Video: [Nhạc chế 16+] - NHỮNG CHỊ ĐẠI HỌC ĐƯỜNG - Hậu Hoàng ft Nhung Phương (Tháng Chín 2024)
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những tiến bộ lớn trong ngành chăm sóc sức khỏe. Để giúp ngăn ngừa bệnh tật, các chuyên gia y tế hiện có thể rút ra dữ liệu từ các cảm biến y tế và bộ gen, bộ môn sinh học phân tử bao gồm chức năng, cấu trúc và lập bản đồ bộ gen. Đây là một phần của xu hướng "y học dự đoán", trong đó dữ liệu lớn giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh, giống như phân tích dự đoán được sử dụng bởi các công cụ thông minh kinh doanh (BI) ngày nay để xác định các xu hướng và cơ hội mới.
Viện nghiên cứu dịch thuật Scripps sử dụng dữ liệu genomics để hiểu rõ hơn về trang điểm sức khỏe của một người. Scripps đang hợp tác với Nvidia để phát triển AI và thực hành học tập sâu có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc về bộ gen và từ các cảm biến kỹ thuật số trong smartwatch, còng đo huyết áp và máy theo dõi glucose. Các nhà khoa học dữ liệu thậm chí có thể áp dụng học tập sâu vào dữ liệu y tế đến từ Apple Watch Series 4. Nvidia và Scripps mới sẽ thực hiện nghiên cứu này như một phần của một trung tâm xuất sắc mới tại cả hai cơ sở của công ty.
Để tìm hiểu thêm về cách AI và dữ liệu lớn có thể giúp tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ các cảm biến y tế, PCMag đã nói chuyện với chuyên gia sức khỏe kỹ thuật số hàng đầu và bác sĩ tim mạch Tiến sĩ Eric Topol. Ông cũng là Giám đốc và Người sáng lập của Viện nghiên cứu dịch thuật Scripps.
PCMag (PCM): Làm thế nào Scripps kết hợp với Nvidia?
Eric Topol (ET): Tôi đã khởi xướng điều đó; Tôi đã đọc rất nhiều về sự đóng góp của họ cho toàn bộ lĩnh vực học tập sâu và AI vì tôi có một cuốn sách sắp ra mắt về chủ đề này. Tôi đã thực hiện rất nhiều nghiên cứu và tôi nhận ra rằng họ là công ty hàng đầu trong lĩnh vực phần cứng AI và có rất nhiều đổi mới trong các lĩnh vực địa phương, bao gồm xe không người lái, tiền điện tử, trò chơi video và chăm sóc sức khỏe, trong số những người khác. Vì vậy, chúng tôi bắt đầu nói về cách chúng tôi có thể làm việc cùng nhau.
ET: Mục tiêu bao trùm là thúc đẩy sức khỏe con người. Chúng ta cần có khả năng áp dụng học tập sâu, AI và tất cả các kiểu con của nó để không chỉ phân tích dữ liệu cảm biến và toàn bộ trình tự bộ gen mà còn mang tất cả dữ liệu đó lại với nhau cho mỗi người. Dữ liệu đó bao gồm các cảm biến họ đang mặc cũng như dữ liệu từ các lớp sinh học. Đó không chỉ là DNA, protein, microbiome ruột, chất chuyển hóa, vân vân, mà còn là tất cả các loại thuốc trước đây và môi trường của chúng.
Mang tất cả dữ liệu đó lại với nhau và trích xuất, trong thời gian thực, giá trị cho một cá nhân vẫn chưa đạt được. Đó là mục tiêu sâu rộng, nhưng để đạt được điều đó, chúng ta phải nắm bắt được khả năng xử lý dữ liệu cảm biến, rất phong phú và dày đặc. Thông thường, các cảm biến truyền dữ liệu liên tục và theo thời gian chúng tạo ra nhiều dữ liệu hơn bất kỳ thứ gì khác, bao gồm cả hình ảnh và toàn bộ chuỗi gen.
- 10 bước để áp dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp của bạn 10 bước để áp dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp của bạn
- Ứng dụng này mang sức mạnh của AI đến các bác sĩ ở thế giới đang phát triển Ứng dụng này mang sức mạnh của AI tới các bác sĩ ở thế giới đang phát triển
- 'Máy tính cơ thể' biến sức khỏe thành cuộc sống 'Máy tính cơ thể' biến việc chăm sóc sức khỏe thành cuộc sống
PCM: Dữ liệu sẽ trích xuất giá trị cho một cá nhân như thế nào?
ET: Một ngày nào đó sẽ có một huấn luyện viên y tế ảo; như hôm nay chúng tôi có một loa thông minh sẽ cung cấp cho bạn một số hướng dẫn hoặc câu trả lời hoặc trợ lý kỹ thuật số Google của bạn cho bạn biết về lịch trình của bạn hoặc liệu bạn có nên rời đi sớm để đến sân bay hay không. Chà, thật tốt cho ngày hôm nay, nhưng chúng ta có thể làm rất nhiều cho việc chăm sóc sức khỏe trong tương lai. Điều đó bắt đầu ngay bây giờ với những thứ như tiểu đường và huyết áp cao, nhưng cuối cùng đó sẽ là chiến lược phòng ngừa cho một tỷ lệ lớn người. Không ai đã lắp ráp nó, nhưng đây là một số bước đầu để đạt được điều đó.
PCM: AI thực sự sẽ giúp cách mạng hóa dự đoán và phòng ngừa bệnh như thế nào?
ET: Có nhiều cách có thể đạt được. Ví dụ, ngày nay, đối với bệnh nhân tiểu đường, thuật toán duy nhất tồn tại là liệu glucose của bạn tăng hay giảm; đó là một thuật toán ngu ngốc. Những gì chúng ta biết là sự điều hòa glucose và tình trạng bị ảnh hưởng không chỉ bởi những gì một người ăn, mà còn bởi giấc ngủ, hoạt động của họ, hệ vi sinh vật đường ruột và các yếu tố khác. Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là phát triển các thuật toán mang tất cả dữ liệu đó vào và cung cấp lại cho cá nhân để đạt được sự điều tiết glucose tốt hơn nhiều và ngăn ngừa các biến chứng của các tình trạng như bệnh về mắt, bệnh thận và bệnh mạch máu. Các thuật toán cũng có thể cung cấp dữ liệu quan trọng để giúp ngăn ngừa co giật, hen suyễn và đau tim. Có rất nhiều điều chúng ta có thể ngăn chặn một khi chúng ta biết những người có nguy cơ và chúng ta có các thuật toán thông minh để tạo ra tất cả dữ liệu cho một cá nhân và cung cấp cho họ thông tin phản hồi họ cần.
PCM: Có tiến bộ thực sự trong phòng chống AI và dự đoán bệnh tật ngày hôm nay, hay đây là điều chúng ta sẽ thấy trong tương lai?
ET: Chà, nó bắt đầu thực sự cất cánh; đã có khoảng năm nghiên cứu tiến cứu khác nhau được công bố. Vì vậy, họ đã thử nghiệm các thuật toán này trong một phòng khám. Chúng tôi đã thấy 15 thuật toán AI được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ phê duyệt trong năm ngoái. Vẫn còn sớm trong sự phát triển của AI, nhưng nó bắt đầu nắm giữ ngay bây giờ. Một năm trước không phải như vậy, nhưng chắc chắn, phần sau của năm nay chúng ta đang thấy bằng chứng tăng tốc về việc này trở thành hiện thực.
PCM: AI sẽ sử dụng các cảm biến kỹ thuật số từ một sản phẩm như Apple Watch?
ET: Có, và tin tức về điều đó vào tháng 9 đã được đưa ra trước một thông báo từ một công ty khởi nghiệp có tên AliveCor, công ty đã nhận được giải phóng mặt bằng của FDA một năm trước khi có thuật toán học sâu. Vì vậy, mọi người có thể theo dõi nhịp tim khi nghỉ ngơi và hoạt động thể chất, và được cảnh báo khi có gì đó không đúng khi họ nghỉ ngơi và nhịp tim của họ là. Họ sẽ được yêu cầu chụp ảnh tim qua đồng hồ và sau đó được thuật toán đọc và bạn có thể chẩn đoán rung tâm nhĩ. Vì vậy, đó là ngoài kia bây giờ, đã được một năm, và sau đó, nó cũng được cung cấp bởi Apple. Bây giờ chúng tôi có nhiều phát hiện nhịp tim của người tiêu dùng thông qua AI; đó là một câu chuyện thực tế. Chúng ta không nói về các thuật toán học sâu vẫn còn trong cánh; Bây giờ chúng là thật.
Với chứng rung tâm nhĩ, bạn có thể tranh luận: "Có phải ai cũng cần một chiếc Apple Watch?" Không, nhưng đối với những người có nguy cơ hoặc … đã được điều trị rung tâm nhĩ, đó là một điều kiện quan trọng làm tăng nguy cơ đột quỵ. Nó đòi hỏi một số người phải có chất làm loãng máu để ngăn ngừa đột quỵ. Vì vậy, nó không phải là một vấn đề nhỏ nếu bạn bị rung tâm nhĩ và bạn có bất kỳ cấu trúc tim bất thường.
PCM: Mặc dù các công ty như 23andMe cung cấp thử nghiệm di truyền với giá dưới 200 đô la, nhưng việc giải trình tự toàn bộ bộ gen vẫn mang lại một mức giá đắt đỏ. AI sẽ làm cho trình tự bộ gen có giá cả phải chăng hơn?
ET: Có thể. Một trong những cách nó có thể làm là xử lý dữ liệu hiệu quả hơn nhiều, vì vậy bạn không cần phải sắp xếp nó sâu hoặc cho nhiều người. Tuy nhiên, ngày nay, giải trình tự toàn bộ bộ gen cá nhân là khoảng một ngàn đô la. Và vì vậy, nếu bạn muốn làm điều đó cho nhiều người, hàng triệu hoặc hàng tỷ người, thì đó vẫn là một chi phí rất lớn. Có rất nhiều cách mà AI có thể thay đổi và mở rộng trình tự bộ gen và đó không chỉ là DNA. Đó là RNA, protein, chất chuyển hóa, microbiome, mọi lớp sinh học mà AI có thể tiếp cận vì chúng đều là dữ liệu lớn. Nếu nó được gắn nhãn "dữ liệu lớn", thì về cơ bản nó sẽ nhấp nháy AI.
PCM: Tôi thấy rằng bạn tham gia vào "Chương trình nghiên cứu tất cả chúng ta" của Viện Y tế Quốc gia. Điều đó đòi hỏi gì?
ET: một triệu người Mỹ, trong nhiều năm, có lẽ trong nhiều thập kỷ, sẽ tìm hiểu về bản thân, bộ gen, hệ vi sinh vật và các cảm biến khác nhau. Họ sẽ chia sẻ dữ liệu đó để chúng tôi có thể giúp đỡ lý tưởng không chỉ thúc đẩy sức khỏe của họ mà còn là thế hệ tiếp theo của sức khỏe con người. Bởi vì tất cả những khả năng này để hiểu mỗi con người là mới, chúng ta mới bắt đầu hiểu cách sử dụng những công cụ này để giúp mọi người giữ gìn sức khỏe. Chúng tôi cho phép mọi người hiểu dữ liệu của chính họ, chúng tôi cung cấp lại cho họ để giúp họ làm việc với bác sĩ của họ để trở thành nhà khoa học công dân và người tiên phong trong tương lai của sức khỏe con người.
PCM: Bạn đang làm gì với cảm biến tim liên tục? Làm thế nào mà làm việc?
ET: Chúng tôi có một bản vá, như Band-Aid, mà bạn có thể mặc. Chúng tôi theo nhịp tim liên tục của 15.000 người trong 11 hoặc 12 ngày; đó là một lượng lớn dữ liệu. Để có thể dự đoán rối loạn nhịp tim, một rối loạn nhịp tim, trước khi nó xảy ra và để biết tín hiệu để chúng ta có thể ngăn chặn nó, đó là những gì chúng ta sẽ theo đuổi. Mọi người đã sử dụng AI để chẩn đoán nhịp tim, nhưng chúng tôi đang cố gắng để có được nó để ngăn ngừa rối loạn nhịp tim. Đó là giai đoạn tiếp theo.
PCM: Làm thế nào để toàn bộ trình tự gen phát huy tác dụng và bạn sẽ sử dụng nó như thế nào đối với người cao tuổi?
ET: Chúng tôi có một mẫu người rất lớn và tuổi trung bình của họ là 89. Họ chưa bao giờ bị bệnh và chúng tôi muốn biết tại sao. Chúng tôi tin rằng việc học sâu từ các bộ gen này, so với điều khiển, sẽ giúp chúng tôi bởi vì đó là một lượng dữ liệu khổng lồ để tìm hiểu, để hiểu các biến thể gen ở những người "hăng hái" khác biệt và có liên quan đến sức khỏe cực kỳ. Chúng tôi đã mất gần một thập kỷ để tích lũy tất cả những người này và khiến tất cả họ được giải trình tự.
PCM: AI thực sự sẽ giúp chúng ta khỏe mạnh lâu hơn?
ET: Chúng ta sẽ phải xem. Một điều là một lời hứa và điều khác là thực hiện lời hứa. Thời gian sẽ trả lời. Nhưng tôi không biết nếu chúng ta thấy bất cứ điều gì có nhiều hứa hẹn ngày hôm nay. Nhưng nó sẽ mất một thời gian để xác nhận tất cả.
