Một ca mổ u tuyến yên tại Anh vừa cho thấy AI hỗ trợ mổ não không còn là chuyện của phim viễn tưởng. Thay vì thay bác sĩ cầm dao, phần mềm đọc video nội soi ngay trong lúc mổ. Nó tô sáng những cấu trúc nguy hiểm ở nền não để ê-kíp tránh. Kết quả là thị lực của người bệnh được giữ lại.
AI hỗ trợ mổ não lần đầu bước vào một ca phẫu thuật thật
Ca mổ được thực hiện tại National Hospital for Neurology and Neurosurgery, thuộc hệ thống bệnh viện UCLH ở London. Đây là một phần của thử nghiệm lâm sàng dùng công nghệ do Đại học UCL tự phát triển. Bệnh nhân là ông Rhys Hibbert, 48 tuổi, sống tại Bedfordshire. Khối u tuyến yên của ông được phát hiện tình cờ vào tháng 12/2024, sau một lần ngất và lên cơn co giật khi đang đi bộ.
Khối u sau đó lớn dần và chèn ép vùng thần kinh thị giác. Ông mất dần thị lực ngoại vi, đi lại phải chống gậy vì không nhìn rõ phần dưới tầm mắt. Nếu không mổ, nguy cơ mù hoàn toàn là có thật. Vì vậy ê-kíp quyết định can thiệp, và ông đồng ý trở thành người đầu tiên trên thế giới được mổ theo cách này.
Người trực tiếp cầm dao là bác sĩ Hani Marcus, chuyên gia phẫu thuật thần kinh của bệnh viện. Cùng ê-kíp có bác sĩ nội trú Danyal Khan, người dẫn dắt phần nghiên cứu. Điều đáng chú ý là bệnh viện này ra đời từ năm 1859 và được xem là bệnh viện phẫu thuật thần kinh chuyên biệt đầu tiên thế giới. Chính bệnh nhân đã nhắc tới chi tiết đó khi kể lại trải nghiệm của mình.
Chia sẻ sau ca mổ, ông Rhys Hibbert nói:
“Bệnh viện này được thành lập năm 1859 và là bệnh viện phẫu thuật thần kinh chuyên biệt đầu tiên trên thế giới. Vì vậy với tôi, thật phù hợp khi cũng chính nơi đây là nơi đầu tiên thực hiện một ca phẫu thuật thần kinh có AI hỗ trợ.”
Công nghệ làm việc ra sao ngay trong lúc mổ
Điểm mới nằm ở thời điểm AI tham gia. Trước đây, phần mềm y tế chủ yếu đọc ảnh chụp trước mổ rồi đưa ra gợi ý. Lần này, hệ thống phân tích thẳng luồng video từ ống nội soi theo thời gian thực. Nói cách khác, nó nhìn đúng thứ mà bác sĩ đang nhìn, tại đúng thời điểm bác sĩ ra quyết định.
Vùng nền não là nơi cực kỳ chật chội. Tuyến yên chỉ nhỏ như một viên bi, còn quanh nó là mạch máu lớn và các dây thần kinh điều khiển thị lực. Theo UCLH, chỉ lệch một milimet cũng có thể dẫn tới mù, đột quỵ hoặc tử vong. Do đó việc nhận diện đúng ranh giới giữa khối u và mô lành có ý nghĩa sống còn.
Trong ca mổ, AI tô màu và làm nổi bật các cấu trúc quan trọng ngay trên hình ảnh nội soi. Nhờ vậy ê-kíp biết rõ khu vực nào cần tránh, khu vực nào có thể lấy bỏ an toàn. Hệ thống còn hướng tới khả năng nhận diện dụng cụ phẫu thuật và tương tác giữa dụng cụ với mô. Tuy nhiên, đây vẫn là mục tiêu công nghệ đang theo đuổi, không phải điều nó đã tự làm trọn vẹn.
Một điều cần nói rõ: AI không điều khiển bất cứ thao tác nào. Nó không cầm dụng cụ và cũng không ra quyết định thay con người. Toàn bộ quyền kiểm soát vẫn thuộc về phẫu thuật viên. Vai trò của phần mềm chỉ là cung cấp thêm một lớp thông tin trực quan để bác sĩ tự tin hơn.
Kết quả ca mổ và những giới hạn cần nhìn rõ
Ca mổ đã lấy được khối u và giữ được thị lực cho người bệnh. Ông Rhys cho biết thị lực cải thiện rõ rệt ngay sau khi tỉnh lại. Trong vòng một tuần, ông đi lại độc lập mà không cần kính hay gậy chống. Với một vị trí phẫu thuật nhạy cảm như nền não, đây là kết quả rất đáng chú ý.
Dù vậy, bạn không nên xem trải nghiệm của một bệnh nhân là bằng chứng cho hiệu quả trên diện rộng. Thử nghiệm hiện vẫn đang tiếp tục và nhóm nghiên cứu còn phải đánh giá tính khả thi, độ an toàn cùng kết quả lâm sàng. Kinh phí đến từ Viện Nghiên cứu Y tế Quốc gia Anh (NIHR) và Google. Nhiều tổ chức nghiên cứu y khoa tại Anh cũng tham gia hỗ trợ.
Bên cạnh đó, hướng đi này không hoàn toàn mới trong ngành. Nhiều nhóm nghiên cứu khác từng dùng AI để nhận diện mô u trên ảnh siêu âm trong mổ. Một số nhóm cũng thử chỉ ra vị trí tương đối của các cấu trúc quan trọng. Điểm khác biệt của nghiên cứu lần này là đưa hệ thống vào hỗ trợ trực tiếp trên người thật, trong điều kiện phức tạp của phòng mổ.
Hệ thống được huấn luyện thế nào trước khi vào phòng mổ
Công nghệ được phát triển tại UCL Hawkes Institute, một nhóm nghiên cứu đa ngành về công nghệ y tế. Phần mềm chạy trên nền tảng NVIDIA Clara IGX, vốn được thiết kế cho các ứng dụng AI thời gian thực trong thiết bị y tế. Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện và đánh giá hệ thống bằng hàng trăm video phẫu thuật nội soi tuyến yên đã được chú thích chi tiết. Trước khi dùng trên bệnh nhân, công nghệ này từng được đánh giá như một công cụ đào tạo cho bác sĩ.
Cách tiếp cận này giải thích vì sao hệ thống có thể hữu ích. Một bác sĩ giỏi cần rất nhiều năm mới gặp đủ số ca đa dạng để hình thành trực giác nghề. Trong khi đó, phần mềm được xem lại hàng trăm ca chỉ trong quá trình huấn luyện. Nó không thông minh hơn con người, nhưng nó đã “nhìn” nhiều hơn.
Nói về nguyên lý của hệ thống, bà Sophia Bano, Phó Giáo sư về Robot và Trí tuệ nhân tạo tại UCL, cho biết:
“Nhờ học từ hàng trăm video phẫu thuật, hệ thống đã tiếp xúc với lượng tình huống mà một bác sĩ phải mất rất nhiều năm mới gặp hết. Nó được thiết kế để nhận diện cấu trúc giải phẫu, dụng cụ và tương tác với mô theo thời gian thực.”
Về phía người trực tiếp mổ, bác sĩ Hani Marcus nhấn mạnh vai trò của cả tập thể:
“Xin cảm ơn những người tham gia thử nghiệm và cả ê-kíp đã cam kết cải thiện kết quả điều trị cho người bệnh, bằng bước đi đầu tiên này và bằng công nghệ AI do chính nước Anh phát triển.”
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện ở London gợi lại một điều mà giới tự động hóa nói đã lâu. Giá trị lớn nhất của AI hiện nay không nằm ở việc thay thế con người, mà nằm ở lớp hỗ trợ ngay tại thời điểm ra quyết định. Bác sĩ vẫn cầm dụng cụ, vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng. Phần mềm chỉ làm rõ những thứ mắt thường dễ bỏ sót.
Mô hình đó rất giống cách robot tự hành đang làm việc trong nhà máy và tòa nhà. Robot đọc dữ liệu cảm biến theo thời gian thực, nhận diện vật cản, rồi tự chọn đường đi an toàn. Con người không biến mất khỏi quy trình mà chuyển sang giám sát và xử lý ngoại lệ. Đây cũng là logic vận hành của các dòng robot tự động hóa đang được triển khai tại Việt Nam.
Một chi tiết khác đáng để suy nghĩ là chất lượng dữ liệu huấn luyện. Hệ thống ở London chỉ đáng tin vì được học từ hàng trăm ca mổ đã chú thích cẩn thận. Trong công nghiệp cũng vậy, một đội robot vệ sinh công nghiệp chỉ chạy ổn định khi bản đồ mặt bằng và kịch bản làm việc được dựng chuẩn ngay từ đầu. Công nghệ nào cũng cần phần nền móng đó.
Cuối cùng, cách nhóm UCL làm việc rất đáng học hỏi. Họ thử nghiệm từng bước, đo an toàn trước khi mở rộng, và luôn nói rõ giới hạn của công nghệ. Với doanh nghiệp đang cân nhắc tự động hóa, tinh thần đó có lẽ còn quan trọng hơn cả bản thân thiết bị.
