Our motivation

For the development of Artificial Intelligence (AI) applications, data is the key factor. To be clean and valuable for algorithms, the data needs to be labeled and annotated by humans.

In fact, there are many open source software available for labeling data of natural images, speeches, and documents. However, there is no open-source annotation tool that allows label management and assignment for large-scale medical datasets.

About VinDr Lab

VinDr Lab is an open-source software for managing and labeling medical image data. Developed by VinBigdata, the software aims at eliminating difficulties that engineers and organizations face in the process of building medical Artificial Intelligence-based solutions. Users can completely customize the source code to serve their own purposes.

Currently VinDr Lab is supporting to label X-ray images of lungs, breasts and bones. The annotation features for CT and MRI images are under development and expected to release in the near future. Sharing open source code on Github, VinDr Lab developers hope for technology community support and contribution to gradually upgrade the solution.

VinDr Lab’s highlighted feature

1, Project management

• Manage full medical data cycle at study level.
• Control workflow with blind and/or open annotating.
• Track project progress and status of each task.

2, Label management

• Customize preset label groups or create a new one.
• Allow hierarchical labels.
• Arrange the order of labels appearing to labelers.

3, Advanced annotation tools

• Annotate with Bounding Box, Polygon, Brush.
• Elaborate annotations with notes and comments.

4, Task management

• Re-assign tasks if unsatisfactory.
• Monitor the distribution of labels in a project.
• Control versions of exported labels.

VinDr Lab’s value

• VinDr Lab is a web-based platform that can be used for on-premises or network deployment.
• Anyone who has an account can collaborate in labeling and managing data. It also allows multiple annotators to work at the same time and remotely.
• VinDr Lab is always open to community’s requests for new features. We believe that the community will contribute to the future of this product.
• Annotation project management with full of basic features:
  • Relevant data organization for the healthcare sector.
  • Tools for data labeling management and sharing.
  • Project management.
  • Quality control of labeling process.
• Contribute to the community an open source software:
  • It is as part of comprehensive medical solutions.
  • It is possible to customize the source code to serve the purposes of individuals and organizations.

Who is VinDr Lab’s users?

• AI research individuals and organizations.
• AI an software engineers.
• Companies and organizations demand to label medical data.

How to access VinDr Lab?

• VinDr Lab Github: https://github.com/vinbigdata-medical/vindr-lab
• VinDr Lab Document: https://vinbigdata-medical.github.io/vindr-lab
• Related projects information: https://github.com/vinbigdata-medical
• Supporting channel: https://gitter.im/vindr-lab/community

Main github project as well as member projects have instruction file (README.md) for user reference.

Như vậy, chỉ sau một năm đi vào hoạt động, ứng dụng AI-VinDr của Viện VinBigdata thuộc Tập đoàn Vingroup đã trở thành “trợ thủ” hỗ trợ đắc lực cho các bác sỹ, đặc biệt trong giai đoạn dịch bệnh hiện nay.

“Trợ thủ” đắc lực của đội ngũ bác sỹ

Một năm trước, đội ngũ chuyên gia nghiên cứu công nghệ ứng dụng cho y tế thông minh tại Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata thuộc Tập đoàn Vingroup đã công bố ra mắt VinDr – phiên bản đầu tiên của giải pháp phân tích hình ảnh y tế toàn diện ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).

Trong giai đoạn này, VinDr phát triển 4 tính năng chẩn đoán trên ảnh X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, CT lồng ngực và CT gan mật. Thử nghiệm lâm sàng hai giải pháp chẩn đoán bệnh lý phổi và ung thư vú trên hình ảnh X-quang tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 cho thấy VinDr có ảnh hưởng tích cực lên nhận định của các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Cụ thể, độ đồng thuận giữa các bác sỹ tăng tới 8,7% sau khi tham khảo kết quả chẩn đoán của AI.

[VinBigdata công bố kết quả cuộc thi toàn cầu về ứng dụng AI]

Sau hơn 1 năm tiếp tục nghiên cứu và phát triển, VinBigdata đã tiếp tục phát triển thành công tính năng chẩn đoán X-quang cột sống, phát hiện 6 loại tổn thương phổ biến tại Việt Nam, bao gồm: gai xương; hẹp khe đĩa đệm; vật liệu phẫu thuật; hẹp lỗ tiếp hợp; trượt đốt sống và xẹp đốt sống với độ chính xác khoảng 90%.

Tiến sỹ Nguyễn Quý Hà, Giám đốc trung tâm Xử lý ảnh y tế VinBigdata cho biết hiện nay nhóm dự án đang khởi động triển khai một dự án mới là ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa. Giải pháp hướng đến đưa AI tích hợp với máy nội soi, khi bác sỹ di chuyển đầu dò nội soi đến đâu, máy có thể nhìn thấy những tổn thương ngay tại chỗ và đưa ra gợi ý tức thời. Đây là hướng đi mới trong chẩn đoán hình ảnh động, hứa hẹn là bước tiến cho ngành chẩn đoán hình ảnh y tế tại Việt Nam.

Theo Tiến sỹ Hà, cùng với 5 tính năng chẩn đoán ảnh y tế đã ra mắt, hai tính năng còn lại gồm MRI sọ não và CT sọ não dự kiến sẽ hoàn thiện và đưa vào ứng dụng cuối năm 2021.

“Các sản phẩm công nghệ đưa vào thực tế đều dựa trên những chuẩn mực cao nhất về nghiên cứu và phát triển, được đánh giá bởi chuyên gia đến từ những tạp chí và hội thảo uy tín trong lĩnh vực. Đây chính là nền tảng quan trọng để các sản phẩm đạt hiệu quả tốt nhất và tạo được lòng tin từ bác sĩ và chuyên gia y tế,” Tiến sỹ Nguyễn Quý Hà cho biết thêm.

Khát vọng xây dựng y tế thông minh tại Việt Nam

Chứng minh được cả tốc độ và tính chính xác nổi trội, VinDr hiện là cánh tay nối dài đắc lực của đội ngũ bác sỹ tại 11 bệnh viện, phòng khám thuộc nhiều tỉnh thành trong cả nước như Hà Nội, Phú Thọ, Hải Phòng, Lâm Đồng, Bình Định… Đồng thời, giải pháp cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi dữ liệu chẩn đoán giữa các tuyến, hướng tới đảm bảo hệ thống y tế vận hành thông suốt trong cả nước.

VinDr hoàn thiện tính năng mới SpineXR, hỗ trợ chẩn đoán ảnh X-quang cột sống với độ chính xác khoảng 90%. (Nguồn: Vingroup)

Theo Giáo sư Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn VinBigdata thuộc Tập đoàn Vingroup chia sẻ: “Hiện nay, tình hình dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, một lực lượng y tế rất lớn đang tập trung cho tuyến đầu chống dịch. Tuy nhiên, tỷ lệ các trọng bệnh khác vẫn không thay đổi, làm gia tăng áp lực chưa từng có cho đội ngũ y bác sỹ.

Do đó, cùng với các tính năng hỗ trợ chẩn đoán tổn thương trên phổi qua ảnh X-quang và CT lồng ngực, chúng tôi cũng đẩy nhanh việc phát triển, thử nghiệm và triển khai ứng dụng AI phát hiện các bệnh lý về gan, vú, cột sống. Không chỉ ứng phó cấp bách trong đại dịch, chúng tôi kỳ vọng giải quyết những bài toán dài hạn cho ngành y tế Việt Nam.”

Được sự đầu tư bài bản của Tập đoàn Vingroup, với mục tiêu xây dựng hệ thống y tế thông minh, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và cải thiện sức khỏe cho người Việt trong tương lai, VinBigdata không chỉ tập trung phát triển giải pháp VinDr, mà còn nỗ lực hoàn thiện và chia sẻ dữ liệu, công cụ y tế.

Chỉ trong nửa đầu năm 2021, VinBigdata đã tiên phong chia sẻ bộ dữ liệu 18.000 ảnh X-quang lồng ngực đã được dán nhãn, thông qua việc tổ chức cuộc thi toàn cầu về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh.

VinDr Lab mở cổng chia sẻ dữ liệu ảnh y tế cho cộng đồng, hướng tới xây dựng hệ thống y tế thông minh tại Việt Nam. (Nguồn: Vingroup)

Bên cạnh đó, VinDr Lab (phần mềm mã nguồn mở đầu tiên cho phép quản lý, phân công dán nhãn cho các bộ dữ liệu y tế quy mô lớn) cũng được VinBigdata ra mắt trên nền tảng Github (một dịch vụ cung cấp kho lưu trữ mã nguồn). Hiện VinDr Lab đã hỗ trợ tính năng dán nhãn cho ảnh X-quang. Các tính năng cho ảnh chụp cắt lớp và cộng hưởng từ đang được phát triển, dự kiến cũng sẽ được chia sẻ trong tương lai gần.

Bên cạnh đó, dự án đã và đang triển khai việc mở cổng chia sẻ dữ liệu ảnh y tế cho cộng đồng thông qua đường dẫn: https://lab.vindr.ai với ba nhóm dữ liệu đầu tiên bao gồm X-quang lồng ngực, X-quang cột sống và cung xương sườn.

Người truy cập có thể xem các hình ảnh đã dán nhãn từ các bộ dữ liệu, từ đó có thể kiểm chứng được chất lượng hình ảnh cũng như độ tin cậy của bộ nhãn dữ liệu. Đồng thời nền tảng VinDr Lab cũng cho phép người dùng gửi yêu cầu tạo tài khoản để tải lên dữ liệu hình ảnh y tế, trực tiếp thử nghiệm các tính năng dán nhãn và quản lý dữ liệu.

Người dùng cũng có thể đóng góp phản hồi nâng cao chất lượng phần mềm. Bước đi mới này nhằm hướng tới mục tiêu quy chuẩn hóa việc chia sẻ dữ liệu và lan tỏa giá trị cho cộng đồng nghiên cứu lĩnh vực Xử lý ảnh y tế nói riêng và cộng đồng khoa học nói chung./.

Nguồn: vietnamplus.vn