Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong y tế bao gồm: chẩn đoán bệnh, nghiên cứu và phát triển thuốc, lập kế hoạch điều trị được cá nhân hóa và chỉnh sửa gen. Dù trí tuệ nhân tạo trong y học có tiến bộ đến đâu, nó sẽ không bao giờ có thể thay thế hoàn toàn các bác sĩ trong quá trình khám và điều trị.
Ví dụ: AI không thể thực hiện phẫu thuật não một cách tự động, vì đôi khi các bác sĩ phẫu thuật phải áp dụng một chiến lược khác ngay khi các tổn thương lộ ra và có thể nhìn thấy được.
Một thuật toán AI có tên là DLAD (Deep Learning based Automatic Detection) được tạo ra vào năm 2018 bởi các nhà nghiên cứu của Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul (Hàn Quốc) để phân tích hình ảnh X-quang ngực và tìm ra sự phát triển bất thường của tế bào (nguyên nhân gây ung thư). Điều đáng ngạc nhiên là kết luận của máy tính lại vượt trội hơn 17/18 bác sĩ khi kết quả đo trên máy tính được so sánh với kết quả của nhiều bác sĩ khác nhau sử dụng cùng một hình ảnh phim. tham gia đọc phim.
Thuật toán thứ hai cũng được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu Google AI Healthcare vào năm 2018. Họ đã phát triển LYNA (Lymph Node Assistant), một thuật toán kiểm tra các mẫu nhuộm để tìm di căn hạch bạch huyết do ung thư vú.
Kết quả rất hấp dẫn vì thuật toán này có thể phát hiện các khu vực đáng ngờ trong sinh thiết được cung cấp mà mắt thường không thể phát hiện được. Với độ chính xác lên đến 99%, LYNA đã được chứng minh để phân loại chính xác các mẫu là ung thư hoặc không ung thư trong các thử nghiệm trên hai tập dữ liệu. Hơn nữa, LYNA đọc tài liệu nhanh gấp đôi so với một bác sĩ trong thực tế.
Hai ví dụ nói trên đã chứng minh tiềm năng to lớn của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe con người. Vậy thì AI trong y học có nghĩa là gì? Liệu cuối cùng nó có thế chỗ cho các bác sĩ? AI chăm sóc sức khỏe là việc sử dụng các thuật toán và phần mềm được máy tính học để mô phỏng nhận thức của con người trong phân tích, chẩn đoán và điều trị các vấn đề sức khỏe được gọi là trí tuệ nhân tạo (AI).
Hỗ trợ quá trình khám, chẩn đoán, điều trị, tiên lượng bệnh. Bốn danh mục lĩnh vực y tế, bao gồm chẩn đoán, phát triển thuốc, y học cá nhân hóa và chỉnh sửa gen, hiện đang là trọng tâm của các nghiên cứu và ứng dụng AI mạnh mẽ.
4 Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y tế
1. Chẩn đoán bệnh
Gần đây, AI đã đạt được những bước tiến to lớn trong việc tự động hóa chẩn đoán bệnh, giúp cho việc chẩn đoán có giá cả phải chăng, nhanh chóng và khả dụng hơn. Một lượng lớn thông tin liên quan đến bệnh lý, hình ảnh bình thường, chỉ số cơ thể, v.v. sẽ được “gắn nhãn”, tải vào máy tính, sắp xếp và xử lý để máy tính có thể xác định, phân loại và sau đó đưa ra chẩn đoán theo dữ liệu bệnh nhân cụ thể.
Nó có thể so sánh với những sinh viên dành khoảng 10 năm học y khoa, thực hành chẩn đoán bệnh trong bệnh viện, sau đó trở lại trường làm việc và gặp lại cùng một bệnh nhân vì trí nhớ đã ở đó. biết. Tuy nhiên, vì máy tính “học” nhanh hơn, “nhớ” chính xác hơn và có quyền truy cập vào lượng dữ liệu bộ nhớ gần như vô hạn, AI cũng chẩn đoán tốt như các chuyên gia hàng đầu và nó có thể sao chép được. rẻ và nhanh chóng trên toàn thế giới.
AI rất hiệu quả trong các lĩnh vực chẩn đoán bệnh sau: phân loại tổn thương da dựa trên hình ảnh da được cung cấp; đánh giá nguy cơ đột tử do bệnh tim dựa trên điện tâm đồ và chụp cắt lớp; phát hiện ung thư phổi hoặc đột quỵ dựa trên quét; Nội soi nhãn khoa đánh giá bệnh võng mạc tiểu đường.
Ngoài chúng ta, các dự án AI đầy tham vọng hơn kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau (chẳng hạn như chụp cắt lớp, cộng hưởng từ, giải trình tự gen, dữ liệu bệnh nhân cụ thể, v.v.) để đánh giá tiên lượng của tình trạng bệnh. dự đoán nó sẽ phát triển như thế nào.
2. Nghiên cứu, phát triển thuốc
Quá trình phát triển dược phẩm đòi hỏi rất nhiều thời gian và tiền bạc. Tuy nhiên, tại thời điểm này, tất cả bốn giai đoạn chính của nghiên cứu và phát triển thuốc — đánh giá mục tiêu hành động và xác định các phân tử thuốc và thuốc hiệu quả nhất — đã kết hợp thành công AI.
Mục tiêu: đánh giá các hợp chất mới về tính an toàn và hiệu quả trong phòng thí nghiệm và trong các cơ sở lâm sàng; được sự chấp thuận và đưa các loại thuốc mới đến tay bác sĩ và bệnh nhân. Chúng tôi kỳ vọng việc phát triển thuốc sẽ cực kỳ nhanh chóng và ít tốn kém hơn nhiều.
3. Tối ưu hoá cho điều trị từng cá nhân
Chăm sóc cá nhân có khả năng kéo dài tuổi thọ đáng kể vì những bệnh nhân khác nhau phản ứng khác nhau với thuốc và phác đồ điều trị. Tuy nhiên, việc dự đoán các biến số sẽ ảnh hưởng đến quyết định điều trị có thể là một thách thức. AI hiện đang được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Để tạo ra một phác đồ điều trị, AI có thể tự động hóa công việc thống kê cực kỳ phức tạp này và hỗ trợ xác định các đặc điểm chỉ ra phản ứng cụ thể đối với một phương pháp điều trị cụ thể. chăm sóc y tế tối ưu cho từng bệnh nhân.
4. Chỉnh sửa gen
Hệ thống CRISPR-Cas9 * đang được các nhà khoa học sử dụng để chỉnh sửa gen; điều này thể hiện một sự cải thiện đáng kể về năng lực của chúng tôi trong việc chỉnh sửa DNA một cách chính xác và hiệu quả. Các RNA dẫn đường ngắn (sgRNA) được sử dụng trong phương pháp này để nhắm mục tiêu và chỉnh sửa một vị trí DNA cụ thể.
Tuy nhiên, RNA dẫn đường có thể phù hợp với nhiều vị trí DNA khác nhau, điều này có thể gây ra những hậu quả không mong muốn. Để áp dụng hệ thống CRISPR can thiệp vào hệ thống gen, cần phải lựa chọn cẩn thận RNA dẫn đường với ít tác dụng phụ có hại nhất, và AI sẽ là một lựa chọn hợp lý.
AI trong y học cho đến nay đã chứng minh một loạt các lợi ích tiềm năng. Một số thuật toán hỗ trợ nghiên cứu chẩn đoán y khoa cũng đã nhận được sự chấp thuận của Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA). Mặc dù có thể giải thích các thuật toán (để thuyết phục FDA và các cơ quan chức năng khác), nhưng chúng thường là bí mật của công ty và có liên quan đến độc quyền, vì vậy vẫn còn một chặng đường dài trước khi FDA có thể đánh giá chi tiết các thuật toán này và cấp phép.
Trong một số trường hợp, các nhà nghiên cứu AI có thể cần tìm hiểu thêm về y học vì các bác sĩ phát triển các thuật toán không phải lúc nào cũng là người điều trị cho bệnh nhân. Mặt khác, để có những ứng dụng tốt nhất, các bác sĩ lâm sàng cũng cần tìm hiểu thêm về các thuật toán AI.
Có thể nói, dù trí tuệ nhân tạo (AI) trong y học có tiến bộ đến đâu, nó sẽ không bao giờ có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ trong quá trình khám và điều trị, chẳng hạn như phẫu thuật não, nơi mà đôi khi bác sĩ phẫu thuật phải điều chỉnh kỹ thuật của họ ngay khi bị tổn thương. được tiếp xúc và nhìn thấy.
Bình luận