Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Y học :Những yêu cầu thực tiễn và Định hướng tương lai

Trong giai đoạn hiện nay, việc ứng dụng tiến bộ khoa học công nghệ, đặc biệt là “trí tuệ nhân tạo” (AI: artificial intelligence) trong lĩnh vực y học là rất cần thiết cho công tác chăm sóc sức khỏe. Trí tuệ nhân tạo hiện nay đã được bắt đầu triển khai trong các hoạt động y học từ y học dự phòng, đến y học lâm sàng trong chẩn đoán và điều trị một số vấn đề sức khỏe ở một số nước có nền khoa học công nghệ và y học tiên tiến. Tuy nhiên, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y học vẫn đang còn là trong giai đoạn bình minh ở các nước chưa và đang phát triển. Do vậy những kiến thức phổ quát về nguồn gốc, nguyên lý hoạt động và vai trò ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y học là rất cần thiết.

Nguồn gốc ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y học

Alan Turing và Marvin Lee Minsky là những nhà khoa học tiên phong đưa ra khái niệm về trí tuệ nhân tạo – AI; đặc biệt Alan Turing vừa là nhà khoa học và cũng vừa là chuyên gia về mật mã học của Vương Quốc Anh trong Thế chiến thứ 2; ông là người đã thử nghiệm và đặt nền tảng cho việc sử dụng các thuật toán máy tính thay cho quyết định của con người cách nay nhiều thập niên dưới tên gọi là trí tuệ nhân tạo hay AI.

Về mặt nguyên lý, trí tuệ nhân tạo cấp độ thấp được ứng dụng ban đầu trong y học chỉ có thể thực hiện các công việc cụ thể đã được thiết lập như là phân biệt hình ảnh bình thường hay bất thường trên các thăm dò hình ảnh học hay chức năng mà chưa đưa ra được một chẩn đoán xác định và chưa đề xuất được các phương thức điều trị thích hợp. Tuy nhiên, khả năng chẩn đoán và điều trị của trí tuệ nhân tạo (có thể được hình tượng hoá dưới tên gọi là “bác sĩ AI – bác sĩ trí tuệ nhân tạo” trong bài viết này) luôn được hoàn thiện nhờ vào khả năng học máy (machine learning). “Bác sĩ AI” có khả năng học tập từ các nguồn dữ liệu phong phú được chọn lọc theo lập trình hoá và có khả năng chuẩn hóa các thông số nhằm loại trừ các sai sót để tự hoàn thiện năng lực chẩn đoán và điều trị tối ưu.

Vai trò của các bác sĩ chuyên gia, được hình tượng hoá dưới tên gọi là “bác sĩ con người” trong bài viết này, để phân biệt với “bác sĩ trí tuệ nhân tạo”, sẽ là làm chủ các bác sĩ AI thông qua việc giám sát quá trình chọn các dữ liệu nguồn cho việc tự học của AI và năng lực xử lý tình huống. Với khả năng chọn lọc và tổng hợp kiến thức chuyên ngành y học từ nguồn cơ sở dữ liệu hàng tỷ byte, “bác sĩ AI” có thể đưa đưa ra chẩn đoán cho những trường hợp bệnh lý hiếm gặp và phức tạp dựa trên cơ sở tự phân tích các dữ liệu đa nguồn, đa chiều về hình ảnh học, mô bệnh học, các dữ liệu sinh hóa, miễn bệnh học, triệu chứng học tích hợp từ quá trình tự học và khả năng tổng hợp – phân tích các tình huống tương tự đã được công bố trên toàn cầu.

Nguyên lý ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y học

Về nguyên lý, khả năng “học máy” và “học sâu” (deep learning) của hệ thống trí tuệ nhân tạo là vô hạn. Kể từ thập niên 1960, sau khi thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được đưa ra, khả năng tự học của các chương trình AI được phát triển dựa trên nguyên lý kết nối của AI thông qua hệ thống các mạng lưới thần kinh điện tử gồm nhiều lớp tương tự như cấu trúc bộ não con người nhưng với tốc độ, khả năng xử lý và tổng hợp thông tin gấp hàng tỷ lần não bộ con người; với độ chính xác hoàn hảo như là các sản phẩm là bác sĩ phẫu thuật AI, hay gần như tối ưu với các sản phẩm bác sĩ AI hình ảnh học, bác sĩ AI ung thư học, hoặc các AI chuyên về thần kinh và tâm lý học.

Về nguồn gốc ban đầu, lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo trong y học được bắt đầu với những AI có tên gọi «Perceptron», được phát triển bởi các nhà tâm thần học và các chuyên gia công nghệ thông tin của Viện đại học Cornell – Hoa Kỳ, nhằm giúp chẩn đoán các hình ảnh bất thường trên chụp cắt lớp vi tính (CT scanner). Kể từ thời điểm đó cho đến nay, các AI ứng dụng trong y học đã được phát triển hoàn thiện hơn; đặc biệt nhất là kể từ sau thành công vang dội của trí tuệ nhân tạo “Deep Blue” chiến thắng nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kimovich Kasparov vào năm 1997. Mãi cho đến những thập niên thập niên 2010 – 2020, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ «học sâu» đã góp phần đưa trí tuệ nhân tạo vào các lĩnh vực ứng dụng khác nhau của đời sống con người, trong giáo dục và phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, một lĩnh vực chuyên ngành qua trọng thường xảy ra các sai sót, các sự cố y khoa liên quan trực tiếp đến năng lực chẩn đoán và điều trị của các bác sĩ chuyên khoa.

Với tốc độ phát triển hiện nay của khoa học công nghệ, sự phổ biến của các thế hệ máy tính lượng tử trong tương lai rất gần trong một thập kỷ tới, sẽ góp phần làm gia tăng sức mạnh vượt trội của các “bác sĩ AI” (bác sĩ điện toán), sẽ giúp cho việc giải quyết các vấn đề sức khỏe vượt khỏi năng lực giới hạn của “bác sĩ con người” một cách dẽ dàng hơn. Tuy nhiên cũng vẫn có khoảng cách đáng kể giữa “bác sĩ trí tuệ nhân tạo” trong tương lai trong việc hình thành các năng lực về «đồng cảm» và «trí tưởng tượng sáng tạo» so với “bác sĩ con người”, vì đây là những thuộc tính năng lực đặc thù chỉ có của “bác sĩ con người”.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong y học dự phòng

Việc ứng dụng những thành tựu của công nghệ thông tin, cơ sở dữ liệu lớn (big data), AI trong lĩnh vực y học dự phòng và dịch tễ học của các vấn đề sức khỏe trở nên có vai trò rất quan trọng và cũng đã không ngừng phát triển từ nhiều thập niên qua. Thật vậy, dựa vào nền tảng việc phân tích dữ liệu mối liên quan giữa các yếu tố nguy cơ, các điều kiện kinh tế – xã hội, trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán được xác suất xuất hiện các bệnh lý khác nhau như ung thư, đái tháo đường, béo phì. Đặc biệt là AI có thể dự đoán sự xuất hiện của các bệnh lý liên quan đến yếu tố môi trường, hoàn cảnh xuất hiện, sự lan rộng bệnh tật, thậm chí cả đối với sự xuất hiện của đại dịch Covid-19 và các biến thể khác nhằm đưa ra các giải pháp giúp kiểm soát tốt sự lan rộng và các biện pháp dự phòng hiệu quả.

Về nguyên lý, AI ứng dụng trong y học dự phòng và dịch tễ học có khả năng tổng hợp hàng tỉ thông tin về sự xuất hiện bệnh lý, các triệu chứng bất thường được công bố trên toàn cầu và các dữ liệu hình ảnh từ các hệ thống vệ tinh định vị như Google Map, các thông tin về dự báo khí tượng toàn cầu và khả năng “tự học sâu” (self-deep learning) để có thể đưa ra những dự báo về sự xuất hiện và lan rộng các bệnh truyền nhiễm như sốt xuất huyết, sốt rét, cúm mùa, dịch tả và các bệnh lý liên quan đến môi trường và biến đổi khí hậu, thậm chí cả nguy cơ về khủng bố sinh học. Điển hình là các hệ thống AI đang được vận hành hiện nay như là hệ thống thông tin y tế MedISys (châu Âu), mạng lưới thông minh sức khỏe cộng đồng toàn cầu GPHIN (Canada), hoặc hệ thống phát hiện vấn đề dịch tễ SENTINEL.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh

Trí tuệ nhân tạo với khả năng “tự học sâu” có thể được ứng dụng vào các lĩnh vực khác nhau trong chẩn đoán bệnh học và chẩn đoán lâm sàng cho người bệnh. Những công bố đầu tiên về ứng dụng AI trong chẩn đoán biến chứng võng mạc do đái tháo đường nhờ vào hệ thống CNN vào năm 2016, đã cho thấy khả năng chẩn đoán chính xác của “bác sĩ AI nhãn khoa” cao hơn các bác sĩ chuyên khoa mắt rất nhiều.

Trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh học, dựa trên cơ sở dữ liệu hình ảnh thu thập được từ các hệ thống PACS, CXR14, MIMIC-CXR và một số hệ thống chẩn đoán hình ảnh trí tuệ nhân tạo đã được phát triển trong vòng vài năm qua (CheXnet, Đại học Stanford)…đã giúp cho việc chẩn đoán bệnh lý của “bác sĩ AI hình ảnh học” chính xác hơn các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh trong các bệnh lý lồng ngực khác nhau như viêm phổi, tràn dịch màn phổi, tràn khí màng phổi, u phổi, ung thư phổi…. Bác sĩ AI hình ảnh học còn được ứng dụng rộng rãi trong siêu âm chẩn đoán ung thư gan, bệnh lý tụy tạng, trong chụp cộng hưởng từ (MRI) giúp hỗ trợ chẩn đoán các bệnh lý mạch máu não, bệnh thoái hóa não (Alzheimer), bệnh động kinh, các bệnh lý về tự kỷ hay hội chứng tăng động giảm chú ý ở trẻ em.

Một trong những lĩnh vực chẩn đoán chuyên ngành còn kém phát triển ở các nước nghèo và các nước đang phát triển đó là chẩn đoán bệnh từ các mô bệnh phẩm (chẩn đoán giải phẫu bệnh). Việc thiếu các phương tiện chẩn đoán tiên tiến và các bác sĩ chuyên khoa (“bác sĩ con người”) đã làm cho vai trò của các “bác sĩ AI giải phẫu bệnh học” càng trở nên quan trọng và hữu ích. Với khả năng “tự học sâu” của bác sĩ AI dựa trên nguồn cơ sở “dữ liệu lớn” đã tạo nên một năng lực vượt trội của “bác sĩ AI” mà “bác sĩ con người” không thể vượt qua được trong gia đoạn hiện nay và trở cách xa hơn trong tương lai cận kề. Do vậy, các “bác sĩ trí tuệ nhân tạo” hiện nay cũng đã được các nước tiên tiến triển khai ứng dụng chẩn đoán các bệnh da liễu, bệnh tim mạch, bệnh tiêu hóa, tiết niệu, nội tiết, y học giấc ngủ…Mỗi năm, hàng trăm hệ thống AI tích hợp trong các thiết bị chẩn đoán đã được thương mại hóa trên toàn cầu. Đặc biệt là vào đầu năm 2023, sản phẩm vòng đeo đầu thông minh ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp hỗ trợ giấc ngủ (FRENZ) được phát triển bởi Công ty Công nghệ Earable® Neuroscience, dưới sự cố vấn chuyên gia của tác giả bài viết – GS.TSKH. Dương Quý Sỹ, đã giành giải thưởng danh giá CES Innovation Awards do Hội đồng Chuyên gia Toàn cầu Hiệp hội Người tiêu dùng Công nghệ Mỹ bình chọn.

GS. TSKH. Dương Quý Sỹ – Chủ tịch Hội Y học Giấc ngủ Việt Nam, nhận thư cám ơn từ GS. Vũ Ngọc Tâm – CEO Công ty Earable®Neuroscience, do những đóng góp quan trọng cho sự phát triển sản phẩm AI hỗ trợ giấc ngủ.

GS. TSKH. Dương Quý Sỹ – Chủ tịch Hội Y học Giấc ngủ Việt Nam nhận quà lưu niệm từ PGS.TS. Mai Anh Tuấn – Chuyên gia công nghệ sóng âm, với những đóng góp quan trọng phát triển công nghệ AI – Gối ngủ thông minh.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong điều trị bệnh lý

Bác sĩ trí tuệ nhân tạo (“bác sĩ AI”) hiện nay đang được triển khai và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của điều trị chuyên ngành và nhất là điều trị chuyên sâu. Trong lĩnh vực điều trị các bệnh ung thư, việc điều trị theo y học hiện đại dựa trên hoá trị sinh học, xạ trị đích và can thiệp phẫu thuật sớm. Trong đó xạ trị là một phương thức điều trị rất phức tạp vì phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố giải phẫu học tổn thương, giai đoạn tiến triển của ung thư, tình trạng người bệnh; đặc biệt là cần có được những thông tin chính xác về hình ảnh học (CT scan, MRI, PET scan, xạ hình…), về hoá mô miễn dịch bệnh phẩm sinh thiết và đặc điểm lâm sàng – cận lâm sàng của người bệnh. Dựa trên những thông tin đầy đủ và chính xác này, “bác sĩ AI ung thư học” có thể tự động lập trình hoá các phác đồ điều trị cụ thể và chuyên biệt cho từng bệnh nhân một cách chuẩn xác về liều xạ trị và vùng xạ trị, tránh được tổn thương những cơ quan cận kề với liều xạ trị ở mức tối ưu (liều thấp – hiệu quả cao). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực xạ trị ung thư được áp dụng hiện nay ở một số nước tiên tiến trong điều trị ung thư não, ung thư phổi, ung thư các tạng trong ổ bụng, ung thư tiền liệt tuyến. Bên cạnh “bác sĩ AI xạ trị”, một số bệnh viện lớn tại Mỹ, Hàn Quốc, Đức đã triển khai “bác sĩ AI hoá trị ung thư”, dựa trên sự cập nhật liên tục mỗi phần trăm giây và khả năng “tự học sâu” thường trực những phác đồ hoá trị ung thư tiên tiên nhất và phù hợp với tình trạng người bệnh, đã cho những kết quả rất ưu việt.

Trong lĩnh vực ngoại khoa, hiện nay các “robot trí tuệ nhân tạo” (robot AI) đã được phát triển và có khả năng thực hiện các can thiệp phẫu thuật phức tạp với độ chính xác cao gấp nhiều lần các phẫu thuật viên và có khả năng xử lí các tình huống tai biến đã được lập trình hoá thông qua việc “học máy & học sâu” dưới sự hỗ trợ các dụng cụ phẫu thuật hiện đại qua hệ thống video – camera 3D, phổ sóng âm phẫu trường, chip cảm biến nano ngoại sinh theo dõi sự thay đổi tuần hoàn vi mạch, dao laser, các thiết bị quang học tích hợp laser chấm lượng tử keo… Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật ngoại khoa còn giúp đưa ra các phương án can thiệp tối ưu cho bác sĩ phẫu thuật, đặc biệt là cho các bác sĩ phẫu thuật qua nội soi, phẫu thuật ghép tạng và các bệnh lý bẩm sinh về tim mạch.

Hiện nay, các “robot AI” đang được phát triển ở mức can thiệp tối ưu giúp tạo niềm tin hơn cho người bệnh và an tâm khi được các “bác sĩ AI phẫu thuật viên” tiến hành can thiệp dưới sự phối hợp, hỗ trợ và giám sát của “phẫu thuật viên con người”. Điều đặc biệt là “bác sĩ AI” khi tiến hành phẫu thuật không bị mắc phải các sai sót của “bác sĩ con người” luôn bị chi phối bởi tâm trạng và cảm xúc cá nhân trong khi tiến hành phẫu thuật, sự mất tập trung và thậm chí là sự thiếu chính xác khi thực hiện các động tác phẫu thuật tinh tế do bị rung tay, hoặc đôi khi quên cả dụng cụ phẫu thuật trong người bệnh. Thêm vào đó, với khả năng kết nối thông tin và tri thức y tế toàn cầu cùng với khả năng kết nối với các “bác sĩ AI phẫu thuật” khác, “robot AI” trong tương lai sẽ bỏ xa “phẫu thuật viên con người” trong phần lớn các phẫu thuật điều trị.

Trí tuệ nhân tạo có thể và không thể vượt qua con người

Với khả năng “tự học sâu và nạp dữ liệu liên tục”, trí tuệ nhân tạo có kiến thức chuyên môn và học lực vượt rất xa con người. Ngay từ thập niên đầu tiên của thế kỷ 21, trí tuệ nhân tạo Watson đã vượt xa những bộ óc siêu việt của con người trong các cuộc thi về kiến thức y tế. Chỉ trong vòng một năm rưỡi, AI – Watson đã học hết kiến thức các sách giáo khoa y học, đọc hơn một triệu luận văn y học, thuộc toàn bộ các thông tin về sản phẩm dược trên toàn cầu, cập nhật hơn bốn triệu bằng phát minh sáng chế thuốc, tham khảo hàng trăm triệu bệnh án và thông tin sức khoẻ cá nhân, ghi nhớ hơn 300 triệu hồ sơ hình ảnh X-quang, CT scan và MRI. Tại Mỹ, Canada, một số nước châu Âu và châu Á (Ấn Độ, Trung Quốc, Hàn Quốc), “bác sĩ AI – Watson” đã tham gia điều trị ung thư và một số bệnh lý khác cùng với các bác sĩ chuyên khoa. Đặc biệt trong chẩn đoán ung thư, trí tuệ nhân tạo Watson có khả năng chẩn đoán chính xác đến 90 – 100% so với khả năng chẩn đoán ung thư của các bác sĩ chuyên khoa hiện nay chỉ là 50 – 80%. Một số các AI chuyên khoa được phát triển và đưa vào sử dụng tại các nước trên thế giới như AI – Enlitic giúp chẩn đoán chính xác hình ảnh ung thư phổi là 100%. “Bác sĩ AI chuyên khoa mắt” được phát triển bởi Deep Mind (Google) có khả năng chẩn đoán chính xác các bệnh lý nhãn cầu cao hơn bác sĩ chuyên khoa mắt lên đến 20%.

Theo báo cáo của các nước có nền y học và khoa học công nghệ tiên tiến, “bác sĩ trí tuệ nhân tạo” có khả năng chẩn đoán vượt trội hơn con người trong nhiều lĩnh vực như siêu âm chẩn đoán, chẩn đoán ung thư da, chẩn đoán các bệnh thường gặp trong cộng đồng, chẩn đoán gãy xương và các bệnh lý thần kinh…Ngoài ra, người bệnh lại cảm thấy thoải mái hơn, tin tưởng hơn và dễ dàng thổ lộ những lo lắng cá nhân và xử lý cảm xúc tốt hơn khi tiếp xúc với “bác sĩ AI” so với khi tiếp xúc với “bác sĩ con người”.

Tuy nhiên “bác sĩ con người” lại vượt trội hơn “bác sĩ AI” ở những năng lực đặc thù đó là “khả năng đồng cảm” và “trí tưởng tượng sáng tạo”. Đây là những phạm thù thuộc tính của trí tuệ cảm xúc của con người. Dù rằng “bác sĩ con người” không thể đuổi kịp “bác sĩ trí tuệ nhân tạo” về năng lực tích luỹ tri thức, khả năng ứng dụng khoa học công nghệ và “tự học sâu”; thế nhưng việc phát huy những năng lực đặc thù của con người cùng với kiến thức chuyên sâu về khoa học công nghệ và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp cho “bác sĩ con người” trong tương lai vẫn có thể làm chủ được các “bác sĩ AI”. Do bởi “bác sĩ AI” không có khả năng cảm nhận hay thấu hiểu (năng lực đồng cảm)với người bệnh một cách tuyệt đối vì không thể cảm nhận được những lý trí và tình cảm thông qua cảm xúc giác quan con người; thậm chí là “bác sĩ AI” không có“trí tưởng tượng sáng tạo” để có thể tự phát minh ra được các phương tiện kỹ thuật giúp cải thiện việc chăm sóc sức khoẻ nhân loại.

Tóm lại, trong kỷ nguyên của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống, đặc biệt trong y học đã mở ra một triển vọng mới trong việc nâng cao năng lực chẩn đoán và điều trị cho người bệnh. Việc tận dụng những thành tựu khoa học công nghệ nhằm phát triển “bác sĩ trí tuệ nhân tạo”có những năng lực vô hạn về tri thức và khả năng “tự học sâu”, song hành cùng với những khả năng đặc thù của “bác sĩ con người” về “năng lực đồng cảm” và “trí tưởng tượng sáng tạo” sẽ làm cho nền y học hiện đại phát triển một cách tột bậc, góp phần năng cao năng lực dự phòng, chẩn đoán và điều trị của hệ thống y tế toàn cầu. Tại Việt Nam, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y học vẫn chưa được phát triển so với một số nước trong khu vực. Do vậy, việc nâng cao năng lực khoa học công nghệ trong đội ngũ cán bộ y tế nước nhà, nhất là năng lực ứng dụng trí tuệ nhân tạo và làm chủ trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khoẻ nhân dân là rất cần thiết. Thế nên, cần phải đổi mới giáo dục đào tạo theo hướng nâng cao năng lực “đồng cảm” và “trí tượng tượng sáng tạo” cho người học nói chung và cho đào tạo nhân lực y tế nói riêng, phù hợp với định hướng phát triển “khoa học công nghệ” gắn kết với phát triển “nhân học” trong giai đoạn hiện nay và trong tương lai. Đặc biệt ngoài năng lực “đồng cảm” và “trí tưởng tượng sáng tạo”, người thầy thuốc Việt Nam vẫn phải không ngừng trao dồi phẩm chất chuyên biệt là phải “vừa hồng và vừa chuyên”./.

Tác giả: GS.TSKH. Dương Quý Sỹ
Uỷ viên Hội đồng Quốc gia Giáo dục & PTNL Việt Nam
Chủ tịch Hội Y học Giấc ngủ Việt Nam