Trong dòng chảy công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang tái tạo ra sự phát triển xã hội và lối sống theo những cách chưa từng có. Cùng với sự phát triển không ngừng của cuộc cách mạng công nghệ, trí tuệ nhân tạo trong y học không ngừng thể hiện sự quyến rũ và tiềm năng độc đáo của nó, trở thành lực lượng chính thúc đẩy cải cách trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nó không chỉ có thể nâng cao chất lượng dịch vụ y tế và tối ưu hóa mô hình chẩn đoán, điều trị bệnh, mà còn có thể thúc đẩy sự phát triển theo hướng cá nhân hóa và chính xác trong lĩnh vực y tế. Điều này không chỉ có nghĩa là nâng cao hiệu quả điều trị, mà còn là sự thực hiện sâu sắc của triết lý “lấy bệnh nhân làm trung tâm”, đánh dấu sự chuyển biến của mô hình y tế từ “chữa bệnh” sang “chữa người”.
Dưới đây là một số kiến thức về sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong y học.
1. Y học chính xác
Việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y học chính xác có thể cung cấp các phương pháp điều trị cá nhân hóa và hiệu quả hơn cho bệnh nhân. Ví dụ, đối với các bệnh ung thư phổ biến, bằng cách thu thập thông tin di truyền, thói quen sống, lịch sử bệnh tật và dữ liệu sinh lý của bệnh nhân, hệ thống AI có thể tạo ra các mô hình dự đoán rủi ro bệnh tật. Điều này giúp dự đoán trước rủi ro bệnh tật, biến chứng mà bệnh nhân có thể gặp phải, từ đó thực hiện phát hiện sớm và can thiệp kịp thời. Đối với bệnh ung thư vú, hệ thống AI phân tích thông tin về đột biến gen BRCAI/2, lịch sử gia đình và lối sống để dự đoán xác suất tái phát khối u, đồng thời giúp bác sĩ điều chỉnh phác đồ điều trị dựa trên dữ liệu thời gian thực, nâng cao hiệu quả điều trị và cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.
2. Chẩn đoán hỗ trợ
Trong lĩnh vực chẩn đoán hỗ trợ, trí tuệ nhân tạo trong y học chủ yếu sử dụng các thuật toán học sâu để phân tích chi tiết khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh y tế, như phim X-quang, CT scan, phục vụ việc phát hiện những bất thường nhỏ, chẳng hạn như nốt phổi, khối u, tổn thương mạch máu. Ví dụ, đối với bệnh ung thư phổi, trước đây việc đọc hình ảnh thường phụ thuộc vào con người, dễ dẫn đến việc bỏ sót những nốt nhỏ do mệt mỏi hay ảnh hưởng thị giác. Việc ứng dụng công nghệ AI sẽ tạo ra các mô hình hình ảnh dựa trên dữ liệu kiểm tra, nhận diện những thay đổi nhỏ ở phổi và thông qua các thuật toán học sâu, phân tích tổng hợp về mật độ, hình dạng và kết cấu của nốt, từ đó nâng cao độ chính xác và độ nhạy trong chẩn đoán bệnh.
Ngoài ra, trong lĩnh vực chụp CT não, AI có thể thực hiện tái tạo 3D và đo lường chính xác sự biến đổi mô não, giúp nâng cao hiệu quả chẩn đoán các bệnh lý thần kinh như đột quỵ não, xuất huyết não, ung thư não. Hệ thống AI hỗ trợ việc tự động tạo báo cáo chẩn đoán, có thể giảm thời gian bác sĩ xem xét. Ví dụ, trong kiểm tra X-quang vú, hệ thống AI sẽ kiểm tra bệnh lý trong vài giây, phân tích sơ bộ xem nó có phải là khối u lành tính hay ác tính, sau đó bác sĩ sẽ đưa ra chẩn đoán chính xác dựa trên các thông tin chi tiết sau đó.
3. Nghiên cứu và phát triển thuốc
Trước đây, chu kỳ nghiên cứu và phát triển thuốc thường rất dài và cần đầu tư nhiều chi phí, cộng với những hạn chế kỹ thuật làm cho tỷ lệ thành công cuối cùng của thuốc rất thấp. Nhưng việc ứng dụng công nghệ AI có thể cải thiện hiệu quả vấn đề này. Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu sinh học như chuỗi gen, cấu trúc protein, tương tác của thuốc với mục tiêu, có thể tự động kiểm tra hiệu quả, độc tính, tác dụng phụ của các hợp chất, rút ngắn chu kỳ thử nghiệm.
Ví dụ, thông qua hệ thống AI, có thể mô phỏng hàng triệu loại hợp chất và sự thay đổi cấu trúc, thực hiện sàng lọc nhanh cho các phân tử có khả năng tác dụng. Phương pháp sàng lọc ảo này không chỉ giảm chi phí bổ sung mà còn tránh bỏ sót, đảm bảo hiệu quả điều trị của thuốc. Hơn nữa, trong giai đoạn thử nghiệm lâm sàng, công nghệ AI thông qua việc thu thập dữ liệu từ bệnh nhân trước đó, phân tích mô phỏng phản ứng của các bệnh nhân đối với thuốc, cung cấp cơ sở cho các phương án điều trị cụ thể, giảm sự cần thiết của việc thử nghiệm không cần thiết, đồng thời nâng cao an toàn thử nghiệm và rút ngắn thời gian của thuốc ra thị trường.
4. Quản lý sức khỏe
Tác động của công nghệ AI trong lĩnh vực quản lý sức khỏe có ảnh hưởng sâu sắc đến các phương thức tương tác sức khỏe trong xã hội hiện đại. Ví dụ, các ứng dụng quản lý sức khỏe, vòng tay thông minh, thiết bị giám sát sức khỏe mang tính đeo phổ biến hiện nay có thể thu thập các chỉ số sinh lý như nhịp tim, giấc ngủ, hoạt động và huyết áp của bệnh nhân, từ đó tạo ra hồ sơ sức khỏe cá nhân. Điều này không chỉ giúp người sử dụng hiểu rõ tình trạng sức khỏe của mình bất kỳ lúc nào, mà còn có thể phát hiện các rủi ro bệnh tiềm ẩn. Ví dụ, đối với bệnh nhân có chất lượng giấc ngủ kém hoặc khó ngủ, hệ thống sẽ gợi ý họ chú ý đến trạng thái tâm lý và áp lực, cho thấy có thể tồn tại rối loạn giấc ngủ, sau đó đề xuất các biện pháp như luyện tập thư giãn, điều chỉnh lối sống.
Ngoài ra, công nghệ AI sẽ kết hợp thông tin dịch tễ học để dự đoán nguy cơ mắc các bệnh mãn tính phổ biến, như tiểu đường, huyết áp cao, bệnh tim mạch, nhắc nhở họ chú ý đến chế độ ăn uống và điều chỉnh lối sống để giảm nguy cơ mắc bệnh và hướng tới một cuộc sống khỏe mạnh.
Kết luận: Sự phổ biến và ứng dụng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong y học đã thay đổi căn bản mô hình chăm sóc y tế truyền thống và công nghệ y tế, bên cạnh việc đạt được tính nhân văn và chính xác, còn hỗ trợ con người trong việc xây dựng các quyết định sức khỏe phù hợp với tình trạng của bản thân, giảm thiểu nguy cơ mắc bệnh.
Tác giả: Trương Vũ Vỹ, Đại học Trùng Khánh