Cũng như các nhà khoa học đang chuyển sang hướng lên mô hình thuật toán để nghiên cứu bệnh viêm ruột, những công ty khởi nghiệp mới về đổi mới như HealthTell (trụ sở tại San Ramon, California) đang lên kế hoạch sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong tương lai nhằm phát triển các công cụ chẩn đoán cho những bệnh nhân mắc một căn bệnh hổ lốn tự miễn khác có tên gọi: Bệnh lupus ban đỏ.
Đây là một loại bệnh viêm mạn tính xuất hiện khi hệ thống miễn dịch của người bệnh tự tấn công các mô và cơ quan của chính nó. Bi kịch nằm ở chỗ, thời kỳ đầu của bệnh thường bị chẩn đoán nhầm, nên người bệnh chỉ được điều trị đúng hướng sau khi các cơ quan nội tạng đã chịu nhiều tổn thương nghiêm trọng.
Gần đây, tôi có trò chuyện với Bill Colston, nhà sáng lập của HealthTell, về thực trạng chẩn đoán trong y học hiện nay cũng như những tác động của trí tuệ nhân tạo đối với thực trạng này trong tương lai.
Công nghệ của HealthTell hiện đã chuyển từ việc xét nghiệm di truyền đơn giản thành xét nghiệm chẩn đoán cho phép chúng ta nghiên cứu tổng quát tình trạng hệ miễn dịch.
“Theo phát hiện gần đây của các nhà nghiên cứu, trong hàng triệu năm qua, hệ miễn dịch đã phát triển một hình thức phản hồi chuyên biệt, phức tạp để đối phó với bệnh tật. Hình thức này biến đổi đa dạng tùy theo từng loại bệnh”. Đó là những chia sẻ của Colston trong buổi nói chuyện với tôi.
Trong công trình nghiên cứu của mình với công nghệ của HealthTell, Colston không đi sâu vào việc trực tiếp phát hiện bệnh mà muốn đánh giá khả năng phản ứng của cơ thể đối với bệnh tật.
Khi chạm trán với mầm bệnh, hệ thống miễn dịch bắt đầu phản ứng ngay lập tức: Lượng kháng thể lớn trong cơ thể bệnh nhân báo hiệu sự hiện diện rõ ràng của bệnh tật và cho thấy bức chân dung toàn diện về sức khỏe người bệnh.
Colston giải thích thêm: “Kỹ thuật chẩn đoán hiện nay chỉ có thể cho ta biết hai trạng thái của cơ thể: ‘Khỏe’ hoặc ‘ốm’. Nếu bị ốm, bạn sẽ đến gặp bác sĩ. Nhưng chúng tôi đang dần phát hiện ra rằng đó chưa phải là lộ trình chính xác của bệnh tật.
Trên thực tế, suốt một thời gian dài trước đó trong cơ thể đã diễn ra đồng thời hai quá trình: Bệnh từ từ phát triển và cơ thể phản kháng lại. Cuối cùng, khi bệnh tật bắt đầu chiếm phần thắng là lúc chúng ta bị ốm. Tôi nghĩ các hệ thống trí tuệ nhân tạo thực sự trở nên thú vị khi chúng có khả năng dự đoán khi nào thì cơ thể con người ở vào giai đoạn tiến triển từ từ kể trên”.
 |
| Sử dụng trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện chẩn đoán trong y học. Ảnh: Builtin. |
Colston và đội ngũ của ông ở HealthTell đang đánh cược rằng những số đo về phản ứng miễn dịch và dấu ấn sinh học như các chất chuyển hóa, các protein và bộ gen - những thứ có nhiệm vụ giữ nhà đề kháng, miễn dịch trong cơ thể mà không nhất thiết có liên quan tới hồ sơ bệnh - là cách tốt nhất để giúp chúng ta phác họa ra bức chân dung toàn diện về tình trạng cơ thể người bệnh.
Colston tiếp tục câu chuyện với tôi: “Hiện nay chúng ta vẫn chờ cho tới khi cơ thể ốm thực sự rồi mới xử lý bệnh tật. Cách làm này sẽ dẫn tới hai khả năng: Hoặc chúng ta khỏi bệnh hoặc lại có một điều tồi tệ khác xảy ra.
Thay vì thế, chúng tôi muốn ‘đi tắt đón đầu’ và phát triển những biện pháp trị liệu hiệu quả hơn hoặc đưa ra những thay đổi tích cực trong lối sống ngay từ sớm. Cho nên, nếu anh có thể phát triển được những cách chẩn đoán không tốn kém, có khả năng mở rộng với giá chỉ 10-15 USD cho bệnh nhân tự thực hiện thường xuyên, thì anh có thể chuyển những điều đó thành một kiểu của trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán được tình trạng của cơ thể đang thay đổi ra sao”.
Ông lập luận rằng những thông tin sớm này sẽ là trợ thủ đắc lực giúp người bệnh xoay chuyển cục diện trước khi cơ thể họ chịu khuất phục trước bệnh tật. Cũng như nhiều căn bệnh thời hiện đại, chúng ta sẽ dễ dàng điều trị các bệnh tự miễn hơn nếu chúng được phát hiện sớm.
Có thể phải cả thập kỷ nữa chúng ta mới có hệ thống mà Colston đang đề cập tới, nhưng những dấu hiệu sơ khởi của nó hiện đã xuất hiện trong hệ thống Watson của IBM: Sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện chẩn đoán.
