Xây dựng bài toán chẩn đoán Ung thư cổ tử cung sử dụng Mô hình Logit với Deep Learning

Abstract

Theo Global Cancer Observatory, ung thư cổ tử cung đã gây ra 604.127 trường hợp mắc mới và 341.831 trường hợp tử vong trên toàn cầu vào năm 2020 [1]. Bên cạnh đó, số lượng bệnh nhân không có dấu hiệu giảm trong những năm gần đây [1] [2]. Đa số người bệnh đến khám và điều trị khi bệnh đã ở giai đoạn muộn, lúc này người bệnh phải thực hiện cắt bỏ một phần hoặc thậm chí toàn bộ tử cung. Việc đưa ra những cảnh báo sớm về khả năng mắc ung thư cổ tử cung là việc làm thiết thực, giúp người bệnh có cái nhìn cụ thể về tình trạng sức khỏe của bản thân để có những hành động đúng đắn, hỗ trợ cải thiện sức khỏe hoặc điều trị sớm hơn. Nghiên cứu này là nghiên cứu tiếp tục dựa trên các nghiên cứu phát hiện ung thư cổ tử cung bằng cách sử dụng máy học chủ yếu là học sâu để giúp phát hiện ung thư cổ tử cung thông qua dữ liệu bệnh nhân đã được cung cấp. Với việc áp dụng phương pháp tiếp cận mới của một số công nghệ AI, ở đây là các kỹ thuật học sâu, phát hiện bệnh ung thư với dữ liệu được cung cấp của bệnh nhân. Dữ liệu đầu vào là các yếu tố nguy cơ của ung thư cổ tử cung và chúng tôi sử dụng mô hình được xây dựng bởi tập dữ liệu đào tạo lấy từ kho lưu trữ Máy học UCI [3]. Kết quả thực nghiệm với độ chính xác của mô hình là 94.18% so với kết quả chẩn đoán thực tế. Điều này có thể cho chúng ta thấy dấu hiệu tích cực về chẩn đoán ung thư cổ tử cung thông qua máy học, cho thấy AI có tiềm năng rất lớn để giúp bệnh nhân dự đoán và ngăn ngừa ung thư trước khi mắc phải.