Định nghĩa

(Tham khảo chính: Võ Thành Liêm )

Chúng ta có từng thắc mắc rằng máy móc có thể "suy nghĩ" hay hiểu như con người không? Đó chính là lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI), một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, làm thay đổi nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả chăm sóc sức khỏe. Nhưng AI chính xác là gì và nó liên quan như thế nào đến thực hành y học?

Định nghĩa về AI:

Nói một cách đơn giản, AI là khả năng của máy móc trong việc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Điều này bao gồm các hoạt động như học tập, lập luận, giải quyết vấn đề và thậm chí thích nghi với các tình huống mới.

Không giống như các chương trình máy tính truyền thống với các hướng dẫn cứng nhắc, các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.

Các công cụ có khả năng AI: Các khái niệm chính trong thực hành y tế

Mặc dù AI là một thuật ngữ chung, nhưng việc hiểu các thành phần cốt lõi của nó là rất quan trọng để khám phá bối cảnh các ứng dụng y tế. Chúng ta hãy cùng tìm hiểu ba khái niệm chính:

Học máy (ML machine learning):

Hãy tưởng tượng một chiếc máy tính có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm. Về cơ bản, đó chính là Học máy (là phương pháp học dành riêng cho máy)! Thay vì lập trình rõ ràng, các thuật toán Học máy sẽ phân tích khối lượng lớn dữ liệu y tế (chụp X-quang, hồ sơ bệnh án, bài báo nghiên cứu) để xác định các mô hình và mối quan hệ. Dựa trên những hiểu biết này, các hệ thống AI có thể đưa ra dự đoán, chẩn đoán hoặc thậm chí đề xuất các phác đồ điều trị. Hãy hình dung đây giống như quá trình chúng ta đào tạo một bác sĩ tương lai, truyền tải kiến thức cho máy dựa trên một tập dữ liệu khổng lồ về kiến thức y khoa

Học sâu (DL deep learning):

Một tập hợp con các kỹ thuật chuyên biệt nằm trong phân nhóm của Học máy, Học sâu lấy cảm hứng từ cách thức xử lý, ghi nhớ, phân tích, phát triển ý tưởng mới của bộ não con người. Học sâu sử dụng mạng lưới nơ-ron nhân tạo – các lớp thuật toán kết nối mô phỏng cấu trúc của não bộ – để xử lý thông tin theo cách phân cấp. Điều này cho phép các mô hình Học sâu giải quyết các nhiệm vụ phức tạp như phân tích hình ảnh y tế với độ chính xác cao hơn, nhận ra các mô hình tinh tế trong dữ liệu mà ngay cả các bác sĩ dày dặn kinh nghiệm cũng có thể bỏ sót.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP Natural Language Processing ):

Bạn có từng thắc mắc rằng điện thoại của mình hiểu các yêu cầu bằng mệnh lệnh, chuyển lời thoại thành đoạn văn bản hoặc dịch tin nhắn ngay lập tức như thế nào không? Đó chính là một hình thức ứng dụng của NLP! Công nghệ này giúp máy tính có thể hiểu và giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trong y học, NLP đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích các văn bản y tế, trích xuất thông tin chính từ hồ sơ bệnh án và phát triển các chương trình trò chuyện trả lời các câu hỏi của bệnh nhân hoặc cung cấp hỗ trợ về mặt cảm xúc.

Tại sao AI quan trọng trong Y học:

Bây giờ, bạn có thể tự hỏi, những lợi ích của việc áp dụng các khái niệm AI này trong thực hành y tế là gì? Tiềm năng rất lớn! Hãy tưởng tượng các hệ thống AI:

• Hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán:

AI có thể phân tích hình ảnh y tế và dữ liệu bệnh nhân để xác định bệnh với tốc độ nhanh và độ chính xác cao hơn, góp phần can thiệp sớm hơn và hiệu quả điều trị được cải thiện.

• Cá nhân hóa phác đồ điều trị:

Bằng cách phân tích tiền sử bệnh và thông tin di truyền riêng biệt của từng bệnh nhân, AI có thể điều chỉnh các lựa chọn điều trị để đạt hiệu quả tối ưu và giảm tác dụng phụ. 

• Nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân:

Trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp hỗ trợ 24/7 và giải đáp thắc mắc của bệnh nhân, giúp bác sĩ có nhiều thời gian hơn cho các ca khám phức tạp hơn và cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân.

• Đơn giản hóa quy trình làm việc lâm sàng:

AI có thể tự động hóa các tác vụ như lên lịch hẹn khám, phân tích dữ liệu hành chính và tạo báo cáo, cho phép bác sĩ tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân và ra quyết định.

Đây chỉ là một vài ví dụ nhanh về tiềm năng đáp ứng - phục vụ công việc của AI trong y học. Bằng cách hiểu các khái niệm cốt lõi và các ứng dụng đầy hứa hẹn của AI, chúng ta cần được trang bị kiến thức để khám phá và ứng dụng các khả năng của AI để nâng cao chất lượng công việc chuyên môn của bản thân, biến AI trở thành trợ thủ đắc lực cho chúng ta.