Nhóm nghiên cứu tại Viện Ung thư Vall d'Hebron (VHIO) Tây Ban Nha, do Raquel Perez-Lopez dẫn đầu, đã phát triển được Hệ thống phân đoạn và phát hiện khối u gan tự động (SALSA), một công cụ hoàn toàn tự động dựa trên học sâu để phát hiện và theo dõi chính xác và hoàn toàn tự động các khối u gan (ung thư biểu mô tế bào gan). Kết quả nghiên cứu đã được công bố trên tạp chí Cell Reports Medicine.

Hình ảnh y tế, bao gồm cả chụp cắt lớp vi tính (CT), cung cấp cho các chuyên gia trong lĩnh vực ung thư thông tin cần thiết để phát hiện ung thư, lập kế hoạch điều trị và đánh giá phản ứng. Tuy nhiên, việc phân định chính xác các khối u để phân tích thể tích - xác định đường viền khối u - đặt ra thách thức thực tế và thường gây khó khăn cho các dự án nghiên cứu và ứng dụng lâm sàng liên quan đến đánh giá bệnh theo thể tích.

Ung thư gan nguyên phát như ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) thường được chẩn đoán ở giai đoạn tiến triển với các lựa chọn điều trị hạn chế và tiên lượng không thuận lợi. Hơn nữa, gan là cơ quan thường bị di căn bắt nguồn từ các loại ung thư nguyên phát khác, ảnh hưởng lớn đến kết quả điều trị.

Nhằm giải quyết những thách thức lâm sàng này, các nhà nghiên cứu tại VHIO đã phát triển SALSA, công cụ hỗ trợ AI hoạt động trực tiếp trên hình ảnh y tế, tự động phát hiện và phân định các khối u gan, cả nguyên phát và di căn.

TS. Maria Balaguer-Montero, đồng tác giả nghiên cứu giải thích: "Để phát triển và đào tạo SALSA, chúng tôi đã sử dụng phương pháp phân đoạn nnU-Net hiện có và đưa dữ liệu thu được từ 1.598 lần quét cắt lớp vi tính về 4.908 khối u gan nguyên phát hoặc di căn".

Với khả năng phát hiện ung thư vượt trội và định lượng chính xác gánh nặng khối u tốt hơn các mô hình tiên tiến và bác sĩ X-quang, SALSA có khả tăng cường phát hiện ung thư, lập kế hoạch điều trị và đánh giá phản ứng.

SALSA đã được chứng minh có thể phát hiện khối u với độ chính xác trên 99%. Công cụ này rất hữu ích trong việc kiểm soát bệnh nhân ung thư gan, cho phép đo các thông số như tổng thể tích, mật độ hoặc kết cấu của khối u để đánh giá phản ứng với liệu pháp và hỗ trợ ra quyết định điều trị tốt nhất cho bệnh nhân.

N.P.D (NASTIS), theo Medicalxpress, 5/2025