Dũng Virgo
Một ca phẫu thuật u tuyến yên tại Anh đang mở ra hướng tiếp cận thực tế hơn cho việc đưa trí tuệ nhân tạo vào phòng mổ. Trong thử nghiệm này, AI không điều khiển robot hay tự thực hiện thao tác trên bệnh nhân. Thay vào đó, hệ thống phân tích hình ảnh nội soi theo thời gian thực, đánh dấu những cấu trúc quan trọng để êkíp phẫu thuật có thêm thông tin khi xử lý vùng nền não có độ rủi ro cao.
Đây là điểm khác biệt đáng chú ý so với hình dung phổ biến về “bác sĩ phẫu thuật ảo”. Công nghệ vẫn nằm dưới sự giám sát của con người, còn quyết định cuối cùng thuộc về phẫu thuật viên. Tuy nhiên, việc AI được đưa vào hỗ trợ ngay trong một ca mổ trên người cho thấy công nghệ đã tiến thêm một bước so với giai đoạn chỉ phân tích dữ liệu hoặc phục vụ đào tạo.
Ca mổ u tuyến yên và vai trò mới của AI
Ca phẫu thuật diễn ra tại National Hospital for Neurology and Neurosurgery, thuộc hệ thống University College London Hospitals (UCLH), trong khuôn khổ một thử nghiệm lâm sàng. Bệnh nhân là Rhys Hibbert, 48 tuổi, sống tại Bedfordshire, được phát hiện có khối u tuyến yên sau một lần ngất và lên cơn co giật vào tháng 12/2024.
Khối u sau đó gây ảnh hưởng đến thị lực ngoại vi, khiến ông nhiều lần vấp ngã khi đi bộ. Với vị trí nằm ở nền não, u tuyến yên có thể tạo ra thách thức lớn cho bác sĩ vì khu vực này tập trung nhiều cấu trúc quan trọng. Tuyến yên nằm gần các mạch máu và dây thần kinh liên quan đến thị giác, do đó một sai lệch nhỏ trong quá trình phẫu thuật cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.
Trong ca mổ, hệ thống AI do UCL phát triển tiếp nhận luồng video từ camera nội soi. Thay vì chỉ dựa vào ảnh chụp trước phẫu thuật, phần mềm theo dõi trực tiếp những gì đang diễn ra trong vùng mổ. AI có thể làm nổi bật các cấu trúc đáng chú ý ở nền não, giúp bác sĩ định hướng tốt hơn khi tiếp cận và xử lý khối u.
Theo thông tin từ UCLH, những rủi ro tiềm ẩn tại khu vực này bao gồm tổn thương thị lực, đột quỵ hoặc thậm chí tử vong. Vì vậy, khả năng cung cấp thêm chỉ dấu trực quan trong thời điểm phẫu thuật có thể mang lại giá trị hỗ trợ đáng kể, đặc biệt trong những tình huống hình ảnh phức tạp hoặc khó phân biệt.
AI không tự mổ và không thay thế bác sĩ
Điểm cần nhấn mạnh là hệ thống chưa tự động điều khiển dụng cụ hay thực hiện các bước phẫu thuật. Bác sĩ Hani Marcus cùng bác sĩ nội trú Danyal Khan là những người trực tiếp thực hiện ca mổ. Họ vẫn giữ toàn quyền kiểm soát thao tác, đánh giá tình hình và đưa ra quyết định trong từng giai đoạn.
AI đảm nhiệm vai trò giống một lớp hỗ trợ trực quan: nhận diện mô, dụng cụ phẫu thuật và mối tương tác giữa chúng trong hình ảnh nội soi. Những thông tin này được hiển thị để bác sĩ tham khảo, thay vì biến thành mệnh lệnh bắt buộc. Nếu nhận định của hệ thống không phù hợp với quan sát lâm sàng, phẫu thuật viên vẫn có quyền bỏ qua hoặc kiểm tra lại thông tin.
Giá trị của thử nghiệm không nằm ở việc chứng minh máy móc có thể thay thế bác sĩ, mà ở khả năng giúp bác sĩ quan sát và xử lý thông tin tốt hơn trong thời điểm quyết định.
Cách triển khai này cũng phản ánh nguyên tắc thận trọng thường được áp dụng với AI y tế. Trong môi trường có rủi ro cao, công nghệ cần được thiết kế để hỗ trợ chuyên gia, cung cấp cảnh báo hoặc gợi ý dễ kiểm tra, thay vì tự đưa ra quyết định không thể giải thích.
Kết quả ban đầu của bệnh nhân
Sau khi tỉnh lại, Rhys cho biết thị lực đã cải thiện rõ rệt. Trong vòng một tuần, ông có thể đi lại độc lập mà không cần kính hoặc gậy chống. Đây là tín hiệu tích cực đối với cá nhân bệnh nhân, nhất là khi ca phẫu thuật được thực hiện tại vùng đặc biệt nhạy cảm của não.
Dù vậy, kết quả của một trường hợp không đủ để kết luận AI đã làm ca mổ an toàn hơn hoặc hiệu quả hơn trên quy mô rộng. Các nhà nghiên cứu còn phải đánh giá nhiều bệnh nhân, nhiều tình huống và nhiều nhóm phẫu thuật khác nhau. Bên cạnh kết quả sau mổ, họ cũng cần xem xét liệu hệ thống có giúp giảm sai sót, rút ngắn thời gian thao tác hay cải thiện khả năng đào tạo bác sĩ hay không.
Trong y khoa, một công cụ chỉ thực sự có giá trị khi hoạt động ổn định trong điều kiện thực tế. Phòng mổ có thể phát sinh những tình huống khác với dữ liệu dùng để huấn luyện, chẳng hạn hình ảnh bị che khuất, mô có đặc điểm bất thường hoặc dụng cụ xuất hiện ở góc quan sát không quen thuộc.
Nền tảng công nghệ đứng sau thử nghiệm
Hệ thống được phát triển tại UCL Hawkes Institute và sử dụng nền tảng NVIDIA Clara IGX. Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện, đánh giá AI bằng hàng trăm video phẫu thuật nội soi tuyến yên được chú thích. Các dữ liệu này giúp hệ thống học cách phân biệt mô, dụng cụ và những vùng giải phẫu quan trọng trong bối cảnh phẫu thuật.
Trước khi xuất hiện trong ca mổ trên bệnh nhân, công nghệ từng được đánh giá như một công cụ hỗ trợ đào tạo phẫu thuật viên. Đây là lộ trình tương đối hợp lý: AI có thể được kiểm tra trong môi trường mô phỏng hoặc giáo dục trước khi chuyển sang tình huống lâm sàng thực tế.
NVIDIA Clara IGX thuộc nhóm nền tảng được thiết kế cho các ứng dụng AI biên trong lĩnh vực y tế, nơi dữ liệu hình ảnh cần được xử lý gần thiết bị và với độ trễ thấp. Việc phân tích ngay trong phòng mổ có thể quan trọng hơn việc gửi toàn bộ video đến một hệ thống xử lý từ xa, bởi bác sĩ cần phản hồi trong thời gian gần như tức thì. Những chuyển động của ngành công nghiệp chip và hạ tầng AI nói chung cũng đang được theo dõi qua các khoản đầu tư lớn của NVIDIA, như phân tích trong bài NVIDIA mở rộng thế lực AI.
Điều gì khiến AI trong phòng mổ khó?
Việc nhận diện hình ảnh y tế không đơn giản như phân loại một bức ảnh thông thường. Trong ca mổ, mô có thể bị biến dạng, dính máu hoặc thay đổi do tác động của dụng cụ. Hình ảnh nội soi cũng phụ thuộc vào góc quay, ánh sáng, độ rung và vị trí của camera.
AI cần phân biệt chính xác giữa nhiều thành phần nằm sát nhau. Một vùng được đánh dấu sai có thể khiến bác sĩ mất thời gian kiểm tra hoặc, trong trường hợp xấu hơn, tạo ra nguy cơ hiểu nhầm. Vì vậy, độ chính xác trung bình trong phòng thí nghiệm chưa đủ để đảm bảo hệ thống phù hợp với mọi bệnh nhân.
Ngoài hiệu năng kỹ thuật, nhóm nghiên cứu còn phải giải quyết những câu hỏi về quy trình:
- Thông tin AI đưa ra có đủ rõ ràng để bác sĩ kiểm chứng nhanh hay không?
- Hệ thống phản ứng thế nào khi gặp hình ảnh chưa từng xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện?
- Ai chịu trách nhiệm nếu cảnh báo bị bỏ sót hoặc nhận diện không chính xác?
- Việc sử dụng AI có làm tăng hay giảm khối lượng công việc của êkíp phẫu thuật?
- Dữ liệu video phẫu thuật được lưu trữ và bảo vệ ra sao?
Những câu hỏi này cho thấy triển khai AI y tế không chỉ là bài toán phần cứng và thuật toán. Nó còn liên quan đến đào tạo nhân sự, quy trình giám sát, tiêu chuẩn phê duyệt và khả năng giải thích kết quả.
Thử nghiệm mới chỉ là bước khởi đầu
Nghiên cứu hiện được tài trợ bởi NIHR và Google, với sự hỗ trợ của nhiều tổ chức nghiên cứu y khoa tại Anh. Nhóm thực hiện sẽ tiếp tục đánh giá tính khả thi, độ an toàn và kết quả lâm sàng của hệ thống.
Trong giai đoạn tiếp theo, điều quan trọng không phải là tạo ra một hệ thống có thể tự động hóa toàn bộ ca mổ, mà là xác định AI hữu ích ở bước nào. Công nghệ có thể hỗ trợ nhận diện giải phẫu, cung cấp cảnh báo, hướng dẫn người học hoặc giúp chuẩn hóa việc ghi hình và đánh giá sau phẫu thuật. Mỗi chức năng sẽ cần tiêu chí kiểm chứng riêng.
Nếu các thử nghiệm tiếp theo cho kết quả nhất quán, AI có thể trở thành một lớp hỗ trợ quen thuộc trong phẫu thuật thần kinh. Bác sĩ sẽ không bị thay thế, nhưng có thêm công cụ để xử lý lượng thông tin lớn và phát hiện những chi tiết khó quan sát bằng mắt thường.
Ngược lại, nếu hệ thống chưa đạt độ tin cậy cần thiết, việc giới hạn phạm vi sử dụng cũng là kết quả có giá trị. Trong lĩnh vực liên quan trực tiếp đến tính mạng, tốc độ phổ cập không quan trọng bằng khả năng chứng minh công nghệ an toàn, minh bạch và phù hợp với quy trình lâm sàng.
AI phẫu thuật sẽ phát triển theo hướng nào?
Thử nghiệm tại UCLH cho thấy hướng đi gần với thực tế nhất của AI trong phòng mổ là tăng cường năng lực quan sát và ra quyết định của con người. AI có thể đọc video nhanh, theo dõi nhiều chi tiết cùng lúc và đưa ra chỉ dấu trực quan, trong khi bác sĩ chịu trách nhiệm kết hợp những gợi ý đó với kinh nghiệm, tình trạng bệnh nhân và mục tiêu điều trị.
Điều này khác với viễn cảnh robot tự mổ hoàn toàn. Một hệ thống tự động hóa cao sẽ phải xử lý vô số biến số, phản ứng trước những thay đổi bất ngờ và chứng minh mức độ an toàn vượt qua nhiều lớp kiểm định. Hiện tại, thử nghiệm trên người mới chỉ cho thấy AI có thể tham gia vào một phần của quy trình dưới sự giám sát chặt chẽ.
Vì thế, ca mổ u tuyến yên tại Anh nên được nhìn nhận như một cột mốc nghiên cứu, không phải lời khẳng định rằng AI đã sẵn sàng thay thế phẫu thuật viên. Nếu được phát triển có trách nhiệm, công nghệ này có thể giúp bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn, đồng thời mở rộng cơ hội đào tạo và chuẩn hóa kỹ thuật phẫu thuật trong tương lai.
Kimi bị cáo buộc chuyển dữ liệu người dùng sang Claude AI
Cựu nghiên cứu viên cảnh báo AI có thể vượt tầm kiểm soát
OpenAI nói 10.000 AI Agent giải bài toán Navier–Stokes
Lập trình viên tương lai sẽ làm gì khi AI tự viết code?
Trung Quốc xây “trường học” cho robot hình người
AI Agent biến wiki cũ thành bộ nhớ chung, tạo 13.000 chỉnh sửa
OpenAI cam kết 1 tỷ USD tăng cường an ninh mạng bằng AI
