Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc

Sách Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc của Harry Yang.

Trong kỷ nguyên số hóa mạnh mẽ, cũng như nhiều ngành nghề khác, ngành công nghiệp dược phẩm đang chứng kiến một cuộc cách mạng chưa từng có nhờ sự phát triển vượt bậc của khoa học dữ liệu (Data Science), sự bùng nổ của dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), học máy (Machine Learning - ML) và công nghệ thông tin nói chung.

Cuốn sách Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc của Harry Yang ra đời giúp độc giả quan tâm đến lĩnh vực này trả lời một câu hỏi cấp thiết: Làm thế nào để khai thác sức mạnh của các tiến bộ công nghệ thông tin này nhằm tăng tốc quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc - vốn rất lâu dài, tốn kém - đồng thời hướng tới cá nhân hóa điều trị thay vì cách tiếp cận “một đơn thuốc cho tất cả mọi người”.

Trong kỷ nguyên số, hàng trăm triệu hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, dữ liệu gen và dữ liệu về phản ứng có hại của thuốc được lưu trữ mỗi ngày trên khắp thế giới. Nhưng dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích và chuyển hóa thành tri thức để phục vụ người bệnh.

Cuốn sách này dẫn dắt người đọc qua hành trình biến dữ liệu thô thành những phát hiện khoa học có thể cứu sống con người. Tác giả cho thấy cách các thuật toán học máy (ML) có thể phát hiện mối liên hệ tiềm ẩn giữa các phân tử thuốc và bệnh tật, dự đoán hiệu quả của thuốc, thậm chí nhận diện tác dụng bất lợi trước khi thuốc được đưa ra thị trường - những công việc mà trước đây phải tốn rất nhiều thời gian và chi phí mới cho ra kết quả.

Cuốn sách cũng giới thiệu những ứng dụng thực tế của AI trong thiết kế thuốc mới, tối ưu hóa thử nghiệm lâm sàng và cá nhân hóa điều trị dựa trên đặc điểm di truyền của từng bệnh nhân. Từ học sâu (Deep Learning - DL) đến mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN), độc giả sẽ được khám phá những công nghệ tiên tiến đang định hình tương lai của y học nói chung và dược học nói riêng.

Điểm đặc biệt của cuốn sách nằm ở cách nó kết nối hai lĩnh vực tưởng chừng như cách biệt: công nghệ thông tin và sinh học phân tử. Đồng thời, cuốn sách cũng khơi gợi những suy ngẫm sâu sắc về đạo đức, quyền riêng tư và trách nhiệm xã hội khi ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe con người. Trong một thế giới mà dữ liệu là tài nguyên quý giá, việc sử dụng công nghệ một cách minh bạch và nhân văn là điều cốt lõi, không thể thiếu.

Có thể nói, Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc của Harry Yang mở ra cánh cửa đến tương lai, nơi công nghệ không thay thế con người mà nâng tầm khả năng của chúng ta trong việc chữa lành và bảo vệ sự sống. Đây là cuốn sách dành cho những ai tin rằng khoa học và lòng nhân ái có thể song hành.

PGS TS Lê Văn Truyền, nguyên Thứ trưởng Bộ Y tế, Chuyên gia Dược học cao cấp, nhận xét: “Với tính chất vừa là tài liệu tổng quan toàn diện, vừa là kim chỉ nam thực tiễn, cuốn sách Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc sẽ giúp độc giả - từ chuyên gia công nghệ đến nhà nghiên cứu y dược - nắm bắt cách thức khai thác sức mạnh của công nghệ thông tin để đẩy nhanh tiến trình khám phá, thử nghiệm và sớm đưa ra thị trường những loại thuốc mới an toàn, hiệu quả, phục vụ sứ mệnh bảo vệ sức khỏe nhân loại.

Ngoài ra, với ngôn ngữ dễ hiểu, hình minh họa trực quan và ví dụ thực tiễn, cuốn sách cũng phù hợp với bác sĩ, dược sĩ, nhà hoạch định chính sách, quản lý y tế, sinh viên y-dược và tất cả những ai quan tâm đến sự phát triển của y học hiện đại trong thời đại lấy người bệnh làm trung tâm, hướng tới một nền y học chính xác và nhân văn dưới sự trợ giúp của khoa học công nghệ tiên tiến”.

Hà Giang