Đại học có bằng sáng chế châu Âu đầu tiên về trí tuệ nhân tạo phục vụ y học

Văn phòng Sáng chế Châu Âu (EPO) vừa cấp Bằng sáng chế cho sáng chế "Giải pháp hỗ trợ gán nhãn ảnh y tế ba chiều" của nhóm nghiên cứu Trường Đại học Khoa học tự nhiên - ĐH Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Đây là bằng sáng chế châu Âu đầu tiên của ĐHQG-HCM trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng y học, góp phần bổ sung danh mục tài sản sở hữu trí tuệ quốc tế của Trường ĐH Khoa học tự nhiên và hệ thống ĐHQG-HCM.

Sáng chế do nhóm nghiên cứu gồm TS Lê Khánh Duy (Khoa Công nghệ Thông tin) – trưởng nhóm, PGS.TS Trần Minh Triết – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học tự nhiên, cùng Nguyễn Hồ Thăng Long và Phạm Minh Khôi – hai cựu sinh viên Chương trình Cử nhân Tài năng khóa 2018 của Khoa Công nghệ Thông tin, hiện là nghiên cứu sinh tại Ireland thực hiện.

Theo TS Lê Khánh Duy, sáng chế hướng đến giải quyết bài toán gán nhãn dữ liệu ảnh chụp CT và MRI – một công đoạn quan trọng trong quá trình xây dựng dữ liệu huấn luyện cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong y học. Với các bộ dữ liệu gồm nhiều lát cắt, chuyên gia phải xác định chính xác cơ quan hoặc vùng tổn thương trên từng ảnh, khiến quá trình này mất nhiều thời gian và dễ thiếu tính nhất quán giữa các lát cắt.

Để khắc phục hạn chế đó, nhóm nghiên cứu phát triển giải pháp hỗ trợ gán nhãn ảnh y tế ba chiều bằng cách kết hợp các thuật toán thị giác máy tính với các phương pháp hiển thị dữ liệu. Sau khi người dùng gán nhãn hoặc hiệu chỉnh trên một lát cắt, hệ thống sẽ tự động dự đoán và lan truyền kết quả sang các lát cắt lân cận, đồng thời cung cấp mức độ tin cậy của từng kết quả để hỗ trợ kiểm tra và hiệu chỉnh khi cần thiết. Nhờ đó, thời gian gán nhãn được rút ngắn, đồng thời nâng cao tính nhất quán của dữ liệu huấn luyện.

“Điểm cốt lõi của sáng chế không phải là phát triển thêm một thuật toán AI mới mà là đề xuất phương thức tương tác hiệu quả hơn giữa con người và hệ thống trong quá trình gán nhãn dữ liệu. Giải pháp giúp người dùng xử lý nhanh hơn trên số lượng lớn ảnh y khoa, qua đó nâng cao hiệu quả xây dựng dữ liệu phục vụ phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo”, TS Duy nói.

Nhóm nghiên cứu kỳ vọng giải pháp này sẽ được tích hợp vào các phần mềm gán nhãn dữ liệu hình ảnh y tế, góp phần tạo ra nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn để phục vụ nghiên cứu và phát triển các hệ thống AI trong chẩn đoán, phân tích ảnh y khoa.