Iot
Y học công nghệ cao, từ thế giới đến Việt Nam
Dù cởi mở hay dè dặt, dù kinh viện hay đam mê công nghệ thì các thầy thuốc y khoa đều phải chấp nhận và công nhận một khuynh hướng thực tế không thể đảo ngược được: Sự gia tăng chóng mặt của những ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y khoa.

Thực sự chỉ nổi lên trong những năm gần đây nhưng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong y khoa đã bao phủ gần như hầu hết các chuyên ngành từ ung thư, chẩn đoán hình ảnh, xét nghiệm, hồi sức tích cực; từ việc tích hợp vào các phác đồ điều trị chính xác và cá nhân hóa trong bệnh viện đến chẩn đoán và điều trị từ xa.

Cá thể hóa phác đồ trị ung thư

Một trong những lĩnh vực nhận được quan tâm nhiều nhất đó là chẩn đoán và điều trị ung thư. Năm 2015, một nhóm nghiên cứu của Đại học Los Angeles ở California đã sử dụng máy tính với trí tuệ nhân tạo đã được huấn luyện nhận dạng các mẫu sinh thiết ung thư vú và so sánh năng lực chẩn đoán của máy tính này với 87 bác sĩ chuyên khoa bệnh học trên toàn nước Mỹ. Chẩn đoán cuối cùng được sự thống nhất của ba chuyên gia bệnh học ung thư độc lập. Kết quả cuối cùng rất đáng khích lệ khi máy tính có năng lực chẩn đoán từ 0,88 đến 0,89 trong khi các nhà bệnh học chỉ đạt mức 0,7 (trên điểm tuyệt đối là 1). Gần đây, các nhà khoa học máy tính của tập đoàn Microsoft vừa hợp tác với các nhà khoa học tại viện nghiên cứu Jackson ở Bar Harbor, Maine nhằm sử dụng trí tuệ nhân tạo và công cụ học máy để phân tích các bệnh án y khoa phức tạp cũng như đúc kết thông tin từ hàng chục ngàn nghiên cứu được công bố mỗi năm để đưa ra những phác đồ điều trị hợp lý. Một bác sĩ lâm sàng chắc chắn không đủ thời gian để tiêu hóa được một lượng thông tin khổng lồ như vậy. Hơn nữa, máy tính cũng có thể phân tích được thông tin từ bộ gene của từng người bệnh để tích hợp vào thông tin lâm sàng của bệnh nhân, từ đó có thể đưa ra một phác đồ điều trị vừa cập nhật nhất vừa cá thể hóa cho mỗi một trường hợp cụ thể. Điều này là cực kỳ quan trọng bởi mỗi một cá thể sẽ có đáp ứng rất khác nhau với cùng một phác đồ điều trị.

Tăng cao độ chính xác trong chẩn đoán hình ảnh

Đây cũng có thể xem là một lĩnh vực tạo nên một lượng thông tin cực kỳ lớn trong thực hành y khoa. Và cũng chính vì lý do đó mà việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ gặp nhiều thuận lợi. Một trong những tập đoàn dụng cụ y khoa tiên phong trong lĩnh vực này là GE Healthcare khi vào năm 2017, tập đoàn này đã hợp tác với NVIDIA nhằm tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các sản phẩm máy móc chẩn đoán y khoa của mình. Thực sự thì ngay trong các dòng máy siêu âm mới được sản xuất thì trí tuệ nhân tạo cũng đã được tích hợp trong một số công cụ phân tích hình ảnh giúp cho bác sĩ thực hiện giảm số lần thao tác và tiết kiệm được nhiều thời gian. Trong lĩnh vực chẩn đoán cũng vậy, trí tuệ nhân tạo có thể nhanh chóng tìm ra những biểu hiện nghi ngờ, đôi khi rất mơ hồ khó nhận diện bằng mắt thường, trong một núi dữ liệu được tạo ra hằng ngày. Những phát hiện này sẽ giúp bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có được cảnh báo sớm và từ đó có thể phân tích sâu hơn vào những biểu hiện có liên quan để đưa ra chẩn đoán cuối cùng. Tôi vốn là một người khá chậm tiến với những thay đổi công nghệ tuy nhiên chỉ trong vòng hai năm qua, việc chứng kiến được những thành quả vượt bậc trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở lĩnh vực mình đang thực hành đã làm thay đổi cách nhìn nhận của cá nhân một cách triệt để.

Giữ lại những trẻ sơ sinh

Ngày 17/12/2019, trên trang HealthCareITNews, Bệnh viện Augusta thuộc bang Virginia, Hoa Kỳ đã công bố một kết quả ngoạn mục trong giảm tỉ lệ tử vong sơ sinh do nhiễm khuẩn huyết nhờ vào hệ thống bệnh án điện tử (electronic health record-HER) và trí tuệ nhân tạo. Nhiễm khuẩn huyết là một bệnh lý cực kỳ nặng nề gây nên tử vong rất cao. Ngay tại bang Virginia thì tỉ lệ tử vong do nhiễm khuẩn huyết sơ sinh có tỉ lệ tử vong chung là 13,2%. Khi sử dụng trí tuệ nhân tạo tầm soát tất cả các dấu hiệu lâm sàng và cận lâm sàng liên quan đến biểu hiện sớm của nhiễm khuẩn huyết và từ đó đưa ra những biện pháp điều trị kịp thời, bệnh viện Augusta đã làm giảm tử lệ tử vong này xuống chỉ còn 4,8%. Đây là một con số cực kỳ ngoạn mục. Chắc chắn, sau công bố này, việc tầm soát như vậy sẽ được nhanh chóng mở rộng và không chỉ ứng dụng cho riêng trẻ sơ sinh mà còn cho các đối tượng khác trong hồi sức. Trí tuệ nhân tạo cũng đã được ứng dụng gây mê hồi sức để tối ưu hóa mức độ an toàn cho người bệnh. Những ứng dụng này ngày càng được mở rộng và đi vào thực hành lâm sàng.

Trí tuệ nhân tạo trong điều trị từ xa

Phần lớn thực hành y khoa trong tương lại sẽ diễn ra bên ngoài bệnh viện và có thể là ngay tại nhà hay ngay chính trong môi trường làm việc, sinh hoạt thường ngày của bệnh nhân. Hiện nay đã có nhiều công cụ di động mang trên người một số bệnh nhân có những bệnh lý đặc biệt ví dụ rối loạn nhịp, bệnh lý mạch vành giúp ghi nhận những biến đổi bất thường để gửi về trung tâm xử lý dữ liệu tại bệnh viện hoặc đến các trung tâm cấp cứu. Nhờ đó những can thiệp cấp cứu có thể nhanh chóng thực hiện trong “giờ vàng” nhằm giảm thiểu tỉ lệ tử vong và di chứng. Những công cụ này ngày càng thông minh hơn và sẽ được sử dụng ngày càng rộng rãi cũng như có thể tích hợp vào các vật dụng thiết yếu như điện thoại thông minh hay đồng hồ đeo tay. Đây sẽ là một mảnh đất màu mỡ cho các hãng công nghệ đầu tư.

Bên cạnh việc cảnh báo và chẩn đoán thì các công cụ này cũng đã bắt đầu hỗ trợ điều trị bệnh nhân mắc các bệnh mạn tính. Một ví dụ điển hình là công cụ bơm insulin tự chỉnh của hãng Medtronic có khả năng đánh giá đường huyết của bệnh nhân theo thời gian thực và tùy chỉnh lượng insulin tiêm vào dựa theo đường máu cũng như các thông tin khác. Dụng cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo này đã được Cơ quan Quản lý Thuốc và Thực phầm Hoa kỳ chẩn thuận. Những công cụ như vậy sẽ giúp hạn chế những tai biến điều trị, tối ưu hóa tác động của thuốc cũng như giảm số lần bệnh nhân đến bệnh viện.

Trí tuệ nhân tạo trong y học chính xác

Chúng ta đều biết rằng không có một phác đồ điều trị đơn độc nào dù tốt đến máy lại có thể phù hợp cho tất cả bệnh nhân. Chính vì lý do đó cá nhân hóa điều trị là một yêu cầu bắt buộc trong tương lai. Để cá nhân hóa điều trị có thể thực hiện được, chúng ta cần có một nền y học chính xác (precision medicine). Nói một cách nôm na là tất cả dữ kiện về bộ gene, về lối sống, những yếu tố nguy cơ nghề nghiệp, các phơi nhiễm, các chỉ số xét nghiệm,  chẩn đoán hình ảnh cũng như các điều trị có trước điều được lưu giữ và từ đó có thể đưa ra một trị liệu phù hợp nhất. Lượng thông tin như vậy là quá lớn khó có thể xử lý theo quy cách thông thường. Nếu không có trí tuệ nhân tạo thì việc này không thể thực hiện được. Trí tuệ nhân tạo, khả năng học máy và IoT có thể tạo nên một mạng lưới thu thập dữ liệu, lưu trữ và truy xuất khi cần. Và đây chắn chắn là hướng đi bắt buộc của y học trong tương lai.

Việt Nam có nền tảng, đợi sức đẩy

Hiện nay mặc dù chưa có một chính sách mang tầm vĩ mô liên quan đến nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y khoa nhưng cũng đã có rất nhiều nhóm nghiên cứu từ các trường đại học đang nỗ lực hợp tác với các bệnh viện để phát triển nghiên cứu và ứng dụng. Những hợp tác này chủ yếu tập trung vào mảng chẩn đoán hình ảnh và phát triển một số công cụ theo dõi đơn giản dùng cho bệnh nhân trong hồi sức.

Nguồn tài nguyên dữ liệu của chúng ta vô cùng dồi dào càng ngày càng phong phú, đặc biệt là với việc sử dụng rộng rãi bệnh án điện tử và số hóa dữ liệu ở các bệnh viện hiện nay. Nền tảng công nghệ của chúng ta cũng đủ để khai thác nguồn tài nguyên đó. Chúng ta có cả những con người đam mê. Vấn đề còn lại là một chính sách đồng bộ và dài hơi của những nhà quản lý. Nếu không tiến kịp trong cuộc đua y học công nghệ cao này, sự thua thiệt của Việt Nam không chỉ ở mảng y học mà nằm ở từng chất lượng sống của mỗi con người. Bằng công nghệ, y học có thể giữ lại mùa xuân yêu thương nhiều hơn cho những bệnh nhân.

PGS.TS. Lê Minh Khôi

Bệnh viện Đại học Y Dược TPHCM

Gửi bình luận
Có thể bạn quan tâm
Iot
Khả năng dự báo thời tiết của Google AI chuẩn hơn truyền thống

Không lâu sau khi Google AI giới thiệu hệ thống giúp cải thiện sàng lọc ung thư vú, giờ đây công ty tiếp tục đưa mạng lưới nơ-ron thần kinh tích chập (CNN) trong việc dự báo lượng mưa hiện tại.

ZaloPay chính thức có thể sử dụng ngay trong Zalo chat

Chỉ cần bật ứng dụng chat Zalo lên, 100 triệu người dùng của ứng dụng này có thể: chuyển tiền cho bạn bè, người thân, gia đình ngay trong khung chat, lì xì trong nhóm chat và tính năng thanh toán, qua ví điện tử ZaloPay.

Lộ ảnh/clip riêng tư từ camera an ninh, lỗi do ai?

Vụ việc lộ clip nóng của ca sĩ Văn Mai Hương như hồi chuông cảnh báo về việc bảo vệ an toàn thông tin cá nhân trước các camera an ninh. Câu hỏi là lỗi bảo mật camera, sự ác ý trục lợi của kỹ thuật viên, sự tấn công cố tình của hacker hay sự bất cẩn của người dùng... mới là lý do chính yếu để dữ liệu riêng tư bị phơi bày?

Trung Quốc cấm livestream, thắt chặt sử dụng internet

Trung Quốc vừa thắt chặt kiểm soát việc sử dụng Internet của nước này với đề xuất việc cấm phát trực tiếp và ra lệnh cho các tổ chức nhà nước thay thế thiết bị máy tính mang nhãn hiệu nước ngoài bằng nhãn hiệu trong nước.