Vai trò của AI trong việc tầm soát ung thư cổ tử cung
Tóm tắt
Trong vài năm trở lại đây, các công nghệ dựa trên internet đã đóng vai trò quan trọng trong việc tái tạo nhiều quy trình y tế khác nhau và tạo điều kiện tiếp cận nhanh chóng với các dịch vụ và chăm sóc y tế, đặc biệt là ở các vùng xa xôi của Trung Quốc. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây trong bối cảnh phòng xét nghiệm lâm sàng để phân tích tiêu bản đã góp phần chuẩn hóa chẩn đoán tế bào học và bệnh lý nhưng quan trọng hơn là phân tích tiêu bản bằng trí tuệ nhân tạo có tiềm năng to lớn để bù đắp cho tình trạng thiếu bác sĩ bệnh lý học và kiểm soát chất lượng có hệ thống trên toàn quốc. Trong khi quét tiêu bản tự động đã được thiết lập tốt, chúng tôi đã thêm các thuật toán thông minh nằm trong một đám mây an toàn để đọc tiêu bản tốt hơn và kính hiển vi điện thoại di động để chụp những khu vực của tỉnh Hồ Bắc, nơi cơ sở hạ tầng phòng xét nghiệm được hỗ trợ bởi mạng internet tốc độ cao và mạng 5G. Những tiến bộ công nghệ này cho phép chúng tôi mang chuyên môn về bệnh lý học quan trọng đến các khu vực rộng lớn của Trung Quốc.
1. Giới thiệu
Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đương đại như ứng dụng máy học đã được sử dụng rộng rãi trong y học và đạt được thành công đáng kể, đặc biệt là trong lĩnh vực X quang, trong những năm gần đây. Hầu hết các công nghệ hỗ trợ AI trong bệnh lý vẫn đang trong giai đoạn phát triển hoặc đang ở trạng thái nghiên cứu quan sát. Chúng không được áp dụng rộng rãi trong sàng lọc quy mô lớn như một dịch vụ thường quy. Chương này sẽ giải thích lý do và cách AI và điện toán đám mây được triển khai như một tiêu chuẩn chăm sóc tại Tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc và sẽ minh họa tất cả các lợi thế mà trí tuệ nhân tạo có thể bổ sung giúp sàng lọc ung thư cổ tử cung hiệu quả và hợp lý về mặt kinh tế.
2. Ung thư cổ tử cung ở Trung Quốc
Vào tháng 12 năm 2020, Ủy ban Y tế Quốc gia Trung Quốc (NHC) đã lên tiếng ủng hộ hoàn toàn “Chiến lược toàn cầu nhằm đẩy nhanh việc loại trừ ung thư cổ tử cung” do Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đưa ra. Theo số liệu năm 2018, ung thư cổ tử cung là loại khối u ác tính thường gặp thứ tư ở phụ nữ. Báo cáo tương tự cho thấy có khoảng 570.000 trường hợp ung thư cổ tử cung với ước tính 310.000 ca tử vong trên toàn cầu. Trung tâm chăm sóc sức khỏe Đại học Bắc Kinh đã công bố rằng sau năm 2000, tỷ lệ mắc ung thư cổ tử cung ở Trung Quốc đang gia tăng trong khi tỷ lệ tử vong vẫn giữ nguyên. Năm 2015, số ca ung thư cổ tử cung mới được chẩn đoán là 98.900 và số ca tử vong lên tới 30.500. Tuy nhiên, vào năm 2018, số ca được báo cáo là 106.000 với 48.000 ca tử vong, điều này cho thấy ung thư cổ tử cung thực sự đang gia tăng. Điều đó đặc biệt đúng đối với phụ nữ ở các vùng nông thôn. Từ năm 2009, các cơ quan y tế Trung Quốc đã khởi xướng chương trình sàng lọc ung thư cổ tử cung miễn phí trên diện rộng cho phụ nữ nông thôn có địa vị kinh tế xã hội thấp, tổng cộng khoảng 10 triệu người. Những sáng kiến ban đầu này rất quan trọng và đặt nền tảng cho việc phát triển hướng dẫn sàng lọc tế bào cổ tử cung ở Trung Quốc. Có thể nói rằng những sáng kiến ban đầu này cũng rất quan trọng trong việc nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của việc khám cổ tử cung ở phụ nữ.
3. Phương pháp sàng lọc ung thư cổ tử cung được giới thiệu như thế nào?
Phát hiện các tổn thương tiền ung thư cổ tử cung và thực hiện sàng lọc sớm tiếp theo là can thiệp điều trị sớm đã được chứng minh là các bước thiết yếu trong phòng ngừa và điều trị ung thư cổ tử cung. Tỷ lệ mắc ung thư cổ tử cung giảm ở hầu hết các nước phương Tây có thể là do thành công của việc sàng lọc bằng xét nghiệm Papanicolaou (xét nghiệm PAP), trong đó phương pháp này đã được chứng minh là có hiệu quả làm giảm tỷ lệ mắc và tỷ lệ tử vong do ung thư cổ tử cung. Xét nghiệm PAP dựa trên việc phát hiện những thay đổi tế bào có thể tiến triển thành những thay đổi ác tính nhưng nếu phát hiện ở giai đoạn sớm có thể điều trị và ngăn ngừa sự phát triển của ung thư cổ tử cung. Nhiều quốc gia trên thế giới đã chứng minh rằng việc triển khai xét nghiệm PAP trong các chương trình sàng lọc toàn diện, có hệ thống có thể làm giảm tỷ lệ mắc ung thư cổ tử cung. Trong những năm gần đây, các phương pháp xét nghiệm vi-rút HPV-DNA cũng đã được đưa vào sàng lọc ung thư cổ tử cung. Thành công và việc triển khai chương trình khác nhau giữa các quốc gia và do đó ở Trung Quốc, ở một số khu vực, phương pháp này được đưa vào với thành công đáng ngờ. Ở các nước phương Tây, ví dụ như ở Canada và Nhật Bản, các phương pháp phân tích tế bào học truyền thống hơn vẫn được sử dụng, trong khi Vương quốc Anh, Hoa Kỳ và Úc sử dụng các phương pháp phát hiện HPV.
4. Tại sao AI và điện toán đám mây là phương pháp tốt nhất để sàng lọc hàng loạt?
Do dân số đông đảo và ngày càng tăng của Trung Quốc, không thể có một “bản sao” đơn giản của các hướng dẫn sàng lọc cổ tử cung của Châu Âu hoặc Hoa Kỳ do một số khác biệt lớn trong tổ chức hệ thống y tế: Ở Trung Quốc, điểm thu thập mẫu chính không phải là phòng khám bác sĩ gia đình như ở hầu hết các nước phương Tây, mà là bác sĩ phụ khoa hoặc y tá được đào tạo đặc biệt. Không đủ số lượng chuyên gia xét nghiệm, đặc biệt là kỹ thuật viên tế bào để sàng lọc, đọc tiêu bản và đưa ra báo cáo âm tính và (3) Kiểm soát chất lượng và đảm bảo có tổ chức không được thiết lập trên toàn quốc và khác nhau giữa các phòng xét nghiệm. Việc thiếu kỹ thuật viên tế bào và bác sĩ giải phẫu bệnh tại các cơ sở y tế cấp quận và cấp thị trấn khiến việc sàng lọc ung thư cổ tử cung không đồng đều, do đó ở nhiều nơi, mục đích của việc sàng lọc bị mất.
Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng trong công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo. Nhận dạng thông minh hình ảnh y tế và phương pháp đếm của học sâu đã giúp có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các kỹ thuật chẩn đoán như chụp X-quang, CT, chụp nhũ ảnh và bệnh lý học. Với chất lượng dữ liệu và cải tiến về tốc độ trong kính hiển vi tự động và máy quét toàn bộ tiêu bản, bệnh lý học từ xa đã được giới thiệu như một bước đầu tiên để giải thích tiêu bản từ xa. Việc áp dụng diễn ra chậm, tuy nhiên ngày nay bệnh lý học từ xa là một phần không thể thiếu của hầu hết mọi phòng xét nghiệm bệnh lý, đặc biệt là đối với ý kiến thứ hai. Thật hợp lý khi sự phát triển công nghệ tiếp theo, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y học phòng xét nghiệm xuất hiện sau nhiều năm nghiên cứu và đào tạo hệ thống với hàng triệu mẫu vật cổ tử cung.
Các kỹ thuật chẩn đoán AI đầu tiên được sử dụng trong sàng lọc ung thư cổ tử cung quy mô lớn tại các bệnh viện tuyến đầu không có bác sĩ giải phẫu bệnh đã được triển khai tại tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc. Nó cho phép chẩn đoán mà không cần vận chuyển mẫu vật lý (tiêu bản); dữ liệu được phân tích trên đám mây với tốc độ rất cao. Khi AI được giới thiệu (năm 2017), nó đã giúp giảm đáng kể chi phí tài chính, thời gian và cải thiện khả năng tiếp cận của bác sĩ giải phẫu bệnh chuyên gia cũng như tốc độ trả kết quả tế bào học nhanh chóng cho bệnh nhân. Đây là những bước đầu tiên hướng tới việc sử dụng AI để quét tiêu bản và phân tích dữ liệu bằng robot ngày nay. Hơn nữa, ngày nay chúng ta thậm chí không cần máy quét được phát triển đầy đủ, các kính hiển vi điện thoại di động mới, đặc biệt là ở các vùng xa xôi và nông thôn, đã được sử dụng và đang cải thiện cách thức thực hiện sàng lọc ung thư cổ tử cung.
5. Khởi đầu của AI và điện toán đám mây trong sàng lọc ung thư cổ tử cung, tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc
Năm 2017, Cơ quan Y tế Tỉnh Hồ Bắc đã cho phép một chương trình sàng lọc ung thư cổ tử cung sử dụng một nền tảng đám mây độc đáo để sàng lọc ung thư cổ tử cung, thu thập dữ liệu, phân tích, đánh giá và báo cáo để cung cấp dịch vụ sàng lọc cho phụ nữ nông thôn trong tỉnh. Dự án đã được Hội đồng Đánh giá Đạo đức cho phép và đã đồng ý phê duyệt dự án. Dữ liệu liên tục được thu thập và trình bày để được cấp phép cuối cùng sử dụng AI làm tiêu chuẩn trong sàng lọc ung thư cổ tử cung.
Từ ngày 1 tháng 1 năm 2018 đến ngày 31 tháng 12 năm 2018, tổng cộng 703.103 phụ nữ đã được sàng lọc ung thư cổ tử cung và dữ liệu này được công bố gần đây (Hình 1). Phần lớn là phụ nữ trong độ tuổi từ 30 đến 65. Trong tổng số phụ nữ, 30.035 (4,3%) ở độ tuổi từ 20 đến 30 và 8.313 (1,2%) trên 65 tuổi. Tất cả phụ nữ đều có địa vị kinh tế xã hội thấp và đến từ 83 quận ở Tỉnh Hồ Bắc của Trung Quốc. Như đã đề cập trước đó, mục tiêu của chương trình là đánh giá tính khả thi của chương trình sàng lọc dựa trên đám mây và việc quản lý số liệu thống kê chăm sóc sức khỏe.
Không đi sâu vào quá nhiều chi tiết, được công bố ở nơi khác, nghiên cứu của chúng tôi cho thấy tỷ lệ đồng thuận cao đối với mức độ tế bào học bình thường giữa AI và đọc thủ công. Chúng tôi đã chỉ ra rằng “hệ thống AI được đào tạo tốt” có thể phân loại chính xác tế bào học bình thường. Trong trường hợp của chúng tôi, hơn 99% phụ nữ được phân loại là tế bào học bình thường theo AI đã được xác nhận bằng cách đọc thủ công, điều này cho thấy rằng hầu hết phụ nữ có tế bào học bình thường chủ yếu có thể bị loại trừ bởi AI. Nói cách khác, hệ thống AI đã xác định phần lớn các tiêu bản có khả năng là bình thường chỉ cần xem xét nhanh. Đây là một phát hiện rất quan trọng đối với các phòng thí nghiệm xử lý hơn 1 triệu tiêu bản trong thời gian ngắn.
Tế bào học hỗ trợ AI cho thấy độ nhạy tăng lên mà không làm giảm đáng kể độ đặc hiệu trong việc phát hiện CIN2+, so với đọc thủ công, phù hợp với các nghiên cứu quan sát trước đây sử dụng tế bào học tự động. Trong nghiên cứu của chúng tôi, việc phát hiện CIN2+ về mặt mô học ở những phụ nữ được phân loại là bình thường theo cách đọc thủ công và bất thường theo AI, cao hơn đáng kể so với những phụ nữ được phân loại là bình thường theo AI và bất thường theo cách đọc thủ công. Việc phát hiện CIN2+ trong nghiên cứu của chúng tôi cao hơn chương trình quốc gia (155 so với 125 trên 100.000), điều này có lẽ có thể giải thích được vì tất cả phụ nữ đều đến từ các vùng nông thôn có tỷ lệ mắc bệnh cao hơn mức trung bình của các quốc gia.
Một vấn đề quan trọng của sàng lọc ung thư cổ tử cung dựa trên tế bào học là việc quản lý phụ nữ có ASC-US, trong đó việc phát hiện các tổn thương hoặc ung thư cấp độ cao rất khác nhau. Phân loại không phù hợp có thể dẫn đến việc chuyển tuyến soi cổ tử cung quá mức hoặc chẩn đoán và điều trị chậm trễ. Mặc dù xét nghiệm vi-rút papilloma ở người, phân tích kiểu gen hoặc một số dấu ấn sinh học (ví dụ: metyl hóa, p16/Ki-67) cung cấp công nghệ để phân loại ASC-US, nhưng các thuật toán này rất hạn chế trong các bối cảnh có nguồn lực thấp.
Hệ thống tế bào học hỗ trợ AI cung cấp cơ hội giải quyết nhiều khó khăn mà việc sàng lọc ung thư cổ tử cung ở Trung Quốc đang phải đối mặt. Trong chế độ sàng lọc ung thư cổ tử cung dựa trên tế bào học hỗ trợ AI, một số lượng lớn các tiêu bản được quét tự động và chuyển sang hình ảnh tế bào học điện tử và được phân loại bằng các thuật toán học sâu được đào tạo trước. Ví dụ, phòng thí nghiệm của chúng tôi đã nhận được hơn 2 triệu tiêu bản vào năm 2019. Mặc dù hệ thống được tự động hóa, mỗi tiêu bản bất thường (dương tính) vẫn được các bác sĩ tế bào học xem xét, những người có thể đăng nhập vào đám mây và xem xét từ xa và chọn ngẫu nhiên 10% tiêu bản âm tính cho mục đích kiểm soát chất lượng.
Mặc dù hiệu suất của việc đọc tế bào học hỗ trợ tự động như một sàng lọc chính đã được báo cáo trước đây theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi, nghiên cứu của chúng tôi là sàng lọc ung thư cổ tử cung dựa trên dân số quy mô lớn nhất bằng cách sử dụng đọc tế bào học hỗ trợ AI ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình, sau đó là triển khai thường quy AI để sàng lọc ung thư cổ tử cung. Sau khi dữ liệu được trình bày cho các cơ quan y tế của chúng tôi, chúng tôi được phép cung cấp sàng lọc ung thư cổ tử cung dựa trên AI như một dịch vụ lâm sàng thường quy.
6. Triển khai hiện tại
Hệ thống AI hoàn chỉnh có ba thành phần chính: máy quét slide tự động được lắp đặt trong phòng xét nghiệm của các bệnh viện trong nước, tải dữ liệu lên và nền tảng đám mây để xử lý và lưu trữ dữ liệu. Hệ thống đám mây cũng kết nối với người dùng cuối (bác sĩ và bệnh nhân) cung cấp cho họ báo cáo xét nghiệm (bệnh nhân chỉ nhận được báo cáo âm tính trực tiếp trên điện thoại di động của họ). Xem Hình 2 .
Hệ thống liên tục được cải thiện do sự tham gia ngày càng tăng vào các hoạt động sàng lọc ung thư cổ tử cung quy mô lớn và do đó cơ sở dữ liệu đang tăng theo cấp số nhân. Ví dụ, song song với nghiên cứu của chúng tôi vào năm 2018, chúng tôi đã thực hiện phân tích bổ sung hơn 1,2 triệu mẫu tế bào, thêm hàng triệu hình ảnh hiển vi vào cơ sở dữ liệu. Với dữ liệu ngày càng tăng, thuật toán cũng được nâng cấp và cải thiện, dẫn đến cải thiện tỷ lệ chẩn đoán và phát hiện các bất thường ở cổ tử cung.
Để đáp ứng nhu cầu báo cáo và phân tích kịp thời dữ liệu khổng lồ từ các khu vực phân tán, Landing đã cải thiện hiệu quả tải lên và tải xuống dữ liệu. Khả năng xử lý dữ liệu của “Cyto Cloud” của chúng tôi đã tăng từ xử lý 30 triệu mẫu tế bào mỗi ngày vào cuối năm 2016 lên 750 triệu mỗi ngày vào cuối năm 2018.
Chế độ này đang được chứng minh là thực tế ở Trung Quốc và có thể tái tạo ở các nước đang phát triển khác, bất cứ nơi nào tế bào học được sử dụng như một phương pháp duy nhất hoặc được kết hợp với xét nghiệm HPV. Hơn nữa, những tiến bộ công nghệ và tích lũy dữ liệu có thể cho phép hệ thống AI trở nên thông minh hơn và được sử dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực chẩn đoán khác.
7. Kết luận
Sự phát triển hơn nữa của AI và điện toán đám mây trong y học phòng thí nghiệm là điều tất yếu. Khi một lượng lớn dữ liệu được thu thập và phân tích, đơn vị thu thập dữ liệu cơ bản hiện đã sẵn sàng để triển khai. Hợp tác với các công ty điện thoại di động, thế hệ máy quét tự động tiếp theo sẽ ở dạng kính hiển vi cầm tay trên điện thoại có thể sử dụng ở những vùng xa xôi không có nhiều cơ sở hạ tầng. (Thiết bị cầm tay thông minh Landing) Điều quan trọng cần nói là kính hiển vi cầm tay trên điện thoại di động không chỉ giới hạn ở việc sử dụng để sàng lọc ung thư cổ tử cung. Nó có thể được sử dụng cho bất kỳ tiêu bản tế bào học và/hoặc mô học nào. Mặc dù các mẫu ung thư cổ tử cung hiện là mẫu duy nhất sử dụng AI để phân tích hỗ trợ, nhưng thiết bị cầm tay có thể được sử dụng để chẩn đoán ý kiến thứ hai hỗ trợ về FNA hoặc rửa phế quản hoặc bất kỳ loại tiêu bản tế bào học hoặc mô học nào khác.
AI, điện toán đám mây nhanh thông qua mạng 5G đang thay đổi cách chúng ta cung cấp thuốc hiện nay. Những tiến bộ này đang mang lại cơ hội to lớn để cải thiện các chương trình sàng lọc, đặc biệt là ở Trung Quốc, nơi có số lượng lớn phụ nữ cần được sàng lọc. Đồng thời, mô hình của chúng tôi có thể dễ dàng áp dụng, thích ứng và triển khai ở bất kỳ nơi nào trên thế giới, nơi thiếu các chuyên gia xét nghiệm và cần cải thiện sàng lọc ung thư cổ tử cung.
