Những đột phá gần đây trong Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng thay đổi thế giới. Từ xe tự lái đến Nhận diện hình ảnh đến Chatbot, AI và các phương pháp của nó đã biến đổi mọi ngành có thể. Khi nói đến hiệu quả & hiệu suất của các công nghệ thông minh này, không ngạc nhiên nó chưa bao giờ thất bại gây ấn tượng.
Học máy dựa trên định lý dự đoán có lẽ đang có lợi cho mọi ngành hôm nay, vậy tại sao không phải Y tế? Không nhiều người biết nhưng Học máy có đóng góp đáng kể trong Hình ảnh y khoa (Medical Imaging), MRI, Bệnh lý, Xác định trị liệu cá nhân hóa, Sửa đổi thuốc, X-quang và Duy trì hồ sơ y tế điện tử.
Theo báo cáo, Lỗi chẩn đoán y khoa đóng góp khoảng 10% tử vong. Nó thuộc IVD (Chẩn đoán y khoa in vitro) do người tiêu dùng mua hoặc dùng trong phòng lab phát hiện nhiễm trùng, trạng thái và bệnh tật. Những lỗi chẩn đoán này có thể không phải lỗi con người, mà do kém hiệu quả tích hợp công nghệ Thông tin y tế, thiếu hệ thống công tác y tế dẫn đến chẩn đoán không đúng, rào cản giao tiếp giữa nghiên cứu & phát triển (R&D); bác sĩ và phòng khám; bệnh nhân; người chăm sóc; v.v.
Đọc thêm : Tìm hiểu về Học máy và Khả năng đổi mới của nó
Ứng dụng Học máy tiên phong
Trong lĩnh vực y tế, Học máy có cơ hội nắm bắt công cụ cách mạng dùng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Nhận diện khuôn mặt, Deep Learning & chẩn đoán hỗ trợ máy tính để hỗ trợ chăm sóc tốt hơn.
Dưới đây là một số ứng dụng chẩn đoán AI Học máy hỗ trợ ra quyết định tốt hơn, cải thiện hiệu quả nghiên cứu/thử nghiệm lâm sàng, và chăm sóc y tế chất lượng.
-
Chẩn đoán nâng cao (Enhanced Diagnosis) –
Xác định bệnh và chẩn đoán là tiền phong của Học máy trong Y khoa. ML đặc biệt làm việc trong lĩnh vực điều trị bệnh não & ung thư đáng sợ nhất. Theo báo cáo, hơn 800 thuốc và vắc-xin trị ung thư đã trong thử nghiệm. Và dùng phân tích dự báo giúp chẩn đoán và điều trị bệnh não rất được đòi hỏi.
-
Ung thư học (Oncology) –
Với deep learning, đã mở cửa cho phát hiện sớm ung thư. Vì nó được coi là nguyên nhân tử vong thứ hai toàn cầu. May mắn, phần mềm deep learning thể hiện khả năng chẩn đoán chính xác so với chuyên gia và ở giai đoạn sớm để hành động kịp thời.
Đọc thêm : Công cụ Học máy tốt nhất là phước cho Developers
-
Trị liệu cá nhân hóa hiệu quả (Effective Personalized Treatment) –
Đây là lĩnh vực nghiên cứu nóng nhất, nơi dữ liệu bệnh nhân cặp với phân tích dự báo giúp cung cấp thuốc cá nhân hóa & điều trị hiệu quả. Lĩnh vực do bác sĩ cai quản dùng giúp từ tập chẩn đoán hạn chế hơn. Để thúc đẩy thay đổi quyết định điều trị và tối ưu lựa chọn phương án. Trong tương lai gần, chúng ta có thể thấy việc dùng app di động, biosensor đo lường sức khỏe không giới hạn & theo dõi vấn đề sức khỏe từng phút. Điều này hy vọng giảm chi phí y tế và bệnh nhân tuân thủ đơn thuốc, sẽ tự động tối ưu sức khỏe cá nhân.
-
Chatbot –
Chatbot dựa trên AI có thể xác định mẫu trong triệu chứng bệnh nhân, qua khả năng nhận dạng giọng nói. Nó sau đó so sánh triệu chứng từ vụ án lưu trong cơ sở dữ liệu. Phản hồi, nó phân tích vấn đề với người dùng và đưa ra gợi ý và hành động phù hợp. Dựa trên câu trả lời bệnh nhân mà Chatbot hỏi về tiền sử y khoa, triệu chứng & hoàn cảnh. Ngoài chẩn đoán, Chatbot cũng tích hợp dữ liệu bệnh nhân với thiết bị đeo để theo dõi cholesterol và nhịp tim, v.v.
-
Chất lượng hình ảnh não MRI nâng cao (Enhanced Brain Image Data Quality in MRI) –
Hình ảnh não (Neuroimaging) thực hiện để đánh giá rối loạn não và đảm bảo hoạt động đúng. Hình ảnh não giúp chẩn đoán bệnh não và cải thiện nghiên cứu về não người. Dù đây chỉ là một vài lợi ích lớn của hình ảnh não, MRI (Cộng hưởng từ tính) gặp vấn đề lớn trong quá trình. Giảm chất lượng dữ liệu nảy sinh khi bệnh nhân di chuyển đầu trong quét MRI, cản trở phân tích não & dẫn đến chẩn đoán sai. Với hỗ trợ ML & phần mềm như FIRMM, giúp theo dõi dữ liệu liên quan não thời gian thực và cung cấp chỉ số chất lượng dữ liệu. Được phát triển dưới Linux OS, và hoạt động chủ yếu trên Ubuntu và CentOS.
-
Phẫu thuật Robot (Robotic Surgery) –
Khi nói đến robot phẫu thuật, robot da Vinci đã "cướp" cuộc chơi. Nó cho phép bác sĩ phẫu thuật điều khiển chi robot để phẫu thuật chi tiết và trong không gian chật hẹp không run rẩy. Dù không phải mọi phẫu thuật robot đều có ML, nhưng nó giúp xác định khoảng cách từ chi robot đến cơ thể được điều khiển. Cũng vậy, nó quan tâm chuyển động liên tục của chi robot khi nhận hướng dẫn từ bộ điều khiển con người.
-
Bệnh hiếm (Unusual Diseases) –
Để điều trị một số bệnh hiếm, Học máy kết hợp với phần mềm nhận diện khuôn mặt giúp chẩn đoán lâm sàng. Qua phần mềm nhận diện khuôn mặt hoặc deep learning, ảnh bệnh nhân được phân tích với phân tích khuôn mặt hoạt động bên dưới. Và deep learning phát hiện kiểu biểu hiện (phenotype) tương quan với bệnh di truyền hiếm.
Chúng ta đã khám phá một vài ứng dụng tiên phong này, dù danh sách đổi chắc chắn không bao giờ kết thúc. Chúng ta muốn cung cấp một nhóm súc tích của sự năng động hiện tại dựa trên AI Học máy.
Kết luận
Cách tiếp cận phản ứng (reactive) trong y tế được đúc đạc thành cách tiếp cận dự báo (predictive) hôm nay. Với các công nghệ thông minh này, chúng ta tin có cơ hội ảo không giới hạn. Với nhiều đổi mới trong tổ chức y tế khắp nước, Học máy thực sự trông như một "cứu tinh" trao quyền cho hệ thống y tế.