Cách dữ liệu sẽ kích hoạt trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ trong chẩn đoán

Với việc cải tiến cơ sở hạ tầng công nghệ và nền tảng đám mây đang được thực hiện với tốc độ chóng mặt và cơ sở dữ liệu toàn cầu phát triển với tốc độ chóng mặt hơn mỗi năm, các công ty chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI) đang tìm cách khai thác lượng dữ liệu dồi dào này cho tốt.

Sự xuất hiện của AI tiếp tục làm dấy lên cuộc thảo luận về việc nó có thể có lợi như thế nào đối với các ứng dụng đa dạng như chăm sóc sức khỏe, tài chính và luật. Công nghệ siêu máy tính hỗ trợ AI đang được các công ty hàng đầu tiên tiến và chúng ta đang bắt đầu xem cách AI có thể giải phóng con người khỏi một số công việc lặp đi lặp lại và công việc hàng ngày cũng như khỏi một số thành phần của quy trình phân tích dày đặc.

Tất nhiên, có sự do dự trong một số quý liên quan đến việc triển khai AI trong các lĩnh vực mà sức khỏe của con người đang bị đe dọa. Các công ty và nhà đầu tư cũng đang đặt cược lớn rằng AI sẽ có tác động tích cực trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Đồng thời, có cuộc tranh luận về nơi AI có thể đóng một vai trò thích hợp; một ví dụ là cuộc thảo luận về việc liệu AI có thể quản lý các quyết định y tế về mặt đạo đức theo cách mà một bác sĩ con người làm hay không.

Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe

Thật vậy, AI đang tìm thấy một vị trí trong các cơ sở y tế. Từ chẩn đoán nhanh hơn đến đề xuất kế hoạch điều trị, một hy vọng chính là AI có thể giúp các chuyên gia y tế tăng độ chính xác trong tất cả các khía cạnh chăm sóc bệnh nhân. Một loạt các phát triển công nghệ thú vị đang xuất hiện, khi các nhà đổi mới hợp tác với các cơ sở y tế để thử nghiệm và triển khai các giải pháp có thể được triển khai đại trà trong tương lai.

Một công nghệ thú vị đang được phát triển là PAIGE , sử dụng một tập hợp con của AI được gọi là học máy . PAIGE có giấy phép độc quyền với Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering (MSK), cho phép truy cập vào thư viện rộng lớn về các slide bệnh lý học trình bày chi tiết hàng nghìn khối u khác nhau và các dạng ung thư liên quan của chúng. Bằng cách phân tích các slide bệnh lý này trong cơ sở dữ liệu số hóa, PAIGE sẽ sử dụng công nghệ máy học để so sánh dữ liệu bệnh nhân mới với các chẩn đoán trước đây và phát triển các mẫu thuật toán để xác định và hiểu con đường và bản chất điển hình của một số bệnh nhất định.

Một hệ thống được hỗ trợ bởi AI khác đang được chú ý gần đây là Sinh thiết hơi thở, một thiết bị phát hiện ung thư đang được phát triển bởi Owlstone Medical. Thiết bị học máy này sử dụng cấu trúc hóa học trong hơi thở của bệnh nhân để phân tích các dấu hiệu bệnh. Nó hấp thụ, nhận biết và phân tích các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) được thải ra trong hơi thở của bệnh nhân để tìm kiếm các dấu ấn sinh học có thể chỉ ra sự hiện diện của một căn bệnh. Điều này có thể cho phép bệnh nhân được chẩn đoán nhanh hơn nhiều và loại bỏ sự cần thiết của các xét nghiệm xâm lấn như xét nghiệm máu hoặc sinh thiết mô. Đối với các bệnh khó chẩn đoán như u trung biểu mô, một bệnh ung thư phổi thường bắt chước các bệnh khác, công nghệ này có thể là một cuộc cách mạng vì nó sẽ tác động đến các lựa chọn điều trị mà đội ngũ y tế cân nhắc, đặc biệt nếu được sử dụng ở giai đoạn đầu. Trên thực tế, Owlstone đang thực hiện các thử nghiệm nghiên cứu với Hiệp hội Quốc tế về Chất cách nhiệt và Băng giá và Công nhân Đồng minh, một nhóm các cá nhân được ghi nhận là đã tiếp xúc với amiăng và không may được chẩn đoán mắc bệnh u trung biểu mô ác tính. Với các triệu chứng ung thư trung biểu mô thường không xảy ra trong 10 đến 50 năm, thiết bị này có thể là một cách để phát hiện bệnh này trước khi nó phát triển.

Các vấn đề AI phải đối mặt trong chăm sóc sức khỏe

Với bất kỳ loại công nghệ nào, sẽ luôn có những vấn đề hoặc thiếu sót phải được cải thiện khi phát triển thêm và lặp lại sản phẩm. Nhưng khi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân đang ở mức thấp, mọi khả năng thiếu chính xác trong việc hiểu dữ liệu, đưa ra tiên lượng hoặc xác định các giải pháp thích hợp phải được giảm thiểu ngay từ đầu. AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe vẫn đang trong giai đoạn sơ khai và có khả năng vẫn cần phải có những tiến bộ đáng kể trước khi được áp dụng rộng rãi.

Những quan hệ đối tác tích cực này giữa các nhà đổi mới AI và các tổ chức y tế là rất quan trọng để phát triển và mang lại lợi ích lâu dài cho AI. Để tối đa hóa hiệu quả của AI về lâu dài, điều quan trọng là các hệ thống này đang được phát triển phải có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu y tế hiện tại và lịch sử phong phú, để giúp cải thiện quá trình học tập và cuối cùng cho phép độ chính xác cao hơn.

Mặc dù các siêu máy tính hỗ trợ AI ngày nay có thể xử lý và phân tích dữ liệu với tốc độ nhanh chóng, nhưng khả năng thực sự hiểu và học hỏi từ các phân tích của chúng vẫn còn hạn chế và nếu có thể thì thời gian có thể kéo dài. Để trở thành một phần trung tâm và thành công của lĩnh vực y tế, các hệ thống AI đang trong quá trình phát triển sẽ cần nghiên cứu hàng loạt dữ liệu lịch sử và dữ liệu mới về các bệnh, học cách phân biệt giữa các bệnh tương tự, kết hợp cân nhắc các chẩn đoán trước đó và học hỏi từ quá khứ những sai lầm.

Cách AI sử dụng dữ liệu: các nhà đạo đức học y tế và bệnh nhân nhìn nhận ưu và nhược điểm

Một yếu tố quan trọng khác cần xem xét là bệnh nhân sẽ cảm thấy như thế nào khi nhận được chẩn đoán từ máy tính.

Các bác sĩ nghiên cứu y học trong nhiều năm, và đào tạo dưới sự chỉ đạo của các chuyên gia có trình độ cao nhất, trước khi họ bắt đầu tự hành nghề. Tất nhiên, siêu máy tính không thể được đào tạo theo cách tương tự. Thay vào đó, những máy tính này lưu trữ một lượng lớn tài liệu tham khảo và phân tích chúng để đưa ra suy luận.

Quá trình học tập thực hành của bác sĩ, trải nghiệm của con người và tương tác với bệnh nhân bao gồm một loại quy trình hoàn toàn khác so với phân tích dựa trên dữ liệu của máy tính. Nó khác biệt đến nỗi nó đặt ra câu hỏi về việc liệu một siêu máy tính có thể hiểu được tính nhân văn của các đối tượng y tế của nó hay không, liệu nó có thể hiểu được y đức từ góc độ con người, hay học cách cư xử theo cách có đạo đức, như mọi bác sĩ đều mong đợi. Một siêu máy tính đáng tin cậy như thế nào khi so sánh với một bác sĩ chuyên khoa ung thư? Nhiều nhà đạo đức học tin rằng bất kể máy tính hỗ trợ AI tiên tiến như thế nào, AI chỉ nên được sử dụng như một công cụ để nâng cao hiểu biết của các bác sĩ và việc ra quyết định của họ, chứ không phải để thay thế chúng.

Phân tích dữ liệu chỉ là một trong nhiều lớp đối với AI và chăm sóc sức khỏe; bảo mật dữ liệu là một mối quan tâm khác. Mặc dù chắc chắn có những bệnh nhân trên tàu với quyền truy cập hệ thống và phân tích hồ sơ bệnh nhân của họ, một số sẽ lo lắng về những cạm bẫy tiềm ẩn.

Với một lượng lớn dữ liệu được xử lý tại bất kỳ thời điểm nào, bệnh nhân đương nhiên sẽ lo lắng về cách dữ liệu của họ đang được sử dụng, ai có quyền truy cập và về bất kỳ vi phạm dữ liệu tiềm ẩn nào. Nếu bệnh nhân cảnh giác và không muốn cho phép truy cập hoặc sử dụng dữ liệu y tế của họ, điều đó có thể cản trở việc áp dụng các loại hệ thống này. Ngoài ra, có thể có sự khác biệt về những gì có thể và không thể được tiết lộ giữa và giữa các hệ thống hỗ trợ AI và các tổ chức y tế khác nhau, theo Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp bảo hiểm y tế (HIPAA). HIPAA được thiết kế để tạo ra các tiêu chuẩn về quyền riêng tư của hồ sơ y tế và các thông tin khác như bảo hiểm, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa.

Tương lai của AI và chăm sóc sức khỏe

AI có thể trở thành một nguồn lực mạnh mẽ trong lĩnh vực y tế, trong những điều kiện thích hợp. Khi các hệ thống này bắt đầu hiểu nhiều dữ liệu hơn, độ chính xác của các chẩn đoán sẽ được cải thiện. Tuy nhiên, để điều này xảy ra, bệnh nhân sẽ cần quyết định xem họ có sẵn sàng tham gia và đóng vai trò tích cực trong việc cung cấp cho các máy này dữ liệu sẽ được sử dụng hay không.

Như với bất kỳ công nghệ đang phát triển nào nhận được nhiều sự thổi phồng, chúng ta thường hy vọng hoặc thậm chí mong đợi mọi thứ hoạt động ngay lập tức và bắt đầu tạo ra kết quả ngay hôm nay. AI đang đạt được những bước tiến lớn nhưng vẫn còn là những ngày đầu. Tôi sẽ mong đợi những tiến bộ tiếp tục trong AI và trong các sản phẩm hỗ trợ AI tìm đường vào các cơ sở y tế trong tương lai gần. Nhưng tôi cũng hy vọng sẽ mất nhiều năm trước khi chúng ta thấy việc sử dụng rộng rãi các ứng dụng hỗ trợ đầy đủ AI trong y học. Khi điều đó xảy ra, tôi hy vọng cuối cùng chúng ta sẽ thấy những kết quả gần như kỳ diệu trong chăm sóc y tế.