Buzz
Vào đêm Giao thừa năm ngoái, nền tảng trí tuệ nhân tạo BlueDot phát hiện một dấu hiệu bất thường. Nó ghi nhận một nhóm các trường hợp viêm phổi không bình thường tại thành phố Vũ Hán, Trung Quốc. BlueDot, đặt tại Toronto, Canada, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để theo dõi, định vị và báo cáo về sự lan truyền của các bệnh truyền nhiễm. Nó phát đi cảnh báo đến nhiều khách hàng khác nhau, bao gồm y tế, chính phủ, doanh nghiệp và cơ quan y tế cộng đồng. Nó đã phát hiện ra điều mà sau này được biết đến là Covid-19, chín ngày trước khi Tổ chức Y tế Thế giới phát đi thông báo cảnh báo về sự xuất hiện của một loại coronavirus mới.
Vai trò của BlueDot trong việc phát hiện đợt bùng phát là một ví dụ sớm về sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo. Trí tuệ nhân tạo đã đóng một vai trò hữu ích nhưng phân tán trong nhiều khía cạnh của cuộc chiến toàn cầu chống lại virus corona. Trong những tháng qua, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng cho dự đoán, sàng lọc, cảnh báo tiếp xúc, chẩn đoán nhanh hơn, giao hàng tự động và phát hiện thuốc trong phòng thí nghiệm.
Khi đại dịch đã lan khắp hành tinh, các ứng dụng sáng tạo của trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện ở nhiều địa điểm khác nhau. Ở Hàn Quốc, tin nhắn dựa trên vị trí đã trở thành công cụ quan trọng trong cuộc chiến để giảm sự lây truyền của bệnh. Chín trên mười người Hàn Quốc đã nhận được các tin nhắn khẩn cấp dựa trên vị trí cảnh báo họ khi gần một trường hợp xác nhận.
Tại Trung Quốc, Alibaba công bố một thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể chẩn đoán các trường hợp nghi ngờ trong vòng 20 giây (gần 45 lần nhanh hơn so với phát hiện của con người) với độ chính xác 96%. Các phương tiện tự động nhanh chóng được sử dụng trong các tình huống mà con người sẽ gặp nguy hiểm. Robot ở các tỉnh Hubei và Guangdong của Trung Quốc đã giao hàng thực phẩm, thuốc và hàng hóa cho bệnh nhân trong bệnh viện hoặc gia đình đang cách ly, nhiều trong số họ đã mất người trụ cột gia đình do virus. Ở California, các nhà khoa học máy tính đang làm việc trên các hệ thống có thể giám sát từ xa sức khỏe của người cao tuổi tại nhà và cảnh báo nếu họ mắc bệnh Covid-19 hoặc các tình trạng khác.
Những hình ảnh tổng quan về trí tuệ nhân tạo đối mặt với Covid-19 cho thấy một cái nhìn về những gì sẽ có thể xảy ra trong các khía cạnh khác nhau của chăm sóc sức khỏe trong tương lai. Chúng ta còn một quãng đường dài phải đi. Thực tế, trí tuệ nhân tạo không có một bốn tháng thành công đặc biệt trong cuộc chiến với đại dịch. Tôi sẽ đánh giá nó là B-minus trong trường hợp tốt nhất. Chúng ta đã thấy sự yếu đuối của hệ thống chăm sóc sức khỏe của chúng ta: phản ứng cảnh báo không đủ và không chính xác, nguồn cung cấp y tế phân phối không đúng cách, đội ngũ y tế quá tải và mệt mỏi, thiếu giường bệnh và không có phương pháp điều trị hoặc điều trị kịp thời.
Hệ thống chăm sóc sức khỏe trên khắp thế giới—kể cả những hệ thống tiên tiến nhất—là một trong những tổ chức phức tạp, phân cấp và tĩnh lặng nhất trong xã hội. Lần này, trí tuệ nhân tạo chỉ có thể giúp đỡ ở một số khu vực xuất sắc. Nguyên nhân của điều này rất đơn giản: Trước khi Covid-19 xuất hiện, chúng ta không hiểu rõ về sự quan trọng của những lĩnh vực này và hành động phù hợp, và quan trọng nhất là đối với trí tuệ nhân tạo, chúng ta không có dữ liệu để cung cấp giải pháp.
Hãy nhìn về tương lai. Có hai lý do để lạc quan.
Thứ nhất là dữ liệu, luôn là máu chảy của trí tuệ nhân tạo, đang chảy rất mạnh mẽ. Kaggle, một nền tảng máy học và khoa học dữ liệu, đang tổ chức Bộ dữ liệu Nghiên cứu Mở Covid-19. CORD-19, như nó được biết đến, tổng hợp dữ liệu liên quan và thêm nghiên cứu mới vào một trung tâm tập trung. Bộ dữ liệu mới có thể đọc bằng máy, giúp dễ dàng phân tích cho mục đích máy học trí tuệ nhân tạo. Đến thời điểm xuất bản, có hơn 128,000 bài báo chuyên ngành về Covid-19, coronavirus, SARS, MERS và các thuật ngữ liên quan.
Thứ hai là các nhà khoa học y tế và nhà khoa học máy tính trên khắp thế giới đang tập trung mạnh mẽ vào những vấn đề này. Peter Diamandis, người sáng lập Tổ chức XPrize, ước tính có đến 200 triệu bác sĩ, nhà khoa học, y tá, kỹ sư và kỹ sư đang nhắm đến Covid-19. Họ đang thực hiện hàng ngàn thí nghiệm và chia sẻ thông tin "với sự minh bạch và tốc độ chưa từng thấy trước đây."
Thách thức nghiên cứu Covid-19, cũng được tổ chức trên Kaggle, nhằm cung cấp một loạt các thông tin về đại dịch, bao gồm lịch sử tự nhiên, dữ liệu truyền nhiễm và tiêu chí chẩn đoán cho virus, và những bài học từ các nghiên cứu dịch tễ học trước đây để giúp tổ chức y tế toàn cầu duy trì thông tin và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Thách thức đã được phát hành vào ngày 16 tháng 3. Trong vòng năm ngày, nó đã thu hút hơn 500,000 lượt xem và đã được tải xuống hơn 18,000 lần.
Ngay từ khi đợt bùng phát đầu tiên tại Trung Quốc, Alibaba đã phát hành thuật toán trí tuệ nhân tạo đó được huấn luyện trên hơn 5,000 trường hợp coronavirus xác nhận. Sử dụng các hình ảnh CT, nó có thể chẩn đoán bệnh nhân trong 20 đến 30 giây. Nó cũng có thể phân tích các hình ảnh của bệnh nhân đã được chẩn đoán và nhanh chóng đánh giá sự suy giảm hoặc tiến triển của sức khỏe, dựa trên các dấu hiệu như khối trắng trong phổi. Alibaba đã mở nền tảng trí tuệ nhân tạo dựa trên đám mây của mình cho các chuyên gia y tế trên khắp thế giới, hợp tác với đối tác địa phương về dữ liệu ẩn danh để triển khai, bao gồm các mô đun dự đoán dịch bệnh, phân tích hình ảnh CT và giải trình tự gen cho coronavirus.
Với lượng dữ liệu y tế trên thế giới được ước tính tăng gấp đôi mỗi vài tháng, ngành chăm sóc sức khỏe đã sẵn sàng cho trí tuệ nhân tạo, thậm chí trước khi đại dịch bùng phát. Một nghiên cứu năm 2019 về thị trường chăm sóc sức khỏe trí tuệ nhân tạo của 19 quốc gia ước tính tỷ suất tăng hằng năm là 41.7%, từ 1.3 tỷ đô la vào năm 2018 lên đến 13 tỷ đô la vào năm 2025, trong sáu lĩnh vực tăng trưởng chính: quy trình làm việc tại bệnh viện, thiết bị đeo, hình ảnh y tế và chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị, trợ lý ảo và cuối cùng nhưng quan trọng nhất, phát hiện thuốc. Covid-19 sẽ gia tăng nhanh chóng những xu hướng đó.
Học sâu - khả năng xử lý dữ liệu khối lớn, đa mô hình ở tốc độ cao - mang lại một trong những cơ hội có tầm ảnh hưởng nhất cho trí tuệ nhân tạo. Mạng nơ-ron sâu, một loại trí tuệ nhân tạo, đã được sử dụng để tạo ra sự hiểu đúng và nhanh chóng về giải thuật của các hình ảnh y tế, mảnh bảng bệnh lý, kết quả kiểm tra mắt và kiểm tra đại tràng. Tôi nhìn thấy một lộ trình rõ ràng về cách trí tuệ nhân tạo, được gia tăng bởi đại dịch, sẽ được tích hợp vào chăm sóc sức khỏe.
Khả năng không chỉ giới hạn ở việc chẩn đoán và điều trị. Việc đặt lịch hẹn, thanh toán hóa đơn bảo hiểm và các quy trình khác sẽ dễ dàng hơn nhiều. Trí tuệ nhân tạo kết hợp với tự động hóa quy trình robot có thể phân tích quy trình làm việc và tối ưu hóa các quy trình để cung cấp hệ thống y tế hiệu quả hơn đáng kể, cải thiện quy trình bệnh viện và tối ưu hóa đền bù bảo hiểm. Để đối mặt với đại dịch, trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa và tăng tốc độ đầu vào tiền chẩn đoán bằng cách xử lý văn bản, ngôn ngữ và số liệu ở mức độ máy tính và độ chính xác.
Với đủ dữ liệu làm nền, trí tuệ nhân tạo cũng có thể thiết lập các tiêu chí dữ liệu sức khỏe cho cá nhân và cộng đồng. Từ đó, có thể phát hiện ra sự biến động so với điểm cơ bản. Điều đó, lại đặt chúng ta vào vị trí để nhận diện các đại dịch tiềm ẩn sớm. Điều này không dễ dàng. Hệ thống cần được kết nối để cơ chế cảnh báo và phản ứng sớm có thể thực sự hiệu quả. Điều này đã xuất hiện là một yếu điểm trong những ngày đầu của đợt bùng phát coronavirus.
Đã có rất nhiều cơ hội lớn để sử dụng mô hình và thuật toán trí tuệ nhân tạo cho việc phát hiện thuốc mới và các đột phá y tế trong chuỗi gen, tế bào gốc, Crispr, và nhiều hơn nữa. Trong thế giới dược học ngày nay, việc phát triển một phương pháp điều trị mang lại một giá trị lớn. Một phần lớn của chi phí này bị ảnh hưởng bởi tiền và thời gian chi trả cho các thử nghiệm không thành công. Nhưng với trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học có thể sử dụng học máy để mô hình hóa hàng nghìn biến số và cách ảnh hưởng kết hợp của chúng có thể ảnh hưởng đến phản ứng của tế bào người.
Những công nghệ này đã được sử dụng trong cuộc săn lùng vắc xin Covid-19 và các phương pháp điều trị khác. Insilico Medicine, một công ty trí tuệ nhân tạo đặt tại Hong Kong chuyên về phát hiện thuốc, là một trong những công ty đầu tiên phản ứng với Covid-19. Công ty sử dụng nền tảng trí tuệ hóa học sáng tạo của mình để thiết kế các phân tử mới nhằm mục tiêu chất protein virus chính gây ra quá trình nhân đôi. Nó công bố các phân tử vào ngày 5 tháng 2. Trí tuệ nhân tạo và học máy đang mở ra một kỷ nguyên mới về cách chữa trị nhanh chóng và giá rẻ cho loài người. Việc phát hiện thuốc và toàn bộ ngành công nghiệp dược học sẽ trải qua cuộc cách mạng.
Một buổi sáng đông trong năm 2035, tôi thức dậy và nhận ra có chút đau họng. Tôi đứng dậy và đi vào phòng tắm. Khi tôi đánh răng, cảm biến hồng ngoại trong gương phòng tắm đo nhiệt độ của tôi. Một phút sau khi tôi kết thúc việc đánh răng, tôi nhận được cảnh báo từ trợ lý y tế trí tuệ nhân tạo cá nhân của mình về một số đo lường không bình thường từ mẫu nước bọt của tôi và rằng tôi cũng đang sốt nhẹ. Trợ lý y tế trí tuệ nhân tạo tiếp tục đề xuất rằng tôi nên thực hiện một cuộc kiểm tra máu chạm đầu ngón tay. Trong khi cà phê đang pha, trợ lý trả về với phân tích rằng tôi có thể đang bị cảm lạnh, một trong hai loại vào mùa này. Trợ lý y tế của tôi đề xuất hai khe giờ gọi video với bác sĩ gia đình của tôi, nếu tôi cảm thấy cần tham khảo ý kiến của bà. Bà sẽ có tất cả các chi tiết về triệu chứng của tôi khi tôi gọi điện thoại. Bà kê đơn một loại thuốc giảm đau và paracetamol, được giao tận cửa bởi drone.
Tương lai đó không còn xa như nó có vẻ. Sớm thôi, khi y học và tin học y khoa ngày càng hội tụ, chúng ta sẽ bước vào một kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo hoàn toàn tự động khi chúng ta có thể mong đợi người ta chọn các thiết bị đeo, cảm biến sinh học và bộ cảm biến thông minh để giữ họ an toàn và thông tin. Và khi chất lượng và đa dạng dữ liệu tăng từ các thiết bị đeo và các thiết bị internet của mọi thứ khác, một chu kỳ tăng cường tích cực sẽ bắt đầu.
Trong thế giới này, một chủng virus mới có thể được theo dõi, truy vết, chặn đứng và ngăn chặn trước khi nó bùng phát. Có lẽ trong 15 năm nữa, nhiều người trong chúng ta sẽ có trợ lý cá nhân trí tuệ nhân tạo trong gia đình để hỗ trợ chúng ta về các vấn đề sức khỏe hàng ngày của gia đình. Robot hoặc drone sẽ phát thuốc đến cửa nhà chúng ta. Nếu cần phẫu thuật hoặc can thiệp y tế khác, thường là một robot thực hiện hoặc hỗ trợ bác sĩ hoặc bác sĩ.
Trong tương lai này, bác sĩ và y tá sẽ tập trung hơn vào những nhiệm vụ con người không thể thực hiện. Các chuyên gia y tế hoặc người chăm sóc tận tâm sẽ kết hợp các kỹ năng của một y tá, kỹ thuật viên y tế, công nhân xã hội và thậm chí là nhà tâm lý học. Họ sẽ vận hành các công cụ và hệ thống chẩn đoán được cải tiến bằng trí tuệ nhân tạo, nhưng họ sẽ tập trung vào giao tiếp với bệnh nhân, an ủi họ trong những thời điểm chấn thương và hỗ trợ tinh thần họ qua quá trình điều trị.
Trong tất cả đây là những vấn đề chính về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu, đặc biệt khi đến các hồ sơ của bệnh nhân. Sẽ là thiếu trách nhiệm nếu để dữ liệu hữu ích ngồi trong các khu vực cách ly của chúng, thay vào đó là trích xuất tính hữu ích của chúng để phục vụ sự tiến bộ của xã hội chúng ta. Tôi là người ủng hộ sử dụng các giải pháp công nghệ sáng tạo để giải quyết các vấn đề công nghệ mới nổi, và tin tức tốt là đã có tiến triển trong học phân tán, còn được biết đến với tên gọi là học phân tán.
Trong khuôn khổ này, dữ liệu của bệnh nhân được lưu trữ và không bao giờ rời khỏi hệ thống y tế hoặc bệnh viện hoặc thiết bị cá nhân của họ, khi các mô hình học máy được đào tạo từ các bộ dữ liệu riêng lẻ, được xử lý và kết hợp sau đó. Các công nghệ như học phân tán, mã hóa homomorphic và môi trường thiết bị thực hiện đáng tin cậy sẽ đảm bảo dữ liệu được tính toán, truyền tải và lưu trữ để đáp ứng các cài đặt ưa thích, khi yêu cầu về quyền riêng tư thay đổi theo quốc gia và văn hóa khác nhau.
Nếu không có gì khác, Covid-19 đã chứng minh rằng những thách thức chung của chúng ta đòi hỏi có một trí tuệ nhân tạo nhận ra sự liên kết mạnh mẽ của số phận chung của chúng ta. Trong quá khứ, sự hợp tác toàn cầu đã dẫn đến sự tiêu diệt của bệnh đậu mùa và gần như tiêu diệt bệnh bại liệt. Khi chúng ta đang làm việc với mục tiêu làm giảm nhẹ, điều trị và tiêu diệt đại dịch, rõ ràng là sức khỏe công cộng không dừng lại ở biên giới quốc gia. Y học là một lĩnh vực mà mỗi quốc gia sẽ hưởng lợi từ việc xây dựng trên nghiên cứu của người khác. Dữ liệu của toàn thế giới sẽ tạo ra cái nhìn mạnh mẽ nhất về sức khỏe và bệnh tật.
Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp đảm bảo chúng ta sẽ chuẩn bị tốt hơn cho đại dịch tiếp theo. Điều này sẽ cần sự hợp tác giữa các nhà khoa học y tế, nhà khoa học trí tuệ nhân tạo, nhà đầu tư và những người làm chính sách. Vốn rủi ro đầu tư sẽ đổ vào lĩnh vực y tế và mang lại động lực và tập trung mới cho các doanh nhân thông minh và nhà nghiên cứu. Và, có lẽ, khi tâm trí sáng tạo nhất của chúng ta làm việc chung trên thách thức này, chúng ta có thể nổi lên với ý thức rằng kẻ thù chung của chúng ta không phải là lẫn nhau mà là một loại virus. Điều này sẽ cần cả một hành tinh để đưa hệ thống y tế toàn cầu của chúng ta lên một tầm cao mới.
More Great Mytour Stories
- Cách một công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc làm cho việc trò chuyện — và giám sát — trở nên dễ dàng
- Những lời thú nhận của Marcus Hutchins, kẻ hack đã cứu lấy internet
- Làm thế nào phi hành gia thoát khỏi khi một cuộc phóng vệ tinh đi sai đường?
- Chúng ta sẽ học cách hát cùng nhau khi chúng ta ở xa nhau
- Những công cụ tốt nhất để làm cho khu vườn của bạn trở nên thú vị hơn
- 👁 Não có phải là một mô hình hữu ích cho trí tuệ nhân tạo không? Ngoài ra: Nhận tin tức trí tuệ nhân tạo mới nhất
- 🏃🏽♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để trở nên khỏe mạnh? Hãy kiểm tra các lựa chọn của đội ngũ Gear chúng tôi cho các bộ theo dõi tình trạng sức khỏe tốt nhất, đồ chạy bộ (bao gồm giày và tất), và tai nghe tốt nhất
