Chủ Nhật ngày 22/5/2022 Nhiệt liệt chào mừng Ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam 18-5: "Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo – Đẩy nhanh quá trình phục hồi, phát triển kinh tế - xã hội" Cấu trúc Cổng Đăng nhập
Tin tức - Sự kiện: Tin tổng hợp
Cập nhật: Thứ Tư, ngày 01/9/2021

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y học
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có xu hướng được ứng dụng mạnh mẽ trong y học như: chẩn đoán bệnh; nghiên cứu, phát triển thuốc; tối ưu hóa cho điều trị từng cá nhân; chỉnh sửa gen. Tuy nhiên, dù AI phát triển trong y học đến đâu cũng không thể thay thế hoàn toàn bác sỹ trong quá trình thăm khám và chữa trị, chẳng hạn như AI không thể thực hiện ca phẫu thuật não tự động - nơi mà đôi khi các bác sỹ phẫu thuật phải thay đổi cách tiếp cận của họ ngay khi tổn thương được bộc lộ và nhìn thấy.

Năm 2018, các nhà nghiên cứu tại Bệnh viện Đại học quốc gia Seoul (Hàn Quốc) đã phát triển một thuật toán AI gọi là DLAD (Deep Learning based Automatic Detection) để phân tích hình ảnh chụp X-quang ngực cũng như phát hiện sự phát triển bất thường của tế bào (nguyên nhân gây ra bệnh ung thư). Cùng một hình ảnh phim chụp, kết quả đọc của máy tính sẽ được so sánh với kết quả đọc của nhiều bác sỹ khác nhau và thật ngạc nhiên khi những kết luận từ máy tính là vượt trội hơn so với 17/18 các bác sỹ tham gia đọc phim.

Cũng trong năm 2018, thuật toán thứ hai được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Google AI Healthcare. Họ tạo ra một thuật toán gọi là LYNA (Lymph Node Assistant) giúp phân tích các mẫu bệnh phẩm nhuộm màu để xác định khối ung thư vú di căn từ hạch bạch huyết. Kết quả rất thú vị khi thuật toán này có thể xác định các vùng khả nghi mà mắt thường của con người không thể phân biệt được trong các mẫu sinh thiết được đưa ra. LYNA thử nghiệm trên hai tập dữ liệu và được chứng minh là phân loại chính xác mẫu là ung thư hay không phải ung thư chính xác lên đến 99%. Hơn nữa, thời gian đọc của LYNA nhanh gấp đôi thời gian đọc bởi các bác sỹ thực hành.

Hai ví dụ trên đã cho thấy tiềm năng vô cùng to lớn của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ con người. Vậy AI trong y học là gì? Và liệu nó có thay thế các bác sỹ trong tương lai? AI trong chăm sóc sức khỏe là một thuật ngữ bao quát được sử dụng để mô tả việc ứng dụng các thuật toán và phần mềm máy tính học được nhằm bắt chước nhận thức của con người trong việc phân tích, chẩn đoán, đưa ra các chỉ dẫn trong quá trình thăm khám, chẩn đoán, điều trị và tiên lượng bệnh. Hiện nay có 4 nhóm lĩnh vực y học mà AI đang được nghiên cứu áp dụng rất mạnh mẽ, chúng bao gồm: chẩn đoán bệnh; nghiên cứu, phát triển thuốc; tối ưu hóa cho điều trị từng cá nhân; chỉnh sửa gen.

Chẩn đoán bệnh

Gần đây, AI đã đạt được những tiến bộ to lớn trong việc tự động chẩn đoán bệnh, giúp cho việc chẩn đoán rẻ, nhanh và dễ tiếp cận hơn. Các dữ liệu khổng lồ về hình ảnh bình thường, bệnh lý, các chỉ số cơ thể… sẽ được các nhà khoa học “dán nhãn”, nạp vào máy tính, sắp xếp, xử lý…, từ đó máy tính có thể nhận diện, phân loại rồi đưa ra các chẩn đoán khi chúng tiếp xúc với một dữ liệu nào đó của bệnh nhân. Nó giống như các bạn sinh viên mất trên dưới 10 năm để học y, đi bệnh viện thực hành để nhận diện các mặt bệnh và ghi nhớ rồi sau này ra trường đi làm gặp lại bệnh nhân tương tự thì bộ nhớ đã có để nhận biết. Tuy vậy, máy tính “học” nhanh hơn, “nhớ” chính xác hơn và số lượng dữ liệu nhớ thì gần như bất tận, nên AI giỏi chẩn đoán không kém gì các chuyên gia hàng đầu và nó có thể được sao chép lại trên toàn thế giới một cách nhanh chóng và ít tốn kém.

AI chẩn đoán giỏi không kém gì các chuyên gia hàng đầu.

Với chẩn đoán bệnh, AI rất mạnh trong các nội dung: phát hiện ung thư phổi hoặc đột quỵ dựa trên các phim chụp; đánh giá nguy cơ đột tử do các bệnh tim dựa trên điện tâm đồ và hình ảnh cắt lớp, cộng hưởng từ tim; phân loại tổn thương da trên những hình ảnh da được cung cấp; đánh giá bệnh võng mạc tiểu đường thông qua hình ảnh soi đáy mắt. Ngoài ta, các dự án tham vọng hơn của AI liên quan đến sự kết hợp của nhiều nguồn dữ liệu (cắt lớp, cộng hưởng từ, giải trình gen, dữ liệu bệnh nhân cụ thể…) để đánh giá một căn bệnh hoặc tiên đoán sự tiến triển của nó.

Nghiên cứu, phát triển thuốc

Nghiên cứu và phát triển các loại thuốc chữa bệnh là một quá trình vô cùng tốn kém và mất rất nhiều thời gian. Tuy nhiên hiện nay AI đã được sử dụng thành công trong cả 4 giai đoạn chính của quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc (đánh giá các đích tác dụng; tìm kiếm được đúng các phân tử thuốc/các thuốc có khả năng liên kết với đích đã chọn; kiểm tra hợp chất mới trong phòng thí nghiệm và trên lâm sàng về độ an toàn, hiệu quả; đạt được sự chấp thuận và đưa thuốc mới tới tay các bác sỹ và bệnh nhân), vì vâyj tương lai chúng ta kỳ vọng việc phát triển thuốc sẽ vô cùng nhanh và rẻ hơn nhiều.

Tối ưu hoá cho điều trị từng cá nhân

Các bệnh nhân khác nhau đáp ứng với thuốc và phác đồ điều trị khác nhau, vì thế cá nhân hóa điều trị có tiềm năng to lớn để tăng tuổi thọ cho bệnh nhân. Tuy nhiên, rất khó để xác định những yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp điều trị và hiện nay vấn đề này đang được giải quyết bởi AI. AI có thể tự động hóa công việc thống kê hết sức phức tạp này và giúp khám phá những đặc điểm chỉ ra rằng bệnh nhân sẽ có phản ứng cụ thể với một phương pháp điều trị cụ thể nào, từ đó đưa ra được phác đồ điều trị tối ưu với từng bệnh nhân riêng biệt.

Chỉnh sửa gen

Các nhà khoa học đang nghiên cứu ứng dụng hệ thống CRISPR-Cas9*

để chỉnh sửa gen, đây là một bước tiến lớn trong khả năng chỉnh sửa DNA một cách hiệu quả và chính xác. Kỹ thuật này dựa vào các RNA dẫn đường ngắn (sgRNA) để nhắm mục tiêu và chỉnh sửa một vị trí cụ thể trên DNA. Nhưng RNA dẫn đường có thể phù hợp với nhiều vị trí DNA, dẫn đến có thể có các tác dụng phụ không mong muốn. Do vậy, việc lựa chọn cẩn thận RNA dẫn đường với ít tác dụng phụ nguy hiểm nhất là một bài toán cần giải quyết trong việc áp dụng hệ thống CRISPR để can thiệp vào hệ thống gen và AI sẽ là một lựa chọn hợp lý.
 

Cho đến nay, AI trong y học đã cho thấy nhiều lợi ích tiềm năng. Cơ quan Quản lý thực phẩm - dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cũng đã phê duyệt một số thuật toán hỗ trợ trong thăm dò chẩn đoán y khoa. Tuy nhiên, để FDA có thể đánh giá chi tiết các quy trình - thuật toán này và cấp phép cho các công nghệ AI khác vào y học sẽ còn là một con đường dài phía trước vì có thể sự giải trình các thuật toán (để thuyết phục FDA cũng như các cơ quan chức năng khác) nhiều khi là bí mật của từng cty cũng như liên quan đến sự độc quyền. Hơn nữa, những người tạo ra các thuật toán không phải lúc nào cũng là bác sỹ điều trị bệnh nhân, do đó trong một số trường hợp, các nhà khoa học về AI có thể cần phải tìm hiểu thêm về y học. Ở chiều ngược lại, các bác sỹ lâm sàng cũng cần tìm hiểu thêm về các thuật toán của AI để các ứng dụng được tối ưu hoá. Có thể khẳng định, dù AI phát triển trong y học đến đâu cũng không thể thay thế hoàn toàn bác sỹ trong quá trình thăm khám và chữa trị, chẳng hạn như AI không thể thực hiện ca phẫu thuật não tự động - nơi mà đôi khi các bác sỹ phẫu thuật phải thay đổi cách tiếp cận của họ ngay khi tổn thương được bộc lộ và nhìn thấy.


*Một kỹ thuật tiên tiến trong sinh học phân tử và đã được xem như là bước đột phá của kỹ thuật thao tác trên DNA bộ gen.

https://vjst.vn/
Tin, bài cùng lĩnh vực
Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo đang ở trong tay những người trẻ (16/5/2022)
Đưa cà phê Arabica Khe Sanh vào thị trường Hoa Kỳ (16/5/2022)
Quy hoạch vùng, tạo lợi thế cạnh tranh trong sản xuất nông nghiệp ở Vĩnh Linh (12/5/2022)
Khuyến khích chuyển đổi từ than đá sang năng lượng tái tạo (11/5/2022)
Tăng cường quản lý mã số vùng trồng và cơ sở đóng gói nông sản xuất khẩu (10/5/2022)
Điện toán đám mây và những ưu tiên xây dựng hạ tầng cho công nghệ số (06/5/2022)
Thị trường khởi nghiệp: Những thách thức của nhà đầu tư nội (04/5/2022)
Công nghệ in 3D và định hướng lộ trình phát triển tại Việt Nam (27/4/2022)
Triệu Phong đẩy mạnh phát triển công nghiệp - tiểu thủ công nghiệp (25/4/2022)
Trí tuệ nhân tạo và công nghệ 6G (19/4/2022)
Người giữ nghề bún truyền thống (12/4/2022)
Đẩy mạnh kết nối đưa hàng Việt tới tay người tiêu dùng (08/4/2022)
Đẩy mạnh phong trào thi đua “Làm giàu cho mình, làm giàu cho quê hương” (08/4/2022)
Lựa chọn mô hình sản xuất phù hợp cho đồng bào dân tộc thiểu số (06/4/2022)
Thành lập doanh nghiệp spin-off: Góc nhìn từ trường đại học (05/4/2022)
Chiến lược tăng trưởng dựa trên yếu tố công nghệ số và dữ liệu số (05/4/2022)
Chế biến và bảo quản nông sản: Phải cải thiện trình độ và năng lực công nghệ (17/3/2022)
Công nghệ kết nối trong sản xuất nông nghiệp thông minh và định hướng cho Việt Nam (15/3/2022)
Khơi dậy việc ứng dụng công nghệ thích hợp (14/3/2022)
Ưu tiên phát triển công nghệ tự động hóa tiến tới làm chủ công nghệ lõi (03/3/2022)
Hệ tiêu chí nước công nghiệp theo hướng hiện đại (03/3/2022)
Xu hướng startup 2022 (23/02/2022)
Thúc đẩy hợp tác hoạt động truy xuất nguồn gốc toàn cầu (18/02/2022)
5 xu hướng phát triển công nghệ y tế (18/02/2022)
Ứng dụng công nghệ vi chất lỏng trong sản xuất thuốc nano (17/02/2022)
Nuôi trồng thủy sản 4.0: cần hiểu rõ về chi phí công nghệ (09/02/2022)
Ứng dụng công nghệ vi chất lỏng trong sản xuất thuốc nano (31/12/2021)
Công nghệ đồng phát hạt nhân và triển vọng phát triển (24/12/2021)
Hợp tác khoa học và công nghệ hỗ trợ các giải pháp công bằng, kịp thời và toàn cầu ứng phó với COVID-19 (14/12/2021)
5 công nghệ xanh hóa pin xe điện trong tương lai (06/12/2021)
Đổi mới công nghệ ở Việt Nam: Đánh giá tác động đến tăng trưởng kinh tế và một số khuyến nghị (29/11/2021)
KHCN Những thách thức và nhu cầu mới đối với khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trong thời kỳ COVID-19 (24/11/2021)
Techmart Công nghệ sinh học trực tuyến (23/11/2021)
Liệu pháp ức chế PARP trong điều trị ung thư (23/11/2021)
Sử dụng tư vấn khoa học trong việc thiết kế các chính sách ứng phó với đại dịch COVID-19 (19/11/2021)
COVID - 19: Tác động của xu hướng số hóa đối với khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo (17/11/2021)
Tiềm năng ứng dụng Blockchain trong Chính phủ điện tử (17/11/2021)
Xu hướng nghiên cứu công nghệ hóa dầu (02/11/2021)
Xử lý rác thải điện tử: Những xu hướng công nghệ mới (20/10/2021)
Chính sách thúc đẩy đổi mới sáng tạo: Mô hình doanh nghiệp KH&CN dạng khởi nguồn từ viện nghiên cứu, trường đại học (14/10/2021)
Công nghệ enzyme - triển vọng giúp giải quyết vấn đề năng lượng (12/10/2021)
Công nghệ đông khô và triển vọng đơn giản hóa quy trình bảo quản vắc xin (28/9/2021)
Các xu hướng ứng dụng công nghệ sản xuất giấy tissue trong tương lai (08/9/2021)
Để xây dựng thương hiệu nông nghiệp hữu cơ “made in Vietnam” (20/8/2021)
Vai trò của kỹ thuật hạt nhân và đồng vị trong nghiên cứu và ứng phó với biến đổi khí hậu (20/8/2021)
Xu hướng nghiên cứu công nghệ đốt cháy chất thải phát điện (13/8/2021)
Tiềm năng của vaccine mRNA: Từ COVID đến sốt rét và ung thư (06/8/2021)
Sử dụng chế phẩm vi sinh Pro-QTMIC Bổ sung trong thức ăn nuôi gia súc, gia cầm (16/7/2021)
Thử nghiệm thành công vắc-xin sốt rét từ ký sinh trùng sốt rét sống (07/7/2021)
Liệu pháp tế bào gốc: Hứa hẹn cải thiện các triệu chứng của bệnh tự miễn (05/7/2021)
Tải ứng dụng Khai báo y tế toàn dân NCOV
Ứng dụng trên IOS Ứng dụng trên Android
Thông báo về việc tổ chức Cuộc thi: Khởi nghiệp đổi mới sáng tạo tỉnh Quảng Trị năm 2022

Thông báo về việc đề xuất đặt hàng nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp tỉnh và cấp cơ sở, bắt đầu thực hiện năm 2023

V/v thông tin cuộc thi Ý tưởng khởi nghiệp – CiC 2022

Hướng dẫn quy trình hỗ trợ ứng dụng, nhân rộng các kết quả khoa học và công nghệ trên địa bàn tỉnh Quảng Trị năm 2022

Về việc phối hợp thực hiện Đề án: "Ứng dụng chế phẩm vi sinh vật trong sản xuất nông nghiệp giai đoạn 2021-2025, định hướng đến năm 2030 trên địa bàn tỉnh Quảng Trị"

Hiệu quả bước đầu từ các Dự án của “Chương trình hỗ trợ ứng dụng và chuyển giao tiến bộ KH&CN phục vụ phát triển kinh tế - xã hội nông thôn, miền núi” tại Quảng Trị
Thống kê truy cập
Số người online 1.459
Hôm nay 2.185
Hôm qua 5.716
Tất cả 5.548.645
© CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUẢNG TRỊ
Cơ quan chủ quản: Sở Khoa học và Công nghệ Quảng Trị
Chịu trách nhiệm: Trần Ngọc Lân, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ. Địa chỉ: 204 Hùng Vương, Đông Hà; ĐT: 0233.3550 382.
Thiết kế và xây dựng: Trung tâm Nghiên cứu, Ứng dụng và Thông tin KH&CN. Ghi rõ nguồn Dostquangtri khi sử dụng thông tin từ website này!