Người ta ước tính rằng hơn 500 triệu cá nhân trên toàn cầu đang sống chung với bệnh tiểu đường vào năm 2021, chủ yếu ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình. Những khu vực này thường phải đối mặt với tình trạng thiếu bác sĩ chăm sóc chính được đào tạo và hạn chế tiếp cận với việc sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường, một tình trạng mắt nghiêm trọng liên quan đến bệnh tiểu đường.
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa, Đại học Giao thông Thượng Hải và Đại học Quốc gia Singapore đã phát triển một hệ thống giống GPT-4 có thể cung cấp hướng dẫn quản lý bệnh tiểu đường được cá nhân hóa cho các bác sĩ chăm sóc chính.
 |
AI chẩn đoán bệnh tiểu đường thông qua võng mạc. - Ảnh: Nature |
Theo nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature Medicine, nền tảng hình ảnh cộng với ngôn ngữ, được gọi là DeepDR-LLM, được thiết kế để khai thác sức mạnh của LLM và học sâu nhằm cung cấp giải pháp toàn diện cho chẩn đoán hình ảnh y tế và đưa ra các khuyến nghị điều trị phù hợp.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng LLM nguồn mở, sử dụng 371.763 khuyến nghị quản lý thực tế từ 267.730 người tham gia. Sau đó, họ xác thực mô-đun hình ảnh bằng 21 tập dữ liệu với hình ảnh võng mạc tiêu chuẩn hoặc di động từ bảy quốc gia, bao gồm Trung Quốc, Singapore, Ấn Độ, Thái Lan, Anh, Algeria và Uzbekistan.
Theo nghiên cứu, trong một đánh giá hồi cứu, hệ thống này hoạt động ngang bằng với các bác sĩ chăm sóc chính về tiếng Anh và vượt trội hơn họ về tiếng Trung.
Ngoài ra, trong nhiệm vụ xác định bệnh võng mạc tiểu đường, độ chính xác trung bình của các bác sĩ chăm sóc chính là 81,0 phần trăm khi không có sự hỗ trợ và tăng lên 92,3 phần trăm khi có sự hỗ trợ của hệ thống.
Các nhà nghiên cứu ủng hộ việc áp dụng hệ thống này trong các giao thức chăm sóc ban đầu cho bệnh tiểu đường, vì nó làm tăng đáng kể hiệu quả của cả chẩn đoán và điều trị, mang lại kết quả sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân tiểu đường.
