Hệ thống MedCapSys mới có khả năng phân tích chính xác ảnh cộng hưởng từ (MRI) và tự động tạo báo cáo, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán. Đây là sản phẩm do Phan Minh Nhật, sinh viên tại Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng chế tạo trong vòng hơn một năm.

Hệ thống MedCapSys gồm có bốn mô-đun chính: MedCapNet (mô hình mã hóa - giải mã chuyên biệt, tự động tạo chú thích ảnh MRI não), GuidedDCNet (mô hình phân loại tổn thương dựa trên khuếch tán, hỗ trợ nhận diện bất thường như u não), GuidedSegDiff (mô hình phân đoạn tổn thương, xác định vị trí, kích thước và số lượng tổn thương) và BrainMedQwen (mô hình ngôn ngữ thị giác, tổng hợp kết quả từ các modul trên để tạo báo cáo chẩn đoán chi tiết).

Chẩn đoán ảnh MRI não là một trong những thách thức lớn trong y học hiện đại, vì đòi hỏi độ chính xác gần như tuyệt đối và phải tạo được báo cáo tuân thủ đúng quy chuẩn chuyên ngành. Hệ thống MedCapSys được phát triển nhằm nâng độ tin cậy và tính hiệu quả chẩn đoán, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ AI hiện vẫn tồn tại hiện tượng "ảo giác", khi máy tự sinh thông tin không có thật.

Hệ thống MedCapSys hoạt động bắt đầu từ việc tiếp nhận ảnh MRI đầu vào (dạng 2D hoặc 3D). Sau khi tiền xử lý để chuẩn hóa chất lượng và định dạng, ảnh được chuyển qua các mô-đun phân loại, tạo chú thích và phân đoạn tổn thương. Cuối cùng, mô hình ngôn ngữ tổng hợp dữ liệu và tạo thành một báo cáo chẩn đoán hoàn chỉnh. Kiến trúc mô-đun cho phép nâng cấp linh hoạt từng phần mà không ảnh hưởng đến tổng thể.

Dữ liệu huấn luyện hệ thống được tổng hợp từ các nguồn công khai uy tín như cuộc thi Radiology Objects in Context, Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2020, cùng các bộ dữ liệu từ Figshare, SARTAJ và Br35H. Nghiên cứu cũng ứng dụng mô hình Segment Anything Model 2 của Meta để hỗ trợ gắn nhãn tự động, kết hợp xử lý thủ công trong các bước tinh chỉnh và chuẩn hóa dữ liệu.

Theo TS Nguyễn Văn Hiệu, Trưởng bộ môn Công nghệ phần mềm, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, so với các nghiên cứu cùng lĩnh vực như dự án Med-Gemini của Google, MedCapSys giữ được tính độc đáo khi tập trung vào phân tích ảnh y tế chuyên sâu và tích hợp báo cáo tự động. Ông hy vọng công trình sẽ góp phần cải thiện hiệu quả chẩn đoán ảnh não trong thực hành lâm sàng, mở ra hướng tiếp cận mới ứng dụng AI trong y học.

N.P.D (tổng hợp)