Làm thế nào để ngăn ngừa mù lòa ở người bị tiểu đường?

Đây là tính năng thứ hai trong loạt bài gồm sáu phần xem xét cách AI đang thay đổi nghiên cứu và phương pháp điều trị y tế.

Terry Quinn chỉ mới ở tuổi thiếu niên khi được chẩn đoán mắc bệnh tiểu đường. Ở một khía cạnh nào đó, anh ấy phản đối cái mác và những cuộc kiểm tra thường xuyên, không muốn cảm thấy khác biệt.

Nỗi sợ hãi lớn nhất của anh là một ngày nào đó phải cắt cụt chân. Mất thị lực, một biến chứng khác có thể xảy ra của bệnh tiểu đường, không thực sự nằm trong tầm ngắm của anh ấy. Quinn, sống ở Tây Yorkshire, cho biết: “Tôi chưa bao giờ nghĩ mình sẽ bị mất thị lực.

Nhưng một ngày nọ, anh nhận thấy mắt mình chảy máu. Các bác sĩ cho biết anh mắc bệnh võng mạc tiểu đường: tổn thương mạch máu ở võng mạc liên quan đến bệnh tiểu đường. Điều này đòi hỏi phải điều trị bằng laser và sau đó tiêm.

Cuối cùng, các phương pháp điều trị không đủ để ngăn chặn tình trạng suy giảm thị lực của anh ấy. Anh ấy sẽ bị đau vai khi đi vào cột đèn. Ông không thể nhìn rõ mặt con trai mình. Và anh đã phải từ bỏ việc lái xe.

“Tôi cảm thấy thật thảm hại. Tôi cảm thấy mình giống như cái bóng của một người đàn ông không thể làm được gì,” anh nhớ lại.

Một điều đã giúp anh thoát khỏi nỗi tuyệt vọng là sự hỗ trợ của Hiệp hội Chó dẫn đường cho người mù, đã kết nối anh với một chú chó Labrador màu đen tên là Spencer. Quinn, hiện là người gây quỹ cho Guide Dogs, cho biết: “Anh ấy đã cứu mạng tôi.

ở Anh NHS mời bệnh nhân để sàng lọc bệnh tiểu đường mắt mỗi một hoặc hai năm.

Hướng dẫn của Hoa Kỳ là mọi người trưởng thành mắc bệnh tiểu đường loại 2 nên được sàng lọc khi chẩn đoán bệnh tiểu đường và sau đó hàng năm nếu không có vấn đề gì. Tuy nhiên, đối với nhiều người, điều đó không xảy ra trong thực tế.

Roomasa Channa, chuyên gia về võng mạc tại Đại học Wisconsin-Madison ở Mỹ, cho biết: “Có bằng chứng rất rõ ràng rằng sàng lọc ngăn ngừa mất thị lực”.

Ở Mỹ, các rào cản bao gồm chi phí, thông tin liên lạc và sự thuận tiện. Bác sĩ Channa tin rằng việc làm cho các xét nghiệm dễ tiếp cận hơn sẽ giúp ích cho bệnh nhân.

Để sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường, các chuyên gia y tế sẽ chụp ảnh thành trong phía sau của mắt, được gọi là đáy mắt.

Tiến sĩ Channa cho biết hiện nay, việc giải thích hình ảnh đáy mắt theo cách thủ công là “rất nhiều công việc lặp đi lặp lại”.

Nhưng một số người cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đẩy nhanh quá trình này và làm cho nó rẻ hơn.

Bệnh võng mạc tiểu đường phát triển theo các giai đoạn khá rõ ràng, điều đó có nghĩa là AI có thể được đào tạo để xử lý nó.

Trong một số trường hợp, AI có thể quyết định xem có cần giới thiệu đến bác sĩ chuyên khoa mắt hay hoạt động song song với các công cụ phân loại hình ảnh của con người.

Một hệ thống như vậy được phát triển bởi công ty công nghệ y tế Retmarker, có trụ sở tại Bồ Đào Nha.

Hệ thống của nó xác định các hình ảnh đáy mắt có thể có vấn đề và gửi chúng đến chuyên gia con người để điều tra thêm.

João Diogo Ramos, giám đốc điều hành của Retmarker cho biết: “Thông thường, chúng tôi sử dụng nó nhiều hơn như một công cụ hỗ trợ để cung cấp thông tin cho con người đưa ra quyết định”.

Ông tin rằng nỗi sợ thay đổi đang hạn chế việc sử dụng các công cụ chẩn đoán do AI cung cấp như thế này.

Các nghiên cứu độc lập đã gợi ý rằng các hệ thống như Retmarker Screening và EyeArt của Eyenuk có tỷ lệ độ nhạy và độ đặc hiệu chấp nhận được.

Độ nhạy là mức độ tốt của xét nghiệm trong việc phát hiện bệnh, trong khi độ đặc hiệu là mức độ phát hiện sự vắng mặt của bệnh.

Nói chung, độ nhạy rất cao có thể dẫn đến nhiều kết quả dương tính giả hơn. Kết quả dương tính giả tạo ra cả sự lo lắng và chi phí vì chúng dẫn đến việc phải đến gặp bác sĩ chuyên khoa một cách không cần thiết. Nhìn chung, hình ảnh chất lượng kém có thể dẫn đến kết quả dương tính giả trong hệ thống AI.

Các nhà nghiên cứu của Google Health đã kiểm tra điểm yếu của hệ thống AI mà họ phát triển để phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường.

Nó hoạt động rất khác khi được thử nghiệm ở Thái Lan so với các kịch bản giả định.

Một vấn đề là thuật toán yêu cầu hình ảnh đáy mắt nguyên sơ. Điều này khác xa với thực tế là ống kính thỉnh thoảng bị bẩn, ánh sáng không thể đoán trước và những người vận hành máy ảnh có trình độ đào tạo khác nhau.

Các nhà nghiên cứu cho biết họ đã học được những bài học về tầm quan trọng của việc làm việc với dữ liệu tốt hơn và tư vấn cho nhiều người.

Google đủ tự tin vào mô hình của mình đến nỗi vào tháng 10, công ty đã thông báo rằng họ sẽ cấp phép cho các đối tác ở Thái Lan và Ấn Độ. Google cũng cho biết họ đang làm việc với Bộ Y tế Công cộng Thái Lan để đánh giá hiệu quả chi phí của công cụ này.

Chi phí là một khía cạnh rất quan trọng của công nghệ mới.

Ông Ramos nói rằng dịch vụ của Retmarker có thể có giá khoảng €5 cho mỗi buổi chiếu, mặc dù có sự thay đổi tùy theo số lượng và địa điểm. Ở Mỹ, mã thanh toán y tế được đặt cao hơn đáng kể.

Tại Singapore, Daniel SW Ting và các đồng nghiệp đã so sánh chi phí của ba mô hình sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường.

Đắt nhất là đánh giá con người. Tuy nhiên, tự động hóa hoàn toàn không phải là rẻ nhất vì nó có nhiều kết quả dương tính giả hơn.

Giá cả phải chăng nhất là mô hình kết hợp, trong đó việc lọc kết quả ban đầu được thực hiện bởi AI trước khi con người tiếp quản.

Mô hình này hiện đã được tích hợp vào nền tảng CNTT quốc gia của Sở Y tế Singapore và sẽ đi vào hoạt động vào năm 2025.

Tuy nhiên, Giáo sư Ting tin rằng Singapore có thể tiết kiệm chi phí vì nước này đã có cơ sở hạ tầng mạnh mẽ để sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường.

Vì vậy, hiệu quả chi phí có thể sẽ khác nhau rất nhiều.

Bilal Mateen, giám đốc AI của tổ chức phi chính phủ y tế PATH, nói rằng dữ liệu về hiệu quả chi phí xung quanh các công cụ AI để bảo vệ thị lực khá mạnh ở các nước giàu như Anh hoặc một số quốc gia có thu nhập trung bình như Trung Quốc. Nhưng đó không phải là trường hợp của phần còn lại của thế giới.

“Với những tiến bộ nhanh chóng về khả năng của AI, chúng ta cần hỏi ít hơn nếu điều đó có thể, nhưng ngày càng hỏi nhiều hơn liệu chúng ta đang xây dựng cho tất cả mọi người hay chỉ một số ít người có đặc quyền. Tiến sĩ Mateen thúc giục, chúng tôi cần nhiều hơn là dữ liệu hiệu quả để đưa ra quyết định hiệu quả.

Tiến sĩ Channa chỉ ra khoảng cách về công bằng y tế ngay cả ở Hoa Kỳ và bà hy vọng rằng công nghệ này có thể giúp thu hẹp khoảng cách. “Chúng tôi thực sự cần phải mở rộng nó đến những nơi thậm chí còn có khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc mắt hạn chế hơn.”

Cô cũng nhấn mạnh rằng người già và những người có vấn đề về thị lực nên đến gặp bác sĩ nhãn khoa và sự tiện lợi của AI trong việc phát hiện thường xuyên bệnh về mắt do tiểu đường sẽ không ngăn cản sự chú ý đến tất cả các bệnh về mắt khác. Các bệnh về mắt khác, như cận thị và tăng nhãn áp, đã được chứng minh là khó phát hiện hơn đối với các thuật toán AI.

Nhưng ngay cả với những cảnh báo đó, “công nghệ này vẫn rất thú vị”, Tiến sĩ Channa nói.

“Tôi rất muốn thấy tất cả bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường của chúng tôi được sàng lọc kịp thời. Và tôi nghĩ với gánh nặng của bệnh tiểu đường, đây thực sự là một giải pháp tiềm năng tuyệt vời.”

Trở lại Yorkshire, ông Quinn chắc chắn hy vọng công nghệ mới sẽ thành công.

Nếu AI tồn tại để phát hiện sớm bệnh võng mạc do tiểu đường của anh ấy thì “tôi đã nắm lấy nó bằng cả hai tay”.