AI có thể khắc phục những hạn chế của quy trình chẩn đoán truyền thống
Theo thống kê của GLOBOCAN, Việt Nam có 180.480 ca mắc mới và 120.184 ca tử vong do ung thư trong năm 2022. Ung thư là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong tại Việt Nam, với các loại phổ biến nhất là ung thư vú, phổi, gan, dạ dày. Phần lớn bệnh nhân ung thư Việt Nam được chẩn đoán ở giai đoạn muộn, với tỷ lệ lên đến 70-80%. Điều này dẫn đến việc điều trị thường khó khăn và kém hiệu quả hơn.
Theo PGS.TS. Nguyễn Thị Trang, Trường Đại học Y Hà Nội, AI ngày càng thu hút sự quan tâm và đầu tư nghiên cứu, đạt được nhiều thành công trong các lĩnh vực khác nhau. Trong ngành y tế, AI hỗ trợ phân tích hình ảnh CT và X-quang, hỗ trợ quy trình chẩn đoán phức tạp, giúp phát hiện sớm và chính xác, tránh bỏ sót tổn thương và giải quyết tình trạng thiếu hụt chuyên gia chẩn đoán. Nhờ vậy, AI có thể khắc phục những hạn chế của quy trình chẩn đoán truyền thống và nâng cao hiệu quả chẩn đoán cho đội ngũ y tế. PGS.TS. Nguyễn Thị Trang cũng cho rằng AI sẽ tác động lớn đến đạo đức y học vì vậy cần có các phương pháp và công cụ để đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI trong y học.
Chia sẻ về ứng dụng AI trong phác đồ điều trị ung thư, TS.BS Nguyễn Hải Tuấn, Cố vấn Tin Sinh học Digosys cho rằng, việc chẩn đoán bệnh muộn và thiếu thiết bị hiện đại là những yếu tố làm giảm hiệu quả điều trị ung thư. Xu hướng trên thế giới hiện nay đang chuyển dịch sang các phương pháp điều trị chính xác, xét nghiệm hồ sơ phân tử và giảm tác dụng phụ cho bệnh nhân.
TS.BS Nguyễn Hải Tuấn giới thiệu giải pháp Genomate của Digosys được phát triển dựa trên AI, hướng đến tối ưu việc điều trị, sử dụng liệu pháp trúng đích hoặc miễn dịch dành cho bệnh nhân ung thư tại Việt Nam. Đây là một hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, thông qua sử dụng AI nhằm chỉ định đúng thuốc đích và miễn dịch bệnh nhân cần. Qua đó, nâng cao hiệu quả điều trị và cá nhân hóa liệu pháp điều trị ung thư cho từng bệnh nhân, giúp tăng tỷ lệ sống, kéo dài thời gian sống và cải thiện chất lượng cuộc sống người bệnh. Hiện nay, Genomate đang được áp dụng cho khoảng 10.000 bệnh nhân trên thế giới.
Ở góc độ chuẩn bị nguồn nhân lực, PGS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội cho biết, Trường đang triển khai một số chương trình đào tạo liên quan đến lĩnh vực y tế dành cho sinh viên. Đến năm thứ ba, các sinh viên sẽ có cơ hội thực tập tại các doanh nghiệp hoặc bệnh viện, giúp họ tích lũy những trải nghiệm thực tế trong ngành theo học và nghiên cứu. Những chương trình đào tạo này nhằm mục đích gắn kết lý thuyết với thực hành, đồng thời bổ sung nguồn nhân lực và hợp tác với các chuyên gia trong ngành y.
Bên lề AI4VN 2024, Tiến sĩ Arthur Tang, Giảng viên cấp cao ngành công nghệ thông tin, Khoa Khoa học, Kỹ thuật và Công nghệ, Đại học RMIT Việt Nam đã chia sẻ về tầm quan trọng của AI, đặc biệt là ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) trong y tế. Theo ông Arthur Tang, tác động của LLM sẽ ảnh hưởng đến tất cả những người sử dụng ngôn ngữ, dù là ngôn ngữ nói, viết hay hình ảnh. TS. Arthur Tang và các đồng nghiệp đang thực hiện một nghiên cứu ứng dụng AI để biến thông tin y tế thành các dữ liệu trực quan, dạng bài bình luận hoặc tường thuật để người dùng dễ dàng tiếp thu những thông tin phức tạp. Sau đó, biến chúng thành dạng video ngắn, giống với video TikTok để thế hệ trẻ có thể tiếp nhận được những thông tin chính xác hơn, đồng thời tham gia vào chiến dịch truyền thông về sức khỏe cộng đồng.
Ông cho biết, đây chỉ là một trong những nghiên cứu tiềm năng của lĩnh vực này. Các chuyên gia RMIT thậm chí tiến xa hơn, tìm hiểu về cách các nhân viên y tế và bác sĩ sử dụng ngôn ngữ để tạo nên mô hình bệnh truyền nhiễm. Theo ông Tang, AI và LLM giúp tăng cường nhận thức, hỗ trợ con người phát triển năng lực. “Tôi cho rằng đối với giới trẻ, AI không phải sự lựa chọn, AI là một yêu cầu. Đây là cách họ sẽ làm việc trong thế giới thực sau khi tốt nghiệp. Mỗi người cần hiểu, làm chủ và nắm bắt được AI”, ông Arthur Tang chia sẻ.
Theo các chuyên gia, AI có nhiều tiềm năng, song để ứng dụng vào thực tiễn thường gặp nhiều thách thức cần được giải quyết để đảm bảo chúng có thể mang lại lợi ích thực sự. Một trong số đó là vấn đề chất lượng dữ liệu; độ tin cậy và chính xác; chấp nhận của người dùng; vấn đề đạo đức và pháp lý... Do đó, AI có trách nhiệm, đạo đức trong AI đang là vấn đề nghị sự toàn cầu, thu hút sự quan tâm của các quốc gia trên toàn thế giới. Đây không đơn thuần là vấn đề học thuật, cũng không đơn thuần là vấn đề pháp lý, mà liên quan đến sự phát triển của con người, của quốc gia và nhân loại. Vấn đề này phải được quan tâm ngay từ khâu xây dựng hệ thống, liên quan đến nhiều bộ, ngành.
