Gần đây báo cáo từ CB Insights cho thấy các công ty khởi nghiệp Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe đã huy động được 4,3 tỷ đô la thông qua 576 vòng tài trợ trong 5 năm qua - nhiều hơn bất kỳ lĩnh vực nào khác. Đầu tư vào việc xây dựng AI hoạt động với mọi người để giải quyết các vấn đề chăm sóc sức khỏe sẽ tiếp tục trên toàn cầu. Trong khi đó, việc tìm kiếm câu trả lời bền vững cho các tình trạng bi thảm như Bệnh Alzheimer sẽ đòi hỏi hồ sơ sức khỏe được lưu giữ chính xác để thúc đẩy tiến trình - và có sự tham gia sẵn sàng của những người có cuộc sống bị ảnh hưởng nặng nề bởi căn bệnh này. Bên chịu trách nhiệm cuối cùng trong việc tìm ra câu trả lời cho bệnh Alzheimer có thể không phải là con người - hoặc ít nhất, nỗ lực loại bỏ căn bệnh này trên thế giới có thể không hoàn toàn là con người.
Stuart Kinlough | Hình ảnh Getty Trí tuệ nhân tạo mang đến cho lĩnh vực y tế những cơ hội mới để sử dụng kết quả học tập từ các tập dữ liệu hiện có và mới được tạo ra để giải quyết các vấn đề phức tạp của con người trong vài năm tới. Tiện ích bổ sung của công nghệ dành cho khoa học sức khỏe và nghiên cứu y tế mang lại cơ hội mới để khám phá manh mối nhỏ nhặt từ lịch sử bệnh nhân cá nhân dẫn đến những đột phá toàn cầu. AI có tiềm năng đóng vai trò như một đối tác tự nhiên cho các nhà nghiên cứu và chuyên gia y tế, những người dành sự nghiệp tìm hiểu hồ sơ để phát hiện ra các xu hướng và sự bất thường.
Là một ngành công nghiệp, khoa học sức khỏe đang bắt đầu nhận ra những lợi ích đầy đủ của việc sử dụng thuốc chính xác để điều trị bệnh. Những câu chuyện thành công ban đầu bao gồm đạt được tiến bộ trong phát hiện ung thư và khám phá các chỉ số sức khỏe tiềm năng từ bệnh sử và phân tích DNA. Đặc biệt, ý tưởng cơ bản của việc sử dụng AI cho khoa học sức khỏe là xem xét hồ sơ di truyền hoặc phân tử cụ thể của mọi người và xác định phương pháp điều trị được cá nhân hóa nào hoạt động tốt nhất trong từng trường hợp cụ thể.
Trong những năm tới, việc phát triển thành công khoa học y tế chính xác sẽ phụ thuộc vào việc thu thập và lưu trữ dữ liệu đại diện cho các nhóm bệnh nhân đa dạng. Nó cũng sẽ dựa vào khả năng của ngành khoa học sức khỏe để phát triển các thuật toán AI và học máy tinh vi giúp khai thác lượng lớn dữ liệu để trả lời các câu hỏi rất cụ thể về chăm sóc sức khỏe. Những câu hỏi như:làm cách nào để tìm ra các chỉ số ẩn trong vô số hồ sơ sức khỏe? Những biến thể di truyền nào quan trọng? Tại sao một căn bệnh lại ảnh hưởng đến một bệnh nhân mà không phải một người có cấu tạo di truyền tương tự? AI có thể đóng vai trò như một phương tiện để giúp ngành khoa học sức khỏe trả lời một số câu hỏi này, phân tích các yếu tố cụ thể với độ chính xác và mang lại sự rõ ràng cho bệnh nhân sớm hơn trong quá trình khám phá chẩn đoán.
Tác động trong thế giới thực của AI đối với khoa học sức khỏe đã được hiện thực hóa dưới dạng kết hợp dược phẩm mới, các giả thuyết hứa hẹn hơn, chẩn đoán y tế được cải thiện, phân tích và báo cáo yếu tố nguy cơ được nhắm mục tiêu dẫn đến độ chính xác hơn trong y học được cá nhân hóa. AI hoàn toàn có thể hấp thụ, ngữ cảnh hóa và phân tích thông tin chăm sóc sức khỏe quan trọng trong thời gian đối tác của con người đọc qua một vài hồ sơ. Công nghệ này được xây dựng để huy động và quản lý các tập dữ liệu lớn một cách tự chủ. Trong khi đó, các đối tác của con người có thể tập trung vào việc truyền đạt những lợi ích của phát hiện AI, chủ động sử dụng chúng để giải quyết các mối quan tâm y tế cá nhân và cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa hơn.
AI có thể tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và xác định mức độ liên quan đến các trường hợp cụ thể nhanh hơn con người. Công nghệ này có thể phân tích dữ liệu trong thời gian thực và tạo ra những thông tin chi tiết có thể hành động mà có thể mất vài giờ - hoặc vài năm trong một số trường hợp - để mọi người hoàn thành. Khi được xây dựng một cách có trách nhiệm bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu khách quan và công nghệ được kiểm tra trong phòng thí nghiệm, AI không có định kiến về hồ sơ y tế, phân tích DNA và RNA cũng như thông tin chung mà nó sắp xếp, loại bỏ các thành kiến và kết luận sai lầm tiềm ẩn.
Thành công trong khoa học sức khỏe của AI phụ thuộc vào sự sẵn có của các bộ dữ liệu đào tạo do con người quản lý cho phép kiểm tra hiệu suất và độ chệch trước khi AI gia nhập thị trường. Cơ hội kết nối AI và vô số bộ dữ liệu mang đến cơ hội lớn nhất cho các chuyên gia y tế hướng tới công nghệ để tìm câu trả lời. Trên thực tế, khả năng tự động hóa phân tích dữ liệu cốt lõi của AI giúp những người nghiên cứu y tế tập trung vào kết quả cuối cùng, áp dụng các phát hiện vào các thử nghiệm y tế hoặc dược phẩm trong thế giới thực và cuối cùng là điều chỉnh các kế hoạch chăm sóc sức khỏe cá nhân để kết hợp các phương pháp mới.
Thách thức lớn nhất đối với các nhà y tế khi chuyển sang sử dụng AI vào năm 2019 sẽ vẫn là sự sẵn có của các bộ dữ liệu được quản lý cần thiết để đào tạo các công nghệ dựa trên thuật toán nhằm phát hiện bệnh và các công việc y tế quan trọng khác. AI phải đủ tin cậy để đưa ra các đánh giá dự đoán chính xác có tác động đáng kể đến việc chăm sóc bệnh nhân và kết quả sức khỏe trong thế giới thực. Quá trình chuẩn bị AI cho sức khỏe sẽ trở nên dễ dàng hơn trong tương lai gần khi công nghệ ngày càng tiến bộ, những người bình thường trở nên quen thuộc hơn với AI và các ứng dụng trong thế giới thực của nó để ngăn ngừa bệnh tật đã chứng minh thành công.
Suy cho cùng, phòng bệnh chính là chén thánh. Các công nghệ, như AI, cho phép phát hiện và ngăn chặn bệnh sớm sẽ thay đổi hoạt động bán buôn dịch vụ chăm sóc bệnh nhân. AI có thể giúp các chuyên gia y tế phát hiện bệnh sớm hơn và cho những người bị ảnh hưởng bởi những căn bệnh đó cơ hội chiến đấu để vượt qua chúng.
Không còn nghi ngờ gì nữa, những nỗ lực của con người nhằm thoát khỏi thế giới mắc bệnh Alzheimer và các bệnh chết người khác hoặc các tình trạng di truyền, sẽ tiến bộ với sự hỗ trợ của công nghệ điều khiển dữ liệu. Khai thác AI cho những nhiệm vụ đó sẽ cho phép các bác sĩ và chuyên gia y tế tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân chính xác và đồng cảm hơn. Các nhà nghiên cứu có thể dành thời gian tìm hiểu những phát hiện do AI điều khiển để đưa các biện pháp khắc phục do máy móc khám phá vào một thực tế rất con người, chẳng hạn như sống chung với bệnh Alzheimer, thay đổi cuộc sống - và cứu họ.
Kate Merton là Giám đốc NYC + Boston &JPOD @ Philadelphia cho JLABS, nơi cô thúc đẩy việc tìm nguồn cung ứng đổi mới, quản lý danh mục đầu tư, hoạt động xuất sắc, chương trình giáo dục và P&L. Merton có bằng đại học về Dược học &Độc chất học tại Đại học King’s College London, và tiến sĩ Dược học &Độc học của Đại học California, Trường Y Irvine. Cô nhận bằng MBA tại Trường Kinh doanh Fuqua thuộc Đại học Duke.