Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Giá trị của phương pháp học máy trong chẩn đoán và xác định tỷ lệ bệnh viêm quanh chóp răng

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy đang cách mạng hóa lĩnh vực y tế, đặc biệt là chẩn đoán hình ảnh, việc tối ưu hóa quy trình chẩn đoán các bệnh lý phổ biến trở nên cấp thiết. Viêm quanh chóp răng là một bệnh lý nha khoa thường gặp, nhưng việc chẩn đoán hiện tại dựa vào phim X-quang truyền thống còn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm chủ quan và dễ bỏ sót, đồng thời thiếu dữ liệu dịch tễ học toàn diện tại Việt Nam. Nghiên cứu này nhằm khai thác tiềm năng của phương pháp học máy để cung cấp một công cụ chẩn đoán khách quan, chính xác hơn, góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe răng miệng cộng đồng và xây dựng cơ sở dữ liệu dịch tễ học quan trọng.

Các nhà nghiên cứu, bác sĩ Răng Hàm Mặt, chuyên gia chẩn đoán hình ảnh, và những người quan tâm đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế.

Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá giá trị của các phương pháp học máy trong chẩn đoán và xác định tỷ lệ bệnh viêm quanh chóp răng, nhằm giải quyết những hạn chế của phương pháp chẩn đoán truyền thống. Luận án đã đóng góp quan trọng bằng cách xây dựng thành công một bộ dữ liệu lớn, được chuẩn hóa từ phim X-quang toàn cảnh và cận chóp (gồm 2658 phim cận chóp và 3926 phim toàn cảnh) với các tổn thương được dán nhãn theo chỉ số PAI bởi các chuyên gia, tạo nền tảng vững chắc cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nha khoa. Dựa trên bộ dữ liệu này, nghiên cứu đã tiến hành đánh giá hiệu năng của hai mô hình học sâu phổ biến là YOLOv4 và Faster R-CNN trong việc phát hiện viêm quanh chóp. Kết quả cho thấy Faster R-CNN đạt độ chính xác cao trên phim X-quang cận chóp với độ nhạy 96,24% và độ đặc hiệu 95,41%, chứng minh tiềm năng vượt trội của học máy trong chẩn đoán. Hơn nữa, mô hình học máy hiệu quả nhất đã được ứng dụng để khảo sát dịch tễ học viêm quanh chóp tại Viện Đào tạo Răng Hàm Mặt, ghi nhận tỷ lệ mắc bệnh là 22,49%. Các phát hiện này chỉ ra rằng tỷ lệ bệnh tăng theo tuổi, phổ biến hơn ở răng hàm lớn và răng hàm trên, cũng như liên quan đến chất lượng điều trị nội nha kém. Những kết quả này không chỉ cung cấp công cụ chẩn đoán khách quan, giảm sự phụ thuộc vào kinh nghiệm lâm sàng mà còn bổ sung dữ liệu dịch tễ học quý giá về bệnh viêm quanh chóp tại Việt Nam, đóng góp vào việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe Răng Hàm Mặt và định hướng các chiến lược phòng ngừa, điều trị hiệu quả hơn.