Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence =AI), Học hỏi về máy móc (Mechanical Learning =ML) và Học hỏi sâu rộng (Deep Learning =DL) đang ngày càng biến đổi lĩnh vực y tế bằng cách nâng cao độ chính xác trong việc chẩn đoán, việc dự đoán tiên lượng, phương pháp điều trị chính xác và hiệu quả hoạt động của các hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Những công nghệ tiên tiến này cho phép phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ, cung cấp thông tin chi tiết và hỗ trợ việc ra quyết định mà trước đây không thể đạt được. Việc tích hợp AI vào y học mang đến những cơ hội mới để cải thiện kết quả điều trị bệnh nhân và tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe.
Vai trò của AI trong các hệ thống hỗ trợ quyết định chẩn đoán và lâm sàng là một trong những ứng dụng có tác động mạnh mẽ nhất của nó. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) tận dụng thuật toán AI để hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên bằng chứng. Ví dụ: các công cụ AI phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) để xác định các mô hình và mối tương quan, nhằm hỗ trợ chẩn đoán và điều trị các tình trạng bệnh lý khác nhau.
Trong X quang (radiology), thuật toán AI được sử dụng để phân tích các hình ảnh y tế, chẳng hạn như hình chụp CT, hình chụp X-quang và MRI, với một độ chính xác vượt trội. Các thuật toán này có thể phát hiện các bất thường, chẳng hạn như khối u hoặc gãy xương, đồng thời cung cấp cho bác sĩ các phép đo và phân loại chính xác. Phân tích hình ảnh được hỗ trợ bởi AI giúp giảm lỗi chẩn đoán và giúp phát hiện sớm bệnh, từ đó cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Các bệnh mãn tính như tiểu đường, bệnh tim mạch và bệnh thận cần được theo dõi và quản lý liên tục. Hệ thống AI phân tích các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau--- bao gồm thiết bị mang theo người (wearable devices), hồ sơ bệnh lý điện tử ( electronic health records=EHR )và dữ liệu di truyền--- để cung cấp các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa và những hiểu biết mang tính dự đoán. Ví dụ, các mô hình AI có thể dự đoán sự tiến triển của bệnh thận mãn tính bằng cách phân tích các dữ liệu về bệnh nhân, do đó giúp sự can thiệp kịp thời và chăm sóc cá nhân hóa.
Trong lãnh vực thận học (nephrology), AI đã được sử dụng để dự đoán mức lọc cầu thận ở bệnh nhân mắc bệnh thận đa u nang (polycystic kidney disease), cung cấp cho bác sĩ lâm sàng những cảnh báo sớm về tiến triển của bệnh. Tương tự, hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu từ bệnh nhân mắc bệnh thận IgA(Immunoglobulin A =IgA) để xác định các yếu tố rủi ro và dự đoán sự phát triển của căn bệnh, tạo điều kiện thuận lợi cho các chiến lược điều trị có mục tiêu.
Các ứng dụng AI trong khoa tiêu hóa (gastroenterology )đang cách mạng hóa việc chẩn đoán và quản lý các rối loạn tiêu hóa. Các mạng thần kinh chuyển đổi (Convolutional neural networks =CNN) được sử dụng để phân tích hình ảnh nội soi và siêu âm, xác định các bất thường như polyp, loét và khối u với độ chính xác cao. Các công cụ hỗ trợ AI giúp bác sĩ chẩn đoán các tình trạng như bệnh trào ngược dạ dày thực quản (gastroesophageal reflux disease = GERD), viêm teo dạ dày(atrophic gastritis), xuất huyết tiêu hóa, ung thư thực quản và di căn ung thư đại trực tràng.
Trong ung thư học (oncology), thuật toán AI hỗ trợ đánh giá tự động các dấu ấn sinh học trong hình ảnh khối u, hỗ trợ chẩn đoán và phân loại các loại ung thư khác nhau. Ví dụ, các công cụ AI có thể phân tích hình ảnh chụp nhũ ảnh để phát hiện ung thư vú ở giai đoạn đầu, nâng cao cơ hội điều trị thành công. Ngoài ra, hệ thống AI kết nối các bất thường trên nhũ ảnh với các biểu hiện mô bệnh học của chúng, mang lại sự hiểu biết toàn diện về căn bệnh này.
Sự ra đời của các thiết bị mang theo người (wearable devices) được hỗ trợ bởi AI đã nâng cao đáng kể việc theo dõi liên tục các bệnh nhân mắc các bệnh mãn tính và bệnh thần kinh. Những thiết bị này được trang bị những cảm biến và thuật toán AI sẽ theo dõi các dấu hiệu quan trọng, các biến chuyển và các chỉ số sức khỏe khác trong thời gian thực. Ví dụ, thiết bị "Embrace" đã được FDA phê chuẩn có thể phát hiện các cơn động kinh toàn thể và cảnh báo sớm cho người chăm sóc cũng như bác sĩ, do đó đảm bảo sự can thiệp kịp thời.
Các cảm biến mang theo người (wearable sensors)cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý các tình trạng bệnh lý thần kinh như bệnh đa xơ cứng (multiple sclerosis), bệnh Parkinson và bệnh Huntington. Các thiết bị này đánh giá dáng đi, tư thế và độ run, cung cấp dữ liệu có giá trị cho kế hoạch điều trị cá nhân hóa và theo dõi tiến triển của bệnh. Khả năng giám sát liên tục của các thiết bị này hỗ trợ bởi AI giúp tăng cường sự chăm sóc bệnh nhân và cải thiện chất lượng cuộc sống cho những người mắc bệnh mãn tính.
Mặc dù AI có rất nhiều lợi ích trong y học, nhưng chúng ta vẫn cần phải giải quyết một số thách thức và cân nhắc về mặt đạo đức để đảm bảo sự triển khai an toàn và hiệu quả các công nghệ này. Một trong những thách thức chính là nhu cầu giám sát chặt chẽ của con người, đặc biệt là trong các chẩn đoán y tế phức tạp và phẫu thuật bằng robot. Việc đảm bảo rằng hệ thống AI đáng tin cậy và minh bạch là rất quan trọng để duy trì niềm tin vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Những lo ngại về quyền riêng tư cũng nảy sinh khi sử dụng AI trong y học, vì dữ liệu bệnh nhân phải được xử lý một cách an toàn và có đạo đức. Việc phát triển các biện pháp bảo vệ chặt chẻ các dữ liệu và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định là điều cần thiết để bảo vệ các thông tin về bệnh nhân. Ngoài ra, việc tích hợp AI vào các hệ thống chăm sóc sức khỏe đòi hỏi phải có các hướng dẫn và tiêu chuẩn được xác định rõ ràng để đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy trên các ứng dụng khác nhau.
AI đang cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe bằng cách nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán, độ chính xác trong điều trị và hiệu quả của việc điều trị. Các ứng dụng của AI trong chẩn đoán và hỗ trợ quyết định lâm sàng, quản lý các bệnh mãn tính, tiêu hóa, ung thư củng với các thiết bị mang theo người cho thấy tiềm năng cao của AI trong việc thay đổi việc chăm sóc bệnh nhân.
Tuy nhiên, giải quyết các thách thức liên quan đến sự giám sát của con người, quyền riêng tư và các cân nhắc về đạo đức là điều cần thiết để hưởng đươc đầy đủ các lợi ích của AI trong y học. Sự tiếp tục phát triển, của AI hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới của một nền y học chính xác giúp cải thiện kết quả điều trị bệnh nhân và tối ưu hóa việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.
Nguồn "Applications
of AI in medicine- Science X staff --7/14/2024" NBN tintuccaonien
