Ra mắt sách '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” là tài liệu cần thiết cho những sinh viên và những người hoạt động trong ngành dược.

Hiện nay, rất nhiều viện nghiên cứu và các tập đoàn dược phẩm lớn trên thế giới đã và đang ứng dụng khoa học dữ liệu (Data Science), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong hoạt động, nghiên cứu, nhằm tạo ra những thay đổi lớn cho quá trình phát triển thuốc. Trong bối cảnh đó, cuốn sách “Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc” đã đáp ứng nhu cầu cấp thiết của những người hoạt động trong ngành dược cùng sinh viên các trường dược tại Việt Nam.

Cuốn sách do Tiến sĩ Harry Yang - người có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu sinh học, dược phẩm, từ khám phá mục tiêu của thuốc (target discovery) tới nghiên cứu lâm sàng và hậu phê duyệt - làm chủ biên thực hiện.

Toàn cảnh tọa đàm ứng dụng AI trong phát triển thuốc và ra mắt sách tại Hà Nội.

Sách "Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc" do Medinsights - Thương hiệu xuất bản sách và tri thức y học thuộc Alpha Books phát hành, dày 484 trang, bao gồm 13 chương. Trong đó, mỗi chương nói về một khía cạnh cụ thể của việc nghiên cứu và phát triển thuốc với khoa học dữ liệu (Data Science), trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), trong đó, khoa học dữ liệu được coi là “nền móng” quan trọng trong phát triển thuốc.

Thực tế cho thấy, AI chỉ hiệu quả khi có dữ liệu đủ chất lượng, trong đó khoa học dữ liệu cùng AI được ứng dụng trong nhiều giai đoạn phát triển thuốc bao gồm: khám phá thuốc, tiền lâm sàng, thử nghiệm lâm sàng; sản xuất và thương mại hóa. Thông tin từ cuốn sách đã cung cấp đến bạn đọc phác thảo tổng thể về chuyển đổi số của ngành dược dưới tác động của khoa học dữ liệu, AI và học máy.

Nhiều chương trong sách đi sâu vào AI trong khám phá thuốc, thử nghiệm lâm sàng có hỗ trợ bởi AI, ứng dụng học máy cho y học chính xác, cùng các nội dung về an toàn thuốc và cảnh giác dược dựa trên dữ liệu lớn (big data). Các ứng dụng cụ thể của khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong cuốn sách được các tác giả minh họa cụ thể bằng câu chuyện của Công ty Exscientia (Anh) trong việc phát triển thuốc ung thư sử dụng AI và đến nay đã có sản phẩm được đưa vào thử nghiệm lâm sàng.

Một thí dụ khác được giới thiệu trong sách là Công ty Insilico Medicine (Mỹ) dùng AI để phát triển thuốc xơ phổi, rút ngắn thời gian từ 4-5 năm xuống còn chưa tới 18 tháng cùng hàng loạt dự án của các công ty dược hàng đầu trên thế giới: Bayer, Novartis, Pfizer hợp tác với các công ty AI để tăng tốc phát triển thuốc mới.

Có thể thấy, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy không thay thế nhà khoa học, nhưng nó đóng vai trò là “trợ lý siêu tốc độ” trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, gợi ý hướng nghiên cứu, và giảm tỷ lệ thất bại vốn rất cao trong phát triển thuốc truyền thống.

Ở Việt Nam, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát triển thuốc còn khá mới mẻ, chủ yếu ở các startup hoặc trung tâm nghiên cứu nhỏ, và mới dừng ở mức ứng dụng AI hỗ trợ phân tích dữ liệu người bệnh và thiết kế thử nghiệm, chưa có sản phẩm thương mại rõ rệt. Tuy nhiên, điều này sẽ được cải thiện rõ rệt khi hạ tầng dữ liệu y tế, công nghệ và năng lực của đội ngũ nhân sự được cải thiện-mà cuốn sách Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc có thể góp phần vào quá trình này.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Lê Văn Truyền, nguyên Thứ trưởng Y tế, Chuyên gia dược học cao cấp tại buổi tọa đàm ra mắt sách.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Lê Văn Truyền, nguyên Thứ trưởng Y tế, Chuyên gia dược học cao cấp, 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 bạn đọc-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.

"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", Phó Giáo sư, Tiến sĩ Lê Văn Truyền nhận xét.

Đánh giá về nội dung cuốn sách, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Phạm Thị Thúy Vân - Trưởng Khoa Dược lý, Dược lâm sàng Trường đại học Dược Hà Nội cho biết: Cuốn sách “Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc” là tài liệu chuyên sâu, cập nhật, có tính định hướng cao về ứng dụng khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) trong nghiên cứu - phát triển thuốc, cả ở giai đoạn trước và sau khi cấp phép.

“Từ góc độ là một chuyên gia thẩm định hồ sơ lâm sàng và thành viên Hội đồng tư vấn cấp phép lưu hành thuốc (Bộ Y tế), tôi đặc biệt đánh giá cao các chương bàn về thử nghiệm lâm sàng hỗ trợ bởi AI, y học chính xác, bằng chứng đời thực (RWE) và cảnh giác dược dựa trên dữ liệu lớn - những yếu tố ngày càng được cơ quan quản lý thuốc các quốc gia quan tâm trong đánh giá lợi ích-nguy cơ và hiệu quả-chi phí của thuốc”, bà Phạm Thị Thúy Vân chia sẻ.

Ông Nguyễn Cảnh Bình, Chủ tịch HĐQT Alpha Books phát biểu tại lễ ra mắt sách.

Cuốn sách cũng đề cập đến các thay đổi trong quy chế quản lý nhằm thích ứng với sự phát triển của công nghệ, bao gồm việc xây dựng hệ thống pháp lý có khả năng hướng dẫn, phân tích và diễn giải dữ liệu lớn bằng cách sử dụng các công nghệ hiện đại, bao gồm AI và ML… Với ngôn ngữ mạch lạc, thí dụ thực tiễn và cách tiếp cận liên ngành, cuốn sách góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành dược, hướng tới một nền y-dược học chính xác, hiệu quả và nhân văn.

Bên cạnh đó, cuốn sách còn là cẩm nang đầy đủ, cập nhật mô tả quá trình nghiên cứu-phát triển thuốc mới kết nối với nguồn dữ liệu lớn thông qua AI nhằm rút ngắn thời gian và tiết kiệm nguồn lực. Điều này vô cùng bổ ích cho các dược sĩ, bác sĩ và những người làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu-phát triển thuốc.

NGUYỄN CƯỜNG