Kỹ sư VinBigdata giành giải nhất cuộc thi dùng AI phát hiện Covid-19

Kỹ sư Việt đã đưa ra lời giải cho bài toán sàng lọc Covid-19 diện rộng, đáp ứng tình huống dịch Covid-19 còn diễn biến phức tạp trên thế giới.

Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng, thuộc Trung tâm Xử lý ảnh y tế - Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata, vừa 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 Việt duy nhất vào top đầu
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. Người tham gia cần vận dụng mô hình AI để phân loại bức ảnh X-quang là âm tính, viêm phổi điển hình, không điển hình hay không xác định.
Với những ca không phải âm tính, mô hình AI cần khoanh vùng các khu vực mờ phổi, phát hiện tổn thương và đưa ra gợi ý hỗ trợ bác sĩ kết luận tình trạng bệnh.
Kỹ sư Nguyễn Bá Dũng - người giành giải nhất cuộc thi phát hiện Covid-19 trên ảnh X-quang trên nền tảng thi đấu về trí tuệ nhân tạo Kaggle.
Mô hình thắng cuộc sẽ được triển khai vào ứng dụng lâm sàng nhằm nâng cao chất lượng và hiệu quả chăm sóc sức khỏe trên phạm vi toàn cầu. Đồng thời, mã nguồn cũng sẽ được chia sẻ công khai để cộng đồng khoa học thế giới tham khảo và tiếp tục phát triển các giải pháp y tế thông minh.
“Covid-19 hiện có thể được chẩn đoán thông qua xét nghiệm PCR và chụp X-quang phổi. PCR có độ chính xác cao, tuy nhiên mất nhiều thời gian để trả kết quả. Ngược lại, X-quang phổi có thể thu được kết quả trong vài phút với chi phí rẻ hơn bộ xét nghiệm nhiều”, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng chia sẻ.
Anh 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.
Cuộc thi ứng dụng AI phát hiện Covid-19 với quy mô toàn cầu quy tụ hơn 1.300 đội thi tham gia. Ảnh: Kaggle.
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, Đại học Kyoto (Nhật Bản)…, kỹ sư Nguyễn Bá Dũng xuất sắc giành vị trí đầu bảng với phần thưởng 30.000 USD. Quan trọng hơn, sáng tạo của kỹ sư Việt trong cuộc thi lần này đã đưa ra lời giải cho bài toán sàng lọc Covid-19 diện rộng, đáp ứng tình thế cấp bách khi số ca nhiễm Covid-19 gia tăng.
Ứng dụng AI trong chẩn đoán bệnh lý
Không chỉ gói gọn thành tích trong cuộc thi, sáng tạo của kỹ sư Bá Dũng còn có ý nghĩa thực tế trong việc 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 cũng là mục tiêu của đội ngũ phát triển VinDr (giải pháp phân tích hình ảnh y tế ứng dụng AI tại VinBigdata) - nơi anh Bá Dũng đảm nhiệm vai trò trưởng nhóm phân tích ảnh y tế.
Đưa vào thử nghiệm từ giữa năm 2020 với mô-đun chẩn đoán X-quang phổi, VinDr có khả năng phát hiện 22 loại tổn thương như tràn dịch, tràn khí, nốt khối, đông đặc, thâm nhiễm… Độ chính xác của mô-đun lên đến hơn 90%, giúp đội ngũ bác sĩ chẩn đoán các bệnh lý nguy hiểm liên quan tới phổi kịp thời hơn.
Kỹ sư Bá Dũng cùng đồng nghiệp tại VinBigData.
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 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 Bá Dũng nói.
Trước khi giành giải này, anh Bá Dũng cùng các thành viên khác của trung tâm 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; đứng nhất cuộc thi CheXpert chẩn đoán 13 mặt bệnh và dấu hiệu trên X-quang phổi do Đại học Stanford tổ chức.
“SIIM-FISABIO-RSNA Covid-19 Detection” là cuộc thi phát hiện dấu hiệu lây nhiễm virus SARS-CoV-2 trên ảnh X-quang quy mô toàn cầu, được tổ chức trên nền tảng Kaggle từ tháng 5 và kết thúc vào ngày 10/8. Tổng trị giá giải thưởng của cuộc thi lên đến 100.000 USD. Độc giả tham khảo thêm về thông tin cuộc thi tại đây.
https://www.kaggle.com/c/siim-covid19-detection/overview/timeline