Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư: ảo tưởng hay thực tế?
Trí thông minh nhân tạo (AI) hứa hẹn sẽ sử dụng sức mạnh của dữ liệu để giải quyết một số vấn đề lớn trong thời đại chúng ta. Nhưng liệu nó có thể giúp chúng ta điều trị một căn bệnh phức tạp cỡ như ung thư? Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Trí thông minh nhân tạo và máy học (machine learning) là các công nghệ mới đã được đẩy mạnh gần đây nhờ cải tiến về phần cứng. Thông qua các thuật toán, chúng có thể học hỏi, dự đoán và tư vấn dựa trên khối lượng lớn dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Tiềm năng công phá tất cả các mảng thị trường đã dẫn đến một số khoản đầu tư lớn. Hồi tháng Tư, Ủy ban châu Âu (EC) đã công bố một chiến lược AI trị giá 20 tỷ euro cho khu vực này. Pháp cũng tung ra chương trình 1,5 tỷ euro của riêng mình, tiếp theo là việc khai trương các cơ sở R&D (nghiên cứu và phát triển) mới bởi các công ty như lớn Fujitsu, Facebook hoặc Google DeepMind. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Một trong những lĩnh vực mà AI dự kiến sẽ có tác động lớn là chăm sóc sức khỏe, khi nó có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ cơ sở dữ liệu khổng lồ được các công ty, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và người trả phí đã thu thập trong nhiều năm. Đặc biệt, việc điều trị ung thư có thể được hưởng lợi rất nhiều từ sự xuất hiện của công nghệ AI. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Tại sao trí tuệ nhân tạo lại liên quan đến ung thư?
Các nhà nghiên cứu ung thư đã cố gắng trong nhiều thập niên để xác định các nhóm bệnh nhân ung thư có thể hưởng lợi từ một hướng điều trị cụ thể. Tuy nhiên, sự thành công của các liệu pháp nhắm đích cho đến nay vẫn còn hạn chế. Hiện tại, các bác sĩ đang rối loạn trong đống dữ liệu hình ảnh, genomics, bệnh đồng phát và các phương pháp điều trị trước đó.
Giờ là lúc AI bắt đầu cuộc chơi. Công nghệ này có tiềm năng “nghiền ngẫm” dữ liệu để tiên lượng bệnh nhân và tư vấn cho các bác sĩ về các tùy chọn khác nhau có sẵn, bao gồm y học cá thể và thử nghiệm lâm sàng với các liệu pháp thực nghiệm. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
AI như một công cụ chẩn đoán
Một số công ty đã bán các giải pháp ‘AI như một dịch vụ’, từ chẩn đoán giai đoạn sớm đến tiên lượng bệnh. Ví dụ, trong trường hợp ung thư vú, chỉ có 5% phụ nữ bị triệu hồi sau lần khám đầu tiên thực sự bị bệnh. Điều này làm tăng chi phí và là một trải nghiệm căng thẳng cho bệnh nhân. Therapixel, một startup chuyên về chẩn đoán hình ảnh y học, đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để đối phó với vấn đề này bằng cách thực hiện phân tích tự động ảnh chụp X-quang vú (một phương pháp khám sàng lọc ung thư vú phổ biến).
Trong chuyên ngành bệnh học, AI đã chỉ ra rằng nó có thể làm giảm đáng kể tỷ lệ lỗi chẩn đoán so với một chuyên gia của chính chuyên ngành này. Trong lĩnh vực này, Google đang phát triển một kính hiển vi thực tế tăng cường sử dụng phần mềm AI để hỗ trợ các nhà bệnh học trong việc phát hiện ung thư, có thể giảm đáng kể một số hoạt động tốn thời gian như đếm tế bào thủ công. IBM có những mục tiêu đầy tham vọng với sản phẩm AI của mình là Watson for Genomics, mặc dù cho đến nay kết quả của nó dường như không tốt như hứa hẹn.
Ở Thụy Sĩ, Sophia Genetics đang sử dụng trí thông minh nhân tạo để xác định đột biến gen đằng sau ung thư để hỗ trợ các bác sĩ trong việc điều trị tốt nhất. Chi phí giải pháp của họ trung bình $ 50- $ 200 cho mỗi đánh giá di truyền và theo công ty, nó hiện đang được sử dụng bởi hơn 420 bệnh viện tại hơn 60 quốc gia.
Một sự đổi mới công nghệ sâu sắc nhằm phát hiện sớm ung thư từ Freenome đã thu hút một vòng đầu tư 77 triệu đô la từ các nhà đầu tư nổi tiếng, bao gồm Andreessen Horowitz và Google Verily. Freenome gần đây đã công bố một sự hợp tác chiến lược với Institut Curie để đánh giá nền tảng AI genomic của họ như một công cụ để dự đoán phản ứng của bệnh nhân với liệu pháp miễn dịch ung thư bằng cách quan sát những thay đổi về dấu ấn sinh học trong dòng máu. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
AI cho y học cá thể
Sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân loại bệnh nhân có tiềm năng rất lớn, nhưng nút thắt cổ chai quan trọng là chúng ta vẫn đang thiếu đi một loạt các loại thuốc cá nhân hóa để điều trị cho tất cả các bệnh nhóm bệnh nhân này. Theo Sam Natapoff, chuyên gia phân tích của Bloomberg, phát triển thuốc đang hướng tới các ứng dụng AI. Cơ hội này đã đang thu hút những nhà phát triển AI lớn, các công ty dược tầm cỡ và số lượng đáng kể các startup. Người ta ước tính có khảng 100 startup đang sử dụng AI trong lĩnh vực nghiên cứu thuốc mới.
Vào cuối 2016, Pfizer tuyên bố về một sự hợp tác với IBM Watson for Drug Discovery nhằm “phân tích khối lượng lớn các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu được cấp phép và công khai cũng như dữ liệu độc quyền của Pfizer. ” Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Ảnh: Shutterstock
Roche, trong số nhiều thỏa thuận khác bao gồm việc mua lại Flatiron Health với giá 1,9 tỷ đô la và hợp tác với GNS Healthcare, đang hỗ trợ sáng kiến nghiên cứu mở mang tên EPIDEMIUM để kết hợp nhiều người dùng và ứng dụng AI vào nghiên cứu các liệu pháp ung thư mới.
Tuy nhiên, lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn rất sớm. Cho đến nay, chỉ có công ty của BenevolentAI của Anh, hợp tác với Janssen, đã cho thấy kết quả cụ thể, điều này đã dẫn đến một thuốc tiềm năng hiện đang chuyển sang giai đoạn thử nghiệm pha II. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Giảm chi phí thử nghiệm
Trí thông minh nhân tạo có khả năng rút ra những hiểu biết từ khối lượng khổng lồ các dữ liệu trong thế giới thực và áp dụng nó cho việc thiết kế các thử nghiệm lâm sàng, điều này có thể làm giảm đáng kể chi phí. Thông thường, riêng việc tìm kiếm bệnh nhân chiếm khoảng 30% tổng thời gian thử nghiệm lâm sàng.
Gần đây, chương trình Horizon 2020 đã cấp 16 triệu Euro cho một tập đoàn lớn của châu Âu – bao gồm các tên tuổi lớn như Institut Curie, Charité, Bayer, Philips và IBM – nhằm sử dụng công nghiệ AI để cải thiện các kết quả lâm sàng trong ung thư với giá thấp nhất.
Tuy nhiên, kết quả trước đó đã không làm được như hứa hẹn. Vào năm 2013, Trung tâm Ung thư Anderson đã đưa ra một chương trình để kiểm tra xem liệu IBM Watson có thể tăng tốc quá trình kết hợp các bệnh nhân với các thử nghiệm lâm sàng hay không. Cuối cùng, chương trình 62 triệu đô la này không chứng minh được hiệu quả cũng như sự tiết kiệm chi phí.
Các thách thức cần vượt qua
Các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt với hồ sơ y tế điện tử không được tổ chức hợp lý và dữ liệu đến từ nhiều nguồn đã được thu và sắp xếp trước đó nhằm các mục đích khác nhau.
Hầu hết các cơ sở dữ liệu thông thường không đủ chất lượng cho các thuật toán AI để đạt được tiêu chuẩn chất lượng cần thiết cho các thử nghiệm lâm sàng. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Từ quan điểm pháp lý, chính quyền đã chủ động giải quyết các vấn đề trong quá trình phê duyệt. Ủy viên FDA Scott Gottlieb cho biết gần đây trong một hội nghị ở Washington: “AI là một niềm hy vọng cho tương lai của y học” và “Chúng tôi đang tích cực phát triển một khung pháp lý mới để thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực này và hỗ trợ việc sử dụng công nghệ AI.” Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Một trong những thuật toán học tập đào sâu dựa vào điện toán đám mây đầu tiên đã được FDA chấp thuận gần đây như là danh mục thiết bị y tế, có nghĩa là nó có thể được sử dụng trong lâm sàng thường quy. Trong khối EU, có một đề xuất lập pháp cho các quy định thiết bị y tế mới (chưa được thông qua) nhằm giải quyết vấn đề phần mềm cho các thiết bị y tế với mục đích “tiên đoán và tiên lượng”.
Chắc chắn là có một sự tuyệt diệu xung quanh AI. Chuỗi giá trị doanh nghiệp AI cần được thảo luận để làm rõ sự tham gia của các bên liên quan khác nhau trong tất cả các bước, từ các thuật toán thô đến kết quả. Bằng cách đó, chúng ta sẽ có thể cuối cùng chuyển đổi từ một công nghệ quá sức chỉ với một vài ví dụ minh chứng thành một bước đột phá trong chăm sóc sức khỏe. Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu ung thư
Video dưới đây sẽ giúp bạn hiểu thêm về máy học cũng như AI phát triển bởi Google (nguồn: youtbe ColdFusion)
Dịch từ Labiotech
iceberg (biên tập)
tapchisinhhoc.com
No Responses