Mới đây, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học New York (NYU), Mỹ cho biết, một mô hình máy tính trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán và xác định được 10 loại ung thư não phổ biến nhất với độ chính xác như các bác sỹ.

Hằng năm, trên toàn thế giới có 15 triệu người được chẩn đoán mắc bệnh ung thư và 80% trong số đó được chỉ định phẫu thuật. Tính riêng tại Mỹ, mỗi năm có hơn 1 triệu mẫu ung thư được sinh thiết và mỗi mẫu này cần một chuyên gia bệnh học phân tích và chẩn đoán. Điều này tạo sức ép lớn đối với ngành y tế.Trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature Medicine, các nhà nghiên cứu đã miêu tả cách họ "huấn luyện" một thuật toán trí tuệ nhân tạo phân tích bệnh ung thư não từ hơn 2,5 triệu hình ảnh. Họ nhận thấy máy tính có thể chẩn đoán các bệnh ung thư phổ biến trong vòng chưa đầy 3 phút - nhanh gấp 10 lần so với một chuyên gia.Qua một thử nghiệm lâm sàng trên 278 bệnh nhân u não, các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy các chẩn đoán của mô hình trí tuệ nhân tạo ngang bằng - thậm chí chính xác hơn chút ít - chẩn đoán của các chuyên gia bệnh học. Theo đó, các bác sỹ mắc phải 17 lỗi trong khi thuật toán trên máy tính chỉ mắc 14 lỗi.Tuần trước, các nhà khoa học cũng công bố một mô hình trí tuệ nhân tạo đã tỏ ra vượt trội so với các chuyên gia trong viêc chẩn đoán ung thư vú từ chụp quang tuyến vú. Đây là nghiên cứu mới nhất cho thấy AI có tiềm năng trong việc cải thiện độ chính xác của việc chẩn đoán ung thư vú qua phân tích hình chiếu chụp tuyến vú.

Thống kê cho thấy các bác sỹ chẩn đoán sai khoảng 20% các trường hợp mắc ung thư vú qua phân tích phim chụp X-quang tuyến vú và khoảng một nửa những phụ nữ được kiểm tra trong 10 năm đều có kết quả dương tính sai.AI cũng giảm số ca bị chẩn đoán âm tính sai lần lượt ở mức 9,4% và 2,7%  đối với phim chụp ở Mỹ và Anh. Sự chênh lệnh phản ánh cách thức phim chụp X-quang tuyến vú được đọc.Ý tưởng sử dụng máy tính để cải thiện chẩn đoán ung thư đã có từ nhiều thập kỷ. Việc ứng dụng hệ thống phát hiện do máy tính hỗ trợ (CAD) cũng rất phổ biến trong các phòng khám X-quang, song các chương trình CAD chưa cải thiện được hiệu quả trong công tác khám và điều trị. Vấn đề ở đây là các chương trình CAD hiện nay chỉ được huấn luyện để xác định những thứ mà bác sỹ X-quang có thể nhìn thấy, trong khi với AI, máy tính có thể học cách phát hiện ung thư dựa trên kết quả thực tế của hàng nghìn phim chụp X-quang tuyến vú.