Nhân loại cần trí tuệ nhân tạo hỗ trợ dự đoán đại dịch có thể xảy ra trong tương lai – Ảnh Reuters

Từ các dấu hiệu đầu tiên của đại dịch tháng 12-2019, những dự đoán sớm về sự lây lan cũng như ảnh hưởng của nó cho tới việc vận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát triển vắc xin COVID-19, có thể thấy AI đang đóng vai trò rất thiết yếu trong cuộc chiến chống COVID-19 của nhân loại cùng các nhà khoa học, chuyên gia y tế.

“AI không khẳng định được ai đó nhiễm virus hay không. Nhưng có thể dùng thuật toán này cảnh báo người nào đó có virus để chúng ta có thể tăng tốc phân loại người bệnh trước khi có kết quả xét nghiệm

Bác sĩ chuyên khoa tim Ramsey Wehbe

AI tiên lượng và tầm soát COVID-19

Báo cáo của Hiệp hội Vì sự tiến bộ khoa học Mỹ (AAAS) công bố đầu tháng 5 vừa rồi chỉ ra rất nhiều phương diện AI đã góp phần chống dịch COVID-19 hiệu quả. Chẳng hạn, các thuật toán AI đã giúp tái sử dụng các loại thuốc đã có cho một mục đích khác nhằm giảm bớt lượng hợp chất hóa học cần dùng.

Ở giai đoạn đầu đại dịch, Nhà Trắng đã triển khai nền tảng Bộ dữ liệu mở COVID-19 (CORD-19) do Viện Nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Allen điều hành. Sử dụng công nghệ AI, trang web này cho phép các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới nhanh chóng chia sẻ kiến thức, thông tin về mọi khía cạnh nghiên cứu liên quan tới COVID-19.

Trong đại dịch, việc phân loại nhanh và chính xác tình trạng người bệnh ở khoa cấp cứu là điều thiết yếu để có thể ra quyết định điều trị chính xác. Nhiều hệ thống AI đã được phát triển nhằm giảm bớt áp lực tại khâu này cho bác sĩ.

Các nhà khoa học tại Trường đại học Hoàng gia London (Imperial College London) đã phát triển được thuật toán machine learning giúp chẩn đoán sớm diễn biến sức khỏe của người bệnh COVID-19 tại phòng điều trị tích cực (ICU). Theo tạp chí E&T, thuật toán được phát triển nhằm phát hiện sớm những người bệnh COVID-19 có khả năng bị nặng hơn và không phản ứng tốt với kỹ thuật điều trị để bác sĩ sớm có biện pháp can thiệp.

Để làm vậy, các nhà nghiên cứu thuộc ĐH Hoàng gia Londo đã nhập dữ liệu theo dõi sức khỏe người bệnh vào hệ thống thuật toán hằng ngày chứ không chỉ là những dữ liệu khi mới tiếp nhận người bệnh.

Việc đặt người bệnh nằm sấp (prone position) là kỹ thuật thường được sử dụng trong các phòng ICU để cải thiện oxy hóa máu cho hầu hết các bệnh nhân bị hội chứng suy hô hấp cấp tiến triển (ARDS) và đã được sử dụng nhiều trong đại dịch COVID-19.

Tuy nhiên, kỹ thuật này không phát huy tác dụng với mọi bệnh nhân COVID-19. Đây chính là vấn đề hệ thống AI của các nhà khoa học ĐH Hoàng gia London muốn giải quyết. Các kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống này có thể chỉ ra những yếu tố giúp xác định bệnh nhân nào sẽ bị nặng hơn và không phản ứng với các kỹ thuật can thiệp như đặt nằm sấp.

Nhóm nghiên cứu nhận thấy trong đợt bùng dịch đầu tiên ở Anh, những bệnh nhân bị máu đông hoặc viêm phổi, lượng oxy trong máu thấp, huyết áp thấp, lượng lactate trong máu thấp thường có xu hướng không phản ứng tốt với kỹ thuật này. Về tổng thể, kỹ thuật đặt nằm sấp chỉ cải thiện tình trạng oxy hóa máu ở 44% người bệnh COVID-19.

Cũng với mục đích này, một nhóm các nhà khoa học Mỹ và UAE trong tháng 5-2021 đã công bố hệ thống AI của họ giúp dự đoán xu thế xấu đi ở các bệnh nhân COVID-19 đang điều trị tại khoa cấp cứu. Hệ thống này sử dụng dữ liệu từ 3.661 người bệnh COVID-19, trong đó có ảnh chụp tia X để chẩn đoán xu thế tiến triển bệnh tiêu cực có thể có ở người bệnh.

Trong tháng 11-2020, một nhóm nghiên cứu khác ở ĐH Northwestern (Mỹ) đã phát triển công cụ AI giúp phát hiện các dấu hiệu COVID-19 bằng cách quan sát hình chụp X-quang phổi người bệnh. 

Theo trang Northwestern Now, hệ thống có tên DeepCOVID-XR này đã chứng tỏ có khả năng chẩn đoán bệnh COVID-19 qua ảnh chụp X-quang nhanh hơn 10 lần và chính xác hơn 1-6% so với một nhóm các chuyên gia X-quang.

Các nhà nghiên cứu tin rằng với sự giúp sức của DeepCOVID-XR, bác sĩ sẽ nhanh chóng chẩn đoán COVID-19 ở những người bệnh nhập viện có thể vì những lý do ban đầu không phải là COVID-19.

“Chúng tôi không hướng tới mục tiêu dùng hệ thống này thay cho việc xét nghiệm thực sự” – ông Aggelos Katsaggelos, tác giả chính của nghiên cứu thuộc ĐH Northwestern, nói. “Tuy nhiên, chụp X-quang là kỹ thuật phổ biến, an toàn và không tốn kém. Chỉ trong vài giây, hệ thống của chúng tôi có thể tầm soát một người bệnh và quyết định ngay người đó có cần cách ly theo dõi hay không”, ông Aggelos Katsaggelos giải thích thêm về lợi ích của thuật toán.

Giao diện nền tảng ứng dụng BlueDot – Ảnh: Sinergise

Dùng AI ngăn chặn đại dịch tương lai

AI và thuật toán machine learning (ML) đã chứng minh có khả năng phát hiện một đại dịch và thậm chí phân loại các địa điểm cần được chú ý ngay lập tức.

Chẳng hạn, theo trang Cioandleader, BlueDot – một nền tảng theo dõi sức khỏe sử dụng công nghệ AI của Canada, đã quan sát thấy một số ca viêm phổi lạ ở thành phố Vũ Hán, tỉnh Hồ Bắc, Trung Quốc.

Đi vào hoạt động từ năm 2014, nền tảng này sử dụng phần mềm xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thuật toán machine learning để phân tích hơn 100.000 các báo cáo tin tức và nghiên cứu về dịch bệnh bằng 65 ngôn ngữ mỗi ngày. Sau khi phân tích dữ liệu và tham vấn các chuyên gia dịch tễ học, BlueDot sẽ phát đi những tín hiệu cảnh báo.

Trên thực tế, nền tảng này đã phát cảnh báo giới chức y tế cộng đồng tại nhiều nước từ 9 chín ngày trước khi WHO có thông báo về virus corona chủng mới (SARS-CoV-2). Cũng nền tảng AI này đã tiên đoán việc Ấn Độ và Brazil sẽ trở thành các tâm dịch thế giới trong tương lai từ nhiều tháng trước khi đợt dịch thứ hai bùng lên tại hai nước này.

Mặc dù các công cụ này vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, song có thể thấy về lâu dài, chúng sẽ đóng vai trò đáng kể trong việc giúp nhận loại sớm nhận ra những dấu hiệu manh nha của các dịch bệnh truyền nhiễm để kịp thời ứng phó.

Quỹ Khoa học quốc gia (NSF) của Mỹ thời gian qua đã có nhiều hội thảo và đầu tư ngân sách cho các dự án để giới khoa học phát triển các hệ thống AI có khả năng dự báo các đại dịch giống như đại dịch COVID-19 đang diễn ra.

Trong khuôn khổ chương trình có tên Trí tuệ dự đoán để phòng ngừa đại dịch (PIPP), NSF đã tài trợ và tổ chức bốn hội thảo khoa học kể từ tháng 2 tới nay nhằm xem xét, lên kế hoạch những nghiên cứu cần thực hiện để xây dựng các thuật toán cần thiết phục vụ mục tiêu này.

Mục đích của PIPP là làm sao có thể phát hiện sớm các dịch bệnh nhằm hạn chế lây nhiễm, hoặc trong trường hợp tối ưu nhất là ngăn các dịch bệnh và đại dịch như COVID-19 xảy ra.

“Rõ ràng đây sẽ không phải là đại dịch cuối cùng mà nhân loại phải đối mặt” – bà Katharina Dittmar, giám đốc chương trình thuộc bộ phận sinh học môi trường tại NSF, nói. 

Theo bà Dittmar, việc dự đoán dịch bệnh bằng AI đòi hỏi một sự đầu tư bền vững, các nhóm làm việc thuộc nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau, sự hợp tác liên ngành và quốc tế để liên tục thu thập được dữ liệu cần thiết. 

Tuy nhiên, công nghệ này cũng đòi hỏi các mô hình AI mới để xác minh được các nguyên nhân thuộc về sinh học và xã hội học làm phát sinh mầm bệnh.

Đó là lý do vì sao PIPP triệu tập tới các hội thảo không chỉ các nhà khoa học máy tính, mà còn là các nhà nghiên cứu y khoa, nhà sinh vật học và nhà khoa học nghiên cứu xã hội và hành vi.

Và đặc biệt là dù đã đạt nhiều tiến triển nhưng việc dùng AI để dự báo đại dịch vẫn cần được tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện.

Các hệ thống cảnh báo sớm bằng trí tuệ nhân tạo vô cùng cần thiết để góp phần giúp chính phủ các nước có phản ứng và kiểm soát kịp thời với đại dịch COVID-19 hiện nay cũng như với các đại dịch trong tương lai.

*****************

Dù đã dự phần vào rất nhiều thành tựu đột phá trong các lĩnh vực, đặc biệt là y khoa kể từ khi xảy dịch COVID-19, trí tuệ nhân tạo cũng đang có sai sót, khiếm khuyết cần được tiếp tục hoàn thiện.

>> AI vẫn có nhiều sai sót, cần hoàn thiện

Trí tuệ nhân tạo chống dịch – Kỳ 3: Trí tuệ nhân tạo phát hiện, ngăn biến thể virus

TTO – Qua gần 2 năm sống chung với đại dịch COVID-19, nhiều biến thể của SARS-CoV-2 đã được ghi nhận.