Trí tuệ nhân tạo: ‘phép màu’ cứu sống người mắc bệnh nan y
Khi các bác sĩ ‘bó tay’ trước cái chết cận kề, một công nghệ bất ngờ đã thắp sáng hy vọng cho hàng triệu người mắc bệnh hiếm – sức mạnh của trí tuệ nhân tạo .
Cách đây hơn một năm, tin “sét đánh” xảy đến với Joseph Coates, một người đàn ông 37 tuổi sống tại thành phố Renton, bang Washington (Mỹ). Các bác sĩ thông báo rằng anh chỉ còn một lựa chọn cuối cùng để quyết định: chết tại nhà hay tại bệnh viện.
Coates mắc POEMS – một hội chứng rối loạn máu hiếm gặp khiến tay chân anh tê liệt , tim phình to , thận suy yếu và cơ thể tích tụ hàng lít dịch trong bụng cần được dẫn lưu vài ngày một lần. Tình trạng của anh xấu đi đến mức không thể tiến hành ghép tế bào gốc – phương pháp điều trị duy nhất có thể mang lại hy vọng.
“Tôi đã bỏ cuộc”, Coates chia sẻ. “Tôi chỉ nghĩ rằng cái chết là điều không thể tránh khỏi”. Nhưng Tara Theobald, bạn gái của Coates, không chấp nhận từ bỏ. Cô gửi e-mail cầu cứu đến Tiến sĩ David Fajgenbaum , một bác sĩ ở thành phố Philadelphia, bang Pennsylvania (Mỹ), người họ từng gặp tại một hội nghị về bệnh hiếm gặp.
Chỉ sáng hôm sau, Tiến sĩ Fajgenbaum đã hồi đáp với một phác đồ điều trị bất ngờ: một sự kết hợp chưa từng thử nghiệm giữa hóa trị, liệu pháp miễn dịch và steroid. Điều đặc biệt hơn nữa là ý tưởng này không phải do bác sĩ tự nghĩ ra, mà được đề xuất bởi một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI).
Chỉ trong vòng một tuần, Coates bắt đầu có dấu hiệu cải thiện. Bốn tháng sau, anh đủ sức khỏe để thực hiện ca ghép tế bào gốc. Hiện tại, Coates đã thuyên giảm bệnh tật và trở lại với cuộc sống bình thường, thậm chí còn tăng cơ bắp sau thời gian dài chiến đấu với bệnh tật.
“Tôi cảm thấy ổn”, Coates nói trong một lần đến thăm Tiến sĩ Fajgenbaum để cảm ơn sự giúp đỡ, dù sáng hôm đó anh vừa bị trẹo mắt cá chân khi tập luyện.
AI đang thắp sáng hy vọng cho hàng triệu người mắc bệnh hiếm. Hình minh họa: Dreamstine
Liệu pháp cũ, hy vọng mới
POEMS cũng như hàng nghìn bệnh hiếm khác, dù ảnh hưởng đến hàng triệu người tại Mỹ và trên toàn cầu, nhưng hơn 90% trong số đó thiếu đi giải pháp điều trị hiệu quả. Các công ty dược phẩm lớn thường không đầu tư vào những căn bệnh này vì lợi nhuận thấp, như chuyên gia Christine Colvis từ Trung tâm Quốc gia về Khoa học chuyển dịch tiên tiến Mỹ (NCATS) chỉ ra.
Video đang HOT
Tuy nhiên, AI đã mở ra hy vọng cho những người mắc bệnh hiếm thông qua phương pháp đặc biệt: tái sử dụng thuốc. Dù đây không phải ý tưởng mới, chẳng hạn như thuốc huyết áp Minoxidil từ lâu được dùng để điều trị cả chứng rụng tóc, hay thuốc trị rối loạn cương dương Viagra ban đầu là dược phẩm điều trị tim mạch, nhưng với máy học, quá trình này được đẩy nhanh đáng kể.
Các mô hình AI có thể sàng lọc hàng nghìn loại thuốc hiện có, phân tích tài liệu y khoa và tìm ra những tác dụng phụ tiềm năng có thể trở thành “tác dụng chính” cho các bệnh khác. “Nếu bạn sàng lọc đủ loại thuốc, cuối cùng bạn sẽ tìm thấy tác dụng phụ mà bạn đang tìm kiếm”, giáo sư Matt Might từ Đại học Alabama (Mỹ) giải thích.
ĐỌC NGAY: Lý do ngày càng nhiều người “chi đậm” mỗi tháng cho trí tuệ nhân tạo
Tiến sĩ Fajgenbaum, người đứng sau phác đồ cứu sống Coates, là một nhân vật quan trọng trong lĩnh vực này. Ông từng tự cứu mình khỏi Castleman – một chứng rối loạn miễn dịch hiếm gặp – bằng cách tái sử dụng sirolimus, một loại thuốc dành cho bệnh nhân ghép thận.
Từ kinh nghiệm cá nhân, Fajgenbaum thành lập Every Cure , một tổ chức phi lợi nhuận sử dụng AI để đối chiếu 4.000 loại thuốc với 18.500 bệnh, nhằm tìm ra những phương pháp điều trị tiềm năng. Every Cure đã nhận được hơn 100 triệu USD tài trợ từ Dự án Audacious của TED và Cơ quan Dự án nghiên cứu tiên tiến vì sức khỏe Mỹ, với mục tiêu tiến hành thử nghiệm lâm sàng cho các loại thuốc tái sử dụng.
Tiến sĩ David Fajgenbaum giới thiệu về việc ứng dụng AI trong điều trị bệnh hiếm tại một hội thảo ở Washington DC (Mỹ). Ảnh: Every Cure
Lợi nhuận hạn chế, giá trị vô hạn
Câu chuyện của Joseph Coates không phải là duy nhất. Tại bang Alabama, mô hình AI của Tiến sĩ Might đã đề xuất dùng cồn isopropyl hít qua mũi để trị chứng nôn mãn tính cho một bệnh nhân 19 tuổi, và nó có hiệu quả ngay lập tức. Các loại thuốc khác, từ amphetamine trị hội chứng tăng động giảm chú ý (ADHD) đến thuốc huyết áp guanfacine, cũng được tái sử dụng thành công cho các rối loạn hiếm gặp nhờ AI.
Dù vậy, việc tái sử dụng thuốc không mang lại lợi nhuận lớn. Nhiều loại thuốc đã hết hạn bằng sáng chế, trở thành thuốc gốc giá rẻ, khiến các công ty dược phẩm thiếu động lực nghiên cứu thêm.
Nhưng với những người như Coates, giá trị thực sự không nằm ở tiền bạc, mà ở những sinh mạng được cứu. “Đây là một ví dụ về AI mà chúng ta không cần phải sợ, mà có thể thực sự phấn khích”, Tiến sĩ Grant Mitchell, đồng sáng lập Every Cure, nhấn mạnh.
Từ bờ vực của cái chết đến một cuộc sống mới, hành trình của Joseph Coates là minh chứng cho tiềm năng của AI trong việc mang lại hy vọng cho hàng triệu người mắc bệnh hiếm gặp trên khắp thế giới . Có lẽ, như các nhà nghiên cứu đặt câu hỏi, còn bao nhiêu phương pháp chữa trị khác đang ẩn giấu, chờ được khám phá?
AI đã mạnh mẽ đến mức có thể dự đoán thời điểm chết của con người
Các nhà nghiên cứu về y dược vừa mở khoá thêm một tính năng tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo (AI): tiên đoán thời điểm chết của con người.
Một hệ thống AI gần đây đã được các nhà khoa học huấn luyện để thu thập thông tin về sức khoẻ tổng quát của hơn nửa triệu người tại Anh, trong suốt một thập kỷ vừa qua.
Sau đó, họ yêu cầu AI tiên đoán nếu một cá nhân đang có nguy cơ tử vong sớm - hay nói cách khác, qua đời sớm hơn độ tuổi trung bình của con người - do các bệnh mãn tính gây ra.
AI đã có thể dự đoán khi nào một người qua đời. Ảnh: Livescience.
Những kết quả khi tiên liệu cái chết của AI được đánh giá là "chính xác hơn đáng kể" so với các hệ thống chẩn đoán không sử dụng công nghệ machine learning - thu thập thông tin ở quy mô lớn.
Đánh giá này về khả năng của AI được đưa ra bởi giáo sư Stephen Weng, hiện nghiên cứu về dịch tễ học và khoa học dữ liệu ở đại học Nottingham, Anh Quốc.
AI tiên liệu cái chết thế nào?
Để đánh giá khả năng tử vong của một đối tượng, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm trên hai loại trí tuệ nhân tạo. Đầu tiên là "deep learning", trong đó các mạng xử lý thông tin theo kiểu xếp lớp sẽ giúp hệ thống học hỏi thông tin từ những ví dụ thực tế.
Bên cạnh đó, AI "random forest" đơn giản hơn cũng được sử dụng để kết hợp nhiều mô hình, theo một sơ đồ tư duy dạng nhánh cây, để xem xét các kết quả có thể xảy ra.
Cuối cùng, các nhà khoa học so sánh kết luận từ AI với kết quả từ một thuật toán thủ công, được gọi là mô hình Cox.
Các yếu tố cơ bản để đánh giá bao gồm: tuổi tác, giới tính, tiền sử hút thuốc, kết quả tầm soát ung thư. Trong khi mô hình Cox truyền thống chú trọng vào sắc tộc và các hoạt động thể chất, bộ máy AI lại quan tâm đến tỷ lệ mỡ cơ thể, lượng rau xanh tiêu thụ, cũng như các mối nguy hại đến từ môi trường như ô nhiễm không khí, uống rượu và lạm dụng thuốc.
Độ chính xác đáng ngạc nhiên
Sử dụng những hệ thống này, các nhà khoa học đã đánh giá dữ liệu trong Ngân hàng Sinh học Anh (UK BioBank) - một cơ sở dữ liệu về gene, vật lý và sức khoẻ - được hình thành từ hơn 500.000 hồ sơ y tế từ năm 2006 đến 2016. Trong suốt 10 năm đó, gần 14.500 người tham gia đóng góp đã qua đời chủ yếu vì ung thư, bệnh tim và bệnh đường hô hấp.
Kết quả, bộ máy "deep learning" cho ra những tiên đoán chính xác nhất, xác định đúng 76% đối tượng đã chết trong thời gian nghiên cứu. Trong khi "random forest" cho kết quả ấn tượng không kém với 64% chính xác. Mô hình Cox truyền thống chỉ đúng được 44% trên tổng số kết quả.
Hướng đi cho AI trong y học
Đây không phải lần đầu tiên các chuyên gia khai thác sức mạnh của AI để chăm sóc sức khoẻ con người. Năm 2017, AI đã được sử dụng để chẩn đoán sớm những dấu hiệu của Alzheimer với độ chính xác đến 84%.
Bên cạnh đó, khả năng mắc các bệnh tự kỉ, tiểu đường, đau tim và đột quỵ của con người cũng có thể được tiên lượng bằng AI.
Mặc dù nghe có vẻ kỳ quặc, nhưng việc sử dụng quy trình xác định cái chết bằng AI này sẽ "có thể giúp xác minh các phương pháp khoa học và phát triển tương lai của lĩnh vực thú vị này", giáo sư Joe Kai, một người đang hoạt động cho Liên Hợp Quốc chia sẻ.
Theo Zing.vn
Phát hiện 250 bệnh ở thai tuần thứ 9 Theo thống kế, trong số 140 triệu trẻ sơ sinh được sinh ra trên thế giới mỗi năm, có 6%-8% trường hợp có nguy cơ mắc các bệnh di truyền. Chọc ối được coi là "tiêu chuẩn vàng" để phát hiện các rủi ro di truyền ở thai nhi với độ chính xác cao nhưng nó lại là phương pháp xâm lấn, có...











Tiêu điểm
Tin đang nóng
Tin mới nhất

Chuyên gia kỳ vọng vaccine ung thư của Nga: Xóa "án tử", thêm cơ hội sống

Phát hiện chấn thương thận qua 3 dấu hiệu điển hình

Đi trên cỏ rậm rạp, nam thanh niên bị rắn hổ mang cắn

WHO đưa các thuốc ung thư và tiểu đường quan trọng vào danh sách thuốc thiết yếu

Can thiệp thành công cho bé gái 14 tuổi mắc tim bẩm sinh

Gắp thành công dị vật đâm thủng ruột non cho bệnh nhân

5 thời điểm không nên uống nước chè xanh

11 thực phẩm giàu sắt nên bổ sung vào chế độ ăn cho người thiếu máu do thiếu sắt

Nhịn ăn có thật sự giúp cơ thể thải độc?

ARV Chìa khóa giảm lây truyền HIV từ mẹ sang con

15 loại đồ uống giúp cơ thể tràn đầy năng lượng buổi sáng

Sàng lọc bẩm sinh giúp bảo vệ trái tim trẻ
Có thể bạn quan tâm

Loài động vật quý hiếm chưa từng thấy trước nay vừa xuất hiện, cả thành phố phải thay đổi kế hoạch
Lạ vui
17:18:59 11/09/2025
Chúc mừng 3 con giáp bạc vào đầy túi, giàu sang ngút trời, Đại Phú Đại Quý, không cần lo cơm áo gạo tiền trong 15 ngày tới
Trắc nghiệm
17:18:49 11/09/2025
Chủ tịch Tập đoàn chiếm đoạt gần 800 tỷ đồng của hơn 700 người
Pháp luật
17:14:09 11/09/2025
Hôm nay nấu gì: Cơm tối giản dị, ngon miệng
Ẩm thực
17:13:04 11/09/2025
Thiều Bảo Trâm lâu lâu hở bạo, chiếm spotlight vì diện đầm o ép vòng 1 đến "ná thở"
Sao việt
17:10:21 11/09/2025
Tổng thống Mỹ Donald Trump yêu cầu Israel không tái diễn tấn công Qatar
Thế giới
16:57:41 11/09/2025
Rò rỉ ảnh hiện trường nơi "mỹ nam cổ trang số 1 Trung Quốc" ngã lầu tử vong vào sáng nay?
Sao châu á
16:45:29 11/09/2025
Mưa Đỏ vượt 600 tỷ đồng
Hậu trường phim
16:40:26 11/09/2025
Samsung ra mắt trợ lý Vision AI tại IFA 2025
Thế giới số
16:36:33 11/09/2025
Những điểm nổi trội của mẫu iPhone 17
Đồ 2-tek
16:24:55 11/09/2025