Google dạy máy tính cách dự báo khi nào bệnh nhân qua đời

0 Thanh Niên Online
Google vừa tạo ra công cụ có thể dự báo một loạt kết quả sức khỏe của bệnh nhân, trong đó có tỷ lệ tái nhập viện và tỷ lệ cho thấy bệnh nhân sẽ sớm qua đời.
 /// Ảnh: Bloomberg - Ảnh: Bloomberg
Ảnh: Bloomberg
Một phụ nữ mắc ung thư vú giai đoạn cuối đến bệnh viện thành phố với chất lỏng đã tràn ngập phổi của bà. Hai bác sĩ khám bệnh và đọc bản chụp X-quang. Máy tính của bệnh viện đọc các dấu hiệu sinh tồn của bà và ước tính có 9,3% khả năng bà sẽ qua đời tại bệnh viện.
Sau đó đến lượt máy do Google “đào tạo” dự báo. Một loại thuật toán mới được Google tạo ra đọc 175.639 điểm dữ liệu của người phụ nữ, và đánh giá nguy cơ tử vong của bà ở mức 19,9%. Bà qua đời vài ngày sau đó.
Thông tin về cái chết của người phụ nữ ẩn danh này được Google công bố trong nghiên cứu hồi tháng 5, nêu bật tiềm năng ngành chăm sóc sức khỏe của mạng neuron, một dạng của phần mềm trí thông minh nhân tạo (AI) vốn đặc biệt tốt trong việc sử dụng dữ liệu để tự động học và cải thiện. Google tạo ra một công cụ có thể dự báo một loạt kết quả sức khỏe của người bệnh, trong đó có thời gian họ có thể nằm viện, tỷ lệ tái nhập viện và phần trăm khả năng họ sẽ sớm qua đời.
Điều các chuyên gia y tế ấn tượng nhất là khả năng của Google trong việc sàng lọc dữ liệu ngoài tầm với trước đó: các ghi chú trong file PDF hay chữ viết nguệch ngoạc trên các biểu đồ cũ. Mạng neuron lấy toàn bộ thông tin không hợp lệ này, sau đó đưa ra dự báo. Nó làm nhanh hơn, chính xác hơn so với các kỹ thuật hiện thời. Hệ thống của Google thậm chí còn hiển thị hồ sơ nào giúp nó dẫn đến kết luận.
Bệnh viện, bác sĩ và các nhà cung ứng dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác đã cố gắng nhiều năm để sử dụng tốt hơn kho dự trữ hồ sơ y tế điện tử và dữ liệu khác của bệnh nhân. Thông tin được chia sẻ và nhấn mạnh nhiều hơn, ở đúng thời điểm hơn có thể cứu được nhiều người. Nó cũng có thể giúp nhân viên y tế bớt dành thời gian cho các loại giấy tờ để có thời gian chăm sóc bệnh nhân.
Các phương tiện khai thác dữ liệu sức khỏe bệnh nhân hiện thời tốn kém, rườm rà và mất thời gian. Giáo sư Đại học Stanford Nigam Shah, đồng tác giả nghiên cứu của Google, cho hay đến 80% thời gian bỏ ra cho các mô hình dự báo ngày nay không hiệu quả.
Bước tiếp theo mà Google nên thực hiện là đưa hệ thống dữ liệu này vào bệnh viện, phòng khám, sếp AI của Google, ông Jeff Dean, chia sẻ. Đơn vị nghiên cứu sức khỏe của ông Dean, đôi khi được gọi là Medical Brain, đang nghiên cứu một loạt công cụ AI có thể dự đoán chính xác triệu chứng và bệnh lý với mức độ chính xác nhất định.
Phần mềm chăm sóc sức khỏe ngày nay phần lớn được viết bằng tay. Vì thế cách tiếp cận của Google là để cho máy móc tự học cách phân tích dữ liệu có thể là bước đột phá. Ông Dean mường tượng hệ thống AI chỉ đạo bác sĩ đến một số loại thuốc và chẩn đoán.
Một nhà nghiên cứu Google cho biết mô hình hiện tại có thể bỏ lỡ một số sự kiện y tế rõ ràng, trong đó bao gồm việc liệu bệnh nhân đã trải qua phẫu thuật trước đó hay không. Nhà nghiên cứu này cũng cho hay các mô hình xây dựng bằng tay giờ đây là “rào cản khổng lồ, rõ ràng” trong ngành chăm sóc sức khỏe.
Dù tiềm năng công nghệ Google tạo ra khá lạc quan, việc khai thác AI ứng dụng vào chăm sóc sức khỏe vẫn là thách thức lớn. Nhiều doanh nghiệp khác, đặc biệt là Watson của IBM, từng cố gắng áp dụng AI vào y học nhưng không mấy thành công trong việc tiết kiệm tiền và tích hợp công nghệ vào hệ thống hoàn trả.
Có ít doanh nghiệp ở thế tốt hơn để phân tích hồ sơ y tế hơn Google. Google và Verily, một công ty con khác của tập đoàn Alphabet, đang phát triển nhiều thiết bị để theo dõi nhiều tín hiệu sinh học hơn. Google có nhiều nhóm dữ liệu khác để khai thác, họ đã biết thời tiết và giao thông. Điện thoại Android của Google có thể theo dõi nhiều thứ như cách một người đi bộ, các thông tin có giá trị để đo lường sự sụt giảm tinh thần và một số bệnh khác. Tất cả thông tin trên có thể được bổ sung vào “nồi súp” thuật toán y tế.
Hồ sơ y tế chỉ là một phần trong kế hoạch chăm sóc sức khỏe AI của Google. Medical Brain có hệ thống AI mở cho mảng X-quang, nhãn khoa và tim mạch. Họ cũng thử làm trong mảng da liễu. Nhân viên của Medical Brain đã tạo ứng dụng để phát hiện các tổn thương da ác tính.

Bình luận

Gửi bình luận
Ý kiến của bạn sẽ được biên tập trước khi đăng. Xin vui lòng gõ tiếng Việt có dấu
  • Tối thiểu 10 chữ
  • Tiếng Việt có dấu
  • Không chứa liên kết

VIDEO ĐANG XEM NHIỀU

Đọc thêm