BakeryScan: Từ AI phân biệt bánh tới công cụ quét tế bào ung thư

Nó được ứng dụng trong nhiều ngành nghề, đặc biệt là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, từ chuyển lời nói của y bác sĩ thành hồ sơ bệnh án cho tới phát hiện bệnh tật như ung thư.

BakeryScan cũng là một AI được dùng để phát hiện tế bào ung thư, nhưng câu chuyện đằng sau nó vô cùng thú vị. Bởi vì như cái tên BakeryScan (Quét Bánh ngọt), ban đầu nó vốn được chế tạo để phân biệt hơn 50 loại bánh ngọt và bánh mì.

Câu chuyện thú vị về AI phân biệt bánh ngọt và ung thư này diễn ra ở Nhật Bản. Nhà phát minh đằng sau hệ thống nhận dạng bánh ngọt đầy cách mạng là ông Hisashi Kambe, một kỹ sư hệ thống máy tính Nhật Bản kiêm CEO của Công ty BRAIN.

Khoảng 20 năm trước, một chuỗi nhà hàng lớn đã liên hệ với Kambe để xử lý một vấn đề đặc biệt. Họ dự tính mở một loạt cửa hàng bánh sẽ cung cấp nhiều loại bánh khác nhau, các sản phẩm mới sẽ được bổ sung hàng tuần. Thúc đẩy việc xây dựng chuỗi cửa hàng với dòng sản phẩm đa dạng như vậy là các dữ liệu người tiêu dùng cho thấy khách hàng Nhật Bản thích có vô số lựa chọn để cân nhắc, và những cơ sở nào đáp ứng được yêu cầu này sẽ có doanh thu tốt hơn hẳn những nơi chỉ bán một số loại bánh nhất định. Nghiên cứu về người tiêu dùng cũng phát hiện sản phẩm bánh sẽ bán chạy hơn khi không bọc trong giấy hoặc bao bì, vì khách hàng đánh giá như vậy bánh sẽ mới hơn.

Tuy nhiên, chiến lược bán hàng dựa trên những phát hiện này lại có một vấn đề khiến nhà sản xuất đau đầu: bánh ngọt không có bao bì thì sẽ không có mã vạch giúp nhân viên dễ dàng quét và tính tiền. Không những thế, việc tung ra vô vàn lựa chọn mà không có mã vạch khiến cho họ không thể đào tạo nhân viên nhận dạng nhiều loại bánh khác nhau như vậy (trong một số trường hợp là hơn 100 loại bánh). Hẳn nhiên, khách hàng chẳng hào hứng gì khi phải dài cổ xếp hàng chờ nhân viên lúng túng phân biệt đâu là bánh vuốt gấu, đâu là bánh rán vòng. Chưa kể việc nhân viên thu ngân phải cầm từng chiếc bánh ngọt lên để so sánh với hình mẫu cũng khiến khách hàng lo ngại về vấn đề vệ sinh. Chính vì khó khăn trong việc thanh toán, chuỗi bánh ngọt đã tiếp cận với Công ty BRAIN để giúp họ giải quyết nan đề.

Vào thời điểm Công ty BRAIN bắt tay vào làm dự án này, kỹ thuật “học sâu” vẫn chưa phát triển như ngày nay. “Học sâu” đẩy nhanh quá trình học tập cho máy tính, song lại đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ để hiển thị nhiều biến thể của đối tượng cho máy tính, giúp nó hiểu rõ hơn những thành phần chính trong nhiệm vụ đề ra. Chính vì thế, đây chẳng phải công việc dễ dàng với nhóm nghiên cứu, họ phải hết sức chú ý tới từng tiểu tiết để hệ thống hoàn thành nhiệm vụ của mình. Vô số thuật toán đã được tạo ra để giải quyết mọi biến số mà họ có thể nghĩ đến: bánh bị bẹp hay rách một phần, kích thước bánh thay đổi do nhân kem bị tràn ra, màu sắc đậm hơn do bánh bị nướng quá lửa, ánh sáng khác biệt trong từng cửa hàng... Những khác biệt tuy nhỏ như vậy nhưng đều có khả năng khiến hệ thống không nhận ra sản phẩm.

Sau năm năm miệt mài phát triển với nhiều nguyên mẫu khác nhau, cuối cùng ông Kambe cùng đội ngũ đã thành công làm ra thiết bị có khả năng quét hàng dãy sản phẩm với độ chính xác lên tới 98%. Họ đặt cho nó cái tên là BakeryScan.

Khi ra mắt vào năm 2013, BakeryScan đã được định giá 20.000 USD. Andersen Bakery, một trong những khách hàng lớn nhất của Công ty BRAIN, đã triển khai hệ thống này tại hàng trăm tiệm bánh, và việc làm ăn của họ thực sự khởi sắc.

BakeryScan phân biệt từng khác biệt nhỏ nhất giữa các loại bánh nướng bằng cách quét hình ảnh, phân tích đặc điểm để xác định loại bánh rồi hiển thị giá cả. Nhờ thế, quá trình thanh toán diễn ra nhanh chóng và vệ sinh hơn. Tuy nhiên, khi áp dụng thực tế, hệ thống này cũng gặp phải nhiều vướng mắc mà những người tạo ra nó không lường trước được, chẳng hạn như khi hai loại bánh đặt quá sát nhau. Vì vậy, BakeryScan còn có cơ chế phản hồi: khi không chắc chắn, nó sẽ vẽ đường viền màu vàng hoặc đỏ xung quanh chiếc bánh thay vì đường viền xanh lá, sau đó nó yêu cầu nhân viên chỉ định mục thủ công hoặc chọn lựa từ những dự đoán mà nó đưa ra, đây chính là cách AI này “học tập”.

Vào năm 2017, một bác sĩ ở Trung tâm Nghiên cứu Y học Louis Pasteur có trụ sở tại Kyoto đã liên hệ với ông Kambe sau khi nhìn thấy quảng cáo cho BakeryScan. Bác sĩ nhận thấy những chiếc bánh được thiết bị quét vô cùng tương đồng với các tế bào ung thư mà mình đang nghiên cứu. Khi vị bác sĩ liên hệ với BRAIN để hỏi xem công ty có quan tâm tới việc thử nghiệm công nghệ này trong việc phát hiện tế bào ung thư không, ông Kambe cùng đồng nghiệp đã lập tức nắm lấy cơ hội. Rời xa thế giới bánh kẹo, công nghệ cốt lõi của BakeryScan - học sâu để nhận dạng đối tượng - đã chuyển sang nghiên cứu kích thước nhân của tế bào để tìm kiếm bệnh ung thư ở người. Lần thử nghiệm đã chứng minh linh cảm của người bác sĩ là đúng. Công ty BRAIN đã đặt tên cho chương trình xác định ung thư là Cyto-AiSCAN.

Ban đầu, thiết bị này chỉ được cho “nhìn” từng tế bào một. Nhưng sau nhiều lần sửa đổi và thử nghiệm, nó đã có thể nhìn vào toàn bộ phiến kính đựng tế bào dưới kính hiển vi và nhận biết chính xác được 98% tế bào ung thư. Cyto-AiSCAN đã được áp dụng tại hai bệnh viện lớn ở Kobe và Kyoto, Nhật Bản. Ở Kobe, công nghệ này được đào tạo và tinh chỉnh để phát hiện ung thư bàng quang. Theo Công ty BRAIN, hiện nay Cyto-AiSCAN có độ chính xác lên tới 99% và giúp các kỹ thuật viên xem xét được nhiều hơn gấp bốn lần số ca bệnh mỗi ngày. Quá trình xác định bệnh gia tăng hiệu quả và tốc độ có ý nghĩa rất quan trọng đối với bệnh nhân, bởi vì phát hiện sớm đồng nghĩa với cơ hội khỏi bệnh và sống sót của bệnh nhân là vô cùng lớn.

Bác sĩ Gerald Grant, Trưởng khoa Phẫu thuật Thần kinh tại Đại học Duke và là thành viên hội đồng Ung thư Thanh thiếu niên Mỹ nhận định: “Đây là công trình đột phá và là một ví dụ khác về việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe”.

Khi bước ra thị trường, Cyto-AiSCAN không phải là không có sự cạnh tranh, vì trên thế giới đã xuất hiện nhiều giải pháp AI khác với khả năng phát hiện sớm ung thư và mang lại cái nhìn sâu sắc về phương pháp điều trị. Nhưng BRAIN vẫn tập trung vào việc cung cấp một giải pháp tân tiến, đặc biệt là trong khu vực có nhu cầu phát hiện sớm đặc biệt. Đồng thời, Công ty BRAIN tiếp tục đổi mới – cải tiến AI và đào tạo Cyto-AiSCAN để phát hiện và chẩn đoán nhiều loại ung thư hơn nữa.