Thuật toán AI giúp xác định ranh giới khối u phổi chính xác hơn Ung thư phổi hiện vẫn là nguyên nhân tử vong do ung thư hàng đầu...
Thuật toán AI giúp xác định ranh giới khối u phổi chính xác hơn
Ung thư phổi hiện vẫn là nguyên nhân tử vong do ung thư hàng đầu trên toàn thế giới. Việc phát hiện sớm và can thiệp chính xác đóng vai trò quyết định đến tiên lượng sống còn của người bệnh. Trong các phương pháp điều trị, phẫu thuật và xạ trị là những vũ khí chủ chốt đối với khối u ở giai đoạn khu trú. Tuy nhiên, việc xác định chính xác ranh giới của khối u luôn là một thách thức lớn đối với các bác sĩ do cấu trúc giải phẫu vùng ngực phức tạp và sự di động của phổi theo nhịp thở. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán học sâu đang mở ra một bước ngoặt mới, giúp định vị và phân tách tổn thương một cách tối ưu.
Tác động của khối u phổi đến chất lượng sống và tâm lý người bệnh
Khi một khối u xuất hiện trong phổi, cơ thể người bệnh sẽ phải gánh chịu những ảnh hưởng sinh lý nặng nề. Sự xâm lấn của khối u vào các phế quản và nhu mô phổi xung quanh gây ra các triệu chứng như ho kéo dài, ho ra máu, đau ngực dai dẳng và khó thở. Tình trạng thiếu oxy mãn tính khiến người bệnh luôn trong trạng thái mệt mỏi, suy nhược cơ thể, giảm khả năng vận động và ảnh hưởng nghiêm trọng đến các hoạt động sinh hoạt hằng ngày.
Bên cạnh những tổn thương thể chất, gánh nặng tâm lý xã hội đối với người bệnh cũng rất lớn. Việc đối diện với chẩn đoán mắc bệnh ác tính thường kích hoạt các trạng thái cảm xúc tiêu cực như lo âu, trầm cảm và sợ hãi về tương lai. Người bệnh có xu hướng cô lập bản thân, giảm tương tác xã hội do lo ngại về tình trạng sức khỏe của mình hoặc do những thay đổi về ngoại hình, thể trạng. Sự sa sút về tinh thần này lại tác động ngược làm giảm khả năng đáp ứng điều trị và làm suy giảm sâu sắc chất lượng cuộc sống toàn diện của họ.
Các nghiên cứu y khoa về ứng dụng AI trong xác định ranh giới u phổi
Nhiều nghiên cứu lớn trên thế giới đã chứng minh các mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động phân tách tổn thương phổi với độ chính xác cao, giúp rút ngắn thời gian chuẩn bị và nâng cao hiệu quả điều trị.
- Hệ thống EPIDSeg-Net trong xạ trị: nghiên cứu của tác giả Qianjia Huang và các cộng sự (PMID: 41632599) đã phát triển khung phân đoạn đa phương thức mang tên EPIDSeg-Net. Bằng cách kết hợp hình ảnh X-quang tái tạo kỹ thuật số (DRR) và thiết bị chụp ảnh cổng điện tử (EPID), mô hình đạt chỉ số Dice (độ tương đồng) lên đến 93.2%, giúp xác định ranh giới khối u phổi cực kỳ sắc nét, bảo tồn được các chi tiết giải phẫu xung quanh để tối ưu hóa kế hoạch xạ trị.
- Mô hình tự động phân tách trên phim cộng hưởng từ (MRI): nghiên cứu của tác giả Nikolaos Delopoulos và cộng sự (PMID: 40894267) đã đánh giá mô hình tự động phân tách các cơ quan rủi ro và vùng ngực cho bệnh nhân ung thư phổi dưới hướng dẫn của máy xạ trị-MRI 0.35 T. Kết quả cho thấy mô hình giúp giảm 50.3% (tương đương tiết kiệm 12.6 phút) thời gian lập kế hoạch thủ công của bác sĩ, tối ưu hóa quy trình lâm sàng.
- Mạng học sâu hai giai đoạn CSEA-Net và U-Net: nghiên cứu của tác giả Taghi Riahi và cộng sự (PMID: 40674395) đã ứng dụng kiến trúc U-Net với khung ResNet50 để phân tách tổn thương từ ảnh CT và đạt độ chính xác 94% trên tập dữ liệu lâm sàng thực tế. Tương tự, nghiên cứu về mô hình CSEA-Net của tác giả Wenhu Liu (PMID: 40124480) cho thấy việc tích hợp cơ chế chú ý không gian-kênh đôi giúp giải quyết tốt thách thức phân tách các nốt phổi có kích thước quá nhỏ hoặc có đường biên mờ, không rõ ràng.
- Mô hình học máy đa nhiệm LNMSNet: nghiên cứu của tác giả Yuxin Liu và cộng sự (PMID: 41982549) đã đề xuất mạng LNMSNet giúp thực hiện đồng thời hai nhiệm vụ là phân tách nốt phổi và phân loại mức độ ác tính. Nhờ mô hình mã hóa-giải mã hình chữ U kết hợp cốt lõi ResNet-18, hệ thống giúp nâng cao độ chính xác của ranh giới tổn thương và giữ được tính ổn định cao khi thử nghiệm trên dữ liệu từ nhiều bệnh viện khác nhau.
So sánh giữa điều trị không phẫu thuật và điều trị phẫu thuật
Đối với khối u phổi ác tính hoặc các nốt phổi có nguy cơ cao, việc lựa chọn phương pháp can thiệp phụ thuộc lớn vào giai đoạn bệnh và thể trạng của bệnh nhân.
Điều trị không phẫu thuật
- Ưu điểm: đây là phương pháp không xâm lấn hoặc ít xâm lấn, ít gây đau đớn ngay sau điều trị và phù hợp cho những bệnh nhân tuổi cao, có nhiều bệnh lý nền nặng không thể chịu đựng được cuộc mê phẫu thuật. Các phương pháp bao gồm hóa trị, xạ trị điều biến liều, điều trị đích, điều trị miễn dịch hoặc đốt u bằng sóng vô tuyến.
- Nhược điểm: không loại bỏ trực tiếp khối u ra khỏi cơ thể ngay lập tức, tỷ lệ tái phát tại chỗ thường cao hơn so với phẫu thuật cắt bỏ ở giai đoạn sớm, và người bệnh phải theo sát các liệu trình kéo dài, dễ gặp các tác dụng phụ toàn thân.
Điều trị phẫu thuật
- Ưu điểm: là phương pháp triệt căn nhất giúp loại bỏ hoàn toàn khối u cùng với các hạch bạch huyết vùng lân cận ra khỏi cơ thể. Nếu được phát hiện ở giai đoạn sớm và phẫu thuật cắt bỏ thành công, tỷ lệ sống sau 5 năm của bệnh nhân có thể tăng lên rất cao.
- Nhược điểm: đây là một cuộc đại phẫu có xâm lấn, đòi hỏi gây mê nội khí quản, người bệnh phải đối mặt với các nguy cơ tai biến trong và sau mổ, đòi hỏi thời gian phục hồi dài hơn và chi phí ban đầu cao hơn.
Khi nào nên phẫu thuật khối u phổi và quy trình điều trị
Chỉ định phẫu thuật
Phẫu thuật cắt phổi (cắt thùy phổi, cắt phân thùy hoặc cắt một phần nhu mô phổi) được xem là tiêu chuẩn vàng cho các trường hợp:
- Khối u phổi nguyên phát là ung thư tế bào nhỏ giai đoạn rất sớm hoặc ung thư không tế bào nhỏ ở giai đoạn khu trú (giai đoạn I, II và một số trường hợp giai đoạn IIIA sau khi đã hóa xạ trị tiền phẫu).
- Các nốt đơn độc ở phổi có bằng chứng sinh thiết là ác tính hoặc nghi ngờ ác tính cao trên chẩn đoán hình ảnh.
- Bệnh nhân có chức năng hô hấp và dự trữ tim mạch đủ tốt để chịu đựng được việc cắt bỏ một phần nhu mô phổi.
Những điều cần biết trước khi phẫu thuật
Trước khi bước vào phòng mổ, bệnh nhân sẽ được thực hiện một quy trình chuẩn bị và tư vấn kỹ lưỡng:
- Đánh giá toàn diện chức năng hô hấp thông qua hô hấp ký, đo khí máu động mạch và làm các xét nghiệm cận lâm sàng như điện tâm đồ, siêu âm tim nhằm đảm bảo an toàn tim mạch trong suốt quá trình gây mê.
- Chụp cắt lớp vi tính (CT) ngực liều cao hoặc PET/CT để định vị chính xác khối u. Các thuật toán AI lúc này hỗ trợ đắc lực giúp bác sĩ mô phỏng và xác định chính xác ranh giới tổn thương, từ đó lập bản đồ cắt bỏ tối ưu, bảo tồn tối đa nhu mô phổi lành.
- Bác sĩ sẽ tư vấn rõ ràng về kế hoạch phẫu thuật (mổ nội soi ít xâm lấn hay mổ mở), giải thích về mức độ cắt bỏ nhu mô phổi, các nguy cơ có thể xảy ra và hướng dẫn người bệnh tập thở bằng dụng cụ tập dung tích phổi trước mổ để hạn chế xẹp phổi sau phẫu thuật.
Thời gian nằm viện
Đối với các ca phẫu thuật cắt phân thùy hoặc cắt thùy phổi qua nội soi ngực ít xâm lấn, thời gian nằm viện thường dao động từ 3 đến 5 ngày nếu tiến triển thuận lợi. Bệnh nhân bắt buộc phải nằm viện ít nhất 1 đêm tại phòng hồi sức sau mổ để theo dõi sát các dấu hiệu sinh tồn, chức năng hô hấp và lượng dịch dẫn lưu màng phổi trước khi chuyển về phòng bệnh thông thường.
Các biến chứng có thể gặp phải sau phẫu thuật và nguyên tắc xử trí
Phẫu thuật lồng ngực là can thiệp chuyên sâu nên vẫn tồn tại những rủi ro nhất định từ nhẹ đến nặng:
- Đau sau mổ: là biến chứng nhẹ và phổ biến nhất do tổn thương các sợi thần kinh liên sườn. Nguyên tắc xử trí là áp dụng các biện pháp giảm đau đa mô thức, sử dụng thuốc giảm đau đường uống, đường truyền hoặc kỹ thuật phong bế thần kinh liên sườn dưới hướng dẫn của siêu âm để giúp người bệnh sớm vận động và ho khạc.
- Xẹp phổi và viêm phổi sau mổ: xảy ra khi người bệnh đau không dám thở sâu hoặc ho khạc, dẫn đến ứ đọng đờm nhớt gây tắc nghẽn phế quản. Nguyên tắc xử trí là cho bệnh nhân ngồi dậy sớm, thực hiện vật lý trị liệu hô hấp tích cực, hướng dẫn ho khạc hiệu quả, sử dụng thuốc long đờm và kháng sinh thích hợp nếu có dấu hiệu nhiễm trùng.
- Rò khí kéo dài: rò khí từ bề mặt phổi bị cắt qua ống dẫn lưu màng phổi kéo dài quá 5-7 ngày. Nguyên tắc xử trí là tiếp tục duy trì hệ thống hút dẫn lưu màng phổi với áp lực phù hợp để phổi nở ra áp sát vào thành ngực, giúp lỗ rò tự bít. Trong trường hợp rò khí lượng lớn không tự lành, bác sĩ có thể cân nhắc can thiệp nội soi lại để khâu hoặc dán keo sinh học.
- Chảy máu sau mổ: có thể xảy ra do tuột mạch máu hoặc chảy máu từ thành ngực, diện cắt phổi. Nguyên tắc xử trí là theo dõi sát lượng máu qua ống dẫn lưu và các chỉ số huyết động. Nếu chảy máu ồ ạt kèm theo huyết động không ổn định, bệnh nhân cần được đưa trở lại phòng mổ khẩn cấp để mở ngực hoặc nội soi cầm máu.
- Suy hô hấp cấp: là biến chứng rất nặng khi phần phổi còn lại không đảm bảo được chức năng trao đổi oxy cho cơ thể. Nguyên tắc xử trí là hỗ trợ hô hấp tích cực, cho thở oxy dòng cao qua mũi hoặc thông khí nhân tạo (đặt nội khí quản thở máy), kết hợp tối ưu hóa tuần hoàn và tìm nguyên nhân gốc rễ để can thiệp kịp thời.
Kết luận
Sự tích hợp của các thuật toán trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh đang mang lại những bước tiến vượt bậc, giúp các bác sĩ xác định ranh giới khối u phổi một cách chính xác và nhanh chóng hơn bao giờ hết. Đây là cơ sở dữ liệu quan trọng để cá nhân hóa chiến lược điều trị, nâng cao độ an toàn và hiệu quả cho các ca phẫu thuật lồng ngực. Việc lựa chọn giữa điều trị phẫu thuật triệt căn hay các phương pháp không phẫu thuật cần được xem xét dựa trên từng trường hợp cụ thể. Bệnh nhân cần đến các cơ sở y tế chuyên khoa sâu để được thăm khám trực tiếp, làm các xét nghiệm cần thiết và nhận tư vấn phẫu thuật chính xác từ đội ngũ chuyên gia.
Để có hướng dẫn điều trị phù hợp nhất cho tình trạng khối u hoặc nốt đơn độc ở phổi, người bệnh nên đến khám trực tiếp với Bác sĩ Trần Quốc Hoài - Trung tâm Lồng ngực - Mạch máu tại Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh TP.HCM. Việc khám trực tiếp giúp bác sĩ đánh giá chính xác thể trạng, chức năng hô hấp và đưa ra phương án can thiệp an toàn tối ưu. Hãy chủ động đặt lịch hẹn sớm để được chẩn đoán và điều trị kịp thời với các công nghệ y khoa hiện đại.
Cảnh báo mạo danh và lừa đảo y khoa
Bác sĩ Trần Quốc Hoài sẽ không tư vấn phẫu thuật qua điện thoại hoặc tin nhắn cá nhân, không yêu cầu chuyển khoản trước, không hứa "cam kết khỏi 100%", và sẽ chỉ tư vấn phẫu thuật sau khi đã khám và hội chẩn đầy đủ tại bệnh viện với bằng chứng y khoa rõ ràng. Bệnh nhân cần cảnh giác với các tài khoản mạo danh, và chỉ nên liên hệ qua số tổng đài chính thức của bệnh viện hoặc đến khám trực tiếp để được tư vấn chính xác và an toàn. Bác sĩ Hoài không làm việc một mình mà luôn có sự hỗ trợ của một đội ngũ chuyên gia y tế và nhân viên bệnh viện, và mọi quyết định về điều trị đều dựa trên bằng chứng y khoa và lợi ích tốt nhất cho bệnh nhân.
Tài liệu tham khảo
- Qianjia Huang, Heng Zhang, Lintao Song, Zhuqing Jiao, Xinye Ni. EPIDSeg-Net: A Multi-Modal Fusion Framework Based on DRR Guidance in Radiotherapy is Used for Precise Segmentation of MV-EPID Lung Targets. BMC Medical Imaging. 2026. PMID: 41632599.
- Nikolaos Delopoulos, Sebastian Marschner, Elia Lombardo, Marvin F Ribeiro, Paul Rogowski, Christoph Losert, Tobias Winderl, Shadi Albarqouni, Claus Belka, Stefanie Corradini, Christopher Kurz, Guillaume Landry. Implementation and clinical evaluation of an in-house thoracic auto-segmentation model for 0.35 T magnetic resonance imaging guided radiotherapy. Radiotherapy and Oncology. 2025. PMID: 40894267.
- Taghi Riahi, Bahareh Shateri-Amiri, Amirhossein Hajialiasgary Najafabadi, Sina Garazhian, Hanieh Radkhah, Diar Zooravar, Sahar Mansouri, Roya Aghazadeh, Mohammadreza Bordbar, Shirin Raiszadeh. Lung Cancer Management: Revolutionizing Patient Outcomes Through Machine Learning and Artificial Intelligence. Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 2025. PMID: 40674395.
- Wenhu Liu, Jinhao Sun, Han Li, Yan Wang, Zhaohui Wang. CSEA-Net: A channel-spatial enhanced attention network for lung tumor segmentation on CT images. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 2025. PMID: 40124480.
- Yuxin Liu, Zhenyu Tang, Zhenkun Tang, Junlai Qiu, Rong Zheng, Zhong Tang, Yuexiang Li. LNMSNet: a multi-task deep learning network for pulmonary nodules segmentation and malignancy classification. Medical Image Analysis. 2026. PMID: 41982549.
COMMENTS