'Phép màu Y học' và trí tuệ nhân tạo

Nhà xuất bản từ điển Collins (Anh) đã chọn AI - chữ viết tắt của cụm từ 'trí tuệ nhân tạo' là từ khóa của năm 2023 và dự báo còn ở năm 2024 khi mức độ phủ sóng ngày một rộng rãi hơn.

Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu về gene. Nguồn: Getty Image.

Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu về gene. Nguồn: Getty Image.

Ông Alex Beecroft - Giám đốc điều hành Nhà xuất bản Collins nói: "Chúng tôi đánh giá AI vẫn sẽ là tiêu điểm của năm 2024, thông qua cách mà công nghệ này đã phát triển và nhanh chóng trở nên phổ biến trong cuộc sống của chúng ta".

Nhận định trên có được khi các chuyên gia ngôn ngữ phân tích cơ sở dữ liệu chứa hơn 20 tỉ từ, tập hợp từ các trang web, báo, tạp chí, sách, những tệp âm thanh từ đài phát thanh, truyền hình và các cuộc trò chuyện hằng ngày. Đáng chú ý, theo Collins, lĩnh vực Y khoa sẽ là “tiêu điểm của tiêu điểm” khi nói đến AI.

Thành tựu “ngoài sức tưởng tượng”

Sau thời gian dài căng sức chống dịch Covid-19 (kể từ cuối năm 2019) tới nay giới Y học đã có thể tập trung vào các vấn đề y tế khác. Nhiều thành tựu trong ngành đã được ghi nhận, lần đầu tiên sau nhiều thập kỷ đã có thuốc điều trị bệnh mất trí nhớ Alzheimer, hay công nghệ y tế giúp người liệt có thể đi lại được. Các bệnh nhân thường gọi là đây là những “phép màu”, nhưng không phải từ trên trời rơi xuống, mà do chính các bác sĩ tạo ra, trong đó có sự góp phần tích cực của AI.

Ông Gert-jan Oskam, 40 tuổi, người Hà Lan, bị liệt hai chân sau một tai nạn xe đạp cách đây 13 năm thì nay đã bước đi được bên ngoài Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ. Thông tin này khiến ngành Y thế giới chấn động. Đó là công trình của một nhóm đa ngành gồm các bác sĩ phẫu thuật, nhà thần kinh học và chuyên gia điện tử. Họ đã thiết lập một kết nối không dây giữa các thiết bị cấy ghép trong não và cột sống của bệnh nhân. Những tín hiệu này được truyền đi để kích thích chuyển động ở chân, giúp bệnh nhân có thể đi lại được.

Sau hàng chục năm thử nghiệm không thành công, các nhà khoa học cuối cùng cũng đã sản xuất được loại thuốc làm chậm sự tiến triển của bệnh Alzheimer. Thuốc Lecanemab hoạt động bằng cách loại bỏ các mảng bám protein amyloid tích tụ trong não vốn là đặc trưng bệnh lý của Alzheimer. Thử nghiệm cho thấy, thuốc có thể làm chậm sự tiến triển của bệnh khoảng 27%.

Hai nhà khoa học Tasuku Honjo và James P.Allison - Nobel Y học 2018 với nghiên cứu đặc biệt về ung thư.

Hai nhà khoa học Tasuku Honjo và James P.Allison - Nobel Y học 2018 với nghiên cứu đặc biệt về ung thư.

Tuy nhiên, AI còn được cho là thành công hơn thế trong Y học khi giới khoa học hân hoan chào đón sự ra đời của anthrobot - robot được tạo từ tế bào người, cụ thể là tế bào khí quản. Đây là công trình nghiên cứu được thực hiện bởi các giáo sư Đại học Tufts và Harvard của Mỹ, được xem là bước tiến mới trong ngành Y.

Giáo sư Michael Levin (Đại học Tufts) cho rằng: Trong tương lai, nhiều tiềm năng chúng ta có thể lấy tế bào gốc của con người để thiết kế ra các anthrobot có hình dạng và hành vi mong muốn, sau đó cấy lại chúng vào cơ thể. Khi đó robot có thể thực hiện các nhiệm vụ trị liệu như cảm nhận khối u hoặc mầm bệnh, tạo ra các phân tử hỗ trợ tái tạo, cạo mảng bám khỏi thành động mạch hoặc sửa chữa vết thương hoặc các khuyết tật khác.

GS Levin đã so sánh thành tựu nghiên cứu này với công nghệ xét nghiệm hơi thở để phát hiện bệnh ung thư hiện đang gây sự chú ý đặc biệt. Sự kết hợp giữa công nghệ và Y học đã mang lại những kết quả “ngoài sức tưởng tượng” trong việc phát hiện và điều trị những bệnh nan y, hồi phục sức khỏe và kéo dài tuổi thọ cho người bệnh.

Theo GS Levin, những sản phẩm công nghệ y tế được dự báo sẽ còn nhiều hơn trong năm 2024 khi mọi người đang “dồi dào quyết tâm về một chế độ chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn”.

Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán bệnh đã được áp dụng rộng rãi. Nguồn: Getty Image.

Trí tuệ nhân tạo chẩn đoán bệnh đã được áp dụng rộng rãi. Nguồn: Getty Image.

Những phát minh làm thay đổi thế giới Y học

Trong lịch sử Y học thế giới, đã từng có những thành tựu vượt trội. Mà Nobel trong lĩnh vực Y học là một trong những giải thưởng uy tín và danh giá nhất. Nhưng cũng rất kỳ lạ là có người được Nobel Y học nhưng không xuất thân từ ngành Y. Trong đó, đầu tiên phải kể đến Emil Adolf von Behring.

Ông là nhà Vật lý và Hóa học người Đức. Năm 1901, ông được nhận giải thưởng Nobel Y học sau khi nghiên cứu liệu pháp huyết thanh chống bệnh bạch hầu và bệnh uốn ván, mở đường cho lĩnh vực y học nhằm chống lại căn bệnh nguy hiểm này.

Một người được mệnh danh là nhà sinh lý học bậc nhất thế giới, Ivan Pavlov, lại đã thành công ở lĩnh vực nghiên cứu về hệ tiêu hóa. Năm 1904, Ivan Pavlov nhận giải thưởng Nobel Y học. Ông nghiên cứu chức năng dạ dày của loài chó bằng cách quan sát sự tiết dịch vị của chúng và nhận ra rằng loài chó sẽ tiết dịch vị khi thấy thức ăn. Từ đó, Pavlov đã xây dựng một định luật cơ bản mang tên "phản xạ có điều kiện" mà tới nay không người nào không biết.

Emil Theodor Kocher, người giành giải Nobel vào năm 1909 với nghiên cứu về giải phẫu tuyến giáp. Mặc dù kết quả nghiên cứu tuyến giáp của ông đã gây ra nhiều tranh cãi, nhưng không thể phủ nhận việc ông có thể chữa thành công bệnh bướu giáp, một cặn bệnh nan y thời bấy giờ. Cùng đó, Kocher còn có nghiên cứu xuất sắc về việc cầm máu và cách điều trị nhiễm trùng.

Ngày nay, điện tâm đồ sử dụng rộng rãi trong điều trị, tuy nhiên nó lại được sáng tạo bởi Willem Einthoven - nhà sinh lý học người Hà Lan. Ông nhận được giải Nobel Y học năm 1924 cho phát minh này. Trước thời Einthoven, mặc dù con người đã biết nhịp đập của trái tim tạo ra các dòng điện, tuy nhiên không có cách nào đo đếm chính xác hiện tượng này nếu không đặt các điện cực vào thẳng trái tim. Thiết bị do Einthoven phát minh đã giúp làm tăng độ nhạy của điện kế nhằm đo hoạt động điện của trái tim mà không cần phải đưa thẳng vào tim.

Còn với kháng sinh, công đầu thuộc về Alexander Fleming - nhà sinh học và đồng thời là một nhà dược lý học người Scotland. Những phát minh của ông đã mở ra kỉ nguyên sử dụng kháng sinh trong Y học. Với việc tìm ra loại kháng sinh đầu tiên mang tên penicillin, ông cùng với Ernst Boris Chain và Howard Florey được trao giải thưởng Nobel Y học vào năm 1945. Đây là loại kháng sinh được dùng nhằm điều trị những bệnh liên quan đến nhiễm trùng.

Một nhà khoa học nữ hiếm hoi được nhận giải Nobel Y học (năm 1983) là bà Barbara McClintock - nhà di truyền học người Mỹ. Thành tựu nghiên cứu của bà đã bác bỏ ý kiến gene là những thực thể cố định được sắp xếp trên nhiễm sắc thể. Sau bà Barbara, một số nhà khoa học nữ cũng được vinh danh ở giải thưởng này nhưng là công trình chung hợp tác với các nhà khoa học khác.

Trong số các giải Nobel Y học, cho tới nay người ta vẫn đánh giá rất cao giải năm 2018 nghiên cứu liệu pháp điều trị ung thư. Giải được trao cho hai nhà khoa học đến từ Mỹ và Nhật Bản: James P.Allison và Tasuku Honjo. Với sự bầu chọn của 50 giáo sư hàng đầu thế giới, hai nhà khoa học đã vinh dự nhận giải thưởng nhờ công trình nghiên cứu liệu pháp điều trị ung thư bằng cách ức chế điều hòa hệ miễn dịch âm tính.

Theo công bố của Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển, công trình nghiên cứu này là bước ngoặt lớn để tiến tới việc điều trị triệt để căn bệnh ung thư - căn bệnh khủng khiếp nhất, căn bệnh khiến người ta phải khiếp sợ khi nhắc tới.

Đến nay, với công nghệ AI vượt trội, các phòng thí nghiệm Y khoa tiên tiến trên thế giới lần lượt thông báo những kết quả mới.

Các bác sĩ điều khiển robot Da Vinci trong ca giải phẫu tại Bệnh viện Thanh Hải (Trung Quốc). Nguồn: China News Service.

Các bác sĩ điều khiển robot Da Vinci trong ca giải phẫu tại Bệnh viện Thanh Hải (Trung Quốc). Nguồn: China News Service.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Y học hiện đại

Trí tuệ nhân tạo đang có xu hướng được ứng dụng mạnh mẽ trong Y học, như chẩn đoán bệnh; nghiên cứu, phát triển thuốc; tối ưu hóa cho điều trị từng cá nhân; chỉnh sửa gene.

Năm 2018, các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Đại học quốc gia Seoul (Hàn Quốc) đã phát triển một thuật toán AI gọi là DLAD, để phân tích hình ảnh chụp X-quang ngực cũng như phát hiện sự phát triển bất thường của tế bào (nguyên nhân gây ra bệnh ung thư). Cùng một hình ảnh phim chụp, kết quả đọc của máy tính sẽ được so sánh với kết quả đọc của nhiều bác sĩ khác nhau và thật ngạc nhiên khi những kết luận từ máy tính là vượt trội hơn so với 17/18 các bác sĩ tham gia đọc phim.

Cũng trong năm 2018, thuật toán thứ hai được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Google AI Healthcare. Họ tạo ra một thuật toán gọi là LYNA, giúp phân tích các mẫu bệnh phẩm nhuộm màu để xác định khối ung thư vú di căn từ hạch bạch huyết. Thuật toán này có thể xác định các vùng khả nghi mà mắt thường của con người không thể phân biệt được trong các mẫu sinh thiết được đưa ra. LYNA thử nghiệm trên 2 tập dữ liệu và được chứng minh phân loại mẫu là ung thư hay không phải ung thư chính xác lên đến 99%.

Đó chỉ là 2 trong số nhiều kết quả nghiên cứu, tuy nhiên cũng đã cho thấy tiềm năng vô cùng to lớn của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe con người. Vậy AI trong y học là gì? Và liệu nó có thay thế các bác sĩ trong tương lai?

AI trong chăm sóc sức khỏe là một thuật ngữ bao quát được sử dụng để mô tả việc ứng dụng các thuật toán và phần mềm máy tính học được nhằm bắt chước nhận thức của con người trong việc phân tích, chẩn đoán, đưa ra các chỉ dẫn trong quá trình thăm khám, chẩn đoán, điều trị và tiên lượng bệnh. Hiện nay có 4 nhóm lĩnh vực y học mà AI đang được nghiên cứu áp dụng rất mạnh mẽ, gồm: chẩn đoán bệnh; nghiên cứu, phát triển thuốc; tối ưu hóa cho điều trị từng cá nhân; chỉnh sửa gene.

Về chẩn đoán bệnh, tới nay AI đã đạt được những tiến bộ to lớn. Các dữ liệu khổng lồ về hình ảnh, bệnh lý, các chỉ số cơ thể… sẽ được các nhà khoa học “dán nhãn”, nạp vào máy tính, sắp xếp, xử lý…, từ đó máy tính có thể nhận diện, phân loại rồi đưa ra các chẩn đoán khi chúng tiếp xúc với một dữ liệu nào đó của bệnh nhân.

AI rất mạnh trong các nội dung chẩn đoán như phát hiện ung thư phổi hoặc đột quỵ dựa trên các phim chụp; đánh giá nguy cơ đột tử do các bệnh tim dựa trên điện tâm đồ và hình ảnh cắt lớp, cộng hưởng từ tim; phân loại tổn thương da trên những hình ảnh da được cung cấp; đánh giá bệnh võng mạc tiểu đường thông qua hình ảnh soi đáy mắt. Ngoài ra, các dự án tham vọng hơn của AI liên quan đến sự kết hợp của nhiều nguồn dữ liệu (cắt lớp, cộng hưởng từ, giải trình gen, dữ liệu bệnh nhân cụ thể…) để đánh giá một căn bệnh hoặc tiên đoán sự tiến triển của nó.

Về nghiên cứu và phát triển các loại thuốc chữa bệnh - một quá trình vô cùng tốn kém và mất rất nhiều thời gian. Tuy nhiên hiện nay AI đã được sử dụng thành công trong cả 4 giai đoạn chính của quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc (đánh giá các đích tác dụng; tìm kiếm được đúng các phân tử thuốc/các thuốc có khả năng liên kết với đích đã chọn; kiểm tra hợp chất mới trong phòng thí nghiệm và trên lâm sàng về độ an toàn, hiệu quả; đạt được sự chấp thuận và đưa thuốc mới tới tay các bác sĩ và bệnh nhân), Vì vậy, tương lai chúng ta kỳ vọng việc phát triển thuốc sẽ rất nhanh và rẻ hơn nhiều.

Một vấn đề rất quan trọng khác mà AI làm tốt chính là tối ưu hóa cho điều trị từng bệnh nhân. AI có thể tự động hóa công việc thống kê hết sức phức tạp và giúp khám phá những đặc điểm chỉ ra rằng bệnh nhân sẽ có phản ứng cụ thể với một phương pháp điều trị cụ thể nào, từ đó đưa ra được phác đồ điều trị tối ưu với từng bệnh nhân riêng biệt.

Và cuối cùng là chỉnh sửa gene. Tới nay, giới khoa học Mỹ đã và đang nghiên cứu ứng dụng hệ thống CRISPR-Cas9, để chỉnh sửa gene. Kết quả bước đầu cho thấy đây là một bước tiến lớn trong khả năng chỉnh sửa DNA một cách hiệu quả và chính xác. Kỹ thuật này dựa vào các RNA dẫn đường ngắn (sgRNA) để nhắm mục tiêu và chỉnh sửa một vị trí cụ thể trên DNA. Nhưng RNA dẫn đường có thể phù hợp với nhiều vị trí DNA, dẫn đến có thể có các tác dụng phụ không mong muốn. Do vậy, việc lựa chọn cẩn thận RNA dẫn đường với ít tác dụng phụ nguy hiểm nhất là một bài toán cần giải quyết trong việc áp dụng hệ thống CRISPR để can thiệp vào hệ thống gene và AI được cho là một lựa chọn hợp lý.

Phía trước là biển lớn

Tới nay, nhiều hãng công nghệ nổi tiếng đã tạo ra sản phẩm AI để giải quyết, hỗ trợ con người trong tất cả các lĩnh vực của đời sống, đặc biệt trong lĩnh vực y tế như nhận diện hình ảnh, xử lý dữ liệu của bệnh nhân để đưa ra phác đồ điều trị, hỗ trợ phẫu thuật, sản xuất thuốc...

Một trong những ứng dụng quan nhất, đầu tiên, được coi là nền tảng đến từ AI chính là việc quản lý hồ sơ y tế và cơ sở dữ liệu. Trong quy trình chăm sóc sức khỏe, bước đầu tiên là đọc và phân tích hồ sơ y tế.

Với mỗi bệnh nhân, các tổ chức y tế phải quản lý một lượng lớn dữ liệu: Tiền sử gia đình, các bệnh dị ứng, toa thuốc đang sử dụng, tình hình bệnh án theo nhận xét của bác sĩ. Bằng cách kiểm tra các dữ liệu đã lưu trong hệ thống, có thể nhanh chóng xác định được các triệu chứng, tên căn bệnh và đơn thuốc phù hợp cho người bệnh.

Việc sử dụng AI trong quản lý hồ sơ y tế và cơ sở dữ liệu còn giúp các bác sĩ tránh được sai sót của đơn thuốc, liều dùng và ngăn ngừa các trường hợp dị ứng.

Ngoài ra, bệnh nhân có thể dễ dàng biết được tình trạng bệnh tật của mình. Việc quản lý dữ liệu là ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất của trí tuệ nhân tạo. Robot thu thập, lưu trữ và định dạng lại, theo dõi dữ liệu để cung cấp dữ liệu nhanh chóng, nhất quán; giúp các bác sĩ tránh được sai sót.

Việc phân tích hình ảnh tốn rất nhiều thời gian của nhân viên y tế, nhưng nhờ AI, việc đó nhẹ hơn rất nhiều. Mới đây, nhóm các nhà khoa học tại Đại học MIT đã phát triển một thuật toán máy học có khả năng phân tích bản scan 3D nhanh hơn 1.000 lần so với hiện tại. Việc đánh giá tức thì như vậy có thể giúp các bác sĩ đang trong ca phẫu thuật có được nguồn thông tin quan trọng. Đồng thời, việc phân tích hình ảnh bằng Al cũng giúp hỗ trợ các bệnh nhân tại những nơi cách xa trung tâm y tế và không có điều kiện tiếp cận với các bác sĩ có chuyên môn giỏi.

Tương tự, AI phát huy tác dụng khi hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng. Các nhà khoa học tại Đại học Stanford (Mỹ) đã thử nghiệm thuật toán Al để phát hiện ung thư da và kết quả cho thấy Al có thể thực hiện các thao tác mức độ chính xác tuyệt đối cao. Trong khi đó, hãng phần mềm Al của Đan Mạch đã phát triển một thuật toán phân tích nội dung người nói, giọng nói, âm thanh nền và phát hiện tim ngừng đập với tỷ lệ thành công 93% so với mức 73% khi bác sĩ thực hiện.

Tuy nhiên, nổi bật nhất chính là việc phẫu thuật với sự hỗ trợ của robot có công nghệ Al. Phẫu thuật bằng robot là biện pháp phẫu thuật ít xâm lấn. Với loại phẫu thuật này, các vết rạch lớn sẽ được thay thế bằng các vết rạch rất nhỏ khi mà dụng cụ phẫu thuật được thu nhỏ. Để làm được điều này, các nhà khoa học đã tích hợp dữ liệu từ hồ sơ y tế cũ với số liệu hoạt động trong thời gian thực để cải thiện kết quả phẫu thuật. Kỹ thuật này cũng giúp tăng cường độ chính xác cho dụng cụ phẫu thuật của bác sĩ và có thể giảm được hơn 30% thời gian nằm viện của bệnh nhân sau khi thực hiện phẫu thuật.

Hiện nay, công nghệ phẫu thuật với Robot Da Vinci là robot phẫu thuật tiên tiến nhất cho phép các bác sĩ thực hiện một loạt các thủ tục phức tạp với sự linh hoạt và kiểm soát tốt hơn. Những thủ thuật tưởng chừng không thể thay thế được thực hiện bởi các y bác sĩ, nay có thể được thay thế bằng loại robot này. Đi xa hơn, giới chuyên gia mong muốn tạo ra robot có khả năng thực hiện các tác vụ trong phòng mổ mà không cần sự giám sát của con người.

Chưa dừng lại, các nhà nghiên cứu của Cơ quan Nghiên cứu cao cấp thuộc Bộ Quốc Phòng Mỹ (gọi tắt là DARPA) đang thử nghiệm công nghệ trong việc bảo quản chi và mô sống. Đó là Biostasis (Công nghệ trì hoãn sinh học) được ứng dụng để giảm tốc độ tự phân hủy của tế bào. Ví dụ trong trường hợp một bệnh nhân bị mất chi do tai nạn, các chuyên gia y tế có thể tiêm một loại hóa chất vào phần cơ thể đó để lưu trữ nó mà không cần cung cấp dinh dưỡng. Điều này cho phép các bác sĩ phẫu thuật tái ghép mô, da hoặc xương sau vài tiếng hoặc vài ngày, thay vì tính bằng giây, phút, giờ như hiện tại.

Tuy nhiên, điều đó chỉ có thể thực hiện khi công nghệ AI được áp dụng.

AI do nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế phát triển đã chứng minh khả năng dự đoán thời điểm qua đời của con người. Đó là mô hình Life2vec do các nhà khoa học Đan Mạch và Mỹ phát triển. Theo đó, Life2vec đã tiến hành thử nghiệm trên 1000 người (trên 75 tuổi), dự đoán khi nào người đó sẽ qua đời dựa trên phân tích dữ liệu. Kết quả cho thấy, thuật toán này đã dự đoán thời gian sống của họ với độ chính xác 78%.

Tuy nhiên, giáo sư Sune Lehmann Jorgensen - người dẫn đầu nhóm nghiên cứu tại Đại học Kỹ thuật Đan Mạch cho rằng mô hình này không nên rơi vào tay các tập đoàn bảo hiểm và cũng không nên cung cấp cho công chúng, cả về khía cạnh pháp lý và đạo đức. “Nghiên cứu về thời điểm qua đời của mỗi người dựa trên thành tựu của AI chỉ nhằm thúc đẩy năng lực tư duy và ứng dụng công nghệ mà thôi” - giáo sư Jorgensen nói.

PHAN QUANG VŨ

Nguồn Đại Đoàn Kết: https://daidoanket.vn/phep-mau-y-hoc-va-tri-tue-nhan-tao-10275000.html