Kỹ sư Việt giành giải nhất Cuộc thi dùng AI phát hiện COVID toàn cầu

Cuộc thi phát hiện Covid-19 trên ảnh X-quang (SIIM-FISABIO-RSNA Covid-19 Detection) do Hiệp hội Tin học Hình ảnh Y tế Mỹ (SIIM), Quỹ Thúc đẩy Y tế và Nghiên cứu Y sinh của vùng Valencia (FISABIO) cùng Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức từ tháng 5 và kết thúc vào ngày 10/8/2021. Tổng trị giá giải thưởng của cuộc thi lên đến 100.000 USD.

Theo thông tin mới được công bố, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng, thuộc Trung tâm Xử lý ảnh y tế - Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata, Tập đoàn Vingroup đã giành giải nhất cuộc thi phát hiện Covid-19 từ ảnh X-quang trên nền tảng thi đấu về trí tuệ nhân tạo uy tín nhất thế giới - Kaggle.

Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng xuất sắc vượt qua hơn 1.300 đội thi và gần 1.800 đối thủ từ những tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới như: Google, Nvidia, Aillis... để giành giải nhất với phần thưởng 30.000 USD.

Chia sẻ về quyết định tham gia cuộc thi trên, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cho hay: “COVID-19 hiện có thể được chẩn đoán thông qua xét nghiệm PCR và chụp X-quang phổi. PCR (hay xét nghiệm chẩn đoán phát hiện vật chất di truyền từ vi-rút dựa vào chuỗi Polymerase), có độ chính xác cao tuy nhiên mất từ vài giờ đến vài ngày để ra kết quả. Ngược lại, X-quang phổi có thể thu được kết quả chỉ trong vài phút với chi phí rẻ hơn bộ xét nghiệm rất nhiều”.

Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cho biết để giải quyết bài toán trên, anh sử dụng kết quả tổng hợp của 40 mô hình đơn lẻ gồm nhiều kiến trúc AI phổ biến và tốt nhất hiện nay như: EfficientNet, ResNet, YOLO, Faster R-CNN, EfficientDet...

Để đảm bảo độ chính xác trong việc phát hiện và phân loại tổn thương, mô hình AI được đào tạo bởi những bộ dữ liệu X-quang phổi quy mô lớn trên thế giới như Chexpert của Đại học Stanford (Anh), bộ dữ liệu X-quang của Viện Y tế Mỹ (NIH) và Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ, bên cạnh 6.000 ảnh mà cuộc thi cung cấp.

Không chỉ đạt thành tích cao trong cuộc thi, sáng tạo của kỹ sư Nguyễn Bá Dũng còn góp phần hỗ trợ giảm chi phí cho hệ thống xét nghiệm hiện nay. Với sức mạnh tính toán, hệ thống AI có thể dự đoán hàng triệu ca nhiễm trong vài phút. Đây có thể xem là giải pháp tối ưu nhất cho công tác sàng lọc bệnh diện rộng trong bối cảnh dịch bệnh vẫn chưa có nhiều tín hiệu khả quan.

Điều này cũng là mục tiêu đặt ra của đội ngũ phát triển VinDr - Giải pháp phân tích hình ảnh y tế toàn diện ứng dụng AI tại VinBigdata - nơi kỹ sư Nguyễn Bá Dũng đang đóng vai trò là trưởng nhóm Phân tích ảnh y tế.

VinDr được công bố thử nghiệm từ giữa năm 2020 với mô-đun chẩn đoán X-quang phổi. Theo đó, VinDr có khả năng phát hiện 22 loại tổn thương khác như: tràn dịch, tràn khí, nốt khối, đông đặc, thâm nhiễm…; độ chính xác hơn 90% giúp các y bác sĩ chẩn đoán hầu hết những bệnh lý nguy hiểm nhất liên quan tới phổi một cách kịp thời hơn.

VinDr hiện được triển khai ở nhiều bệnh viện, phòng khám tại các tỉnh, thành phố lớn trên cả nước. Bên cạnh đó, đội ngũ phát triển cũng đã hoàn thiện 4 tính năng khác gồm: X-quang cột sống, X-quang tuyến vú, CT lồng ngực và CT gan mật. Các phương pháp hướng tới hỗ trợ sàng lọc, chẩn đoán nhiều bệnh lý nguy hiểm và phổ biến của người dân Việt Nam.

“Những mô hình tôi sử dụng trong cuộc thi đã được tích hợp vào mô-đun X-quang phổi của VinDr. Tại VinBigdata, chúng tôi phát triển giải pháp phân tích hình ảnh y tế với mong muốn đóng góp một phần vào nỗ lực đẩy lùi dịch bệnh, đồng thời hỗ trợ các y bác sĩ”, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng chia sẻ.

Trước khi giành giải nhất Cuộc thi phát hiện COVID-19 trên ảnh X-quang trên nền tảng Kaggle, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng cùng các đồng nghiệp đã đạt nhiều giải thưởng quốc tế uy tín trong lĩnh vực xử lý ảnh y tế như: đứng đầu cuộc thi phát hiện bất thường trên ảnh nội soi EndoCV - hội thảo ISBI; top 3 cuộc thi phát hiện chứng tắc mạch phổi trên ảnh CT do Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức; xếp thứ nhất cuộc thi CheXpert chẩn đoán 13 mặt bệnh và dấu hiệu trên X-quang phổi do Đại học Stanford tổ chức.