Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế (Overview of Artificial Intelligence in Medicine)

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Y tế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang là xu thế mới trong những năm gần đây. Ứng dụng AI vào Y tế cũng là hướng phát triển đầy tiềm năng. Bài viết giới thiệu tổng quan những ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong Y tế.

Bản gốc
– Tiêu đề: Overview of Artificial Intelligence in Medicine
– Tác giả: Amisha, Paras Malik, Monika Pathania, Vyas Kumar Rathaur
– Nguồn: J Family Med Prim Care. 2019 Jul; 8(7): 2328–2331. DOI:10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
Bản dịch
– Tiêu đề: Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế
– Lược dịch: ThS.DS. Nguyễn Phước Bích Ngọc – Khoa Dược, Trường Đại học Y Dược Huế

Trí tuệ nhân tạo (AI) là thuật ngữ dùng để mô tả việc sử dụng máy tính và công nghệ để mô phỏng hành vi và tư duy phản biện thông minh có thể so sánh với con người, để hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định mà không cần con người can thiệp nhiều. John McCarthy lần đầu tiên mô tả thuật ngữ AI vào năm 1956 như một môn khoa học và kỹ thuật chế tạo máy thông minh. Đã có một số lượng đáng kể các công trình nghiên cứu việc sử dụng AI để xác định những lợi ích và bất lợi của việc ứng dụng nó cũng như các viễn cảnh trong tương lai có thể tác động đến các lĩnh vực khác nhau của đời sống xã hội. Chúng ta cũng có thể thấy được những tác động đáng kể của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe với việc sử dụng nó trong các nghiên cứu y sinh và dược phẩm, rất quan trọng đối với sự phát triển kinh tế xã hội nói chung, qua các nghiên cứu khác nhau mà nổi bật như những nghiên cứu đã được tiến hành với mục tiêu điều trị một số căn bệnh như ung thư hay bệnh thoái hóa thần kinh… Song song với điều đó, quá trình phát triển thuốc lâu dài cũng đòi hỏi việc ứng dụng AI để đẩy nhanh các nghiên cứu trong lĩnh vực chăm sóc y tế.

Dưới đây là những tóm lược tổng quan về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế nói chung qua nghiên cứu của tác giả Amisha và cộng sự đăng trên tạp chí Journal of Family Medicine and Primary Care (v.8(7), 6/2019) dưới tiêu đề “Overview of Artificial Intelligence in Medicine”.

Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế

Giới thiệu

Alan Turing (1950) là một trong những người sáng lập ra máy tính hiện đại và trí tuệ nhân tạo (AI). “Bài kiểm tra Turing” (Turing test) dựa trên thực tế rằng hành vi thông minh của máy tính là khả năng đạt được hiệu suất ở cấp độ con người trong các nhiệm vụ liên quan đến nhận thức. Những năm 1980 và 1990 chứng kiến sự gia tăng về mối quan tâm đối với lĩnh vực liên quan đến AI. Các kỹ thuật thông minh nhân tạo như hệ thống chuyên gia mờ, mạng Bayes, mạng nơ-ron nhân tạo và hệ thống thông minh kết hợp đã được sử dụng trong các cơ sở lâm sàng khác nhau để phục vụ cho hoạt động chăm sóc sức khỏe. Năm 2016 chứng kiến sự đầu tư đáng kể AI trong các ứng dụng chăm sóc sức khoẻ, chiếm phần lớn nhất khi so sánh với các lĩnh vực khác.

AI trong y học có thể được phân tách thành hai loại: Ảo và vật lý. Phần ảo bao gồm các ứng dụng từ hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử đến các hướng dẫn dựa trên mạng thần kinh trong quá trình đưa ra các quyết định điều trị. Phần vật lý liên quan đến các robot hỗ trợ thực hiện phẫu thuật, các bộ phận giả thông minh cho người tàn tật và chăm sóc người già…

Cơ sở của y học dựa trên bằng chứng là thiết lập các mối tương quan và hiểu biết lâm sàng thông qua việc phát triển các kiểu mẫu và liên kết từ cơ sở dữ liệu thông tin hiện có. Xét theo cách truyền thống thì con người thường sử dụng các phương pháp thống kê để thiết lập các kiểu mẫu và các liên kết này. Máy tính sẽ nghiên cứu khả năng chẩn đoán bệnh thông qua hai kỹ thuật, đó là phương pháp tiếp cận dựa trên sơ đồ và phương pháp tiếp cận dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu.

Phương pháp dựa trên sơ đồ liên quan đến việc phiên dịch dữ liệu từ quá trình xem xét bệnh sử, tức là bác sĩ đặt một loạt câu hỏi và sau đó đi đến chẩn đoán bằng cách kết hợp phức hợp các triệu chứng đã được trình bày. Điều này đòi hỏi phải cung cấp một lượng lớn dữ liệu vào các mạng đám mây để xem xét một loạt các triệu chứng và quá trình bệnh gặp phải trong thực hành y tế thông thường. Kết quả của phương pháp này bị hạn chế bởi vì máy móc không thể quan sát và thu thập các loại tín hiệu khi mà các loại dữ liệu đó chỉ có thể được quan sát bởi bác sĩ trong quá trình tiếp cận với bệnh nhân.

Ngược lại, phương pháp tiếp cận cơ sở dữ liệu lại sử dụng nguyên tắc nghiên cứu sâu hoặc nhận dạng mẫu bao gồm việc dạy máy tính thông qua các thuật toán lặp đi lặp lại để giúp nó nhận biết các nhóm triệu chứng hoặc hình ảnh lâm sàng, cận lâm sàng nhất định. Một ví dụ của cách tiếp cận này là dự án não nhân tạo của Google được khởi động vào năm 2012. Hệ thống này đã tự đào tạo để nhận dạng mèo dựa trên 10 triệu video YouTube với hiệu quả được cải thiện bằng cách xem lại ngày càng nhiều hình ảnh. Sau 3 ngày, máy tính có thể đoán được hình ảnh một con mèo với độ chính xác 75%.

Phương pháp

Nhóm tác giả Amisha và cộng sự đã sử dụng công cụ tìm kiếm trên PubMed và Google với từ khoá “trí tuệ nhân tạo”. Các tài liệu tham khảo khác đã được nhóm tác giả thu thập bằng cách tham khảo chéo các bài báo chính. Sau đó thực hiện mô tả tổng quan về các ứng dụng khác nhau có sử dụng công nghệ AI hiện đang được áp dụng hoặc đang được phát triển.

Kết quả

Kết quả khảo sát của nhóm nghiên cứu cho thấy rất nhiều AI đã được sử dụng trong lĩnh vực y tế (Hình 1), từ việc lên lịch hẹn khám trực tuyến, đăng ký trực tuyến tại các trung tâm y tế, số hóa hồ sơ y tế, gọi nhắc nhở các cuộc hẹn tái khám, lên lịch tiêm chủng cho trẻ em và phụ nữ mang thai cho đến các thuật toán tính toán liều lượng thuốc cũng như cảnh báo tác dụng ngoại ý trong khi kê đơn phối hợp nhiều loại thuốc, chẩn đoán bệnh và phẫu thuật…

Tong quan ve ung dung tri tue nhan tao trong y te - hinh 1

Hình 1. Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

X-quang là lĩnh vực khá nhạy bén và cởi mở trong việc áp dụng công nghệ mới. Nếu như máy tính ban đầu chỉ được sử dụng để phục vụ cho công việc hành chính thì đến nay đã trở thành một thành phần không thể thiếu trong môi trường làm việc liên quan đến hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh. Tuy nhiên một số nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng việc sử dụng CAD (computer-assisted diagnosis), chẩn đoán có sự hỗ trợ của máy tính trong chụp nhũ ảnh tầm soát, mặc dù đã được nhiều người biết đến nhưng CAD không có nhiều hỗ trợ chẩn đoán, dựa trên các giá trị tiên đoán dương tính, độ nhạy và độ đặc hiệu. Ngoài ra, các chẩn đoán dương tính giả có thể khiến bác sĩ mất tập trung dẫn đến những hoạt động không cần thiết. Theo đề xuất của tác giả Mayo RC và cộng sự trong một nghiên cứu khác đăng tải trên tạp chí Clin Imaging (2018;49:87–8) thì trí tuệ nhân tạo AI có thể hỗ trợ đáng kể cho X-quang bằng cách không chỉ đánh dấu lại các kết quả kiểm tra bất thường mà còn bằng cách xác định các kiểm tra âm tính nhanh trên phim chụp cắt lớp vi tính, chụp X-quang, hình ảnh cộng hưởng từ, đặc biệt là ở những cơ sở y tế hạn chế về nguồn nhân lực.

Một số các ứng dụng khác của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ có thể kể đến như hệ thống có tên là Germwatcher được phát triển bởi Đại học Washington được sử dụng để phát hiện và điều tra các bệnh nhiễm trùng mắc phải tại bệnh viện. Hoặc một ứng dụng trực tuyến ở Anh có tên là Babylon, bằng việc sử dụng ứng dụng này bệnh nhân có thể tham khảo ý kiến bác sĩ trực tuyến, kiểm tra các triệu chứng, nhận lời khuyên, theo dõi sức khỏe của họ và đặt mua các bộ xét nghiệm. Ngoài ra, phạm vi của AI cũng đã mở rộng đến việc cung cấp các phương tiện trị liệu. Liệu pháp AI (AI – therapy) được phát triển từ chương trình CBTpsych.com tại Đại học Sydney là một ứng dụng trực tuyến giúp bệnh nhân điều trị chứng lo âu của họ bằng cách sử dụng phương pháp điều trị của liệu pháp hành vi nhận thức.

Hệ thống phẫu thuật rô bốt Da Vinci đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực phẫu thuật, đặc biệt là phẫu thuật tiết niệu và phụ khoa. Các cánh tay robot của hệ thống bắt chước chuyển động tay của bác sĩ phẫu thuật với độ chính xác tốt hơn, có chế độ xem 3D và tùy chọn độ phóng đại cho phép bác sĩ phẫu thuật thực hiện các vết mổ nhỏ. Kể từ năm 2018, Buoy Health và bệnh viện nhi Boston đã hợp tác làm việc trên một hệ thống AI dựa trên giao diện web để cung cấp lời khuyên cho cha mẹ có con bị bệnh bằng cách trả lời các câu hỏi về thuốc và tư vấn liệu với các triệu chứng đó thì có cần đến thăm khám bác sĩ hay không. Viện Y tế Quốc gia (NIH – một tổ chức y tế của Hoa Kỳ) đã tạo ra một ứng dụng mang tên AiCure, có khả năng giám sát việc sử dụng thuốc của bệnh nhân thông qua truy cập webcam trên điện thoại thông minh và do đó giảm tỷ lệ không tuân thủ của bệnh nhân trong quá trình sử dụng thuốc.

Fitbit, Apple và các công cụ theo dõi sức khỏe khác có thể theo dõi nhịp tim, mức độ hoạt động, mức độ ngủ và một số thậm chí đã đưa ra tính năng mới như theo dõi điện tâm đồ. Tất cả những tiến bộ mới này có thể cảnh báo người dùng về bất kỳ sự thay đổi nào về sức khoẻ và cho phép bác sĩ nắm bắt tốt hơn về tình trạng của bệnh nhân. Quốc gia Hà Lan đã sử dụng AI để phân tích hệ thống chăm sóc sức khỏe của quốc gia – phát hiện những sai sót trong điều trị, sự kém hiệu quả của quy trình làm việc để hạn chế tối đa những trường hợp phải nhập viện.

Ngoài ra còn có những phát minh khác đang tiếp tục các giai đoạn phát triển, thể hiện rõ nét vai trò của AI trong hoạt động chẩn đoán và trị liệu. Watson Health của IBM là một ví dụ điển hình, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xác định các triệu chứng của các bệnh lý tim mạch và ung thư một cách hiệu quả. Ngoài ra, Đại học Stanford cũng đang thực hiện một chương trình chăm sóc có sự hỗ trợ của AI (viết tắt là PAC – Program AI-assisted Care). PAC có hệ thống hỗ trợ sức khỏe người cao tuổi và bệnh nhân ICU thông minh, sẽ cảm nhận bất kỳ thay đổi hành vi nào ở người cao tuổi sống một mình và bệnh nhân ICU, thông qua việc sử dụng đa cảm biến. PAC cũng đang mở rộng các dự án của mình theo hướng hỗ trợ “Vệ sinh Bàn tay Thông minh” và “Tác nhân trò chuyện trong chăm sóc sức khỏe”. Chương trình “Hỗ trợ vệ sinh tay” sử dụng cảm biến sâu tinh chỉnh công nghệ máy tính để nhằm đạt được mức độ vệ sinh tay hoàn hảo cho bác sĩ lâm sàng và nhân viên điều dưỡng, hướng đến việc giảm thiểu những nhiễm trùng mắc phải tại bệnh viện. Các dự án “Trò chuyện chăm sóc sức khỏe” phân tích cách Siri, Google Now, S-voice và Cortana phản ứng với các câu hỏi về sức khỏe tâm thần, bạo hành và sức khỏe thể chất từ ​​người dùng điện thoại di động, từ đó cho phép bệnh nhân tìm kiếm sự chăm sóc sớm hơn. Hay trong trường hợp ứng dụng trợ lý y tá ảo mang tên Molly được phát triển để cung cấp dịch vụ chăm sóc theo dõi cho các bệnh nhân đã xuất viện…

Thảo luận

Như vậy có thể thấy việc ứng dụng AI đang rất được phát triển trong lĩnh vực y tế công cộng và sẽ có tác động lớn đến mọi khía cạnh của chăm sóc sức khoẻ ban đầu. Các ứng dụng máy tính có hỗ trợ AI sẽ giúp các bác sĩ xác định tốt hơn những bệnh nhân nào cần được chú ý và cung cấp cho họ chương trình trị liệu theo hướng cá thể hoá trên từng bệnh nhân. Các bác sĩ cũng có thể sử dụng AI để ghi chú, phân tích cuộc thảo luận của họ với bệnh nhân và sau đó nhập thông tin cần thiết trực tiếp vào hệ thống hồ sơ sức khoẻ điện tử (EHR). Các ứng dụng này sẽ thu thập và phân tích dữ liệu bệnh nhân, sau đó trình bày cho các bác sĩ cùng với phân tích sâu sắc về nhu cầu y tế của từng bệnh nhân.

Một nghiên cứu đăng tải trên tạp chí Ann Intern Med. (2016;165:753–60) được thực hiện bởi Sinsky C. và cộng sự vào năm 2016 cho thấy rằng các bác sĩ đã dành 27% thời gian làm việc trong ngày tại văn phòng của họ để trực tiếp tiếp xúc với bệnh nhân và dành đến 49,2% thời gian làm việc trong ngày của họ cho hồ sơ bệnh án điện tử và các công việc bàn giấy khác. Như vậy việc tăng cường sử dụng AI trong y tế không chỉ làm giảm lao động chân tay và giải phóng thời gian cho các bác sĩ mà còn giúp tăng năng suất, độ chính xác và hiệu quả cũng như mức độ tiếp xúc dành cho bệnh nhân cũng được nhiều hơn.

Nghiên cứu của Esteva A. và cộng sự đăng tải trên tạp chí Nature (2017;542:115–8) đã ghi nhận việc hệ thống AI có thể làm tốt hơn các bác sĩ da liễu trong việc phân loại chính xác các tổn thương da đáng ngờ. Điều này có thể được giải thích bởi vì hệ thống AI có thể học hỏi và tiếp cận nhiều hơn từ hệ thống dữ liệu chứa rất nhiều thông tin về các trường hợp lâm sàng, và chỉ mất trong vòng vài phút, nhanh và nhiều hơn rất nhiều so với số lượng các ca bệnh mà một bác sĩ lâm sàng có thể tiếp xúc trong suốt cả một cuộc đời hành nghề của họ. Ngoài ra phương pháp tiếp cận ra quyết định dựa trên AI còn được sử dụng trong các tình huống mà các chuyên gia thường có sự bất đồng ý kiến, chẳng hạn như xác định bệnh lao phổi trên hình ảnh chụp phim X-quang phổi.

Trong ngành Dược, việc tìm kiếm và phát triển các tác nhân dược phẩm chống lại một căn bệnh cụ thể phải trải qua các giai đoạn của thử nghiệm lâm sàng, thường mất nhiều năm và tiêu tốn hàng triệu, thậm chí đến cả tỷ đô la. Nếu một thuốc hiện đang có trên thị trường được phát hiện ra các chỉ định mới mà chưa được ghi nhận trong các thử nghiệm lâm sàng trước đó ở giai đoạn nghiên cứu và đưa thuốc ra lưu hành thì điều này sẽ rất quý giá, giúp nhân loại có thể nhanh chóng tiếp cận với thuốc, cũng như tiết kiệm rất nhiều nguồn lực cho xã hội. Và gần đây, AI đang được ứng dụng theo hướng sàng lọc các loại thuốc hiện có nhằm mục tiêu tìm ra các chỉ định để điều trị cho những vấn đề sức khoẻ mới, chẳng hạn như sàng lọc thuốc để chống lại mối đe dọa từ vi rút Ebola.

Không thể phủ nhận việc ứng dụng AI trong chăm sóc sức khoẻ đang mở ra một kỷ nguyên mới và đem lại nhiều tiến bộ đáng kể, tuy nhiên song hành với đó là những lo ngại về việc tăng cường sử dụng công nghệ sẽ làm giảm số lượng cơ hội việc làm cho các bác sĩ hành nghề (Hình 2). Ngoài ra, xét về mặt phân tích và logic, máy móc có thể phiên dịch hành vi của con người, nhưng những đặc điểm nhất định của con người như tư duy phản biện, kỹ năng giao tiếp và quan hệ cá nhân, trí tuệ cảm xúc và sự sáng tạo thì rất khó để mài giũa bởi máy móc.

Tong quan ve ung dung tri tue nhan tao trong y te - hinh 2

Hình 2. Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo trong y học

AI thật sự có tiềm năng và sẽ là một phần không thể thiếu của y học trong tương lai nhưng không chắc AI sẽ thay thế được các bác sĩ. Do đó, điều quan trọng là phải đào tạo thế hệ học viên y khoa tương lai về các khái niệm và khả năng ứng dụng của AI cũng như cách thức để hoạt động hiệu quả trong không gian làm việc cùng với máy móc để việc điều trị cho bệnh nhân được có hiệu quả hơn, song song với đó các sinh viên y khoa cũng cần thiết trau dồi các kỹ năng mềm, chẳng hạn như sự đồng cảm đối với bệnh nhân.


Tải bản gốc

  • Bản gốc PDF: Overview of Artificial Intelligence in Medicine → Tải về
  • Tác giả: Amisha, Paras Malik, Monika Pathania, Vyas Kumar Rathaur
  • Nguồn: J Family Med Prim Care. 2019 Jul; 8(7): 2328–2331. DOI:10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19

Trang web đang upload liên tục các video bài giảng và tài liệu chẩn đoán hình ảnh. Để nhận thông báo về các bài viết mới nhất, vui lòng đăng ký Nhận bài viết mới và theo dõi kênh Youtube

Tải thêm Blog Y khoa