Một công cụ trí tuệ nhân tạo mới có thể dự đoán nguy cơ mắc hơn 1.000 bệnh, bao gồm cả ung thư, trong 20 năm tới. Các chuyên gia hy vọng công nghệ này sẽ giúp phát hiện bệnh nhân có nguy cơ cao để ngăn ngừa bệnh tật trước nhiều năm.
Các nhà khoa học đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo mới có thể dự đoán nguy cơ mắc hơn 1.000 bệnh, bao gồm cả ung thư, trong 20 năm tới. Các chuyên gia từ Phòng thí nghiệm Sinh học Phân tử Châu Âu (EMBL), Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức và Đại học Copenhagen hy vọng công nghệ mới này sẽ giúp phát hiện bệnh nhân có nguy cơ cao để ngăn ngừa bệnh tật trước nhiều năm. Công cụ AI tạo sinh này hoạt động bằng cách đánh giá khả năng ai đó có thể mắc các bệnh nguy hiểm đến tính mạng, bao gồm ung thư, bệnh tim và tiểu đường, cũng như thời điểm mắc bệnh.
Viết trên tạp chí Nature, chuyên gia sinh học phân tử kiêm đồng tác giả nghiên cứu Tomas Fitzgerald (EMBL) cho biết: “Các biến cố y tế thường tuân theo các khuôn mẫu có thể dự đoán được. Mô hình AI của chúng tôi học các khuôn mẫu đó và có thể dự báo kết quả sức khỏe trong tương lai”.
Mô hình này, được gọi là Delphi-2M, đã được huấn luyện để tìm các khuôn mẫu trong hồ sơ bệnh án ẩn danh. Nó xem xét các “biến cố y tế” trong lịch sử của bệnh nhân cùng với các yếu tố lối sống như hút thuốc, uống rượu và thừa cân để dự đoán những gì có thể xảy ra trong tối đa 20 năm tới.
Mô hình đã được đào tạo và thử nghiệm trên dữ liệu bệnh nhân từ 400.000 bệnh nhân tham gia nghiên cứu UK Biobank và 1,9 triệu người trong cơ quan đăng ký bệnh nhân quốc gia Đan Mạch. Các nhà nghiên cứu hy vọng bệnh nhân sẽ có thể hưởng lợi từ bước đột phá này trong vòng vài năm tới. Công cụ này sẽ cho họ biết khả năng mắc bệnh theo thời gian, tương tự như dự báo 70% khả năng có mưa vào cuối tuần.
Giáo sư Ewan Birney (giám đốc điều hành EMBL) giải thích cách công nghệ mới này có thể hoạt động trong các phòng khám đa khoa để giúp bệnh nhân có nguy cơ cao nhận được sự chăm sóc cần thiết trước khi các bệnh tiến triển nghiêm trọng. “Bạn bước vào phòng khám của bác sĩ và bác sĩ lâm sàng đã rất quen với việc sử dụng các công cụ này. Họ có thể nói: ‘Đây là 4 rủi ro chính trong tương lai của bạn và đây là 2 điều bạn có thể làm để thực sự thay đổi điều đó'”.
Ông tiếp tục: “Tôi nghi ngờ mọi người sẽ được khuyên giảm cân và nếu bạn hút thuốc, bạn sẽ được khuyên bỏ thuốc. Điều đó sẽ nằm trong dữ liệu của bạn, vì vậy lời khuyên đó sẽ không thay đổi đáng kể. Nhưng đối với một số bệnh, tôi nghĩ sẽ có một số điều rất cụ thể. Đó là tương lai chúng ta muốn tạo ra”.
Mặc dù mô hình này dự báo tốt nhất các bệnh có diễn biến rõ ràng như tiểu đường type 2 và đau tim, hơn là các biến cố ngẫu nhiên hơn như nhiễm trùng, nhưng các nhà nghiên cứu hy vọng các mô hình như thế này có thể giúp dự đoán nhu cầu chăm sóc sức khỏe trên quy mô lớn. Giáo sư Moritz Gerstung (chuyên gia về ung thư tại Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức) cho biết: “Đây là khởi đầu của một cách mới để hiểu về sức khỏe con người và sự tiến triển của bệnh tật”.
Ông nói thêm rằng, mô hình AI cũng có thể giúp cung cấp thông tin cho các chương trình sàng lọc bệnh tật, dự đoán nhu cầu. Ví dụ như có bao nhiêu người ở London có khả năng bị đau tim trong năm tới, để giúp phân bổ và lập kế hoạch nguồn lực. Tuy nhiên, các chuyên gia khác đã khuyến cáo thận trọng về những phát hiện này, nói rằng Delphi-2M không phải là không có những hạn chế đáng kể.
Giáo sư Justin Stebbing (bác sĩ chuyên khoa ung thư tư vấn tại Đại học Anglia Ruskin) cảnh báo không nên hiểu các kết quả là mối quan hệ nhân quả trực tiếp. Ông nói: “Mô hình tái tạo các sai lệch được tìm thấy trong dữ liệu đào tạo của nó, bao gồm cả những người tình nguyện khỏe mạnh và sai lệch lựa chọn”.
Giáo sư Peter Bannister (chuyên gia chăm sóc sức khỏe và thành viên của Viện Kỹ thuật và Công nghệ) nói thêm: “Điều này vẫn còn cách xa việc cải thiện chăm sóc sức khỏe. Vì các tác giả thừa nhận rằng cả 2 bộ dữ liệu đều bị sai lệch về tuổi tác, sắc tộc và kết quả chăm sóc sức khỏe hiện tại. Thách thức trước mắt đối với ngành chăm sóc sức khỏe là đảm bảo có đủ cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và nền tảng kỹ năng cho tất cả mọi người, bất kể hoàn cảnh kinh tế xã hội, để các công nghệ hiện có có thể được cung cấp cho những người cần cải thiện khả năng tiếp cận điều trị nhất”.
Do đó, trong khi các nhà khoa học đứng sau Delphi-2M tự tin rằng mô hình của họ có thể “xử lý tất cả các bệnh cùng một lúc và trong một khoảng thời gian dài”, điều này khiến nó khác biệt với các mô hình bệnh đơn lẻ hiện có, thì các chuyên gia khác trong lĩnh vực này vẫn hy vọng nhưng thận trọng. Giáo sư Gustavo Sudre (chuyên gia về hình ảnh thần kinh và AI tại Đại học King’s College London) cho biết: “Mặc dù phiên bản hiện tại chỉ dựa trên hồ sơ lâm sàng ẩn danh, nhưng thật đáng khích lệ khi thấy rằng kiến trúc mô hình đã được thiết kế có chủ ý để phù hợp với các loại dữ liệu phong phú hơn, chẳng hạn như dấu ấn sinh học, hình ảnh và thậm chí cả bộ gen. Với những tích hợp trong tương lai này, nền tảng Delphi có vị thế tốt để phát triển thành một công cụ y học chính xác đa phương thức thực sự”.
Thông tin này được đưa ra khi One Cancer Voice cảnh báo, các trường hợp ung thư sẽ tăng vọt lên mức cao kỷ lục vào năm 2040, với một bệnh nhân được thông báo rằng họ mắc căn bệnh tàn khốc này cứ sau 2 phút. Dự báo khắc nghiệt cho thấy các bệnh ung thư phổ biến nhất – ung thư vú, ung thư tuyến tiền liệt và ung thư phổi – sẽ đạt mức chưa từng có, trong khi hơn 63.000 trường hợp được dự đoán ở trẻ em và thanh thiếu niên.
(Ảnh minh họa: Internet)
(Nguồn: DM)
