Khi vào ngành Kỹ thuật máy tính ở Bách khoa Hà Nội, Sơn không nghĩ có thể tạo ra công cụ hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh thai nhi với độ chính xác tương đương các bác sĩ siêu âm hàng đầu Việt Nam.
Bùi Văn Sơn, 23 tuổi, tốt nghiệp ngành Kỹ thuật máy tính, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội hồi cuối tháng 10/2023 với tấm bằng giỏi. Điểm trung bình học tập 3,3/4 của Sơn không cao so với nhiều bạn bè, song đó là kết quả đúng mong đợi, bởi ngoài học tập, anh đã dành phần lớn thời gian cho nghiên cứu khoa học.
“Nghiên cứu tại phòng thí nghiệm Tin Y sinh, Trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo quốc tế – BK.AI là phần thanh xuân đáng nhớ nhất trong 5 năm học ở Bách khoa”, Sơn nói.
Tại đây, Sơn được tham gia các dự án nghiên cứu ứng dụng AI giải quyết một số bài toán của ngành y tế, trong đó có dự án “Xác định khoảng sáng sau gáy của thai nhi bằng ảnh siêu âm” do Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đặt hàng. Dự án này đã giúp Sơn đạt giải nhì cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học của Đại học Bách khoa Hà Nội và giải thuyết trình xuất sắc trong ngày bảo vệ đồ án tốt nghiệp.
Bùi Văn Sơn. Ảnh: Dương Tâm
Sơn từng là học sinh trường làng ở huyện Quảng Xương, tỉnh Thanh Hóa. Trúng tuyển ngành Kỹ thuật máy tính của Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2018, Sơn mường tượng sẽ được học về cả phần cứng và phần mềm, có thể làm ra website và các ứng dụng mà trước đây từng mơ ước.
Đến năm thứ hai, khi đã quen với phương pháp học tại Bách khoa, Sơn tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) và tham gia nghiên cứu khoa học. Hướng đi khác biệt so với bạn bè trong nhóm, lại chưa học môn nào liên quan đến AI, khiến Sơn gặp nhiều khó khăn.
Chàng trai bắt đầu với một số khóa học miễn phí về AI ở trường, rồi tìm thêm các khóa về AI, Data Science, Deep Learning trên mạng, kết hợp làm việc ở một công ty Nhật Bản với vị trí thực tập sinh AI.
Một năm sau, khi đã tự tin hơn về những gì học được, Sơn xin tham gia phòng thí nghiệm Tin Y sinh của trường. Tại đây, Sơn được tìm hiểu những bài toán thực tế trong lĩnh vực y tế như giải mã gen, sử dụng AI dự đoán các loại thuốc phù hợp với một số bệnh… Ngoài kiến thức về AI, Sơn phải học thêm các kiến thức Y sinh như giải mã trình tự gen, ADN, mARN, quy trình xét nghiệm PCR…
Năm 2022, TS Nguyễn Hồng Quang, Trưởng phòng nghiên cứu Tin Y sinh, Đại học Bách khoa Hà Nội, nhận đặt hàng từ Bệnh viện Đại học Y Hà Nội nhằm đưa ra phương pháp tự động xác định độ rộng khoảng sáng sau gáy của thai nhi thông qua ảnh siêu âm 2D, giúp chẩn đoán các dị tật bẩm sinh ở thai nhi trước khi sinh.
Nhận đề tài, thầy Quang nghĩ ngay đến Sơn bởi thấy học trò đam mê nghiên cứu, giỏi về xử lý hình ảnh. Thầy cho biết đầu năm thứ hai, Sơn đã làm bài toán xử lý ảnh về nhận dạng các tấm pin năng lượng mặt trời bị lỗi từ ảnh chụp của máy bay không người lái.
“Khi Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đề xuất, tôi đã giao cho Sơn, dù biết đây là bài toán khó”, thầy Quang nói.
Sơn kể ban đầu khá hoang mang vì bản thân chưa biết khoảng sáng hay độ mờ da gáy là gì, mục đích của việc đo đạc này ra sao. Sau khi được thầy hướng dẫn, các bác sĩ hỗ trợ, cho xem các video siêu âm thai nhi để hiểu rõ quy trình siêu âm, cộng với tự tìm hiểu, Sơn mới hiểu rõ ý nghĩa của đề tài này.
“Khoảng sáng sau gáy là vùng dịch tích tụ sau gáy của thai nhi, xuất hiện từ tuần 11 đến 14 của thai kỳ. Nếu độ rộng của khoảng sáng sau gáy có kích thước lớn hơn 3 mm, thai nhi có nguy cơ mắc Down và nhiều dị tật bẩm sinh khác”, Sơn lý giải.
Xác định độ rộng khoảng sáng sau gáy giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán sớm về các bất thường của thai nhi, từ đó đưa ra tư vấn với người mẹ. Tuy nhiên, với kỹ thuật hiện nay, việc này được các bác sĩ có chuyên môn cao thực hiện thủ công. Kỹ thuật này phụ thuộc một số yếu tố chủ quan của bác sĩ, tiềm ẩn nhiều sai số.
Kết quả đo khoảng sáng sau gáy của thai nhi từ hình ảnh siêu âm, bằng mô hình AI. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Nhận bộ dữ liệu lên tới hàng nghìn hình ảnh siêu âm thai nhi, Sơn gặp khó khăn trong thời gian đầu. Sơn thử một số mô hình xử lý hình ảnh tiên tiến nhưng kết quả không khả quan. Chàng trai không tìm được hướng đi cụ thể, 2-3 tuần không biết báo cáo gì với thầy, nên áp lực.
Sau đó, Sơn mạnh dạn chia sẻ với thầy hướng dẫn và được gợi mở nhiều điều. Sơn bám vào các gợi ý đó, tham khảo một số nghiên cứu trên thế giới, thử đi thử lại nhiều mô hình.
Kết quả, mô hình AI do Sơn nghiên cứu giúp tính toán khoảng sáng sau gáy thông qua hình ảnh siêu âm trong khoảng 5 giây, các bác sĩ có thể đo nhiều lần mà không mất nhiều thời gian. Website, ứng dụng tích hợp mô hình AI do Sơn xây dựng còn giúp họ có thêm cơ sở đưa ra các chẩn đoán về thai nhi hoặc dùng để hậu kiểm, giảm thiểu sai số trong quá trình siêu âm.
Theo đại diện Đại học Bách khoa Hà Nội, phía đặt hàng đánh giá kết quả nghiên cứu của Sơn có khả năng áp dụng thực tế và xem xét đưa vào quá trình hậu kiểm.
“Đây là một đề tài nhưng có lẽ có tới gần 20 bài toán con bên trong cùng rất nhiều công việc phải xử lý. Sơn đã rất chịu khó và hoàn thành tốt, tạo ra một công cụ hỗ trợ đem lại kết quả có độ chính xác tương đương với chẩn đoán của các bác sĩ siêu âm hàng đầu Việt Nam”, thầy Quang chia sẻ. Hai thầy trò đã hoàn thiện bài báo về đề tài này, gửi tạp chí quốc tế về Tin y sinh.
Hiện làm kỹ sư khoa học dữ liệu tại VNPT, Sơn luôn thầm cảm ơn quãng thời gian hết mình với nghiên cứu khoa học thời đại học. Với đề tài xác định khoảng sáng sau gáy của thai nhi, Sơn hy vọng website và ứng dụng do mình xây dựng được sử dụng rộng rãi, đem lại kết quả tốt đẹp cho cộng đồng.
