Trí tuệ nhân tạo trong y tế

bàn tay cùng với tuổi xương được tính toán tự động bằng phần mềm máy tính]]

Trí tuệ nhân tạo trong y tế là vấn đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và diễn giải dữ liệu y khoa và y tế phức tạp. Trong một số trường hợp, AI có thể vượt qua hoặc bổ trợ cho năng lực con người bằng cách đưa ra các phương pháp chẩn đoán, điều trị hoặc phòng ngừa bệnh tốt hoặc nhanh hơn.

Việc sử dụng rộng rãi trí tuệ nhân tạo trong y tế vẫn khá mới mẻ. Tính mới này dẫn đến việc hiện có nhiều nghiên cứu về ứng dụng của nó trong nhiều chuyên ngành y tế khác nhau và các ngành liên quan. Nhiều phần mềm AI đã và đang được triển khai vào thực hành lâm sàng như trong chẩn đoán, phát triển phác đồ điều trị, phát triển thuốc, y học cá thể hóa, và theo dõi và chăm sóc bệnh nhân. X-quang là xét nghiệm chụp chiếu phổ biến nhất trong chẩn đoán hình ảnh, do đó tiềm năng hỗ trợ phân loại và diễn giải hình ảnh X-quang của AI khá đáng chú ý.

Việc sử dụng AI trong y tế đặt ra nhiều vấn đề đạo đức chưa có tiền lệ, ví dụ như quyền riêng tư dữ liệu, tự động hóa công việc và khuếch đại thiên kiến thuộc thuật toán tồn tại từ trước. Các công nghệ mới như AI hay gặp phải sự phản đối từ lãnh đạo ngành y tế, dẫn đến việc triển khai chậm và bất nhất. Nhiều trường hợp AI trong y tế được triển khai mà không qua kiểm định kĩ. Một nghiên cứu đánh giá có hệ thống và phân tích theo chuyên đề vào năm 2023 cho thấy hầu hết các bên liên quan từ chuyên gia y tế hay bệnh nhân cho đến công chúng nói chung đều quan ngại về việc chăm sóc tận tình khi có yếu tố AI. Nhiều nghiên cứu về các nghiên cứu (metastudy) tìm thấy rằng các văn kiện khoa học về AI trong y tế thường thiếu khả năng tái lập kết quả. Dữ liệu cho thấy 45% các dự án AI trong chăm sóc sức khỏe đang ở giai đoạn ý tưởng hoặc giai đoạn đầu.Các chuyên gia cho biết thị trường AI sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh chóng, đạt 188 tỷ đô la vào năm 2030 với độ tăng trưởng hàng năm là 37.3%.

Ứng dụng trong hệ thống y tế

Chẩn đoán bệnh
Chẩn đoán sớm và chính xác bệnh tật vẫn luôn là một thách thức trong y tế. Vấn đề nhận biết bệnh lý và triệu chứng của chúng là một bài toán phức tạp. AI có khả năng hỗ trợ các nhà lâm sàng tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác với năng lực xử lý dữ liệu của nó. Thông qua học máy, trí tuệ nhân tạo có khả năng hỗ trợ đáng kể trong việc chẩn đoán bệnh nhân thông qua việc phân tích số lượng lớn hồ sơ sức khỏe điện tử. AI có thể giúp dự đoán sớm bằng cách xem xét số lượng lớn các ca tương tự nhau, như trong bệnh Alzheimer và chứng sa sút trí tuệ.

Việc ra quyết định của bác sĩ cũng có thể được hỗ trợ bởi AI trong các trường hợp cấp cứu, là tình huống có thể gặp tại khoa cấp cứu. Ở đây, thuật toán AI có thể giúp ưu tiên và giảm thời gian chờ cho các ca nghiêm trọng hơn. Hệ thống hỗ trợ quyết định bổ trợ bằng AI có thể đề xuất phương án theo thời gian thực và diễn giải dữ liệu nhanh hơn để trợ giúp các chuyên gia y tế trong việc ra quyết định.

Hồ sơ sức khỏe điện tử
Hồ sơ sức khỏe điện tử cực kì quan trọng trong việc chuyển đổi số và chia sẻ thông tin trong ngành y tế.

Một ứng dụng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing - NLP) là để viết báo cáo súc tích, hạn chế thay đổi thuật ngữ y tế bằng cách ghép cặp các thuật ngữ y tế tương tự với nhau. Ví dụ, dựa vào thói quen có bác sĩ dùng chữ đột quỵ, bác sĩ khác lại dùng thuật ngữ nhồi máu cơ tim nhưng đều dùng để nhắc đến cùng một bệnh. Các thuật toán NLP hợp nhất những khác biệt này để có thể phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Một ứng dụng khác của NLP là xác định các cụm từ dư thừa do lặp lại nhiều lần trong ghi chép của bác sĩ và lưu giữ thông tin có liên quan để dễ đọc hơn. Các ứng dụng khác sử dụng xử lý khái niệm để phân tích thông tin nhập liệu bởi bác sĩ và trình ra các ca tương tự qua đó giúp bác sĩ không bỏ sót các chi tiết có liên quan.

Ngoài việc chỉnh sửa nội dung hồ sơ sức khỏe điện tử, có các thuật toán AI dùng để đánh giá hồ sơ bệnh nhân và dự đoán nguy cơ mắc bệnh dựa trên các thông tin đã biết và tiền sử gia đình. Các phương pháp này hữu ích do có thống kê là số lượng dữ liệu hồ sơ sức khỏe trên nền tảng số tăng gấp đôi sau mỗi năm năm. Nhà khoa học đoạt giải Nobel Venki Ramakrishnan gọi kết quả này là "một bước tiến đáng kinh ngạc về vấn đề gấp protein", đồng thời nói thêm rằng "Sự việc đã xảy ra hàng thập kỷ trước thời điểm nhiều người trong ngành dự đoán. Sẽ rất thú vị khi thấy quá trình nó thay đổi nền tảng nghiên cứu sinh học." Năm 2023, Demis Hassabis và John Jumper đã giành được Giải thưởng đột phá về khoa học sự sống cũng như Giải thưởng Albert Lasker cho nghiên cứu y học cơ bản dành cho công lao quản lý dự án AlphaFold. Hassabis và Jumper sau đó tiếp tục giành giải Nobel Hóa học vào năm 2024 cho công trình về "dự đoán cấu trúc protein" cùng với David Baker của Đại học Washington.

Tương tác thuốc
Những cải tiến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã dẫn đến sự phát triển của các thuật toán để xác định tương tác thuốc-thuốc trong các y văn. Những người dùng nhiều loại thuốc cùng lúc có nguy cơ gặp tương tác thuốc và mức độ nguy hiểm tăng lên theo số loại thuốc người đó cần dùng. Đã có một vài thuật toán học máy được làm ra để giải quyết vấn đề tìm tất cả các tương tác thuốc đã biết hoặc đang nghi ngờ bằng cách truy xuất thông tin về các loại thuốc tương tác và các tác dụng có thể xảy ra từ y văn. Vào năm 2013 trong cuộc thi DDIExtraction Challenge, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Carlos III đã tập hợp một bộ ngữ liệu y văn về tương tác thuốc-thuốc dùng làm bài kiểm chuẩn cho các thuật toán theo hướng này. Bộ ngữ liệu này vẫn tiếp tục được dùng để chuẩn hóa đo lường mức độ hiệu quả của các thuật toán. Các tổ chức như Hệ thống Báo cáo Biến cố bất lợi của FDA (FAERS) và VigiBase của Tổ chức Y tế Thế giới cho phép bác sĩ nộp báo cáo về các phản ứng tiêu cực có thể xảy ra với thuốc. Các thuật toán học sâu đã được phát triển để phân tích cú pháp trong các báo cáo này và phát hiện các khuôn mẫu gợi ý đến tương tác thuốc-thuốc.

Y học từ xa (telemedicine)

Khi y học từ xa (việc điều trị bệnh nhân từ xa) ngày càng phổ biến, tiềm năng ứng dụng AI cũng nở rộ. AI có thể hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân từ xa bằng cách theo dõi các thông số thông qua cảm biến. Thiết bị đeo trên người có thể cho phép theo dõi bệnh nhân 24/24 và có khả năng nhận biết thay đổi mà con người khó phát hiện. Thông tin có thể được so sánh với dữ liệu khác đã được thu thập bằng các thuật toán trí tuệ nhân tạo qua đó cảnh báo cho bác sĩ nếu có bất kỳ vấn đề nào cần lưu ý. Một số ví dụ về các chatbot dạng này bao gồm Woebot, Earkick và Wysa.

Độ tuổi trung bình ngày càng tăng lên do tuổi thọ ngày càng dài hơn, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ chăm sóc người cao tuổi. Các công cụ như cảm biến môi trường và cảm biến cá nhân có thể nhận biết các hoạt động thường nhật và cảnh báo người chăm sóc nếu có hành vi hoặc sinh hiệu bất thường. Điều này giúp cho nhân viên y tế tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân và dịch vụ y tế do đó được đảm bảo hiệu quả và đồng bộ.

Mở rộng dịch vụ chăm sóc tới các quốc gia đang phát triển
Trí tuệ nhân tạo tiếp tục mở rộng khả năng chẩn đoán chính xác cho nhiều người hơn ở những nước thiếu bác sĩ công.&nbsp;Nhiều công ty công nghệ mới như SpaceX và tổ chức Raspberry Pi đã giúp nhiều quốc gia đang phát triển có thể tiếp cận máy tính và internet. Với năng lực AI trên mạng internet ngày càng cao, các thuật toán học máy tiên tiến có thể giúp bệnh nhân được chẩn đoán chính xác thay vì trước đây họ không có cách nào biết được liệu họ có mắc bệnh nặng đe dọa tính mạng hay không. Khả năng tự điều chỉnh lộ trình của AI cũng cho phép bệnh nhân được điều chỉnh liệu trình điều trị dựa trên hiệu quả; một mức độ chăm sóc cá nhân hóa gần như không tồn tại ở các nước đang phát triển. DECIDE-AI, CONSORT-AI) đã được phát triển để đưa ra khuyến nghị về các chi tiết chính cần được báo cáo.

Mặc dù đã có các quy định liên quan đến việc thu thập dữ liệu bệnh nhân như Đạo luật Khả năng Chuyển đổi và Trách nhiệm Giải trình Bảo hiểm Y tế tại Hoa Kỳ (HIPAA) và Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của Châu Âu (GDPR) liên quan đến bệnh nhân trong khối EU, AI y tế trên thực tế "được quản lý lỏng lẻo mức độ nghiêm trọng trên toàn thế giới" tính đến năm 2025. Một vấn đề không rõ ràng là AI y tế được xếp vào loại phần mềm hay là thiết bị y tế. Quy định này áp dụng cho các công ty và tổ chức Châu Âu, cũng như các nhà cung cấp hệ thống AI nước ngoài trên thị trường châu Âu. Đạo luật AI EU có cấu trúc dựa trên nhóm nguy cơ, trong đó các thiết bị y tế có AI được xếp vào nhóm "rủi ro cao", loại rủi ro cao nhất trong số các ứng dụng được phép sử dụng AI.

Thu thập dữ liệu, quyền riêng tư - quyền tự chủ
Cần đến một lượng lớn dữ liệu thu thập để đào tạo mô hình học máy hiệu quả và ứng dụng AI trong y tế. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu này đồng nghĩa đánh đổi quyền riêng tư của bệnh nhân, tức là quyền tự chủ trong hầu hết các trường hợp và không được công chúng ủng hộ. Ví dụ, một cuộc khảo sát tại Anh ước tính rằng 63% dân số khó chịu với việc chia sẻ dữ liệu cá nhân của họ để cải thiện công nghệ trí tuệ nhân tạo. Sự khan hiếm dữ liệu bệnh nhân thực và có thể tiếp cận là một trở ngại ngăn cản sự phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo trong y tế.

Việc thiếu các quy định pháp luật xoay quanh vấn đề AI tại Hoa Kỳ đã làm dấy lên những lo ngại về lỗi quản lý dữ liệu bệnh nhân, chẳng hạn như việc các công ty tận dụng dữ liệu bệnh nhân để kiếm lợi nhuận. Ví dụ, tính đến năm 2020, công ty y tế Roche của Thụy Sĩ, bị phát hiện đã mua dữ liệu y tế của khoảng 2 triệu bệnh nhân ung thư với tổng chi phí ước tính là 1,9 tỷ đô. Điều này đặt ra những câu hỏi về đạo đức; Liệu có một mức giá bằng tiền nào có thể được đặt ra cho dữ liệu hay không và cái giá đó phụ thuộc vào giá trị hay những đóng góp của nó cho khoa học? Nếu bệnh nhân tự bán dữ liệu thì có công bằng không? Những lo ngại này đã được nhắc tới trong một cuộc khảo sát do Trung tâm nghiên cứu Pew thực hiện vào năm 2022, trong đó khảo sát ý kiến người Mỹ về sự hiện diện ngày càng tăng của AI trong cuộc sống hàng ngày.

Thất nghiệp do công nghệ
Một đánh giá có hệ thống và phân tích theo chuyên đề vào năm 2023 cho thấy hầu hết các bên liên quan bao gồm các chuyên gia y tế, bệnh nhân và công chúng nói chung đều đều quan ngại về việc chăm sóc tận tình, hay thỏa mãn tính thiện khi chăm sóc có yếu tố AI.

Theo một nghiên cứu năm 2019, AI có thể thay thế đến 35% việc làm tại Vương quốc Anh trong 10 đến 20 năm tới, trong số đó không có việc làm nào liên quan đến y tế là bị AI thay thế. Tuy nhiên, nếu AI giúp tự động hóa các công việc trong y tế, những công việc dễ bị tự động hóa thay thế nhất là thông tin kỹ thuật số, chẩn đoán hình ảnh và bệnh học, trái ngược với những công việc cần tương tác giữa bác sĩ và bệnh nhân. Một đánh giá phạm vi gần đây đã xác định 18 thách thức về sự công bằng cùng với 15 chiến lược có thể được triển khai để giúp giải quyết các thách thức khi phát triển các ứng dụng AI bằng cách sử dụng ánh xạ nhiều đối nhiều.

Việc thu thập dữ liệu từ các cộng đồng thiểu số cũng có thể dẫn đến phân biệt đối xử trong y tế. Ví dụ: HIV là một loại vi-rút phổ biến trong các cộng đồng thiểu số và tình trạng HIV có thể bị sử dụng để phân biệt đối xử với bệnh nhân. Ngoài các thiên kiến phát sinh từ việc lựa chọn mẫu, hệ thống lâm sàng khác nhau trong việc thu thập dữ liệu cũng có thể ảnh hưởng đến chức năng của AI. Ví dụ: các hệ thống chụp X quang và kết quả của chúng (ví dụ: độ phân giải) khác nhau tùy theo nhà cung cấp. Thêm vào đó, thói quen thực hành lâm sàng, chẳng hạn như tư thế chụp X-quang, cũng ảnh hưởng lớn đến dữ liệu và gây khó khăn khi đồng bộ. Tuy nhiên, những sai lệch này có thể được loại bỏ thông qua việc thực hiện cẩn thận và thu thập dữ liệu đại diện tuân thủ phương pháp.

Một nguồn khác của thiên kiến thuật toán, được gọi là "thiên kiến lựa chọn nhãn", phát sinh khi các biện pháp ủy nhiệm được sử dụng để luyện các thuật toán, tạo ra thiên kiến chống lại một số nhóm nào đó. Ví dụ, một thuật toán được sử dụng rộng rãi đã phán đoán chi phí chăm sóc sức khỏe đại diện cho nhu cầu y tế và sử dụng mô hình dự đoán để phân bổ nguồn lực nhằm giúp những bệnh nhân cần chăm sóc phức tạp. Điều này đã tạo ra sự thiên vị vì bệnh nhân da đen có chi phí thấp hơn, ngay cả khi họ bệnh nặng tương đương như bệnh nhân da trắng. Giải pháp cho "thiên kiến chọn nhãn" nhắm đến việc khớp mục tiêu thực tế (những gì thuật toán đang dự đoán) chặt hơn với mục tiêu lý tưởng (những gì các nhà nghiên cứu muốn thuật toán dự đoán), vì vậy đối với ví dụ trước, thay vì dự đoán chi phí, các nhà nghiên cứu sẽ tập trung vào biến số nhu cầu y tế quan trọng hơn nhiều. Việc điều chỉnh mục tiêu đã dẫn đến số lượng bệnh nhân da đen được chọn cho chương trình tăng gần gấp đôi.

Tham khảo