Hiện nay, ứng dụng này đã được đưa vào hệ thống PACS của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội với các tính năng phân tích hình ảnh XQ và cắt lớp vi tính lồng ngực để đưa ra dự báo nguy cơ ung thư phổi với các tổn thương dạng u (nốt, khối). Chính vì vậy, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội thực hiện đề tài này với mục tiêu: Nhận xét vai trò của ứng dụng trí tuệ nhân tạo VinDr trong dự báo nguy cơ ác tính của nốt phổi đơn độc.

Nốt phổi đơn độc là dạng tổn thương khá thường gặp do nhiều nguyên nhân gây nên. Các nguyên nhân lành tính bao gồm u lao, harmatoma, hạch lympho tại phổi, sarcoidosis, u nấm. Các nguyên nhân ác tính gồm: ung thư phổi, ung thư di căn phổi, u lympho… Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán nốt phổi đơn độc nhăm mục đích phát hiện sớm tổn thương, chẩn đoán chính xác và tiên lượng tình trạng bệnh. chúng tôi nhằm đánh giá vai trò của Trí tuệ nhân tạo (AI) VinDr trong dự đoán nguy cơ của SPN và so sánh hiệu suất của nó với các phương pháp truyền thống trong chẩn đoán. Nghiên cứu mô tả với 23 bệnh nhân nốt phổi đơn độc được sinh thiết phổi xuyên thành ngực chẩn đoán và so sánh giữa kết quả mô bệnh học với phân tích AI cho kết quả tính đồng thuận ở mức tốt giữa 2 phương pháp, độ nhạy của AI là 83,3%, độ đặc hiệu là 100%, giá trị dự đoán âm tính 62,5%. Hơn nữa, có sự đồng thuận tốt giữa phân tích AI và kết quả mô bệnh học. Nghiên cứu của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho thấy rằng AI có tiềm năng trở thành một công cụ cần thiết trong việc dự đoán nguy cơ ác tính của nốt phổi đơn độc (Solitary Pulmonary Nodule-SPN).