Gan nhiễm mỡ đang trở thành đại dịch thầm lặng — AI có thể giúp can thiệp sớm

Bạn có biết rằng hơn một tỷ người trên Trái đất đang mang trong mình một mối nguy hiểm thầm lặng? Không phải là một loại virus mới, mà là sự tích tụ mỡ bất thường trong gan — tình trạng gan nhiễm mỡ. Đáng lo ngại, căn bệnh này hầu như không có triệu chứng, khiến nhiều người chỉ biết mình mắc bệnh khi đã ở giai đoạn nguy hiểm đến tính mạng.

Nhưng giữa lúc "đại dịch thầm lặng" này đang lan rộng, các nhà khoa học đang tìm đến một trợ thủ đắc lực: trí tuệ nhân tạo (AI). Liệu công nghệ có thể giúp chúng ta vượt lên trước căn bệnh này?

Vấn đề lớn đến mức nào?

Trong một lá gan khỏe mạnh, lượng mỡ gần như không đáng kể. Tuy nhiên, ở nhiều người trưởng thành và thậm chí là trẻ em, lượng mỡ có thể chiếm từ 5% đến hơn 10% tổng trọng lượng của gan. Sự hiện diện bất thường này gây viêm nhiễm, tổn thương tế bào và hình thành mô sẹo (fibrosis) — dấu hiệu đặc trưng của bệnh gan nhiễm mỡ.

Hiện nay, căn bệnh này ảnh hưởng đến khoảng 30% người trưởng thành trên toàn cầu. Nếu không được can thiệp, tình trạng tích tụ mỡ có thể dẫn đến suy gan và làm tăng nguy cơ mắc các bệnh tim mạch và một số loại ung thư. Đáng buồn là, 3/4 số người bị xơ gan chỉ được chẩn đoán khi bệnh đã đe dọa trực tiếp đến tính mạng.

AI — "Mắt thần" trong kho dữ liệu y tế

Jeffrey Lazarus, giáo sư tại Trường Y tế Công cộng CUNY, cho rằng AI có thể là chìa khóa để giải quyết bài toán khó này. Với khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, AI có thể "soi" qua hàng triệu hồ sơ bệnh án điện tử để xác định những người có nguy cơ cao nhất.

"AI có thể xem xét hồi cứu hàng loạt lượt khám bệnh và báo cáo xét nghiệm. Bạn có thể dùng nó để ưu tiên xác định ai là người có nguy cơ cao nhất", Lazarus chia sẻ.

Điểm mấu chốt là bệnh gan nhiễm mỡ có thể đảo ngược nếu được phát hiện sớm. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, ngay cả với người bị xơ gan ở mức độ trung bình đến nặng, một số loại thuốc mới như semaglutide (thuốc GLP-1) và resmetirom có hiệu quả điều trị rất tốt.

Những "công cụ thô sơ" đang bị bỏ phí

Điều khiến các chuyên gia như Lazarus bối rối là trong khi có những phương pháp đánh giá sức khỏe gan đơn giản, không xâm lấn, thì chúng lại ít khi được sử dụng, ngay cả với những người có nguy cơ cao như người béo phì hoặc tiểu đường type 2.

Một ví dụ là chỉ số Fib-4, dùng để đánh giá nguy cơ xơ gan nặng dựa trên tuổi, hai loại enzyme gan và khả năng đông máu. Việc tính chỉ số này chỉ cần kết quả xét nghiệm máu thông thường — điều mà nhiều người Mỹ làm trong các buổi kiểm tra sức khỏe định kỳ. Các bác sĩ cũng có xét nghiệm enhanced liver fibrosis test chính xác hơn để đo các protein tạo sẹo.

Việc sử dụng kết hợp hai xét nghiệm này đã cải thiện chẩn đoán xơ gan gấp 4 lần ở bệnh nhân có mỡ gan nghiêm trọng. Nhưng vấn đề là các bác sĩ đang quá tải, việc thêm xét nghiệm vào quy trình làm việc là không bền vững.

"Bạn cần một thứ gì đó có thể chạy ngầm trong hệ thống, hoặc chỉ cần bấm một nút là xong", Jonathan Dranoff, giáo sư y khoa tại Đại học Yale, nhận định.

Ứng dụng tầm soát từ ảnh X-quang và xét nghiệm máu

AI có thể giải quyết vấn đề này bằng cách tự động hóa việc tính chỉ số Fib-4 từ dữ liệu xét nghiệm máu có sẵn, từ đó giúp bác sĩ đa khoa dễ dàng xác định bệnh nhân cần giới thiệu đến chuyên khoa gan.

Không chỉ dừng lại ở xét nghiệm máu, AI còn có thể phân tích ảnh chụp X-quang ngực. Năm ngoái, các nhà khoa học tại Đại học Osaka Metropolitan (Nhật Bản) đã công bố nghiên cứu với mô hình AI có khả năng phát hiện gan nhiễm mỡ với độ chính xác lên đến 82% từ các bức ảnh X-quang ngực thông thường.

Lazarus kỳ vọng AI có thể được tích hợp vào mọi hoạt động phân tích X-quang:

"AI có thể phát hiện gan nhiễm mỡ, kiểm tra các yếu tố nguy cơ khác như thừa cân, cholesterol cao hay tiểu đường type 2, rồi đưa ra khuyến nghị cho bác sĩ. Nó có thể nói rằng: 'Đây có thể không phải là thứ bạn đang tìm kiếm, nhưng đây là phát hiện tình cờ, bạn nên chuyển bệnh nhân đến chuyên khoa gan hoặc nội tiết.'"

Những "ngôi sao" AI đang lên

Các công cụ AI tiên tiến hơn cũng đang cho thấy kết quả ấn tượng:

• LiverPRO: Được phát triển bởi startup công nghệ y tế Đan Mạch Evido, phần mềm này đánh giá nguy cơ xơ gan dựa trên tuổi và 9 chỉ số sinh học từ xét nghiệm máu. Kết quả cho thấy nó vượt trội hơn chỉ số Fib-4 trong việc dự đoán nguy cơ các vấn đề gan nghiêm trọng ở hơn 470.000 người trưởng thành trung niên. Hiện sản phẩm đang được thương mại hóa cùng hãng dược phẩm Roche.

• ALADDIN: Mô hình AI khác dựa trên xét nghiệm máu thông thường, cho thấy khả năng vượt trội hơn Fib-4 và các thang điểm rủi ro khác trong việc xác định bệnh nhân hưởng lợi nhiều nhất từ thuốc resmetirom — giúp bác sĩ lựa chọn bệnh nhân phù hợp mà không cần sinh thiết gan xâm lấn.

"Những công cụ này sẽ không hoàn toàn thay thế sinh thiết hay hình ảnh học", Paul Brennan, bác sĩ chuyên khoa tiêu hóa tại Đại học Dundee, cho biết. "Nhưng chúng có thể giải quyết các điểm nghẽn trong chăm sóc ban đầu, nơi mà hầu hết các trường hợp xơ gan bị bỏ sót. Tôi kỳ vọng chúng sẽ trở thành bộ lọc thông minh hơn, bắt được những bệnh nhân có nguy cơ trung bình mà các công cụ hiện tại bỏ lỡ, đồng thời giảm các ca giới thiệu không cần thiết đến bác sĩ chuyên khoa."

Lợi ích kép về sức khỏe và kinh tế

Hiện tại, ứng dụng AI trong chăm sóc gan chủ yếu trong phạm vi nghiên cứu, nhưng tiềm năng thay đổi thực tế là rất lớn. Một nghiên cứu tại Đan Mạch cho thấy việc thông báo cho mọi người rằng họ bị xơ gan khiến họ có động lực hơn trong việc thay đổi chế độ ăn và tập luyện. Điều này giúp cải thiện đáng kể hiệu quả điều trị.

Về mặt kinh tế, việc phát hiện và điều trị sớm bệnh gan nhiễm mỡ sẽ giúp hệ thống y tế tiết kiệm chi phí khổng lồ:

"Tôi rất muốn nói rằng, hãy quay lại xem xét hồ sơ bệnh án điện tử trên khắp các hệ thống y tế của Mỹ để tìm ra mọi người trước khi họ bị xơ gan", Lazarus nói. "Phẫu thuật ghép gan cực kỳ tốn kém ở bất kỳ quốc gia nào, đặc biệt là Mỹ. Vì vậy, có rất nhiều lý do nhân văn và kinh tế để tìm ra mọi người sớm hơn."

Với khả năng phát hiện sớm, AI không chỉ giúp cứu sống hàng triệu người mà còn giúp giảm tải áp lực lên hệ thống y tế toàn cầu đang chống chọi với gánh nặng bệnh mãn tính ngày càng gia tăng.