AI y tế và vấn đề mạng sống con người
Nếu bạn rút một giọt máu để xét nghiệm vào lúc 8 giờ sáng, chỉ số ấy chỉ đúng vào lúc 8 giờ sáng. Đến 3 giờ chiều, cơ thể bạn dưới sự điều khiển của nhịp sinh học bên trong tế bào, đã là một thực thể vận hành rất khác. Đó là thách thức lớn nhất khi huấn luyện và sử dụng AI phục vụ điều trị của ngành y tế.
Các nguồn dữ liệu huấn luyện AI y tế
Thứ nhất là Big Data. Đây chính là “đại dương dữ liệu” ban đầu, là lớp nền móng khổng lồ bao gồm hàng tỷ dữ liệu y tế chưa qua xử lý được tích tụ từ các hệ thống y tế toàn cầu trong nhiều năm. Nguồn dữ liệu bao la này cung cấp cho AI cái nhìn khái quát nhất về các mô hình bệnh lý và diễn biến sức khỏe của số đông nhân loại. Nhưng các dữ liệu từ Big Data phải qua "bộ lọc" của các chuyên gia y tế trước khi cho AI học để loại bỏ dữ liệu “rác” và sai lệch. Vì liên quan đến mạng sống con người nên AI chỉ được học dữ liệu từ Big Data sau khi các chuyên gia y tế hàng đầu dán nhãn “Đúng”.
Thứ hai. Dữ liệu từ các trung tâm dữ liệu chuyên ngành y tế. Đây là dữ liệu đỉnh cao, là phần dữ liệu y học tinh hoa nhất của thế giới buộc AI phải học. Đó là các ngân hàng dữ liệu di truyền lưu trữ trên bản đồ gene và cấu trúc protein hoặc các kho dữ liệu lưu trữ lâm sàng chuẩn quốc tế của các tổ chức chuyên ngành lớn.
Thứ ba. Dữ liệu phi tập trung qua Blockchain kết hợp Học liên hợp (Federated Learning). Hiện nay nguồn dữ liệu này chưa nhiều nên chưa được sử dụng rộng rãi, nếu dùng cũng chỉ đóng vai trò phụ trợ. Nhưng trong tương lai không xa, đây là “lá chắn” cực kỳ quan trọng. Đây là nguồn tri thức thế hệ mới, hoạt động theo nguyên lý "mang thuật toán đi tìm dữ liệu" để bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Dữ liệu bệnh án nằm im tại máy chủ của từng bệnh viện, AI tự di chuyển đến đó để "du học" tại chỗ. Công nghệ blockchain đóng vai trò ghi vết kiểm toán, giúp việc đối chiếu nguồn gốc dữ liệu trở nên minh bạch và rất khó làm giả, và qua đó tăng cường bảo đảm quyền riêng tư.
Sau khi được đào tạo từ 3 nguồn dữ liệu chính nói trên, AI y tế trở thành “bác sĩ thuật toán” bước vào thế giới y tế hiện diện trong 3 công cụ: Phần mềm nhúng trực tiếp trong thiết bị y tế, nó ẩn trong phần cứng của máy móc như X-quang, máy chụp CT hay máy siêu âm…; Cài đặt trên máy tính và điện toán đám mây, sử dụng như một “Trợ lý ảo” hay một “Hội đồng chuyên gia từ xa”; Robot y tế, đây là hình thức AI có “thân thể” rõ ràng nhất.
Thách thức từ khám phá mới của khoa học
Vào năm 2017, ba nhà khoa học Mỹ là Jeffrey Hall, Michael Rosbash và Michael Young được tặng giải Nobel y sinh với những khám phá thú vị về “cơ chế điều khiển nhịp sinh học hàng ngày”. Những khám phá này cho người ta thấy cơ thể con người (và những sinh vật khác) thay đổi theo nhịp thời gian, biến đổi theo từng sát-na trong 24 giờ của một ngày, ngày hôm nay không giống ngày hôm qua và không ai giống ai.
Từ những khám phá này, người ta cũng giật mình nhận ra những tri thức về cơ thể con người lâu nay chỉ là tri thức về cơ thể “tĩnh”(hiểu theo nghĩa một lát cắt đóng băng tại một thời điểm), trong khi cơ thể con người thì thay đổi theo từng khoảnh khắc của nhịp thời gian. Và nhiều (nhiều chứ không phải tất cả) giải pháp khoa học đồng loạt đang được ứng dụng để tác động vào cơ thể con người nhằm chữa bệnh hay cung cấp dinh dưỡng, cũng dựa vào những tri thức về cơ thể “tĩnh” đó.
Để vượt qua thách thức gai góc này, ngành y tế toàn cầu cùng các nhà khoa học đang buộc phải thay đổi tận gốc tư duy tiếp cận. Họ dịch chuyển từ một nền y học dựa vào dữ liệu "tĩnh" sang một nền y học dựa vào dữ liệu "dòng chảy", và chính AI đang trở thành động cơ thúc đẩy mạnh mẽ nhất cho cuộc đại cách mạng này bằng hai giải pháp công nghệ đột phá:
Một là, chuyển đổi từ nạp dữ liệu bệnh án tĩnh sang huấn luyện AI bằng dữ liệu dòng chảy liên tục (Stream Data), thông qua các thiết bị cảm biến, chip cấy dưới da và thiết bị đeo thông minh (Wearables), AI giờ đây không ngồi đợi kết quả xét nghiệm định kỳ, nó "sống" cùng bệnh nhân, liên tục ghi nhận sự biến thiên của nhịp tim, nồng độ oxy và nhiệt độ cơ thể từng giây để vẽ nên biểu đồ đồng hồ sinh học của riêng từng cá nhân, kịp thời đưa ra cảnh báo trước khi các triệu chứng lâm sàng bộc phát.
Hai là, ứng dụng các mô hình "Bản sao kỹ thuật số" (Digital Twins) và học máy định thời. Nghĩa là AI tạo ra một bản sao sinh học giả lập của chính người bệnh trên siêu máy tính bao gồm cả bản đồ gene và nhịp sinh học. Trước khi tiêm một liều thuốc đặc trị, bác sĩ sẽ cho AI thử nghiệm truyền thuốc trên bản sao kỹ thuật số này ở các khung giờ khác nhau để tìm ra chính xác "tích tắc vàng". Tây y gọi giải pháp này là "Thời khắc liệu pháp" (Chronotherapy).
Thực ra, những phát hiện về nhịp sinh học đã có từ trước đó rất lâu, và những nhà y học chân chính trên thế giới cũng từng có không ít nỗ lực nhằm thay đổi tư duy điều trị tĩnh này. Thế nhưng, suốt nhiều thập kỷ, những nỗ lực ấy đã vấp phải những lực cản rất khó vượt qua: Ngành công nghiệp dược phẩm cần sản xuất hàng loạt một viên thuốc nén và ống thuốc nạp sẵn hóa chất để bán cho hàng triệu người nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Mô hình kinh doanh đại trà này cùng với sự bảo thủ của hệ thống y tế chính thống đã vô tình tạo thành lực cản. Bởi vậy, những khám phá về nhịp sinh học được giới khoa học hàn lâm tôn vinh qua Giải Nobel y sinh 2017 là sự khẳng định tối thượng giúp các nhà khoa học chân chính vượt qua rào cản.
Trong thời đại AI, rào cản đó đang được rút ngắn nhanh hơn. Dù vậy, theo nhiều khảo sát đã công bố, phần lớn bác sĩ trên toàn cầu vẫn chưa tiếp cận sâu về nhịp sinh học trong điều trị. Khảo sát tại các bệnh viện giảng dạy tuyến đầu cho thấy hiện nay không nhiều bác sĩ lâm sàng được đào tạo bài bản về "Y học nhịp sinh học" (Circadian Medicine) hay "Thời khắc liệu pháp" (Chronotherapy) ngay trong trường y. Tại các trường y khoa lớn ở phương Tây, thời lượng giảng dạy về chiếc đồng hồ sinh học này trung bình cũng chỉ vỏn vẹn vài giờ trong suốt chương trình đào tạo kéo dài nhiều năm. Chính khoảng trống đó là nơi AI đang giúp lấp đầy.
Mối liên quan thú vị giữa y học hiện đại và y học cổ truyền
Khám phá về chiếc đồng hồ sinh học của 3 nhà khoa học nói trên thật thú vị. Và thú vị hơn khi biết các bậc chân y phương Đông ngày xưa đã phát hiện ra nhịp sinh học này từ hàng ngàn năm trước và được lưu truyền trong dân gian. Bà nội tôi và mẹ tôi vẫn bảo rằng rau được hái vào sáng sớm trước khi mặt trời lên ăn sẽ thơm ngon hơn là rau hái vào buổi trưa hay buổi chiều. Tổ tiên ta ngày xưa đi hái thuốc bao giờ cũng hái theo mùa và hái theo giờ. Có những thứ lá nếu hái vào buổi sáng hay hái vào mùa xuân thì chữa được bệnh, còn hái vào buổi chiều hay hái vào mùa hè thì vô dụng. Không có một thang thuốc nào được bốc đồng loạt cho mọi người có cùng một bệnh. Các vị chân y ngày xưa bắt mạch và bốc thuốc cho từng người theo nguyên lý “đồng bệnh dị trị” (cùng một bệnh nhưng cách chữa khác nhau).
Đông-Tây y kết hợp là chủ trương độc đáo của một số nước, nhất là Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc. Quốc gia chúng ta dùng y học cổ truyền kết hợp với y học hiện đại từ rất sớm. Chủ trương này do Chủ tịch Hồ Chí Minh khởi xướng, có lẽ Người sớm nhận ra sự hữu dụng của y học cổ truyền từ ông cụ thân sinh của Người là cụ Nguyễn Sinh Sắc, vốn là một thầy thuốc. Vào năm 1955, trong Thư gửi Hội nghị cán bộ Y tế ngày 27/2/1955, Người chỉ rõ: “Ông cha ta ngày trước có nhiều kinh nghiệm quý báu về cách chữa bệnh bằng thuốc ta, thuốc bắc. Để mở rộng phạm vi y học, các cô, các chú cũng nên chú trọng nghiên cứu và phối hợp thuốc Đông và thuốc Tây”.
Vào năm 2015, nữ khoa học gia Trung Quốc Đồ U U (Youyou Tu) đoạt giải Nobel Y sinh nhờ tìm ra hoạt chất trị sốt rét Artemisinin cứu sống hàng triệu người trên thế giới, khiến giới y học quốc tế có một cái nhìn khác về Đông y. Giáo sư Đồ U U được gọi là “Giáo sư 3 không” (không có bằng cấp trên đại học, không có kinh nghiệm nghiên cứu và làm việc ở nước ngoài, không phải là thành viên của bất cứ Viện hàn lâm khoa học nào ở Trung Quốc). Bà đã chiết xuất thành công hoạt chất Artemisinin từ cây thanh hao hoa vàng để chữa bệnh sốt rét, từ một bài thuốc từ thời nhà Tấn (năm 340) chỉ ghi một dòng, khi bị chứng “ngược tật” (hàn nhiệt ngược) thì “Thanh hao nhất nắm, dĩ thủy nhị thăng ngâm, giảo thủ trấp, tận phục chi” (Thanh hao một nắm, ngâm với hai thăng nước, vắt lấy nước cốt mà uống hết). Trong diễn từ nhận Giải Nobel, Giáo sư U U nói: “Artemisinin là món quà mà y học cổ truyền Trung Hoa gửi tặng cho thế giới”.
Đến năm 2017, Giải Nobel được tặng cho 3 nhà khoa học Mỹ với khám phá “nhịp sinh học” đã nói ở trên, cũng kích hoạt mạnh mẽ các nhà khoa học tìm về y học cổ truyền phương Đông. Đến năm 2019, WHO lần đầu đưa y học cổ truyền vào hệ thống Phân loại bệnh tật quốc tế (ICD-11) như một bước công nhận chính thức, rồi tiếp tục ban hành Chiến lược toàn cầu về Y học cổ truyền giai đoạn 2025-2034.
Như vậy, từ chủ trương Đông - Tây y kết hợp của Chủ tịch Hồ Chí Minh trong bức thư của Người năm 1955 đến khi WHO đưa y học cổ truyền vào hệ thống chính thức đã mất 64 năm. Có thể nói tầm nhìn khoa học của Chủ tịch Hồ Chí Minh là đi trước thời đại.
Tôi nói dài dòng như vậy để thấy, những nỗ lực kết hợp hai hệ thống y học này của các nhà khoa học quốc tế đã và đang được tích hợp trong AI thông qua hệ thống dữ liệu huấn luyện. AI sẽ là cầu nối để đưa tri thức được cập nhật đến với các thầy thuốc nhanh hơn, vượt qua mọi rào cản.
