Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
ngày 10 tháng 6 năm 2024
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra nhiều đột phá trong lĩnh vực y tế trong vài năm qua. Nó đang cải thiện độ chính xác của chẩn đoán hình ảnh y khoa, giúp tạo ra các phương pháp điều trị cá nhân hóa thông qua phân tích dữ liệu di truyền và tăng tốc quá trình tìm kiếm thuốc bằng cách kiểm tra dữ liệu sinh học. Tuy nhiên, mặc dù có những tiến bộ ấn tượng này, hầu hết các ứng dụng AI ngày nay vẫn giới hạn ở các nhiệm vụ cụ thể chỉ sử dụng một loại dữ liệu, như chụp CT hoặc thông tin di truyền. Cách tiếp cận đơn phương thức này khác biệt khá lớn so với cách làm việc của các bác sĩ, những người tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để chẩn đoán bệnh, dự đoán kết quả và tạo ra các kế hoạch điều trị toàn diện.
Để thực sự hỗ trợ các bác sĩ, nhà nghiên cứu và bệnh nhân trong các nhiệm vụ như tạo báo cáo chẩn đoán hình ảnh, phân tích hình ảnh y khoa và dự đoán bệnh từ dữ liệu di truyền, AI cần phải xử lý được các nhiệm vụ y tế đa dạng bằng cách suy luận qua dữ liệu đa phương thức phức tạp, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và hồ sơ y tế điện tử (EHRs). Tuy nhiên, việc xây dựng các hệ thống AI y tế đa phương thức này đã gặp nhiều thách thức do khả năng hạn chế của AI trong việc quản lý các loại dữ liệu đa dạng và sự khan hiếm của các bộ dữ liệu y sinh học toàn diện.
Sự Cần Thiết Của AI Y Tế Đa Phương Thức
Chăm sóc sức khỏe là một mạng lưới phức tạp của các nguồn dữ liệu liên kết với nhau, từ hình ảnh y tế đến thông tin di truyền, mà các chuyên gia y tế sử dụng để hiểu và điều trị bệnh nhân. Tuy nhiên, các hệ thống AI truyền thống thường tập trung vào các nhiệm vụ đơn lẻ với các loại dữ liệu đơn nhất, hạn chế khả năng cung cấp một cái nhìn toàn diện về tình trạng của bệnh nhân. Các hệ thống AI đơn phương thức này đòi hỏi lượng dữ liệu được gắn nhãn lớn, điều này có thể tốn kém để có được, cung cấp một phạm vi khả năng hạn chế và gặp khó khăn trong việc tích hợp các thông tin từ các nguồn khác nhau.
AI đa phương thức có thể vượt qua những thách thức của các hệ thống AI y tế hiện tại bằng cách cung cấp một góc nhìn tổng quát kết hợp thông tin từ các nguồn đa dạng, mang lại sự hiểu biết chính xác và toàn diện hơn về sức khỏe của bệnh nhân. Cách tiếp cận tích hợp này cải thiện độ chính xác của chẩn đoán bằng cách xác định các mẫu và mối tương quan có thể bị bỏ sót khi phân tích từng phương thức riêng lẻ. Ngoài ra, AI đa phương thức thúc đẩy việc tích hợp dữ liệu, cho phép các chuyên gia y tế truy cập vào một cái nhìn thống nhất về thông tin bệnh nhân, từ đó khuyến khích sự hợp tác và ra quyết định có cơ sở. Tính linh hoạt và khả năng thích ứng của nó cho phép học hỏi từ các loại dữ liệu khác nhau, thích ứng với các thách thức mới và tiến hóa cùng với những tiến bộ y học.
Giới Thiệu Med-Gemini
Những tiến bộ gần đây trong các mô hình AI đa phương thức lớn đã thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI y tế tinh vi. Dẫn đầu phong trào này là Google và DeepMind, những người đã giới thiệu mô hình tiên tiến của họ, Med-Gemini. Mô hình AI y tế đa phương thức này đã thể hiện hiệu suất vượt trội trên 14 tiêu chuẩn ngành, vượt qua các đối thủ như GPT-4 của OpenAI. Med-Gemini được xây dựng trên dòng mô hình đa phương thức lớn (LMM) Gemini của Google DeepMind, được thiết kế để hiểu và tạo nội dung ở nhiều định dạng khác nhau bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh và video. Không giống như các mô hình đa phương thức truyền thống, Gemini tự hào với kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) độc đáo, với các mô hình transformer chuyên biệt có khả năng xử lý các phân đoạn dữ liệu hoặc nhiệm vụ cụ thể. Trong lĩnh vực y tế, điều này có nghĩa là Gemini có thể linh hoạt kích hoạt chuyên gia phù hợp nhất dựa trên loại dữ liệu nhận được, dù đó là hình ảnh chẩn đoán, trình tự di truyền, lịch sử bệnh nhân, hay ghi chú lâm sàng. Cách thiết lập này phản ánh phương pháp tiếp cận đa ngành mà các bác sĩ sử dụng, nâng cao khả năng học hỏi và xử lý thông tin một cách hiệu quả của mô hình.
Điều Chỉnh Tinh Med-Gemini Cho AI Y Tế Đa Phương Thức
Để tạo ra Med-Gemini, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh tinh Gemini trên các bộ dữ liệu y tế đã được ẩn danh. Điều này cho phép Med-Gemini kế thừa các khả năng sẵn có của Gemini, bao gồm khả năng giao tiếp ngôn ngữ, suy luận với dữ liệu đa phương thức, và quản lý các ngữ cảnh dài hơn cho các nhiệm vụ y tế. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện ba phiên bản tùy chỉnh của bộ mã hóa hình ảnh Gemini cho các phương thức 2D, 3D và dữ liệu di truyền. Điều này tương tự như việc đào tạo các chuyên gia trong các lĩnh vực y tế khác nhau. Quá trình huấn luyện đã dẫn đến sự phát triển của ba phiên bản cụ thể của Med-Gemini: Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D, và Med-Gemini-Polygenic.
- Med-Gemini-2D
Med-Gemini-2D được huấn luyện để xử lý các hình ảnh y tế thông thường như ảnh chụp X-quang ngực, các lát cắt CT, các mảng mô bệnh học, và các hình ảnh chụp từ camera. Mô hình này vượt trội trong các nhiệm vụ như phân loại, trả lời câu hỏi trực quan, và tạo văn bản. Ví dụ, với một bức X-quang ngực và hướng dẫn “Ảnh chụp X-quang có cho thấy dấu hiệu nào có thể chỉ ra ung thư không?”, Med-Gemini-2D có thể đưa ra câu trả lời chính xác. Các nhà nghiên cứu đã tiết lộ rằng mô hình Med-Gemini-2D tinh chỉnh đã cải thiện việc tạo báo cáo hỗ trợ bởi AI cho ảnh chụp X-quang ngực từ 1% đến 12%, tạo ra các báo cáo “tương đương hoặc tốt hơn” so với các báo cáo của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
- Med-Gemini-3D
Mở rộng các khả năng của Med-Gemini-2D, Med-Gemini-3D được huấn luyện để diễn giải dữ liệu y tế 3D như các bản chụp CT và MRI. Các bản chụp này cung cấp một cái nhìn toàn diện về các cấu trúc giải phẫu, đòi hỏi một mức độ hiểu biết sâu hơn và các kỹ thuật phân tích tiên tiến hơn. Khả năng phân tích các bản chụp 3D cùng với hướng dẫn văn bản đánh dấu một bước nhảy vọt quan trọng trong chẩn đoán hình ảnh y tế. Các đánh giá cho thấy hơn một nửa các báo cáo do Med-Gemini-3D tạo ra dẫn đến các khuyến nghị chăm sóc tương tự như những khuyến nghị được đưa ra bởi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
- Med-Gemini-Polygenic
Khác với các phiên bản Med-Gemini khác tập trung vào hình ảnh y tế, Med-Gemini-Polygenic được thiết kế để dự đoán các bệnh và kết quả sức khỏe từ dữ liệu di truyền. Các nhà nghiên cứu cho rằng Med-Gemini-Polygenic là mô hình đầu tiên thuộc loại này có khả năng phân tích dữ liệu di truyền bằng cách sử dụng hướng dẫn văn bản. Các thí nghiệm cho thấy mô hình này vượt trội hơn các điểm số đa gen tuyến tính trước đó trong việc dự đoán tám kết quả sức khỏe, bao gồm trầm cảm, đột quỵ và tăng nhãn áp. Đáng chú ý, nó còn thể hiện khả năng “zero-shot,” tức là dự đoán các kết quả sức khỏe bổ sung mà không cần được đào tạo rõ ràng. Sự tiến bộ này rất quan trọng đối với việc chẩn đoán các bệnh như bệnh động mạch vành, bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính (COPD), và bệnh tiểu đường type 2.
Xây Dựng Niềm Tin và Đảm Bảo Tính Minh Bạch
Ngoài những tiến bộ đáng kể trong việc xử lý dữ liệu y tế đa phương thức, khả năng tương tác của Med-Gemini còn có tiềm năng giải quyết các thách thức cơ bản trong việc áp dụng AI vào lĩnh vực y tế, chẳng hạn như bản chất “hộp đen” của AI và lo ngại về việc thay thế công việc. Khác với các hệ thống AI điển hình hoạt động theo kiểu đầu-cuối và thường đóng vai trò như các công cụ thay thế, Med-Gemini hoạt động như một công cụ hỗ trợ cho các chuyên gia y tế. Bằng cách nâng cao khả năng phân tích của họ, Med-Gemini làm giảm nỗi lo về việc thay thế công việc. Khả năng cung cấp các giải thích chi tiết về các phân tích và khuyến nghị của mình của Med-Gemini tăng cường tính minh bạch, cho phép các bác sĩ hiểu và xác minh các quyết định của AI. Tính minh bạch này xây dựng niềm tin giữa các chuyên gia y tế. Hơn nữa, Med-Gemini hỗ trợ việc giám sát của con người, đảm bảo rằng các thông tin chi tiết do AI tạo ra được xem xét và xác nhận bởi các chuyên gia, tạo ra một môi trường hợp tác nơi AI và các chuyên gia y tế làm việc cùng nhau để cải thiện chăm sóc bệnh nhân.
Con Đường Đến Ứng Dụng Thực Tế
Mặc dù Med-Gemini thể hiện những tiến bộ đáng kể, nó vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và cần được xác nhận y tế kỹ lưỡng trước khi ứng dụng vào thực tế. Các thử nghiệm lâm sàng nghiêm ngặt và kiểm tra toàn diện là cần thiết để đảm bảo độ tin cậy, an toàn và hiệu quả của mô hình trong các môi trường lâm sàng đa dạng. Các nhà nghiên cứu phải xác nhận hiệu suất của Med-Gemini trên các điều kiện y tế khác nhau và các nhóm bệnh nhân khác nhau để đảm bảo tính mạnh mẽ và khả năng tổng quát hóa của nó. Các phê duyệt từ các cơ quan y tế sẽ là cần thiết để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn y tế và hướng dẫn đạo đức. Sự hợp tác giữa các nhà phát triển AI, các chuyên gia y tế, và các cơ quan quản lý sẽ rất quan trọng để tinh chỉnh Med-Gemini, giải quyết bất kỳ hạn chế nào, và xây dựng sự tự tin trong tiện ích lâm sàng của nó.
Kết Luận
Med-Gemini đại diện cho một bước tiến quan trọng trong AI y tế bằng cách tích hợp dữ liệu đa phương thức, như văn bản, hình ảnh và thông tin di truyền, để cung cấp chẩn đoán và khuyến nghị điều trị toàn diện. Khác với các mô hình AI truyền thống chỉ giới hạn ở các nhiệm vụ và loại dữ liệu đơn lẻ, kiến trúc tiên tiến của Med-Gemini phản ánh phương pháp tiếp cận đa ngành của các chuyên gia y tế, tăng cường độ chính xác trong chẩn đoán và thúc đẩy sự hợp tác. Dù có tiềm năng đầy hứa hẹn, Med-Gemini cần được xác nhận nghiêm ngặt và phê duyệt từ các cơ quan quản lý trước khi ứng dụng vào thực tế. Sự phát triển của nó báo hiệu một tương lai nơi AI hỗ trợ các chuyên gia y tế, cải thiện chăm sóc bệnh nhân thông qua phân tích dữ liệu tinh vi và tích hợp.
