Hình ảnh góc rộng chụp được bằng camera của điện thoại thông minh, cho thấy một vùng da của bệnh nhân cần kiểm tra.

Ung thư hắc tố da (Melanoma) phát triển từ các tế bào sản xuất melanin (melanocytes). Thông thường, các bác sĩ sẽ dựa vào việc kiểm tra bằng mắt để xác định các tổn thương sắc tố trên da - dấu hiệu của ung thư hắc tố da. Việc xác định chính xác tổn thương đáng ngờ ở giai đoạn sớm có thể cải thiện tiên lượng ung thư hắc tố và giảm đáng kể chi phí điều trị.

Nhưng mất rất nhiều thời gian để xác định và phân loại các tổn thương đáng ngờ, vì cần có bác sĩ da liễu đánh giá từng tổn thương và phân loại các tổn thương đáng ngờ nhất để đưa vào kiểm tra sinh thiết. Giờ đây, các nhà nghiên cứu từ MIT đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo mới, sử dụng mạng nơ-ron phức hợp sâu (DCNN) phân tích tổn thương sắc tố dựa trên ảnh chụp góc rộng, có thể chụp từ hầu hết các điện thoại thông minh và máy ảnh cá nhân.

DCNN là mạng nơ-ron có thể được sử dụng để phân loại (hoặc “đặt tên”) và chia nhóm các hình ảnh khác nhau, phục vụ mục tiêu phân loại và tìm kiếm dễ dàng. Thuật toán học máy này là một dạng của học sâu.

Các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống bằng cách sử dụng 20.388 hình ảnh góc rộng từ 133 bệnh nhân ở Bệnh viện Gregorio Marañón, Madrid. Các hình ảnh đều được chụp bằng nhiều loại máy ảnh thông thường hoặc điện thoại. Trước đó, họ đã nhờ các bác sĩ da liễu phân loại các hình ảnh này để so sánh với kết quả của hệ thống. Kết quả so sánh cho thấy, hệ thống đạt độ chính xác hơn 90,3% trong việc phân biệt giữa tổn thương sắc tố đáng ngờ và các tổn thương không nguy hiểm, mà không cần chụp cận cảnh từng vị trí tổn thương - một việc làm rất tốn thời gian. Tỷ lệ chính xác này tương đương với các bác sĩ da liễu chuyên nghiệp.

Hệ thống nói trên có thể đóng vai trò như bước sàng lọc ban đầu nhằm phát hiện các tổn thương da và nguy cơ ung thư da ngay khi khám sức khỏe định kỳ hoặc tự kiểm tra tại nhà.

Hoàng Nam