Ứng dụng của AI trong y học

Học máy đã đạt được những bước tiến vượt bậc không chỉ trong nhiều lĩnh vực trong ngành công nghiệp mà còn cả về hiệu quả công nghệ sinh học và dược phẩm. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét 4 ứng dụng hàng đầu của AI trong y học hiện nay: đó là Chẩn đoán, Phát triển thuốc, Cá nhân hóa điều trị và Chỉnh sửa gen.

Để chẩn đoán bệnh cho bệnh nhân phải mất hàng năm đào tạo y học. Chúng ta cũng không phải luôn có sẵn các chuyên gia để làm việc đó.

Ngày nay, công nghệ đã phát triển đến mức AI có thể giúp tự động chẩn đoán bệnh. Hệ thống AI sẽ được sử dụng để tìm ra các tổn thương ác tính tiềm ẩn hoặc các mô hình tim nguy hiểm cho chuyên gia – cho phép bác sĩ tập trung vào việc giải thích các tín hiệu đó.

Các thuật toán Học máy có thể học cách xem các mẫu tương tự như cách các bác sĩ xem chúng. Một điểm khác biệt chính là các thuật toán cần hàng nghìn ví dụ cụ thể (hoặc nhiều hơn) để học. Và những ví dụ này cần được số hóa gọn gàng – máy móc không thể đọc giữa các dòng trong sách giáo khoa.

Vì vậy, Học máy đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực mà thông tin chẩn đoán bác sĩ kiểm tra đã được số hóa. Như là:

• • • • Phát hiện ung thư phổi hoặc đột quỵ dựa trên chụp CT
      • Đánh giá nguy cơ đột tử do timhoặc các bệnh tim khác dựa trên điện tâm đồ và hình ảnh MRI tim
      • Phân loại tổn thương da trên hình ảnh da
      • Tìm kiếm các chỉ số của bệnh võng mạc tiểu đường trong hình ảnh mắt

Vì những trường hợp này có dữ liệu tốt rất dồi dào, các thuật toán sẽ trở nên giỏi chẩn đoán không kém gì các chuyên gia. Sự khác biệt là: thuật toán có thể đưa ra kết luận trong một phần nhỏ của giây và nó có thể được sao chép lại trên toàn thế giới một cách không tốn kém. Chẳng bao lâu nữa, tất cả mọi người, ở mọi nơi đều có thể tiếp cận chẩn đoán chất lượng của chuyên gia hàng đầu trong chẩn đoán X quang và với mức giá thấp.

Việc phát triển quy trình sản xuất thuốc nổi tiếng là có chi phí đắt đỏ. Nó thường mất nhiều năm làm việc và hàng triệu đô la đầu tư. Nhưng giờ đây, Học máy có thể giúp quá trình phân tích hiệu quả hơn.

AI đã được sử dụng thành công trong cả 4 giai đoạn chính trong quá trình phát triển thuốc:

• • • • Giai đoạn 1: Xác định mục tiêu để can thiệp – Các thuật toán Học máy có thể dễ dàng phân tích tất cả các dữ liệu có sẵn và thậm chí có thể học cáchtự động xác định các protein mục tiêu tốt.
      • Giai đoạn 2: Khám phá các ứng cử viên cho thuốc – Các thuật toán Học máy có thể học cách dự đoán tính phù hợp của phân tử dựa trên dấu vân tay cấu trúc và các ký hiệu mô tả phân tử. Sau đó, chúng lược qua hàng triệu phân tử tiềm năng và lọc tất cả chúng để cho ra các lựa chọn tốt nhất – những phân tử cũng có tác dụng phụ tối thiểu. Điều này giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian trong việc thiết kế thuốc.
      • Giai đoạn 3: Tăng tốc các thử nghiệm lâm sàng – Học máy có thể tăng tốc độ thiết kế các thử nghiệm lâm sàng bằng cách tự động xác định các ứng viên phù hợpcũng như đảm bảo phân phối chính xác cho các nhóm người tham gia thử nghiệm. Các thuật toán có thể giúp xác định các mẫu phân tách các ứng viên tốt và các ứng viên xấu. Chúng cũng có thể đóng vai trò như một hệ thống cảnh báo sớm cho một thử nghiệm lâm sàng không cho kết quả chính xác – cho phép các nhà nghiên cứu can thiệp sớm hơn và có khả năng cứu vãn sự phát triển của thuốc.
      • Giai đoạn 4: Tìm Dấu ấn sinh học để chẩn đoán bệnh – AI có thể tự động hóa một phần lớn công việc thủ công và tăng tốc quá trình. Các thuật toán phân loại các phân tử thành các ứng cử viên tốt và xấu – giúp các bác sĩ lâm sàng tập trung vào việc phân tích các triển vọng tốt nhất.

Các bệnh nhân khác nhau sẽ phản ứng với thuốc và lịch trình điều trị khác nhau. Do đó, điều trị cá nhân hóa có tiềm năng lớn để tăng tuổi thọ cho bệnh nhân. Nhưng rất khó để xác định những yếu tố nào sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn phương pháp điều trị.

Học máy có thể tự động hóa công việc thống kê phức tạp này – và giúp khám phá những đặc điểm chỉ ra rằng bệnh nhân sẽ có phản ứng cụ thể với một phương pháp điều trị cụ thể. Vì vậy, thuật toán có thể dự đoán phản ứng có thể xảy ra của bệnh nhân đối với một phương pháp điều trị cụ thể.

Hệ thống học được điều này bằng cách tham khảo chéo các bệnh nhân tương tự và so sánh các phương pháp điều trị và kết quả của họ. Dự đoán kết quả điều trị giúp bác sĩ dễ dàng hơn nhiều trong việc thiết kế kế hoạch điều trị phù hợp.

Nhóm các đoạn ngắn đối xứng lặp lại thường xuyên (CRISPR), đặc biệt là hệ thống CRISPR-Cas9 để chỉnh sửa gen, là một bước tiến lớn về khả năng chỉnh sửa DNA của con người một cách hiệu quả – và chính xác, giống như một bác sĩ phẫu thuật.

Kỹ thuật này phụ thuộc vào các RNA dẫn đường ngắn (sgRNA) để nhắm mục tiêu và chỉnh sửa một vị trí cụ thể trên DNA. Nhưng RNA dẫn đường có thể phù hợp với nhiều vị trí DNA – và điều đó có thể gây ra các tác dụng phụ không mong muốn (tác dụng ngoài mục tiêu). Việc lựa chọn cẩn thận RNA dẫn đường với ít tác dụng phụ nguy hiểm nhất là một nút thắt lớn trong việc áp dụng hệ thống CRISPR.

Các mô hình Học máy đã tạo ra kết quả tốt nhất trong việc dự đoán mức độ của cả tương tác hướng dẫn-đích và các hiệu ứng ngoài mục tiêu đối với một sgRNA nhất định. Điều này có thể tăng tốc đáng kể sự phát triển của RNA dẫn đường cho mọi vùng DNA của con người.

Qua thời gian, chúng ta có thể thấy rất nhiều lợi ích trong việc sử dụng AI để chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc, cá nhân hóa phương pháp điều trị và thậm chí chỉnh sửa gen. Tuy nhiên, đây mới chỉ là bước khởi đầu. Thế giới chúng ta càng phát triển, các căn bệnh nghiêm trọng cũng càng có thể tiến triển. Chúng ta sẽ cần tiếp tục số hóa dữ liệu y tế mới để AI có thể tiếp tục giúp chúng ta có các mẫu giá trị – các mẫu mà chúng ta có thể sử dụng để đưa ra các quyết định chính xác, tiết kiệm chi phí trong các quy trình phân tích phức tạp.

iRender hiện đang cung cấp GPU Cloud cho dịch vụ AI/ DL để người dùng có thể đào tạo các mô hình của họ. Với các máy cấu hình và hiệu suất cao (RTX3090) của chúng tôi, bạn có thể cài đặt bất kỳ phần mềm nào cần thiết cho nhu cầu của mình. Chỉ cần một vài cú nhấp chuột, bạn đã có thể truy cập vào máy của chúng tôi và có toàn quyền kiểm soát. Việc đào tạo mô hình của bạn sẽ tăng tốc độ nhanh hơn 10 lần hoặc thậm chí 50 lần.

Hơn thế nữa, chúng tôi cung cấp các tính năng khác như NVLink nếu bạn cần thêm VRAM, Gpuhub Sync để truyền và đồng bộ hóa tệp nhanh hơn, tính năng Fixed Rental (thuê cố định dài hạn) để tiết kiệm tiền từ 10-20% so với thuê theo giờ (10% cho thuê hàng ngày, 20% cho thuê hàng tuần và hàng tháng).

Đăng ký tài khoản ngay hôm nay để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi qua Zalo 0916806116 để được tư vấn và hỗ trợ.

Cảm ơn bạn & Happy training!

Nguồn: datarevenue.com

*Lưu ý: tất cả hình ảnh trong bài đều được lấy từ datarevenue.com