Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính, từ năm 2000 - 2019, ung thư là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu hoặc thứ hai trước 70 tuổi ở 112/183 quốc gia và đứng thứ ba hoặc thứ tư trong 23 quốc gia tiếp theo.
Theo báo cáo của WHO, 19,3 triệu trường hợp ung thư mới được chẩn đoán vào năm 2020 và con số này có khả năng tăng thêm 27,5 triệu trường hợp mỗi năm.
Tính chung, một nửa số trường hợp mắc bệnh và 58,3% số ca tử vong do ung thư được ước tính xảy ra ở châu Á năm 2020, nơi có 59,5% dân số toàn cầu sinh sống. Đây được coi là khu vực đang phải đối mặt với những thách thức lớn về chăm sóc bệnh ung thư như: thất bại trong việc đưa chính sách và kế hoạch thành hành động; hạn chế về cơ sở hạ tầng và nguồn nhân lực; khoảng cách về khả năng cung cấp dịch vụ; thiếu chi tiêu cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe (CSSK),...
Trong kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0), các công nghệ mới nổi như AI và ML đã trở thành những nhân tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chăm sóc lâm sàng do AI hỗ trợ có tiềm năng quan trọng trong việc giảm khoảng cách chênh lệch về CSSK, đặc biệt là ở những cơ sở có nguồn lực thấp. Tích hợp công nghệ AI trong chăm sóc ung thư có thể cải thiện độ chính xác và tốc độ chẩn đoán, hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và dẫn đến kết quả điều trị tốt hơn.
Vai trò của AI trong cuộc chiến chống lại bệnh ung thư
Ung thư là một chứng rối loạn phức tạp và đa diện với hàng nghìn biến thể di truyền học biểu sinh. Các thuật toán dựa trên AI hứa hẹn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định các đột biến di truyền và các tương tác protein không ổn định ở giai đoạn rất sớm, cải thiện tầm soát ung thư, hỗ trợ trong việc xác định đặc điểm bộ gen của các khối u, đẩy nhanh việc phát hiện thuốc và cải thiện giám sát ung thư. Nghiên cứu y sinh hiện đại cũng được chú trọng để đưa công nghệ AI vào các phòng khám một cách an toàn và đạo đức.
Theo đó, có ba lĩnh vực chính mà AI có thể đóng vai trò quan trọng trong cuộc chiến chống lại bệnh ung thư.
Thứ nhất, AI cho phép chẩn đoán ung thư sớm thông qua phân tích hình ảnh. Bước đột phá này được thúc đẩy bởi sự phát triển của mạng nơ-ron phức hợp (CNN) có thể phân tích thông tin được cấp từ hình ảnh bao gồm hình ảnh lâm sàng và hình ảnh chụp X-quang…
Thứ hai, AI và ML có thể được sử dụng để điều trị và thuốc được cá nhân hóa bằng cách sử dụng hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân, dữ liệu từ cảm biến và thiết bị đeo được. Thông qua việc sử dụng lịch sử y tế và các đặc điểm của khối u, AI có khả năng đưa ra nhiều lựa chọn điều trị cho bệnh nhân. Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên AI đã cho thấy tiềm năng trong việc dự đoán sự phát triển của bệnh trên các hệ thống CSSK. Trong tương lai gần, chúng ta có thể mong đợi AI sẽ quét các tập dữ liệu lớn và phát hiện phản ứng của từng bệnh nhân với việc điều trị.
Thứ ba, AI có thể được sử dụng trong phát triển thuốc. Có nhiều giai đoạn phát hiện thuốc và AI có thể được sử dụng trong việc nghiên cứu và phát triển thuốc mới bằng cách thiết kế cấu trúc protein, xác nhận mục tiêu và quản lý các thử nghiệm thuốc. Với sự ra đời của AI, ngành y tế kỳ vọng không chỉ giúp giảm chi phí thuốc mà còn nâng cao và rút ngắn quá trình phát triển thuốc.
AI có thể giúp chẩn đoán ung thư, cá nhân hóa điều trị và phát triển thuốc. (Ảnh minh họa: Unsplash)
Một số dự án tiên tiến
Đánh giá được mức độ nghiêm trọng của gánh nặng bệnh tật, Trung tâm CMCN 4.0 của Diễn đàn Kinh tế thế giới Ấn Độ, đã khởi xướng Dự án Cuộc CMCN 4.0 để chuyển đổi bền vững trong lĩnh vực chăm sóc bệnh ung thư (FIRST). Hội đồng nghiên cứu Y khoa Ấn Độ đã dự đoán rằng đến năm 2025, Ấn Độ dự kiến sẽ chứng kiến sự gia tăng 12% về số ca ung thư, thêm 1,56 triệu người khác vào gánh nặng bệnh tật.
Dự án chăm sóc ung thư FIRST tập trung vào việc tận dụng các công nghệ mới nổi như AI, Internet vạn vật (IoT) và chuỗi khối (blockchain), có thể giúp cung cấp dịch vụ CSSK chất lượng, giá cả phải chăng và dễ tiếp cận ở Ấn Độ. Chiến lược đang được xây dựng bởi các đối tác trong chính phủ, bác sĩ lâm sàng, nhà cung cấp giải pháp CNTT, học viện và các tổ chức xã hội dân sự. Microsoft là đối tác chính của Diễn đàn với nhiều dự án ứng dụng công nghệ trong việc điều trị và chẩn đoán căn bệnh ung thư đã được triển khai.
Cụ thể, Microsoft đang sử dụng công nghệ ML và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để giúp các bác sĩ chuyên khoa ung thư hàng đầu thế giới tìm ra phương pháp điều trị ung thư hiệu quả nhất, phù hợp với từng cá nhân cho bệnh nhân của họ. Một sự đổi mới, có tên là Inner Eye đang ghép nối ML với thị giác máy tính để cung cấp cho các bác sĩ X-quang hiểu chi tiết hơn về cách các khối u đang tiến triển của bệnh nhân. Công nghệ này đang được Bệnh viện Addenbrooke ở Cambridge sử dụng để phát triển các mô hình AI sử dụng dữ liệu của chính bệnh viện để tự động làm nổi bật các khối u và các cơ quan khỏe mạnh trên ảnh chụp của bệnh nhân.
BC Cancer và Microsoft Canada đang hợp tác về "Bộ gen đơn bào" sẽ cung cấp cho các chuyên gia y tế bộ gen của các tế bào ung thư đơn lẻ. Mức độ chi tiết này sẽ cho phép các phương pháp điều trị kết hợp mục tiêu và cụ thể cho từng cá nhân, đồng thời giúp các bác sĩ chuyên khoa ung thư dự đoán cách các tế bào riêng lẻ trong khối u của bệnh nhân sẽ phản ứng với hóa trị.
Ngoài ra, Bio Model Analyzer (BMA), một công cụ dựa trên đám mây do Microsoft phát triển cũng giúp các nhà sinh học lập mô hình cách các tế bào tương tác và giao tiếp với nhau cũng như các kết nối mà chúng tạo ra. BMA có nhiều công dụng, bao gồm tìm ra cách phát hiện ung thư sớm hơn và hiểu cách điều trị ung thư tốt hơn bằng cách mô hình hóa loại thuốc nào sẽ hiệu quả nhất và tại thời điểm ung thư có thể kháng thuốc.
Microsoft và AstraZeneca cũng đã và đang sử dụng BMA để hiểu rõ hơn về tương tác và kháng thuốc ở những bệnh nhân mắc một loại bệnh bạch cầu nhất định. Dự án Hanover được thiết kế để tự động sắp xếp tất cả thông tin bị phân mảnh đó nhằm tìm ra những phần dữ liệu phù hợp nhất giúp các chuyên gia về khối u có thêm thời gian sử dụng kiến thức chuyên môn của họ để tìm ra kế hoạch điều trị tốt nhất cho bệnh nhân.
Phòng thí nghiệm Jackson - một tổ chức nghiên cứu y sinh học phi lợi nhuận độc lập (còn được gọi là JAX), phối hợp với các nhà khoa học máy tính làm việc trong Dự án Hanover của Microsoft cũng đã phát triển một công cụ để giúp cộng đồng khoa học và y tế toàn cầu nắm bắt được khối lượng dữ liệu liên tục gia tăng do những tiến bộ trong nghiên cứu bộ gen.
Công cụ với tên gọi Cơ sở kiến thức lâm sàng (Clinical Knowledgebase - KCB), là một cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm, nơi các chuyên gia lưu trữ, sắp xếp và giải thích những dữ liệu phức tạp về hệ gen để cải thiện kết quả của bệnh nhân và chia sẻ thông tin về các thử nghiệm lâm sàng cũng như các lựa chọn điều trị. Công nghệ AI của Microsoft cho phép máy móc đọc các tài liệu y tế và nghiên cứu phức tạp, đồng thời làm nổi bật thông tin quan trọng mà chúng lưu trữ.
Trong bối cảnh thế giới còn hạn chế về nguồn lực và sự bất bình đẳng ngày càng gia tăng, chúng ta sẽ cần các giải pháp công nghệ tiên tiến hỗ trợ để cung cấp dịch vụ CSSK chất lượng, dễ tiếp cận và giá cả phải chăng cho người dân nói chung. Đặc biệt, công nghệ sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm gánh nặng bệnh tật ở những nhóm dân số còn hạn chế trong việc tiếp cận với dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng cao. Theo thời gian, chúng ta sẽ thấy rằng bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận hệ thống cơ sở AI, các nhà nghiên cứu có thể cộng tác trong thời gian thực và chia sẻ kiến thức kỹ thuật số để có thể chữa bệnh cho hàng triệu người trên thế giới./.
