Tích cực ứng dụng trí tuệ nhân tạo giải quyết đại dịch Covid-19

Những nghiên cứu này nhắm đến những thách thức cả về kinh tế và sức khỏe của cộng đồng trong thời điểm hiện tại, đồng thời sẽ tạo ra những tác động lâu dài đến cách chúng ta đánh giá và ứng phó với rủi ro trong tương lai sau khi đại dịch đã qua. 10 dự án nghiên cứu được nhấn mạnh dưới đây.

Phát hiện sớm nhiễm trùng huyết ở bệnh nhân COVID-19

Nhiễm trùng huyết là một biến chứng nguy hiểm của COVID-19. Khoảng 10% bệnh nhân COVID-19 bị bệnh nhiễm trùng huyết trong vòng một tuần sau khi xuất hiện các triệu chứng, nhưng chỉ có khoảng một nửa sống sót. Xác định bệnh nhân có nguy cơ nhiễm trùng huyết có thể giúp điều trị sớm hơn, tích cực hơn và cơ hội sống sót cao hơn. Phát hiện sớm cũng có thể giúp các bệnh viện ưu tiên các nguồn chăm sóc đặc biệt cho những bệnh nhân mắc bệnh nặng nhất. 

Dự án này của MIT sẽ phát triển một hệ thống học máy (learning machine) để phân tích hình ảnh tế bào bạch cầu của bệnh nhân dựa trên các dấu hiệu của phản ứng miễn dịch được kích hoạt chống nhiễm trùng huyết.

Thiết kế protein để ngăn chặn virus SARS-CoV-2

Protein là khối xây dựng cơ bản của sự sống và với AI, các nhà nghiên cứu có thể khám phá cũng như điều khiển các cấu trúc của chúng để giải quyết các vấn đề lâu dài. Phòng thí nghiệm AI của MIT và IBM Watson gần đây đã sử dụng AI để khám phá ra rằng có thể tăng gấp đôi protein dạng tơ được tạo ra từ mật ong như một lớp phủ cho thực phẩmnhanh hư hỏng nhằm kéo dài thời hạn sử dụng. 

Trong một dự án liên quan, các nhà nghiên cứu sẽ tận dụng phương pháp được sử dụng trong khám phá về ong mật để cố gắng đánh bại chủng loại virus corona mới. Mục tiêu là thiết kế các protein có khả năng ngăn chặn virus liên kết với tế bào người, đồng thời tổng hợp và kiểm tra các sáng tạo protein độc đáo từ phương pháp này.

Cứu mạng sống mọi người trong khi tái khởi động nền kinh tế

Tại một số quốc gia, việc giãn cách xã hội đã được nới lỏng, việc hạn chế đi lại giữa các châu lục cũng đang dần được xoá bỏ, ngay cả khi vẫn còn câu hỏi về các biện pháp bảo vệ và phòng chống dịch. Dự án do các giáo sư đầu ngành của MIT thực hiện sẽ mô hình hóa các tác động của việc cách ly kinh tế và sức khỏe cộng đồng. 

Một báo cáo trong thời gian qua của các nhà kinh tế học thuộc Viện MIT đã phân tích nguy cơ tương đối của nhiễm trùng, nhập viện và tử vong cho các nhóm tuổi khác nhau. Khi so sánh các chính sách giãn cách xã hội với mục tiêu bảo vệ người cao niên, các nhà kinh tế nhận thấy phương pháp tiếp cận mục tiêu có thể cứu nhiều mạng sống hơn. Dựa trên công trình này, các nhà nghiên cứu sẽ xem xét cách kiểm tra kháng nguyên và ứng dụng truy tìm nguồn gốc bệnh để có thể làm giảm thêm rủi ro sức khỏe cộng đồng.

Tìm kiếm vật liệu phù hợp nhất cho mặt nạ sử dụng hàng ngày

Nhiều quốc gia đã yêu cầu người dân đeo khẩu trang ở nơi công cộng để hạn chế sự lây lan của virus corona. Nhưng ngoài mặt nạ N95 luôn cháy hàng với khả năng ngăn chặn tới 95% các hạt vi bụi 300 nanomet hoặc lớn hơn trong không khí, hiệu quả của nhiều thiết kế mặt nạ khác vẫn chưa rõ ràng do thiếu phương pháp tiêu chuẩn để đánh giá chúng. 

Các nhà nghiên cứu của MIT đang phát triển một bộ phương pháp nghiêm ngặt để đo mức độ an toàn của mặt nạ tự chế và mặt nạ y tế trong việc ngăn chặn những giọt nước bọt và chất nhầy nhỏ bị tiết ra trong quá trình thở, ho hoặc hắt hơi bình thường. 

Các nhà nghiên cứu sẽ kiểm tra các vật liệu tự mòn hoặc do tác động trong một loạt các cấu hình và điều kiện môi trường khác nhau. Phương pháp và phép đo từ nghiên cứu này sẽ xác định khả năng bảo vệ người đeo mặt nạ và những người xung quanh của từng loại vật liệu.

Điều trị COVID-19 bằng thuốc tái chế

Khi tỷ lệ tử vong do COVID-19 tăng lên theo cấp số nhân trên toàn cầu, các nhà nghiên cứu đang chạy đua để tìm ra cách chữa trị trong số các loại thuốc đã được phê duyệt. Học máy có thể tiến hành sàng lọc bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán nhanh chóng nếu các loại thuốc ứng viên đầy triển vọng có thể đạt được mục tiêu. 

MIT và IBM Watson đồng tài trợ cho dự án nghiên cứu các phân tử theo ba chiều để tìm hiểu thông tin dựa trên chiều không gian được thêm mới, từ đó có thể giúp xác định các loại thuốc có khả năng chống lại căn bệnh này hay không. Các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng hai siêu máy tính NSERC của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ và Ames của NASA để tăng tốc quá trình sàng lọc.

Tự động theo dấu bệnh nhân mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư

Dữ liệu điện thoại thông minh có thể giúp hạn chế sự lây lan của COVID-19 bằng cách xác định những người đã tiếp xúc với người bị nhiễm virus và do đó có thể đã tự lây nhiễm. Nhưng theo dõi liên lạc tự động cũng mang lại rủi ro riêng tư nghiêm trọng. Dự án phối hợp giữa Phòng thí nghiệm Lincoln thuộc MIT và các phòng thí nghiệm khác tại Hoa Kỳ sẽ sử dụng dữ liệu Bluetooth được mã hóa để đảm bảo thông tin nhận dạng cá nhân vẫn được ẩn danh và bảo mật.

Vượt qua rào cản sản xuất và cung ứng để cung cấp quyền truy cập toàn cầu vào vắcxin virus corona

Một loại vắc-xin được thử nghiệm thành công sẽ là một bước ngoặt quan trọng trong cuộc chiến chống lại COVID-19. Tuy nhiên, tác động tiềm năng của vắc-xin này sẽ được xác định bởi khả năng phân phối nhanh chóng và công bằng hàng tỷ liều trên phạm vi toàn cầu. Đây là một thách thức chưa từng có trong sản xuất sinh học. 

Các nhà nghiên cứu của MIT đang cố gắng xây dựng các mô hình thống kê dựa trên dữ liệu để đánh giá sự thay đổi trong việc nhân rộng quy mô sản xuất và cung cấp các ứng cử viên vắc-xin. Các câu hỏi bao gồm cần bổ sung bao nhiêu năng lực sản xuất, tác động của các hoạt động sản xuất tập trung so với phân phối, và cách thiết kế các chiến lược để phân phối vắc-xin công bằng. Mục tiêu của dự án này nhằm cung cấp cho những người ra quyết định những bằng chứng cần thiết để đạt được hiệu quả truy cập toàn cầu.

Tận dụng hồ sơ y tế điện tử để tìm cách điều trị cho COVID-19

Được phát triển như một phương pháp điều trị cho cúm Ebola vài năm trước, Remdesivir là thuốc chống virus hiện đang được thử nghiệm lâm sàng tại Hoa Kỳ như là một phương pháp điều trị cho COVID-19. Những nỗ lực tương tự để tái sử dụng các loại thuốc đã được phê duyệt để điều trị hoặc phòng ngừa bệnh đang được tiến hành. 

Số liệu thống kê, học máy và mô phỏng các thử nghiệm thuốc lâm sàng sẽ được nghiên cứu để tìm và thử nghiệm các loại thuốc đã được phê duyệt như là liệu pháp tiềm năng chống lại COVID-19. Các nhà nghiên cứu cũng sẽ sàng lọc hàng triệu hồ sơ sức khỏe điện tử và yêu cầu y tế để tìm hiểu liệu các loại thuốc dùng để chống lại các bệnh mãn tính như tăng huyết áp, tiểu đường và viêm dạ dày có thể có tác dụng chống lại COVID-19 và các bệnh khác hay không.

Tìm kiếm phương pháp điều trị tốt hơn trên máy thở cho bệnh nhân COVID-19

Khó thở do hội chứng suy hô hấp cấp tính là một trong những biến chứng của bệnh nhân COVID-19. Và máy thở được tận dụng nhằm giúp bệnh nhân thở bằng cách bơm oxy vào phổi. Tuy nhiên, ở rất nhiều bệnh viện tuyến dưới, việc đầu tư và sở hữu máy thở không hề dễ dàng, vẫn còn tình trạng thiếu máy thở cơ học, dẫn tới nguy cơ nghiêm trọng đối với bệnh nhân, đặc biệt những bệnh nhân có diễn biến xấu. 

Một công cụ AI đang được phát triển để giúp các bác sĩ tìm ra các thiết lập máy thở hiệu quả hơn cho bệnh nhân COVID-19 và quyết định thời gian sử dụng máy phù hợp cho mỗi tình trạng bệnh. Việc rút ngắn thời gian sử dụng máy thở có thể hạn chế tổn thương phổi trong khi giải phóng máy cho bệnh nhân khác. Để xây dựng mô hình này, các nhà nghiên cứu sẽ lấy dữ liệu từ các bệnh nhân chăm sóc đặc biệt mắc hội chứng suy hô hấp cấp tính, cũng như bệnh nhân COVID-19 tại một vài bệnh viện địa phương phục vụ công tác thí nghiệm.

Trở lại trạng thái bình thường mới thông qua khoanh vùng lây nhiễm, điều trị cá nhân và thử nghiệm hàng loạt

Trong một vài tháng ngắn ngủi, COVID-19 đã tàn phá các thị trấn và thành phố trên khắp thế giới. Các nhà nghiên cứu hiện đang cùng nhau thu thập dữ liệu để hiểu làm thế nào chính sách của các chính phủ có thể hạn chế các bệnh nhiễm trùng và tử vong mới, cũng như biện pháp và chính sách với mục tiêu có thể bảo vệ những người dễ bị tổn thương nhất.

Các nhà nghiên cứu của MIT sẽ nghiên cứu tác động của việc khoanh vùng lây nhiễm và các biện pháp khác nhằm giảm thiểu tình trạng nhiễm trùng và tử vong do các virus mới, đồng thời ngăn chặn việc quá tải hệ thống y tế. 

Trong giai đoạn thứ hai của dự án, các nhà nghiên cứu sẽ phát triển các mô hình học máy để dự đoán mức độ dễ bị tổn thương của một bệnh nhân cụ thể đối với COVID-19, và phương pháp điều trị cá nhân hóa nào có hiệu quả nhất. Họ cũng sẽ phát triển thử nghiệm dựa trên quang phổ cho COVID-19, có thể mang lại kết quả trong vài phút và mở đường cho thử nghiệm hàng loạt. Dự án này sẽ dựa trên dữ liệu lâm sàng từ bốn bệnh viện ở Hoa Kỳ và châu Âu.

(Bài đăng ấn phẩm in tạp chí TT&TT Số 7+8 Tháng 8/2020)

Kim Martineau