Thế giới đã ứng dụng AI trong cuộc chiến chống lại COVID-19 như thế nào?

Vào đầu tháng 01/2020, Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh (CDC) Hoa Kỳ đã đưa ra những cảnh báo đầu tiên về khả năng lây lan của một đại dịch giống cúm. Vài ngày sau, Tổ chức Y tế thế giới (WHO) đã thông báo cho công chúng về sự nguy hiểm và khả năng bùng phát của loại vi-rút mới là COVID-19.

Bất chấp các nguồn lực sâu rộng của cả CDC và WHO, một startup về y tế của Canada có tên BlueDot đã sử dụng AI và học máy để phát hiện các mẫu và theo dõi sự lây lan của vi-rút, sau đó đưa ra những cảnh báo về mối đe dọa cho người dùng của mình.

Hệ thống theo dõi của BlueDot là công nghệ đầu tiên trong số nhiều công nghệ được hỗ trợ bởi AI đang được sử dụng để chống lại cuộc khủng hoảng sức khỏe cộng đồng toàn cầu đầu tiên trong thập kỷ. Nhưng ngoài việc theo dõi, truy tìm và dự đoán sự lây lan của vi-rút, các thành phố thông minh (TPTM) hiện đại ngày nay đang tận dụng AI để chống lại COVID-19 như thế nào?

Nhờ sự phong phú của các thiết bị thông minh hiện đại được đặt trên khắp các thành phố, từ các cảm biến được kết nối Internet vạn vật (IoT) đến các thiết bị truyền thông và công nghệ có thể đeo được, các thành phố hiện đang thu thập nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Với khối lượng dữ liệu nhỏ có thể được xử lý bởi con người, nhưng dữ liệu lớn đòi hỏi phải có máy móc. Và đó là lúc AI phát huy tác dụng.

Chuẩn đoán sớm

AI đã được triển khai khắp các thành phố để giúp giảm bớt thiệt hại do đại dịch COVID-19 gây ra. Trong bối cảnh lần đầu tiên ứng phó với loại vi-rút mới này, việc chẩn đoán sớm bệnh nhân là rất quan trọng và AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình này. Ngay từ đầu, nó đã hỗ trợ phát hiện vi-rút bằng cách sử dụng một công cụ học sâu (deep learning) có thể xác định sự khác biệt giữa COVID-19 và bệnh viêm phổi thông qua cách sử dụng mô hình 2D và 3D của chụp CT.

Bằng cách xây dựng trên các mô hình này, các bác sĩ có thể tìm hiểu thêm về vi-rút và theo dõi cách nó ảnh hưởng đến từng bệnh nhân, đồng thời cung cấp cho các nhà nghiên cứu những thông tin hữu ích về hình thức và quy mô lây lan của vi-rút. Phát hiện và chẩn đoán sớm là điều cần thiết để ngăn ngừa việc lây nhiễm một cách nhanh chóng tại các thành phố và các khu vực đông dân cư khác.

Với việc chẩn đoán sớm và khả năng xác định những triệu chứng, các thành phố đã có thể khai thác sức mạnh của các mạng IoT được kết nối với nhau, kết hợp với các thiết bị thông minh khác để giúp theo dõi, truy vết cũng như dự đoán khả năng lây lan của dịch bệnh.

(Ảnh minh họa)

Giảm gánh nặng cho bệnh viện

Chẩn đoán sớm là một chuyện, nhưng những công nghệ này có thực sự giúp giảm bớt gánh nặng cho các bệnh viện quá tải hay không lại là một vấn đề quan trọng khác.

May mắn thay, AI đã có thể tham gia vào các hoạt động và giảm bớt những gánh nặng nhờ sự ra đời của các hệ thống phân loại AI giúp tự động hóa các quy trình y tế và sử dụng dữ liệu do bệnh nhân cung cấp để giảm thiểu thời gian mà các chuyên gia y tế cần dành cho từng bệnh nhân.

Các hệ thống phân loại này có thể phân loại bệnh nhân tùy thuộc vào mức độ nghiêm trọng và tính chất của các triệu chứng giúp các bác sĩ và y tá chăm sóc, chữa trị cho bệnh nhân hiệu quả hơn.

Dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa là một cách khác mà AI đang được khai thác để giảm gánh nặng cho các bệnh viện đô thị và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe (CSSK) tốt hơn cho người dân ở các vùng xa xôi. Các nền tảng thông minh này có thể được sử dụng để giảm nhu cầu đến bệnh viện trong những trường hợp không cần thiết, bằng cách sử dụng các cuộc gọi tư vấn với bác sĩ hoặc thông qua các chatbot được hỗ trợ bởi học máy.

Tương tự, AI cũng đã được sử dụng để tối ưu hóa việc sử dụng các cài đặt máy thở nhằm đảm bảo cho bệnh nhân được cung cấp oxy một cách chính xác và hiệu quả. Bất kỳ máy thở nào được sử dụng lâu hơn mức cần thiết sẽ tước quyền sử dụng của một bệnh nhân khác, đặc biệt là ở các bệnh viện nhỏ với nguồn lực hạn chế.

Việc sử dụng AI đã phát triển vượt ra ngoài lĩnh vực phân tích và tối ưu hóa dữ liệu. Tại một số bệnh viện, robot CSSK hỗ trợ AI đã được sử dụng để thực hiện một số nhiệm vụ, chẳng hạn như dọn dẹp và khử trùng các phòng bệnh, theo dõi bệnh nhân và thực hiện các nhiệm vụ thông thường khác. Theo một số chuyên gia, robot được hỗ trợ bởi AI sẽ trở nên phổ biến hơn trong quản lý khủng hoảng trong tương lai.

Robot CSSK hỗ trợ AI đã được sử dụng để thực hiện một số nhiệm vụ, như dọn dẹp và khử trùng các phòng bệnh, theo dõi bệnh nhân và thực hiện các nhiệm vụ thông thường khác.

Phát triển các phương pháp điều trị

Sự phát triển nhanh chóng của các phương pháp điều trị và vắc-xin COVID-19 thành công cũng có vai trò của việc sử dụng công nghệ AI. Các loại vắc-xin thường phải mất nhiều năm để phát triển, tuy nhiên, nhờ những cách thức mới trong phân tích dữ liệu, vắc-xin COVID-19 đã được phát triển tương đối nhanh chóng. Công cụ quan trọng nhất được sử dụng trong việc phát triển các loại vắc-xin này là nền tảng học máy tiêm chủng ngược Vaxign.

Bằng cách kiểm tra lượng lớn dữ liệu về các loại thuốc và vắc-xin hiện có, các quy trình học sâu của AI có thể xác định các phân tử và sự kết hợp thuốc có hiệu quả tiềm năng, giúp đẩy nhanh quá trình sản xuất vắc-xin.

Như với nhiều quy trình đô thị và TPTM, dữ liệu cần thiết để ban hành các giải pháp đã được phát triển. Tuy nhiên, những dữ liệu này cần học máy và AI xử lý để có thể sử dụng một cách đầy đủ và hiệu quả. Bằng cách đi sâu vào kho dữ liệu khổng lồ chứa thông tin về các loại thuốc hiện có, đã được phê duyệt và xác nhận, chắc chắn thời gian cần thiết để phát triển các loại vắc-xin mới sẽ giảm đáng kể.

Ngăn chặn sự lan truyền của thông tin sai lệch

Trong thời kỳ đại dịch, các quốc gia trên thế giới đã phải đối mặt và ứng phó với một mối đe dọa hoàn toàn mới: "đại dịch thông tin" - phát triển mạnh mẽ và lan rộng cùng với COVID-19.

Trong thời đại mà người dân trực tuyến và kết nối với các kênh thông tin cũng như các nền tảng mạng xã hội nhiều hơn bao giờ hết, bên cạnh những lợi ích như giải trí, nâng cao nhận thức cho người dân về các vấn đề xã hội và dịch bệnh, thì môi trường Internet cũng đã đẩy mạnh các thông tin sai lệch có hại được lan truyền một cách nhanh chóng và khó kiểm soát.

Để giúp ngăn chặn vấn đề này, chính phủ các nước và các nền tảng mạng xã hội đã khai thác sức mạnh của AI và học máy để hạn chế sự lan truyền của tin đồn và thông tin sai lệch. Các chương trình học máy đã thành công trong việc xác định thông tin từ các nguồn gốc không rõ ràng và thay vào đó là quảng cáo những thông tin chính xác và đúng đắn.

Trên hết, phần mềm AI có thể xác định và dự đoán chính xác mức độ đe dọa và mức độ nguy hiểm của vi-rút bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử và kết hợp nhiều yếu tố. Những thông tin chính xác đã giúp giảm bớt sự hoảng loạn và sợ hãi của công chúng, cho phép chính quyền và các nhân viên có thể tập trung nỗ lực vào việc giải quyết vấn đề dịch bệnh thay vì phải phân bổ nguồn lực để làm công tác xoa dịu người dân trong tình hình căng thẳng.

Đại dịch toàn cầu đã cho thấy vai trò của công nghệ AI. Mặc dù vẫn còn đó nhiều lo ngại và sự không tin tưởng vào các quy trình ra quyết định do AI điều hành, nhưng đại dịch đã làm nổi bật giá trị của các công nghệ này và nhu cầu của các thành phố hiện đại trong việc nắm bắt dữ liệu để tìm ra các giải pháp thiết thực và hiệu quả cho những thách thức hiện tại cũng như trong tương lai./.