Ung thư phổi là kết quả của sự phân chia và phát triển bất thường của những tế bào biểu mô đường hô hấp, chủ yếu gặp trong biểu mô các phê quản phổi. Quá trình tế bào đã phân chia nhanh chóng mất kiểm soát và tạo ra các khối u. Ung thư phổi gây cản trở đến chức năng của phổi, phát tán các tế bào ung thư theo đường kế cận, đường bạch huyết hay đường máu đến các hệ thống hạch lân cận hoặc đến các bộ phận khác trong cơ thể.
Theo các thống kê gần đây của hiệp hội quốc tế về nghiên cứu ung thư (IARC) và cơ sở dữ liệu GLOBOCAN, ung thư phổi là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong ở cả nam và nữ trên thế giới. Ở Việt Nam, trong năm 2018, ung thư phổi chiếm vị trí số 2 cả về số ca mắc mới (23.667 ca, chiếm 14,4% tổng số ca mới mắc) và số ca tử vong (20.710 ca, chiếm 18,0% tổng số ca tử vong). Ung thư phổi chia làm hai dạng chính là ung thư phổi tế bào nhỏ, chiếm 15% và ung thư phổi không tế bào nhỏ, chiếm 85%.
Ngày nay với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo trong thời đại công nghệ 4.0, ngành y tế đã và đang đẩy mạnh ứng dụng của công nghệ thông tin vào các hoạt động khám chữa bệnh. Điều này cho thấy hệ thống phần mềm hỗ trợ bác sỹ trong chẩn đoán bệnh là xu hướng tất yếu trong sự phát triển của xã hội không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới. Ở Việt Nam, hệ thống phần mềm hỗ trợ chẩn đoán bệnh không chỉ giúp giảm tải cho bác sỹ ở các bệnh viện tuyến trung ương mà còn hỗ trợ các bác sỹ ở tuyến tỉnh, các bác sỹ ở vùng sâu vùng xa trong việc chẩn đoán bệnh chính xác hơn và hiệu quả hơn.
Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn đó, Viện Hàn lâm KHCNVN đã giao đề tài “Xây dựng hệ thống nhận dạng ảnh y tế hỗ trợ chẩn đoán bệnh ung thư phổi dựa trên học máy và nền tảng tính toán hiệu năng cao” cho Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH), phối hợp với Bệnh viện K, thực hiện từ 01/2018 – 12/2019. Đề tài thuộc hướng ứng dụng công nghệ thông tin trong y tế, do TS. Trần Giang Sơn làm chủ nhiệm. Trong đề tài này, nhóm nghiên cứu đã tập trung vào ung thư phổi không tế bào nhỏ.
Hình ảnh kết quả của mô hình nhận dạng nốt, khối u phổi trên ảnh cắt lớp vi tính.
Trong quá trình thực hiện đề tài, nhóm tác giả đã xây dựng thành công mô hình phát hiện và nhận dạng vị trí, kích thước các nốt, khối u phổi trên ảnh chụp cắt lớp vi tính (CLVT), đồng thời xây dựng thành công mô hình phân loại các nốt, khối u phổi trên ảnh chụp CLVT là lành tính hay ác tính. Ngoài ra, nhóm tác giả cũng xây dựng được bộ dữ liệu ảnh CLVT mẫu về ung thư phổi ở Việt Nam.
Nhóm các nhà khoa học thực hiện đề tài thuộc trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội cho biết, việc xây dựng được bộ công cụ hỗ trợ bác sỹ trong việc phân tích và gán nhãn dữ liệu ảnh CLVT về ung thư phổi và xây dựng được hệ thống phần mềm nhận dạng ảnh có ý nghĩa bước đầu trong việc hỗ trợ bác sỹ phát hiện và nhận dạng các nốt, khối u phổi trên ảnh CLVT, giúp giảm tải công việc cho các bác sỹ tại các bệnh viện tuyến trung ương.
Những kết quả khác của đề tài gồm: đã hỗ trợ đào tạo 01 nghiên cứu sinh tại Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, đào tạo thành công 01 học viên cao học tại Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (đã bảo vệ thành công luận văn thạc sỹ vào tháng 10/2019). Nhóm cán bộ nghiên cứu tham gia đề tài đã công bố 02 bài báo trên tạp chí thuộc danh mục SCIE, thông tin cụ thể về các công trình công bố trong khuôn khổ của đề tài như sau:
- Giang Son Tran, Thi Phuong Nghiem, Van Thi Nguyen, Chi Mai Luong and Jean-Christophe Burie, “Improving Accuracy of Lung Nodule Classification Using Deep Learning with Focal Loss,” in Journal of Healthcare Engineering (SCIE), 2019.
- Giang Son Tran, Thi Phuong Nghiem and Jean-Christophe Burie, “Fast Parallel blur detection on GPU,” in Journal of Real-Time Image Processing (SCIE), 2018.
Đề tài đã được hội đồng nghiệm thu cấp Viện Hàn lâm KHCNVN đánh giá kết quả đạt loại xuất sắc vào ngày 14/2/2020.