Cuộc thi do Hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RNSA) tổ chức và phát động trong cộng đồng chuyên gia AI và khoa học dữ liệu lớn nhất thế giới trên nền tảng Kaggle.
Kaggle - công ty con thuộc Google LLC, là một trong những cộng đồng chuyên gia AI và khoa học dữ liệu lớn nhất thế giới.
Không chỉ là nơi chia sẻ tri thức, Kaggle còn là nền tảng kết nối các doanh nghiệp, tổ chức và các nhà khoa học nhằm tìm kiếm, phát triển các giải pháp ứng dụng AI để giải quyết những bài toán thực tiễn trong cuộc sống. Được thành lập năm 2010, Kaggle hiện thu hút hàng triệu thành viên từ khắp nơi trên thế giới.
Cuộc thi Phát hiện ung thư vú qua sàng lọc nhũ ảnh được tổ chức trên nền tảng Kaggle đã thu hút gần 1.700 đội tham gia từ khắp nơi trên thế giới.
Cuộc thi bắt đầu vào ngày 28 tháng 11 năm 2022 và kéo dài đến tháng 2 năm 2023. Các giải pháp giành giải thưởng sau đó đã được xem xét bởi một nhóm các chuyên gia AI tình nguyện để xác nhận kết quả.
Tám đội nộp các thuật toán đạt điểm cao nhất nhận được tổng số tiền thưởng 50.000 USD. Kỹ sư của Viettel giành giải nhất với giá trị giải thưởng là 10.000 USD.
Giải pháp AI do Nguyễn Hồng Đăng phát triển có thể tự động nhận diện các dấu hiệu bệnh ung thư tuyến vú từ một vùng rất nhỏ trong nhũ ảnh. Giải pháp này có thể tích hợp vào hệ thống hỗ trợ phân tích (Computer-aided diagnosis - CADx systems) nhằm cải thiện tính chính xác trong việc chẩn đoán và khám chữa bệnh.
Theo đánh giá của Ban giám khảo, giải pháp của Nguyễn Hồng Đăng đã giải quyết được tình trạng mất cân bằng dữ liệu trong huấn luyện mô hình AI.
Trong tệp dữ liệu mà cuộc thi đưa ra, tỷ lệ mẫu ung thư ác tính được gán nhãn chỉ chiếm khoảng 2% tổng số lượng mẫu, trong khi số lượng mẫu còn lại được gán nhãn lành tính hoặc bình thường chiếm 98%. Tình trạng mất cân bằng dữ liệu này có thể khiến cho trí tuệ nhân tạo dự đoán sai.
Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ung thư vú là loại ung thư phổ biến nhất trên toàn cầu. Sàng lọc ung thư vú đã được chứng minh giảm tỷ lệ tử vong do ung thư lên đến 40%, trong đó công cụ trí tuệ nhân tạo có tiềm năng làm cho quá trình sàng lọc trở nên có giá trị và hiệu quả hơn.
Tiến sĩ Y khoa Linda Moy - Trường Y khoa NYU Grossman ở New York cho biết: “Mặc dù thiếu hụt bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ung thư vú trên toàn thế giới nhưng giới y tế lĩnh vực này vẫn còn nhiều lo ngại về tính hiệu quả của các hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo đối với nhóm bệnh nhân của họ. Cuộc thi do RSNA tổ chức sẽ thúc đẩy sự hợp tác để cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán ảnh chụp tuyến vú và cứu sống bệnh nhân”.