Mô hình AI cảnh báo nguy cơ mắc bệnh trước nhiều năm

Trong nghiên cứu công bố hôm 17/9 trên tạp chí Nature, nhóm nghiên cứu từ các tổ chức ở Anh, Đan Mạch, Đức, Thụy Sĩ thông báo phát triển mô hình AI có khả năng đưa ra chẩn đoán y tế dựa trên công nghệ tương tự chatbot như ChatGPT. Dựa trên lịch sử bệnh án của bệnh nhân, mô hình AI Delphi-2M dự đoán tỷ lệ mắc hơn 1.000 bệnh trong tương lai.

Các nhà nghiên cứu huấn luyện mô hình dựa trên dữ liệu từ UK Biobank, cơ sở dữ liệu nghiên cứu y sinh quy mô lớn với thông tin chi tiết về khoảng nửa triệu người tham gia. Mạng nơ-ron của Delphi-2M dựa trên cấu trúc "transformer", nổi tiếng nhất về xử lý nhiệm vụ ngôn ngữ như thường gặp ở chatbot.

Chatbot AI được huấn luyện để hiểu những mẫu ngôn ngữ nhằm dự đoán chuỗi từ trong một câu. Delphi-2M được phát triển để tìm mô hình lặp lại trong bệnh án ẩn danh nhằm dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và khi nào. Nó không dự đoán ngày chính xác như một cơn đau tim sẽ xuất hiện vào ngày 1/10 mà chỉ ước tính khả năng mắc 1.000 bệnh.

Mô hình AI ban đầu sử dụng dữ liệu ẩn danh của Anh gồm thông tin nhập viện, bệnh án điện tử và thói quen sinh hoạt như hút thuốc, thu thập từ hơn 400.000 người trong dự án nghiên cứu UK Biobank. Sau đó, nhóm nghiên cứu kiểm tra dự đoán của mô hình có chính xác không bằng cách sử dụng dữ liệu từ những người tham gia Biobank khác và với bệnh án của 1,9 triệu người ở Đan Mạch.

Mô hình Delphi-2M hoạt động tốt nhất trong dự đoán các bệnh như tiểu đường tuýp 2, đau tim và nhiễm trùng huyết có tiến trình bệnh rõ ràng hơn là sự kiện ngẫu nhiên như nhiễm trùng. Bệnh nhân được cung cấp statin giúp giảm cholesterol dựa trên tính toán về nguy cơ bị đau tim hoặc đột quỵ của họ.

Công cụ AI này chưa sẵn sàng để sử dụng lâm sàng, nhưng nhóm nghiên cứu lên kế hoạch dùng nó để phát hiện bệnh nhân có nguy cơ cao, qua đó can thiệp sớm và phòng ngừa bệnh. Ví dụ, hạn chế uống rượu tốt cho người có khả năng mắc một số bệnh về gan.

Mô hình AI cũng có thể cung cấp thông tin cho chương trình sàng lọc bệnh và phân tích tất cả hồ sơ chăm sóc sức khỏe trong một khu vực để dự đoán nhu cầu như ước tính số ca cơn đau tim ở Norwich, Anh, vào năm 2030 nhằm lập kế hoạch phân bổ tài nguyên.

Nhóm tác giả nghiên cứu cho biết mô hình AI cần được tinh chỉnh và kiểm tra trước khi ứng dụng rộng rãi do tiềm năng sai lệch vì xây dựng chủ yếu dựa trên dữ liệu UK Biobank về nhóm 40-70 tuổi, không phải toàn bộ dân số. Hiện nay, họ đang nâng cấp mô hình để tính đến nhiều dữ liệu y tế hơn như ảnh chụp, di truyền và phân tích máu.