Viện DAMO của Alibaba mở nguồn DAMO RADAR, AI chẩn đoán hình ảnh đa năng
Viện DAMO của Alibaba cùng các đối tác vừa công bố nghiên cứu trên tạp chí Science giới thiệu DAMO RADAR, mô hình AI chẩn đoán hình ảnh y khoa đa năng mở nguồn có khả năng chẩn đoán hơn 146 bệnh lý vùng bụng từ chụp CT cản quang với độ chính xác ngang tầm chuyên gia. Mô hình được huấn luyện bằng phương pháp học thị giác - ngôn ngữ giúp loại bỏ hoàn toàn nhu cầu gán nhãn dữ liệu thủ công. DAMO RADAR đánh dấu bước đột phá khi là mô hình AI chẩn đoán hình ảnh đa năng đầu tiên đạt hiệu suất ngang chuyên gia trên hàng chục cơ quan và bệnh lý cùng lúc. Trong thử nghiệm lâm sàng, việc có AI hỗ trợ giúp tăng độ nhạy chẩn đoán của bác sĩ lên 10% và giảm hơn 30% thời gian đọc kết quả, góp phần đưa trình độ chẩn đoán của bác sĩ trẻ tiệm cận các bác sĩ giàu kinh nghiệm. Mô hình áp dụng chiến lược 'căn chỉnh chi tiết ở cấp độ cơ quan' để phân tách ảnh CT 3D thành các đơn vị giải phẫu và tự động khớp với văn bản báo cáo lâm sàng. Trên gần 40.000 lượt khám thực tế, DAMO RADAR đạt chỉ số AUC là 0,913 và vượt qua 23 trên 26 bác sĩ chẩn đoán hình ảnh chuyên gia trong các thử nghiệm đối đầu trực tiếp.
## KIẾN THỨC NỀN
AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa trước đây thường dựa vào các mô hình chuyên biệt được huấn luyện trên tập dữ liệu gán nhãn thủ công để phát hiện từng căn bệnh cụ thể. Các mô hình Thị giác - Ngôn ngữ (VLM) kết hợp ảnh chụp y tế với văn bản báo cáo để AI học diện rộng hơn, tuy nhiên việc áp dụng cho ảnh CT 3D từng gặp nhiều khó khăn do tính chất thưa thớt của dữ liệu không gian ba chiều.