Tất cả nội dung của iLive đều được xem xét về mặt y tế hoặc được kiểm tra thực tế để đảm bảo độ chính xác thực tế nhất có thể.
Chúng tôi có các hướng dẫn tìm nguồn cung ứng nghiêm ngặt và chỉ liên kết đến các trang web truyền thông có uy tín, các tổ chức nghiên cứu học thuật và, bất cứ khi nào có thể, các nghiên cứu đã được xem xét về mặt y tế. Lưu ý rằng các số trong ngoặc đơn ([1], [2], v.v.) là các liên kết có thể nhấp vào các nghiên cứu này.
Nếu bạn cảm thấy rằng bất kỳ nội dung nào của chúng tôi không chính xác, lỗi thời hoặc có thể nghi ngờ, vui lòng chọn nội dung đó và nhấn Ctrl + Enter.
AI có thể dự đoán tiên lượng bệnh ung thư vú ba âm tính
Đánh giá lần cuối: 02.07.2025
Các nhà nghiên cứu tại Viện Karolinska ở Thụy Điển đã nghiên cứu mức độ các mô hình trí tuệ nhân tạo khác nhau có thể dự đoán tiên lượng của bệnh ung thư vú ba âm tính bằng cách phân tích một số tế bào miễn dịch bên trong khối u. Nghiên cứu được công bố trên tạp chí eClinicalMedicine là một bước quan trọng hướng tới việc sử dụng AI trong chăm sóc ung thư để cải thiện sức khỏe của bệnh nhân.
Tế bào lympho thâm nhiễm khối u là một loại tế bào miễn dịch đóng vai trò quan trọng trong việc chống lại ung thư. Khi chúng có trong khối u, điều đó có nghĩa là hệ thống miễn dịch đang cố gắng tấn công và tiêu diệt các tế bào ung thư.
Những tế bào miễn dịch này có thể quan trọng trong việc dự đoán cách một bệnh nhân mắc bệnh ung thư vú ba âm tính sẽ phản ứng với phương pháp điều trị và cách bệnh sẽ tiến triển. Tuy nhiên, kết quả đánh giá các tế bào miễn dịch có thể khác nhau khi các nhà nghiên cứu bệnh học thực hiện. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp chuẩn hóa và tự động hóa quy trình này, nhưng rất khó để chứng minh rằng AI hoạt động đủ tốt để sử dụng trong chăm sóc sức khỏe.
So sánh mười mô hình AI
Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm mười mô hình AI khác nhau và so sánh khả năng phân tích tế bào lympho xâm nhập khối u trong các mẫu mô ung thư vú ba âm tính.
Kết quả cho thấy các mô hình AI có hiệu suất phân tích khác nhau. Mặc dù có những khác biệt này, tám trong số mười mô hình cho thấy khả năng dự đoán tốt, nghĩa là chúng có thể dự đoán tình trạng sức khỏe trong tương lai của bệnh nhân theo cách tương tự nhau.
Balázs Aç, một nhà nghiên cứu tại Khoa Ung thư và Bệnh học thuộc Viện Karolinska cho biết: "Ngay cả các mô hình được đào tạo trên số lượng mẫu nhỏ hơn cũng cho thấy khả năng dự đoán tốt, cho thấy tế bào lympho xâm nhập khối u là một dấu ấn sinh học đáng tin cậy".
Cần có nghiên cứu độc lập
Nghiên cứu cho thấy cần có các tập dữ liệu lớn để so sánh các công cụ AI khác nhau và đảm bảo chất lượng của chúng trước khi triển khai trong chăm sóc sức khỏe. Mặc dù kết quả rất hứa hẹn, nhưng vẫn cần phải xác thực thêm.
"Nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng của các nghiên cứu độc lập mô phỏng thực hành lâm sàng trong thế giới thực", Balazs Aç cho biết. "Chỉ thông qua các thử nghiệm như vậy, chúng tôi mới có thể tin tưởng rằng các công cụ AI đáng tin cậy và hiệu quả để sử dụng trong lâm sàng".