Trong nghiên
cứu công bố hôm 17/9 trên tạp chí Nature, nhóm nghiên cứu từ các tổ chức ở Anh,
Đan Mạch, Đức, Thụy Sĩ thông báo phát triển mô hình AI có khả năng đưa ra chẩn
đoán y tế dựa trên công nghệ tương tự chatbot như ChatGPT. Dựa trên lịch sử bệnh
án của bệnh nhân, mô hình AI Delphi-2M dự đoán tỷ lệ mắc hơn 1.000 bệnh trong
tương lai.
Nhà nghiên cứu lập
trình cho mô hình AI tìm kiếm mô hình lặp lại ở bệnh án của mọi người. Ảnh:
Jeff Dowling/EMBL-EBI
Các nhà
nghiên cứu huấn luyện mô hình dựa trên dữ liệu từ UK Biobank, cơ sở dữ liệu
nghiên cứu y sinh quy mô lớn với thông tin chi tiết về khoảng nửa triệu người
tham gia. Mạng nơ-ron của Delphi-2M dựa trên cấu trúc "transformer",
nổi tiếng nhất về xử lý nhiệm vụ ngôn ngữ như thường gặp ở chatbot.
Chatbot AI được
huấn luyện để hiểu những mẫu ngôn ngữ nhằm dự đoán chuỗi từ trong một câu.
Delphi-2M được phát triển để tìm mô hình lặp lại trong bệnh án ẩn danh nhằm dự
đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và khi nào. Nó không dự đoán ngày chính xác
như một cơn đau tim sẽ xuất hiện vào ngày 1/10 mà chỉ ước tính khả năng mắc
1.000 bệnh.
Mô hình AI
ban đầu sử dụng dữ liệu ẩn danh của Anh gồm thông tin nhập viện, bệnh án điện tử
và thói quen sinh hoạt như hút thuốc, thu thập từ hơn 400.000 người trong dự án
nghiên cứu UK Biobank. Sau đó, nhóm nghiên cứu kiểm tra dự đoán của mô hình có
chính xác không bằng cách sử dụng dữ liệu từ những người tham gia Biobank khác
và với bệnh án của 1,9 triệu người ở Đan Mạch.
Mô hình
Delphi-2M hoạt động tốt nhất trong dự đoán các bệnh như tiểu đường tuýp 2, đau
tim và nhiễm trùng huyết có tiến trình bệnh rõ ràng hơn là sự kiện ngẫu nhiên
như nhiễm trùng. Bệnh nhân được cung cấp statin giúp giảm cholesterol dựa trên
tính toán về nguy cơ bị đau tim hoặc đột quỵ của họ.
Công cụ AI
này chưa sẵn sàng để sử dụng lâm sàng, nhưng nhóm nghiên cứu lên kế hoạch dùng
nó để phát hiện bệnh nhân có nguy cơ cao, qua đó can thiệp sớm và phòng ngừa bệnh.
Ví dụ, hạn chế uống rượu tốt cho người có khả năng mắc một số bệnh về gan.
Mô hình AI
cũng có thể cung cấp thông tin cho chương trình sàng lọc bệnh và phân tích tất
cả hồ sơ chăm sóc sức khỏe trong một khu vực để dự đoán nhu cầu như ước tính số
ca cơn đau tim ở Norwich, Anh, vào năm 2030 nhằm lập kế hoạch phân bổ tài
nguyên.
Nhóm tác giả
nghiên cứu cho biết mô hình AI cần được tinh chỉnh và kiểm tra trước khi ứng dụng
rộng rãi do tiềm năng sai lệch vì xây dựng chủ yếu dựa trên dữ liệu UK Biobank
về nhóm 40-70 tuổi, không phải toàn bộ dân số. Hiện nay, họ đang nâng cấp mô
hình để tính đến nhiều dữ liệu y tế hơn như ảnh chụp, di truyền và phân tích
máu.
Kiên Cường - theo VnExpress