Trí tuệ nhân tạo đã lấn sân sang hầu hết các mảng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Vậy những thuật toán trí tuệ nhân tạo nào đã được tạo ra nhằm mục đích chuẩn bệnh tốt hơn, chăm sóc bệnh nhân thuần thục và tiên đoán bệnh tật sâu rộng hơn.

Dưới đây là những thuật toán AI từng được các nhà khoa học khám phá ra trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chúng tôi mong muốn sẽ cung cấp thêm những thông tin hữu ích cho các độc giả làm quan tâm đến ngành y khoa.

1. Thuật toán phát hiện đột biến gen trong u bướu

Một trong những lý do khiến việc chữa trị ung thư khó khăn đó là các khối u ác tính luôn đột biến, lớn lên, tiến hóa và thay đổi. Trong vài năm trở lại đây, các nhà khoa học phát hiện ra rằng không chỉ khối ung thư mới biến đổi, chính DNA cũng biến đổi. Việc phân tích gen của các khối u không còn vượt quá tầm tay nhờ chi phí hiện nay đã giảm đáng kể. Đặc biệt gần đây, các chuyên gia cùng với sự hỗ trợ của công cụ máy tính đã bắt đầu nghiên cứu phát hiện đột biến gen trong u bướu.

Để khiến các công cụ hiện có trở nên chính xác hơn, Viện Chẩn đoán Gen cá nhân tại Baltimore đã phát triển một phương pháp mới ứng dụng machine learning giúp tự động hóa quá trình chẩn đoán khối u bằng DNA và cải thiện độ chính xác trong việc xác định các đột biến trong khối mô ung thư. Nắm chắc thành quả này trong tay, các bác sĩ có thể chọn lựa liệu pháp điều trị cụ thể cho từng bệnh nhân.

2. Liệu AI có phân loại tâm ảnh tốt hơn con người?

Phương pháp siêu âm tim ký dùng sóng âm để pháp họa hình ảnh của tim – từ đó cho phép các bác sĩ chuyên khoa tim kiểm tra các vấn đề ở van tim hoặc các khoang tim, từ đó phát hiện dị tật tim bẩm sinh hoặc liệu các vấn đề như nhịp thở ngắn và đau ngực có liên quan đến tim hay không.

Rima Arnaut – Phó giáo sư, bác sĩ chuyên khoa tim tại đại học UC San Francisco, cùng đồng nghiệp của cô đã dùng deep learning để huấn luyện ra một hệ thống AI có khả năng phân loại siêu âm tim đồ theo loại tầm nhìn. Tỏng một cuộc thử nghiệm giữa AI và các bác sĩ chuyên khoa tim về phân loại các hình ảnh, các thuật toán Ai đã thể hiện sự vượt trội hơn con người khi đạt tỷ lệ chính xác lên đến 92%, trong khi đó các bác sĩ chỉ đạt độ chính xác 79%.

3. Thuật toán dự đoán cơn đau tim

Các thuật toán thông minh không chỉ chiến thắng các bác sĩ trong việc phân loại, mà còn thắng cả trong việc dự đoán các hệ quả dựa trên đa dạng yếu tố. Gần đây, các nhà nghiên cứu tại Đại học Nottingham (Anh) đã tạo ra một hệ thống có thể phân tích dữ liệu y tế hằng ngày của bệnh nhân và dự đoán ai trong số họ sẽ phải hứng chịu cơn đau tim hoặc đột quỵ trong vòng 10 năm. Khi so sánh với phương pháp dự đoán thông thường dựa trên các yếu tố quyết định rủi ro như huyết áp cao, choresterol, tuổi, thói quen hút thuốc và bệnh tiểu đường, số lượng bệnh nhân được tiên đoán chính bởi bởi hệ thống AI cao hơn 355 người so với các bác sĩ.

Đây có thể coi là một thành công trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào y tế bởi độ khó của việc dự đoán cơn đau tim và đột quỵ. Các nhà nghiên cứu tin rằng thuật toán này sẽ được đưa vào sử dụng trong phòng khám trong vòng 5 năm tới.

4. Chuẩn đoán ung thư da chính xác hơn với AI

Theo số liệu của WHO, hiện nay, có khoảng 2 đến 3 triệu ca ung thư da lành tính và 132000 ca ung thư da ác tính được phát hiện mỗi năm trên toàn cầu. Công nghệ y tế kỹ thuật số (như ứng dụng điện thoại SkinVision), dịch vụ y tế từ xa và trí tuệ nhân tạo đang đứng ngay trên tiền tuyến trong cuộc chiến với căn bệnh đang ngày càng lan rộng này.

Mặc dù có nhiều nhóm nghiên cứu đã phát triển thuật toán chẩn đoán ung thư da, thuật toán gây dựng tại Đại học Stanford có lẽ là hệ thống hoàn thiện nhất cho đến nay. Thuật toán đó đã được huấn luyện bằng hơn 1.28 triệu hình ảnh và điều chỉnh bằng một bộ gần 130000 bản scan của các loại thương tổn da từ 2000 loại bệnh. Đó là hệ thống dữ liệu khổng lồ nhất từng được sử dụng cho một hệ thống tự động phân loại ung thư da.

5. Hệ thống trí tuệ nhân tạo cho phòng cấp cứu

Phòng hồi sức cấp cứu chính là chiến trường nơi mà các bác sĩ và bệnh nhân giành giật mạng sống từ tay Thần Chết. Mỗi khoẳng khắc đều đáng giá, vậy nên bệnh nhân luôn được giám sát 24/7 với một “đội quân” các thiết bị. Các máy phát tiếng “bíp” liên tục bên giường bệnh hiện huyết áp, nhịp tim và các dấu hiệu sự sống khác ở bệnh nhân, một máy chăm sóc chức năng phổi đến mức tối đa, và một máy khác cho tim. Tuy nhiên, các công cụ này thường không được kết nối, chúng là các đơn vị riêng biệt trong “dàn hòa nhạc” tại phòng hồi sức cấp cứu.

Một công ty chăm sóc sức khỏe tự động tại Mỹ đã đặt mục tiêu thay đổi chính tình trạng này. Họ hiện nay đang làm một trong những hệ thống AI đầu tiên trong phòng hổi sức cấp cứu, một “chuyên gia thuật toán” luôn túc trực cạnh giường bệnh, kết nối các thông tin và cẩn thận theo dõi việc điều trị.

6. Máy tính dò tìm nguy cơ ung thư vú

Ung thư vú là loại ung thư hay xảy ra nhất với phụ nữ và là loại phổ biến thứ hai trong tất cả các loại ung thư. Mặc dù nhận thức và nỗ lực phòng chống đã được cả thiện trên toàn cầu, vẫn có đến 2 triệu ca mắc mới trong năm 2018. Tổ chức y tế thế giới ước tính hơn 508000 phụ nữ tử vong trong năm 2011 do ung thư vú trên toàn thế giới.

Cũng giống như với nhiều loại ung thư khác, phát hiện sớm có thể mang ý nghĩa sống còn. Tuy vậy, các phụ nữ với tuyến vú dày đặc có nguy cơ cao bỏ qua dấu hiệu ung thư vú khi chụp quang tuyến vú. Các nhà nghiên cứu tại đại học California, San Francisco tìm ra phần mềm nhằm phân loại độ dày đặc của tuyến vú và từ đó chẩn đoán ung thư cũng có độ chính xác ngang bằng với các bác sĩ X quang. Ngắn gọn thì thuật toán có thể hỗ trợ các bác sĩ trong các trường hợp độ dày đặc của tuyến vú không cho phép chẩn đoán rõ ràng.

7. AI giúp các nhà nghiên cứu bệnh học chẩn đoán di căn ung thư vú

Các thuật toán không chỉ có thể giúp các bác sĩ X quang mà còn giúp các nhà bệnh lý học trong cuộc chiến chống lại ung thư vú. Hội thảo quốc tế về hình ảnh y sinh (ISBI) đã tổ chức một thử thách lớn để đánh giá hệ thống máy tính trong việc tự động phát hiện ung thư vú di căn. Nghiên cứu chiến thắng đã chỉ ra rằng nếu kết hợp nỗ lực của các nhà bệnh lý học với dự đoán của hệ thống deep learning, tỷ lệ sai số giảm đến 85% khi chẩn đoán ung thư vú di căn.

Đây là một kết quả đầy ấn tượng, đặc biệt khi ta nhớ rằng việc chẩn đoán sớm mang ý nghĩa quyết định sinh mạng đối với các loại bệnh chết người. Vượt trên thành quả này, rất đáng để ghi nhận rằng nỗ lực hợp tác giữa AI và các bác sĩ đã đem lại tiến bộ rõ rệt trong việc chẩn đoán, kết quả đơn lẻ trước kia thậm chí không đến gần được mức đó.

8. Thuật toán thông minh dự đoán nguy cơ tự sát

Trong tương lai, bạn có thể đến bệnh viện với một cánh tay gãy và rời đi với một chiếc nẹp và một ghi chú chỉ định trị liệu tâm lý bắt buộc do phát hiện nguy cơ tự sát đáng báo động. Đây là điều các nhà khoa học nhắm tới với hệ thống trí tuệ nhân tạo được phát triển để nắm bắt sớm các hành vi trầm cảm và giúp giảm sự xuất hiện của các bệnh tâm lý nguy hiểm.

Thuật toán machine learning sinh ra tại trung tâm y khoa Đại học Valderbilt tại Nashville sử dụng dữ liệu nhập viện, bao gồm tuổi, giới tính, mã bưu điện, trị liệu và lịch sử chẩn đoán để dự đoán khả năng một cá nhân có thể có hành vi tự sát. Trong các thử nghiệm sử dụng dữ liệu từ hơn 5000 bệnh nhân nhập viện do tự hại hoặc nỗ lực tự tử, thuật toán dự đoán chính xác đến 84% khả năng liệu một người có cố tự sát trong tuần tiếp theo hay không, và 80% dự đoán đúng liệu ai đó sẽ tự sát trong vòng 2 năm tiếp theo.

9. AI dự đoán nguy cơ tử vong của bệnh nhân điều trị nội trú

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford đã huấn luyện một hệ thống AI nhằm tăng số lượng bệnh nhân nội trú được nhận dịch vụ chăm sóc cuối đời chính xác khi cần – nghĩa là thuật toán thông minh có thể dự đoán các khi nào các bệnh nhân mắc bệnh nan y sắp qua đời.

Thuật toán này được huấn luyện để phân tích chẩn đoán bệnh, đơn thuốc, nhóm nhân khẩu học và các yếu tố khác nằm trong hồ sơ sức khỏe điện tử trong vòng 3 đến 12 tháng trước khi bệnh nhân qua đời. Một khi đã được huấn luyện, thuật toán này có khả năng cảnh báo khi nào các bệnh nhân đang sống trong bệnh viện nên được nhận biện pháp chăm sóc giảm nhẹ. Khi đơn vị chăm sóc giảm nhẹ của Bệnh viện Đại học Stanford đánh giá 50 bệnh nhân lựa chọn ngẫu nhiên được thuật toán chỉ ra rằng đang đối mặt với nguy cơ rất cao, họ nhận ra rằng tất cả các bệnh nhân này đều phù hợp bắt đầu chăm sóc giảm nhẹ. Ngoài việc có khả năng dự đoán chính xác, chương trình này cũng để quyền quyết định hoàn toàn trong tay bác sĩ.

Cuộc sống không phải một tập dữ liệu để có thể huấn luyện AI

Tuy nhiên chúng ta cũng nên có một cái nhìn toàn diện về công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện nay. AI, ngay từ khái niệm cũng đã tồn tại điểm dễ nhầm lẫn – Trí tuệ nhân tạo bao hàm một công nghệ tiến bộ hơn trình độ hiện tại của nó rất nhiều. Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) là cấp độ đầu tiên của trí tuệ tạo ra bởi bàn tay con người. Các thuật toán ANI chạy trên những máy tính hiện đại nhất bây giờ có thể làm được là nhận diện các kiểu mẫu và nhận diện ký tự, hoặc tổng hợp ý nghĩa toàn bộ tài liệu chỉ từ một vài câu văn. Vậy nhưng, chúng ta chưa hề chạm đến được trí tuệ nhân tạo rộng (AGI) – cấp độ thứ hai của AI, đạt được khi máy móc có thể trừu tượng hóa khái niệm từ trải nghiệm và kết nối những hiểu biết giữa các lĩnh vực. Cấp độ thứ ba cũng là cấp độ đáng sợ nhất – siêu trí tuệ – khi mà AI. tiến hóa thành một ý thức độc lập, tuy nhiên điều này vẫn còn quá xa vời.

Tuy thế, ANI với hai hướng chính của nó, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Thị giác máy tính đóng vai trò là “chìa khóa” trong chẩn đoán bệnh nhờ khả năng nhận diện đặc điểm trong các hình ảnh y khoa. Vô số các thuật toán hiện nay đang được huấn luyện để phân tích các hình ảnh y khoa và từ đó giúp các bác sĩ chẩn đoán đúng tình trạng bệnh nhân.

Đa số các nghiên cứu về AI đã được tiến hành đều dựa trên các bộ dữ liệu thu thập từ rất nhiều cơ sở y tế. Tuy nhiên, cuộc sống không phải một bộ dữ liệu huấn luyện. hàng ngàn bệnh nhân xuất viện và nhập viện với hàng ngàn triệu chứng mô tả rất khác nhau về các tình trạng tương tự hoặc thậm chí cùng một tình trạng bệnh. Vì vậy, kết quả của các nghiên cứu về AI tiến hành trên các bộ dữ liệu huấn luyện có thể không điển hình cho tình huống trong thực tế.

Chắc chắn còn có rất nhiều ví dụ xuất sắc khác về các thuật toán thông minh trong chắm sóc sức khỏe và sẽ còn nhiều hơn nữa trong tương lai. Những ví dụ trên đây đã chỉ ra sự cần thiết của chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số, nhưng kết quả tối ưu thường đặt được nhờ sự hợp tác giữa trí tuệ nhân tạo và các bác sĩ con người.

Đó là tương lai mà chúng ta hướng tới: sự phối hợp hài hòa giữa công nghệ số và con người vì một xã hội tốt đẹp hơn.

Nguồn: medicalfuturist.com

Tin liên quan: