HỆ THỐNG QUẢN LÝ KẾT HỢP CÁC GIẢI THUẬT TRÍ TUỆ NHÂN TẠO HỖ TRỢ CHẨN ĐOÁN BỆNH DA DỰA TRÊN HÌNH ẢNH

Abstract

Tại Việt Nam, tỷ lệ mắc bệnh ung thư da thường khá thấp nên các bệnh về da chưa được quan tâm đúng mức, dẫn đến các ca bệnh khi đưa vào viện đa số đều trong tình trạng muộn khi đã có nhiều tổn thương và gây khó khăn cho quá trình điều trị. Thực tế, các tổn thương da có nhiều sự tương đồng rất khó phân biệt khi quan sát bởi mắt thường nên việc chẩn đoán chính xác các tổn thương da là một thử thách lớn. Trong điều kiện dịch bệnh covid hiện nay, hầu hết các bệnh viện đều trong tình trạng quá tải nên việc thăm khám bệnh mất khá nhiều thời gian chờ đợi, càng tập trung đông người càng có nhiều rủi ro lây nhiễm bệnh dịch. Thêm nữa, việc chẩn đoán phụ thuộc chủ yếu vào trình độ và năng lực chuyên môn của bác sĩ. Hiện nay, các xu hướng áp dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ chẩn đoán ảnh y khoa đang được ứng dụng mạnh mẽ và đạt nhiều thành tựu với học sâu trong việc nhận dạng ảnh. Tuy nhiên, các bộ dữ liệu hình ảnh y tế rất khó thu thập và gán nhãn vì nó cần rất nhiều chuyên môn nghiệp vụ. Trong luận văn này, em đề xuất đề tài: “Hệ thống quản lý kết hợp các giải thuật trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán bệnh da dựa trên hình ảnh”, nhằm sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tích chập hỗ trợ cộng đồng chẩn đoán các bệnh trên da và cho phép những chuyên gia thực hiện chẩn đoán và so sánh với máy. Đề tài tập trung nghiên cứu đánh giá tính hiệu quả các kiến trúc CNN đơn giản có độ chính xác cao trên bài toán nhận dạng bệnh da thông qua các hình ảnh. Qua đó xây dựng một kiến trúc cơ sở dữ liệu để lưu trữ thông tin mô hình, phần chẩn đoán, thông tin người dùng. Xây dựng giao diện web để kết hợp ứng dụng các mô hình máy học đã được huấn luyện và cơ sở dữ liệu đã được đề xuất nhằm cung cấp giao diện thân thiện cho người dùng có thể tải các hình ảnh, mô hình cần chẩn đoán, và để hỗ trợ thực hiện các thao tác chẩn đoán, tìm kiếm, so sánh, thống kê một cách trực quan. Hệ thống được xây dựng trên nền Web với các công cụ, ngôn ngữ và công nghệ như sau: ứng dụng XAMPP; hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL; ngôn ngữ lập trình PHP, HTML, CSS, Javascript; và ngôn ngữ lập trình Python. Kết quả đề tài có thể chỉ mang tính thử nghiệm nhằm tạo ra một định hướng nghiên cứu có thể phát triển và triển khai thành các ứng dụng khả thi thực tế trong cộng đồng, góp phần nâng cao kết quả chẩn đoán bệnh da nói riêng và chẩn đoán các ảnh y khoa khác nói chung. Trong tương lai, đề tài có thể mở rộng nghiên cứu thử nghiệm với các kiến trúc máy học phức tạp hơn để nâng cao độ chính xác, cũng như mở rộng ra để chẩn đoán được nhiều loại bệnh phổ biến khác như ung thư phổi, ung thư xương, v.v