Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải mã gene để chăm sóc sức khỏe
Theo giáo sư Roy Perlis đến từ trung tâm nghiên cứu gene của Đại học Y Khoa Harvard, Hoa Kỳ, việc ứng dụng giải mã gene vào điều trị bệnh sẽ giúp chúng ta có phương pháp phòng ngừa bệnh hiệu quả.
Chia sẻ tại hội thảo khoa học Genetica Talk với chủ đề “Sự kết hợp của giải mã gene và trí tuệ nhân tạo – phương thức đột phá chăm sóc sức khỏe Việt” vừa diễn ra tại Tp.HCM, giáo sư Roy Perlis đến từ trung tâm nghiên cứu gene của Đại học Y Khoa Harvard đã cho biết những thách thức và lợi ích của việc ứng dụng di truyền trong cải thiện, chăm sóc sức khỏe bệnh nhân.
Là một bác sĩ có bề dày kinh nghiệm trong việc điều trị tại Đại học Y Khoa Harvard, giáo sư Roy Perlis cho biết có rất nhiều căn bệnh nguy hiểm là bệnh di truyền, ví dụ như: tự kỷ, tiểu đường loại II, ung thư vú,… Vì thế, việc ứng dụng giải mã gene vào điều trị bệnh sẽ giúp chúng ta có phương pháp phòng ngừa bệnh hiệu quả.
Các chuyên gia đến từ Hoa Kỳ trao đổi với khách tham gia tại Hội thảo
Tuy nhiên có một thách thức trong việc ứng dụng giải mã gene vào chăm sóc sức khỏe, ở thời điểm hiện tại, trong ngân hàng gene thế giới chưa có nhiều dữ liệu gene của người châu Á, do đó nhiều mô hình điều trị mô phỏng dành cho người châu Á vẫn chưa có độ chính xác nhất định. Thêm vào đó, những rủi ro bệnh phát sinh từ những biến dị trong gene của người châu Á vẫn chưa được khám phá.
Trong khi đó, là một nhà khoa học chuyên ngành máy tính và cũng dành nhiều năm nghiên cứu trong lĩnh vực y học và chăm sóc sức khỏe, giáo sư Gill Bejerano (Hoa Kỳ) nhận định việc chẩn đoán di truyền là vô cùng quan trọng, điều này tạo ra hy vọng bước đầu về một phương pháp điều trị sử dụng thông tin gene của bệnh nhân, và liệu pháp điều trị bằng gene sẽ trở thành xu hướng chăm sóc sức khỏe trong tương lai. Giáo sư Gill Bejerano đã chia sẻ về Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải mã gene và hiệu quả vượt bậc của chúng cho việc chăm sóc sức khỏe.
Theo các chuyên gia, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giải mã gene giúp cải thiện chăm sóc sức khỏe
Hội thảo Genetica Talk lần đầu tiên mang thông điệp mạnh mẽ, đó là: “Chúng ta không những cần chủ động trong việc chăm sóc sức khỏe mà còn phải chính xác cho từng người, từng cá nhân và giải mã gene không chỉ là một dịch vụ mà chính là điểm đến phục vụ dữ liệu nghiên cứu cho sự phát triển vượt bậc của y tế, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, thể chất, dinh dưỡng…trong tương lai gần.”
Theo Phụ Nữ VN
Trí tuệ nhân tạo có thể biến tín hiệu trong não thành giọng nói?
Đối với những người không thể nói, tín hiệu thể hiện lời nói của họ ẩn trong bộ não. Tất nhiên, chúng ta không có siêu năng lực để giải mã chúng. Nhưng mới đây, các nhà nghiên cứu đã tiến thêm một bước trong việc biến dữ liệu trong não thành lời nói bằng trí tuệ nhân tạo.
Thử thách khó khăn dành cho các nhà khoa học
Bằng cách phẫu thuật đặt điện cực lên vỏ não người bệnh, kết hợp cùng hệ thống máy tính tích hợp mạng thần kinh (một dạng của trí tuệ nhân tạo), các nhà khoa học có thể tái tạo câu từ để người bình thường có thể nghe được.
Với những người mất khả năng nói, họ thường sử dụng mắt hoặc ngón tay để điều khiển một hệ thống chọn chữ cái nhằm tạo thành câu hoàn chỉnh. Sử dụng não bộ máy tính để tạo ra giọng nói trực tiếp, việc giao tiếp của những người không may mắn sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Thậm chí, họ có thể điều chỉnh tốc độ, cao độ giọng nói và thảo luận nhanh.
Có không ít khó khăn cho đội ngũ nghiên cứu trong quá trình làm việc. Nima Mesgarani, nhà khoa học máy tính tại Đại học Columbia cho biết:
"Chúng tôi đang cố gắng tìm ra mô hình của các nơ-ron thần kinh khi chúng bật và tắt ở các thời điểm khác nhau để tạo thành âm thanh.
Việc chuyển đổi tín hiệu không hề dễ dàng. Tín hiệu của mỗi người hoàn toàn khác nhau, do đó các mô hình máy tính phải được 'đào tạo' theo từng cá nhân. Để có mô hình tốt thì dữ liệu phải cực kỳ chính xác, mà việc này đòi hỏi thao tác mở hộp sọ".
Những kiểm nghiệm thực tế ban đầu đầy khả quan
Nhóm nghiên cứu do Mesgarani đứng đầu dựa vào dữ liệu từ 5 người bị động kinh. Mạng thần kinh của họ đã phân tích các bản ghi âm từ vỏ não khi người bệnh nghe mọi người đếm số từ 0 đến 9. Khá bất ngờ, máy tính "nói ra" các con số với độ chính xác đạt được là 75% (bạn có thể nghe thử ngay dưới đây).
Một nhóm khác, dẫn đầu bởi nhà khoa học máy tính Tanja Schultz tại Đại học Bremen ở Đức đã dựa vào dữ liệu từ 6 người đang phẫu thuật khối u não. Họ sử dụng một micro để thu giọng nói của chính mình, trong khi điện cực gắn lên vùng não của bệnh nhân sẽ thu lại những tín hiệu điện xuất hiện.
Trong trường hợp này, mạng lưới thần kinh đào tạo bởi 2 nhà khoa học máy tính Miguel Angrick và Christian Herff thuộc Đại học Maastricht đã ánh xạ các chỉ số điện cực dựa vào bản ghi âm rồi tái tạo lại các từ từ dữ liệu não. Kết quả: Khoảng 40% các từ do máy tính tạo ra có thể hiểu được.
Bạn có thể nhận biết đâu là giọng nói của người và đâu là giọng nói của máy tính?
Cuối cùng, bác sĩ phẫu thuật thần kinh Edward Chang và nhóm nghiên cứu tại Đại học California, San Francisco đã tái cấu trúc toàn bộ câu từ mà hoạt động não thu được trong khi 3 bệnh nhân động kinh đọc lớn những từ được yêu cầu.
Sau đó, 166 người tham gia khảo sát được nghe câu nói do máy tính tạo thành và phải chọn ra nó trong số 10 lựa chọn bằng văn bản. Một số câu ghi nhận tỷ lệ chính xác lên đến hơn 80%.
Tuy nhiên, những phương pháp kể trên sẽ hoạt động như thế nào khi bệnh nhân không thể nói vẫn còn là một dấu hỏi. Tín hiệu não khi một người âm thầm "nói" hoặc "nghe" giọng nói của họ trong đầu không giống với tín hiệu khi họ nghe, nói thông thường. Nếu không có âm thanh bên ngoài phù hợp với hoạt động của não, máy tính thậm chí khó có thể xác định vị trí lời nói bắt đầu và kết thúc.
Nhà khoa học Herff đưa ra một giải pháp là dựa vào phản hồi của những người đã từng trải nghiệm qua hệ thống "não máy tính" để đưa ra tùy chỉnh. Bởi vì trí tuệ nhân tạo càng thông minh khi có dữ liệu chính xác, nếu cả con người và mạng lưới thần kinh đều được cung cấp nhiều dữ liệu, khoảng cách giữa não và máy tính có thể sẽ dần được thu hẹp.
Bạn cảm thấy thế nào về nghiên cứu "Biến tín hiệu não thành giọng nói bằng trí tuệ nhân tạo? Cùng chia sẻ suy nghĩ thông qua phần bình luận phía dưới nhé.
Nguồn: Science Mag
Chuyển đổi số - Xu hướng tất yếu của Đổi mới sáng tạo Trong bối cảnh hiện nay, sự phát triển nhanh mạnh của cách mạng 4.0 đang có nhiều tác động tới sự phát triển. Trong đó, có nội dung về chuyển đổi số. Vì thế, cần phải làm rõ khái niệm chuyển đổi số, những lợi ích mà nó mang lại cũng như hành trình chuyển đổi số đến công nghiệp 4.0 ở Việt...