Trí tuệ nhân tạo dự đoán sức khỏe con người như dự báo thời tiết

AI có thể dự đoán sức khỏe trong tương lai như dự báo thời tiết

 Trí tuệ nhân tạo (AI) giờ đây có thể dự đoán tình trạng sức khỏe của con người trong hơn một thập kỷ tới. Theo các nhà khoa học, công nghệ này học cách nhận diện các mẫu dữ liệu trong hồ sơ y tế để tính toán nguy cơ mắc hơn 1.000 loại bệnh khác nhau.

 Các chuyên gia cho biết, AI hoạt động tương tự như cách dự báo thời tiết, ví dụ xác định khả năng 70% trời mưa – nhưng trong trường hợp này, đó là khả năng mắc bệnh ở con người.

 Mục tiêu của công nghệ này là giúp xác định sớm những người có nguy cơ cao để ngăn ngừa bệnh tật và hỗ trợ bệnh viện dự báo nhu cầu y tế trong nhiều năm tới.

 Mô hình có tên Delphi-2M được phát triển dựa trên công nghệ tương tự các chatbot AI phổ biến như ChatGPT. Tuy nhiên, thay vì dự đoán chuỗi ngôn ngữ, Delphi-2M được huấn luyện bằng dữ liệu y tế ẩn danh để phát hiện các mẫu sức khỏe và dự đoán nguy cơ bệnh tật.

 Mô hình này không dự đoán chính xác thời điểm xảy ra, chẳng hạn như “cơn đau tim vào ngày 1 tháng 10”, mà ước tính xác suất mắc 1.231 loại bệnh.

 Giáo sư Ewan Birney, quyền giám đốc Phòng thí nghiệm Sinh học Phân tử Châu Âu, cho biết:
 “Giống như thời tiết có thể dự báo 70% khả năng mưa, chúng tôi có thể làm điều tương tự với sức khỏe con người. Và không chỉ với một bệnh, mà với tất cả các bệnh cùng lúc. Đây là điều chưa từng có trước đây.”

 Mô hình AI này được phát triển từ dữ liệu ẩn danh tại Vương quốc Anh, bao gồm hồ sơ bệnh viện, hồ sơ bác sĩ gia đình và thói quen sinh hoạt của hơn 400.000 người trong dự án nghiên cứu UK Biobank. Sau đó, hệ thống được kiểm tra lại bằng dữ liệu từ 1,9 triệu hồ sơ y tế tại Đan Mạch.

 Theo Giáo sư Birney, mô hình hoạt động “rất tốt” tại Đan Mạch, khi tỷ lệ dự đoán 1 trên 10 nguy cơ mắc bệnh trong năm tới thực tế cũng tương ứng với con số này.

 Công cụ đặc biệt hiệu quả trong việc dự đoán các bệnh có tiến trình rõ ràng như tiểu đường tuýp 2, đau tim hoặc nhiễm trùng huyết, hơn là những căn bệnh mang tính ngẫu nhiên.

Ứng dụng thực tế và tiềm năng

 Công cụ AI hiện chưa được đưa vào sử dụng lâm sàng, nhưng có thể trở thành một công cụ hỗ trợ trong tương lai – tương tự như việc bác sĩ dựa vào chỉ số cholesterol để kê thuốc hạ mỡ máu.

 Mục tiêu là phát hiện sớm các cá nhân có nguy cơ cao, từ đó đưa ra hướng can thiệp phù hợp như điều chỉnh lối sống, dùng thuốc, hoặc theo dõi chuyên sâu. Ví dụ, người có nguy cơ mắc bệnh gan có thể được khuyến nghị hạn chế rượu sớm hơn so với người bình thường.

 Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn có thể giúp hoạch định chính sách y tế, dự báo nhu cầu bệnh viện – chẳng hạn dự đoán số ca đau tim tại một khu vực vào năm 2030, giúp cơ quan y tế chuẩn bị nguồn lực hiệu quả.

 Giáo sư Moritz Gerstung, Trưởng bộ phận AI trong ung thư học tại Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức (DKFZ), nhận định:
 “Đây là khởi đầu của một cách tiếp cận hoàn toàn mới trong việc hiểu sức khỏe con người và tiến trình bệnh tật. Những mô hình AI như thế này có thể giúp cá nhân hóa chăm sóc y tế và dự đoán nhu cầu y tế trên quy mô lớn.”

Cần thêm nghiên cứu và hoàn thiện

 Công nghệ vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và cần được kiểm chứng nghiêm ngặt trước khi áp dụng rộng rãi. Một số rủi ro có thể đến từ thiên lệch dữ liệu, do phần lớn dữ liệu ban đầu được thu thập từ nhóm người trong độ tuổi 40 đến 70.

 Hiện nhóm nghiên cứu đang nâng cấp mô hình bằng cách tích hợp thêm dữ liệu hình ảnh y khoa, di truyền học và xét nghiệm máu.

 Giáo sư Birney nhấn mạnh: “Đây mới chỉ là nghiên cứu, tất cả cần được thử nghiệm, kiểm định và quản lý chặt chẽ trước khi ứng dụng vào thực tế. Nhưng công nghệ đã sẵn sàng để tạo ra những dự đoán này.”

 Ông dự đoán mô hình AI này có thể đi theo lộ trình tương tự như công nghệ giải mã gen, vốn mất khoảng một thập kỷ để được áp dụng thường xuyên trong y tế.

 Công trình là kết quả hợp tác giữa Phòng thí nghiệm Sinh học Phân tử Châu Âu, Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức (DKFZ) và Đại học Copenhagen.

 Giáo sư Gustavo Sudre thuộc Đại học King’s College London nhận xét:
 “Đây là bước tiến quan trọng hướng tới một hình thức mô hình dự đoán y học có thể mở rộng, dễ hiểu và đặc biệt là mang tính đạo đức cao.”