CVPH. Phạm Duy Tùng – IVFMD Tân Bình
 
Sai lầm là điều không thể tránh khỏi trong cuộc sống, tuy nhiên, trong lĩnh vực hỗ trợ sinh sản (HTSS), sai lầm là điều khó có thể chấp nhận được khi thao tác trên giao tử và phôi. Mặc dù vậy, sai sót của con người là không thể tránh khỏi và đôi lúc vẫn có thể xảy ra, dẫn đến những hậu quả như mất giao tử hay thậm chí là nhầm lẫn giao tử giữa các bệnh nhân với nhau. Một quy trình HTSS gồm nhiều quy trình phức tạp, đòi hỏi sự tập trung của các chuyên viên phôi học như tìm noãn (nhận diện bệnh nhân, gắn nhãn cho đĩa), thu nhận tinh trùng (nhận diện bệnh nhân, dán nhãn lọ chứa mẫu), nhận diện noãn và tinh trùng trước khi thực hiện thụ tinh, và các kỹ thuật khác theo sau. Tất cả đều yêu cầu sự tập trung trong quá trình nhận diện thông tin của mẫu và bệnh nhân trùng khớp.
 
Hiệp hội sinh sản Hoa Kỳ (American Society for Reproductive Medicine -ASRM) xác định 4 yếu tố quan trọng khiến con người mắc các sai sót bao gồm: tự thực hiện các hoạt động có ý thức, tự thực hiện các hoạt động một cách không chủ đích, các hoạt động không rõ ràng về trách nhiệm và cuối cùng cũng là thường gặp nhất là căng thẳng. Đây là bốn thời điểm mà tại đó con người thực hiện các hành động gần như tự động và dễ bỏ qua sai sót. Những sự cố này trong HTSS không chỉ ảnh hưởng đến bệnh nhân mà còn ảnh hưởng đến cả trung tâm thực hiện HTSS. Theo một thống kê của hiệp hội hỗ trợ sinh sản (Human Fertilization and Embryology Authority - HFEA), tỷ lệ xảy ra sai sót trong quá trình điều trị là khoảng 1% hàng năm ở vương quốc Anh, và khoảng một phần tư trong số này đến từ hoạt động trong phòng nghiên cứu phôi học. Vấn đề quan trọng nhất là việc theo dõi việc chuyển giao tử và phôi giữa các đĩa nuôi cấy với nhau, và để đảm bảo việc chuyển đổi này diễn ra một cách chính xác, nhiều hiệp hội về phôi học đã đề xuất ý tưởng về việc kiểm tra chéo trước khi thao tác trên giao tử và phôi ở từng bước thực hiện. Ngoài việc sử dụng con người để kiểm tra, nhiều hệ thống nhận diện điện tử sử dụng mã vạch hoặc nhãn điện tử để nhận diện đã được thương mại hoá và được áp dụng tại nhiều trung tâm HTSS. Hạn chế của những thiết bị này là chúng đắt đỏ và làm gia tăng thêm gánh nặng về quy trình khi áp dụng tại mỗi trung tâm.
 
Hệ thống mạng thần kinh tích chập (Convolutional neural networks – CNN) là một hệ thống học sâu dựa trên hình ảnh, và có tiềm năng ứng dụng vào việc hỗ trợ quy trình thực hiện HTSS. Nhiều hệ thống đã được tìm hiểu để hỗ trợ các chuyên viên phôi học trong đánh giá phôi hay chọn lọc phôi để chuyển cho bệnh nhân. Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu sử dụng mạng CNN vào việc nhận diện các đặc điểm độc nhất của phôi nhằm từ đó nhận diện phôi tại mỗi giai đoạn phát triển khác nhau.
 
Dữ liệu được sử dụng là các video time-lapse ghi nhận sự phát triển của 4889 phôi từ hệ thống EmbryoScope của Vitrolife. Video sau đó được cắt thành các khung hình với kích thước 250x250 điểm ảnh, sau đó được cắt về 210x210 điểm ảnh nhằm loại bỏ dấu thời gian trên ảnh cũng như các yếu tố nhận diện có thể gây nhiễu khác. Những hình ảnh mất nét vẫn được sử dụng trong cả bộ hình dùng để huấn luyện và bộ hình dùng để thử nghiệm thuật toán, riêng những hình ảnh không có sự xuất hiện của phôi sẽ bị loại. Nhóm nghiên cứu sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) được phát triển sẵn để kết hợp vào phần mềm nhận diện của nhóm, bao gồm: mô hình dự đoán khả năng phát triển thành phôi nang từ phôi phân chia và mô hình phân loại phôi nang dựa trên chất lượng phôi. Hai mô hình này sau đó sẽ kết hợp với nhau để tạo nên điểm định danh độc nhất (unique identification scores - UIS) cho mỗi phôi trong đoàn hệ. Hệ thống sẽ tạo 1 mã định danh gồm 12 ký tự khác nhau cho mỗi bệnh nhân, sau đó sử dụng UIS để xác định xem liệu phôi có phải của bệnh nhân đó hay không.
 
Phôi phân chia được đánh giá và ghi nhận hình ảnh tại 65 giờ và 70 giờ, tương ứng với các thời điểm thao tác trong phòng nghiên cứu. Tại cả 2 thời điểm này nhóm sẽ cho phần mềm tạo 2 mã UIS và gắn với bệnh nhân tương ứng. Tương tự đối với phôi ngày 5 sẽ là 105 giờ và 110 giờ sau khi thực hiện thụ tinh. Các giá trị UIS này được tạo ra nhằm hình thành thư viện dữ liệu cho AI học. Hệ thống sau khi được huấn luyện bằng thư viện sẽ được kiểm tra tại hai thời điểm tương ứng với phôi ngày 3 và phôi ngày 5. Với mỗi phôi đưa vào, hệ thống sẽ gắn mã UIS cho từng phôi và nhận diện chúng có phải là cùng một phôi và của đúng bệnh nhân hay không. Nếu hệ thống nhận diện đúng sẽ được đánh giá “đạt”, nhận diện sai sẽ đánh giá “không đạt”, trường hợp hệ thống không thể xác định chính xác sẽ được đánh dấu “lỗi” và loại khỏi nghiên cứu. Độ chính xác sẽ được lặp lại 3 lần và được tính toán bằng phần mềm.
 
Kết quả khi thực hiện cho hệ thống nhận diện phôi của một tập con gồm 8 bệnh nhân trong số 400 bệnh nhân cho thấy tỷ lệ nhận diện chính xác của hệ thống CNN là 100% ở cả phôi ngày 3 và ngày 5, kể cả khi thực hiện lặp lại 3 lần.
 
Từ kết quả trên nhóm nhận thấy một hệ thống CNN có tiềm năng trong việc nhận diện phôi của bệnh nhân và rất khó có khả năng hai bệnh nhân có cùng mã CNN. Do đó có thể được sử dụng để hạn chế sai sót của nhân viên trong quá trình làm việc. Dù cho tiêu chuẩn vàng hiện nay là kiểm tra chéo, thì hạn chế của phương pháp này là không thể theo dõi trong quá trình thao tác cũng như đòi hỏi thêm nhân sự để kiểm tra. Việc sử dụng các thiết bị theo dõi điện tử vốn giảm được gánh nặng về nhân sự nhưng sẽ yêu cầu thêm về trang thiết bị, thay đổi quy trình cũng như không thể tránh khỏi những sai sót đến từ con người. Vì vậy việc phát triển một hệ thống AI có khả năng vận hành độc lập và không can thiệp vào quá trình thao tác của nhân viên sẽ giúp việc theo dấu giao tử và phôi của bệnh nhân một cách toàn diện hơn. Các trung tâm cũng có thể áp dụng AI vào quy trình tại trung tâm để giảm thiểu lỗi do con người gây ra.
 
Nguồn: Hammer KC, Jiang VS, Kanakasabapathy MK, et al. Using artificial intelligence to avoid human error in identifying embryos: a retrospective cohort study [published online ahead of print, 2022 Aug 13]. J Assist Reprod Genet. 2022;10.1007/s10815-022-02585-y. doi:10.1007/s10815-022-02585-y

Từ khóa: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện phôi: một nghiên cứu đoàn hệ hồi cứu