Quỹ Bill và Melinda Gates, Butterfly Network, Inc., và Viện Y tế Quốc gia (NIH). Tiến sĩ Stringer cũng báo cáo rằng, liên quan đến công việc của mình, ông đã nộp đơn xin cấp bằng sáng chế tạm thời và là người sáng lập RealOB, Inc.