Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp phát hiện bệnh sớm, ít tốn kém
AI (trí tuệ nhân tạo) nhờ có hệ thống bigdata thu thập dữ kiện khổng lồ, sau đó kết hợp với các phương tiện máy móc sẽ được ví như bộ nhớ của con người với khả năng vô chừng.
Thông tin trên được GS-TS-BS Đặng Vạn Phước - Trưởng Khoa Y, ĐH Quốc gia TP HCM - chia sẻ tại hội nghị quốc tế nghiên cứu tim mạch và da liễu trong kỉ nguyên AI, ngày 12-8.
GS-TS-BS Đặng Vạn Phước - Trưởng Khoa Y, ĐH Quốc gia TP HCM - cho biết AI có thể thay con người nhớ được nhờ vào dữ kiện được tích hợp.
Hội nghị là diễn đàn để các nhà nghiên cứu, các bác sĩ trong và ngoài nước cùng chia sẻ, thảo luận về ứng dụng của AI trong chẩn đoán và điều trị bệnh lý tim mạch và da liễu.
Theo GS Đặng Vạn Phước, trước đây, người thầy thuốc giỏi là người tổng hợp tất cả các khâu từ hỏi bệnh, khám bệnh, thực hiện các xét nghiệm cận lâm sàng… sau đó tổng hợp hết tất cả thì mới ra được bệnh.
Ngày nay, AI rất có tiềm năng trở thành một cuộc cách mạng trong việc cải thiện cũng như tối ưu hóa chẩn đoán và điều trị. Nhờ có hệ thống bigdata thu thập dữ kiện "khổng lồ", sau đó kết hợp với các phương tiện máy móc sẽ được ví như bộ nhớ của con người với khả năng vô chừng, AI có thể thay con người nhớ được nhờ vào dữ kiện được được tích hợp. Từ đó, giúp bác sĩ lọc bệnh, chẩn đoán, thậm chí gợi ý thuốc giúp việc điều trị chính xác hơn.
Theo GS Phước, AI sẽ phân tích dữ liệu hình ảnh từ tia X, MRI, chụp CT và các phương thức hình ảnh khác..., từ đó có thể xác định và dự đoán các bệnh như khối u và ung thư. Điều này cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn, đồng thời hỗ trợ xây dựng các chiến lược điều trị.
Dẫn chứng thêm khi AI ứng dụng vào điều trị, chẩn đoán trong da liễu, TS-BS Nguyễn Trọng Hào, Giám đốc Bệnh viện Da Liễu TP HCM, cho biết rối loạn da di truyền là thách thức đối với bác sĩ điều trị tại các phòng khám da liễu. Các phương pháp chẩn đoán truyền thống thường dựa vào khám lâm sàng, tiền sử bệnh nhân và sinh thiết xâm lấn, có thể tốn thời gian, chủ quan và tốn kém.
Tuy nhiên, với khả năng AI phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm hình ảnh y tế, hồ sơ di truyền và dữ liệu lâm sàng, cho phép chẩn đoán các rối loạn da di truyền chính xác và hiệu quả hơn.
Việc triển khai AI trong phân tích di truyền không chỉ hỗ trợ chẩn đoán các tình trạng hiếm gặp và phức tạp mà còn cho phép các phương pháp điều trị được cá nhân hóa phù hợp với hồ sơ di truyền độc nhất của từng bệnh nhân.
PGS Andrew Landstrom đến từ Trường Y, Đại học Duke (Mỹ) cho biết sự xuất hiện của AI cũng đã mang đến những cải tiến cách mạng cho lĩnh vực công nghệ gien.
Các bệnh tim mạch (tim bẩm sinh, loạn nhịp tim, bệnh tim cơ và rối loạn mỡ di truyền) thường có cơ sở di truyền. Các tiến bộ trong công nghệ gien như xét nghiệm chuỗi hạt tiếp theo và xác định di truyền thông qua công nghệ cao, đã xác định được các biến thể di truyền liên quan đến bệnh. Đồng thời, cho phép khám phá các liên hệ giữa di truyền - triệu chứng và phát triển các mô hình dự đoán về độ nhạy cảm cũng như tiên lượng bệnh; từ đó mang lại ý nghĩa phát hiện sớm, đánh giá rủi ro cá nhân và can thiệp điều trị nhắm mục tiêu.
Ngoài ra, các thuật toán AI giúp hỗ trợ phát hiện sớm các bệnh như ung thư, bệnh tim mạch và rối loạn thần kinh, dẫn đến những biện pháp can thiệp kịp thời và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.
