Trí tuệ nhân tạo ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong lĩnh vực y tế

06:31 PM 04/10/2019 In bài viết

Medical technology concept. Medical instruments.

Một nghiên cứu được công bố trong tuần này bởi The Lancet Digital Health đã so sánh hiệu suất của việc học sâu, một dạng trí tuệ nhân tạo (AI), phát hiện các bệnh từ hình ảnh y tế so với các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, sử dụng một mẫu nghiên cứu được thực hiện từ năm 2012 đến 2019.

Nghiên cứu cho thấy AI đã trở nên chính xác hơn trong những năm qua về việc xác định chẩn đoán bệnh qua hình ảnh và đã trở thành một nguồn thông tin chẩn đoán khả thi. Theo các nhà nghiên cứu, trong số 14 nghiên cứu so sánh các mô hình học tập sâu và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong cùng một mẫu, hiệu suất chẩn đoán được tìm thấy là tương đương.

Với những tiến bộ trong AI, học sâu có thể trở nên hiệu quả hơn trong việc xác định chẩn đoán trong vài năm tới.

Các ứng dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không chỉ giới hạn trong chẩn đoán bệnh, chúng còn bao gồm cả phương pháp điều trị khả thi.

Công ty dược phẩm Bayer gần đây đã làm việc với các công ty công nghệ để tạo ra phần mềm giúp chẩn đoán các tình trạng phức tạp và hiếm gặp và giúp phát triển các loại thuốc mới để điều trị các bệnh này. Họ đã hợp tác với các bệnh viện và các nhà nghiên cứu để xác định những gì máy học cần phân tích để tìm hiểu cách chẩn đoán tình trạng y tế của bệnh nhân. Thông tin mà AI đang hấp thụ đến từ một số yếu tố từ dữ liệu triệu chứng, nguyên nhân gây bệnh, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y tế, báo cáo của bác sĩ và nhiều hơn nữa.

“Chúng tôi có thể mô hình hóa cách nó hoạt động trong một tế bào kết hợp với các loại thuốc khác mà bệnh nhân có thể dùng. Chúng tôi có thể xác định đúng bệnh nhân và địa điểm để chạy thử nghiệm lâm sàng. Chúng tôi sẽ có thể thực hiện các nghiên cứu ngắn hơn và cho thấy loại thuốc nào là phù hợp với những bệnh nhân đó”, ông Angel Moeller, người đứng đầu các dự án trí tuệ nhân tạo tại Bayer, giải thích với Associated Press.

Các hệ thống máy học không phải để thay thế bác sĩ hoặc đưa ra quyết định tuyệt đối trong điều trị bệnh nhân. Theo Moeller, họ vẫn muốn bệnh nhân kiểm soát các phương pháp điều trị của mình và muốn sử dụng trí thông minh nhân tạo để hỗ trợ các quyết định và đưa ra khuyến nghị dựa trên các phát hiện.

Bayer không phải là công ty duy nhất tạo nên làn sóng chăm sóc sức khỏe với AI. Có nhiều công ty khởi nghiệp khác đang giải quyết các lựa chọn điều trị AI cho bệnh nhân. Theo báo cáo mới nhất của BenchSci, hiện có 148 công ty khởi nghiệp sử dụng trí tuệ nhân tạo để khám phá thuốc phiện.

Một trong những công ty khởi nghiệp đó, Atomwise, vừa hợp tác với Tập đoàn Dược phẩm Jiángu Hansoh trong một hoạt động liên doanh trị giá 1,5 tỷ đô la để hợp tác thiết kế các loại thuốc mới để điều trị ung thư.

Sự hợp tác kết hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo của Atomwise, với khả năng sản xuất của Hansoh Pharma, sẽ cùng nhau thiết kế những cách mới để dự đoán sự liên kết của một phân tử nhỏ với protein mục tiêu và hy vọng sẽ dẫn đến những tiến bộ mới trong điều trị y tế. Những sự kết hợp này đầy hứa hẹn vì nó kết hợp hai yếu tố cần thiết cho những tiến bộ trong cả học máy và đổi mới thiết bị y tế.

Một công ty công nghệ sinh học Canada, Deep Genomics, đã thử nghiệm học máy và phát triển thuốc trong 5 năm qua. Cụ thể, họ đã thử nghiệm các phương pháp điều trị khác nhau cho một rối loạn di truyền hiếm gặp có tên là Wilson. Bệnh này hiện không có phương pháp điều trị trên thị trường. Bệnh ngăn cơ thể loại bỏ đồng tích tụ trong các cơ quan và có thể gây tổn thương nội tạng đe dọa tính mạng.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo của Deep Genomic đã phát hiện ra rằng đột biến làm thay đổi một axit amin trong ATP7B, một loại protein liên kết đồng không có ở bệnh nhân Wilson và gây ra sự gián đoạn trong bộ gen khiến protein không được sản xuất. Họ hiện đang thử nghiệm thuốc trên một ứng viên trong nghiên cứu và hy vọng điều này sẽ thành công trong việc điều trị bệnh.

Cho đến ngày nay, không có bất kỳ phương pháp điều trị thuốc nào trên thị trường được tạo ra bởi AI, nhưng nhiều công ty đang nỗ lực để thấy điều đó xảy ra sớm. Việc thu thập dữ liệu bệnh nhân và xét nghiệm sẽ tiếp tục thúc đẩy những tiến bộ về phía trước, và đây là những bước tiến lớn trong những tiến bộ của trí tuệ nhân tạo làm việc với các chuyên gia y tế để cứu sống bệnh nhân.

“Có lẽ nó sẽ mất hai năm nữa trước khi nó thực sự đạt được hiệu quả y tế chính thống. Đưa công nghệ vào y tế để chữa trị cho bệnh nhân vẫn là một vấn đề khó khăn” ông Moeller trả lời AP.

Anh Học