Mặc dù những tiến bộ điều trị trong những năm gần đây đã tăng cường cơ hội sống sót, nhưng vẫn có nguy cơ bệnh ung thư có thể quay trở lại. Theo dõi bệnh nhân sau khi điều trị là rất quan trọng để đảm bảo phát hiện sớm nếu ung thư tái phát. Hiện tại, các bác sĩ có xu hướng dựa vào các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như số lượng khối u ban đầu và sự lây lan của ung thư, để dự đoán bệnh có nguy cơ phát triển trở lại như thế nào trong tương lai.

Giờ đây, một nghiên cứu đầu của Tổ chức Royal Marsden NHS Foundation Trust, Viện Nghiên cứu Ung thư London và Đại học Hoàng gia London đã phát triển được một mô hình sử dụng máy học có thể dự đoán nguy cơ ung thư tái phát chính xác hơn các phương pháp hiện có. “Đây là một bước tiến quan trọng trong việc sử dụng AI để hiểu những bệnh nhân nào có nguy cơ tái phát ung thư cao nhất và phát hiện sự tái phát này sớm hơn để điều trị hiệu quả hơn”, Tiến sĩ Richard Lee, bác sĩ y học hô hấp và chẩn đoán sớm tại Royal Marsden NHS Foundation Trust, cho biết.

Lee, điều tra viên chính của nghiên cứu OCTAPUS-AI, cho biết phương pháp mới không chỉ cải thiện kết quả cho bệnh nhân ung thư mà còn làm giảm bớt nỗi sợ hãi của họ, vì tái phát vốn là "mối lo chính" đối với nhiều người.

Trong nghiên cứu hồi cứu, các bác sĩ, nhà khoa học và nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình học máy để xác định liệu nó có thể xác định chính xác bệnh nhân ung thư phổi không tế bào nhỏ (NSCLC) có nguy cơ tái phát sau xạ trị hay không. Máy học là một dạng AI cho phép phần mềm tự động dự đoán kết quả.

Ung thư phổi là nguyên nhân gây tử vong do ung thư hàng đầu trên toàn thế giới và chỉ chiếm hơn 1/5 (21%) trường hợp tử vong do ung thư ở Anh. NSCLC chiếm gần năm phần sáu (85%) các trường hợp ung thư phổi và khi phát hiện sớm, bệnh thường có thể chữa khỏi. Tuy nhiên, hơn một phần ba (36%) bệnh nhân NSCLC bị tái phát ở Anh.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu lâm sàng từ 657 bệnh nhân NSCLC được điều trị tại năm bệnh viện ở Vương quốc Anh để huấn luyện mô hình của họ - và thêm vào dữ liệu về các yếu tố tiên lượng khác nhau để dự đoán chính xác hơn khả năng tái phát của bệnh nhân.

Dữ liệu bổ sung bao gồm tuổi, giới tính, BMI của bệnh nhân, tình trạng hút thuốc, cường độ xạ trị và đặc điểm khối u của họ. Sau đó, các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình AI để phân loại bệnh nhân thành nguy cơ tái phát thấp và cao, khoảng thời gian trước khi tái phát và khả năng sống sót tổng thể trong hai năm sau khi điều trị.

Công cụ này dự đoán kết quả tái phát chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Kết quả của nghiên cứu đã công bố trên tạp chí eBioMedicine thuộc The Lancet.

Trưởng nhóm nghiên cứu, Tiến sĩ Sumeet Hindocha, chuyên gia về ung thư tại Royal Marsden và Imperial College London, cho biết: “Hiện tại, không có khuôn khổ cố định nào cho việc giám sát bệnh nhân ung thư phổi sau khi điều trị bằng xạ trị ở Anh. Mỗi bệnh nhân nhận các loại hình và tần suất theo dõi khác nhau… Sử dụng AI với dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể là câu trả lời."

Theo Hindocha, nghiên cứu này là “một bước đầu tiên thú vị” nhằm đưa ra một công cụ phổ quát để hướng dẫn giám sát sau điều trị đối với bệnh nhân ung thư.

Phạm Nhật