Trang chủTự động hóaTrí tuệ nhân tạoNăng lực của AI trong đại dịch Covid

Năng lực của AI trong đại dịch Covid

Kể từ khi cuộc khủng hoảng sức khỏe COVID-19 bắt đầu, các nhà khoa học đã bắt tay vào nghiên cứu khả năng ứng dụng của các công nghệ mới trong đó có trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm hỗ trợ theo dõi và điều trị con virus này. Đã có một số giải pháp được đưa ra như theo dõi tốc độ lây lan của dịch bệnh, nâng cao khả năng dự đoán chính xác mức độ nghiêm trọng của bệnh, nghiên cứu chế tạo thuốc và vắc-xin,… Tuy nhiên các mô hình này chưa phổ biến và chưa cho thấy hiệu quả cũng như tác động thực sự của nó trong cuộc chiến cống đại địch COVID. Điều này là do cần có sự kiểm nghiệm nghiêm ngặt các ứng dụng của AI trước khi đưa vào triển khai trong thực tế.

Để hiểu hơn về cách thức mà công nghệ AI có thể đóng góp trong cuộc chiến chống đại dịch và những thách thức đặt ra, mới đây Viện nghiên cứu AI thuộc trường đại học Stanford (Stanford HAI) đã đăng bài trích dẫn những giải thích của Giáo sư Russ Alman – Phó Giám đốc, bác sĩ Y khoa của Viện về vai trò của AI trong đại dịch này. Dưới đây là những thông tin mà Stanford HAI cung cấp.

Khả năng phát hiện sớm nguy cơ xâm nhập của mầm bệnh

Ý tưởng cơ bản là các cảm biến được gắn trong thiết bị đeo (điện thoại, đồng hồ,…) có thể nhận thấy những thay đổi tinh vi, khó nhận biết về sinh lý (như thay đổi nhịp tim, thay đổi huyết áp, sốt) – là những dấu hiệu cảnh báo sớm về nhiễm COVID. Điều này sẽ rất tuyệt vời vì nó cho phép sử dụng thiết bị đeo để sớm phát hiện ra người bệnh, đưa họ đi điều trị và cách li họ khỏi những người khác.        Hiện nay, việc thực hiện ý tưởng này đang gặp nhiều thách thức về kỹ thuật.

Thứ nhất, các chương trình AI phải dựa trên một tập huấn luyện với các trường hợp tích cực và tiêu cực đã biết để có thể so sánh dữ liệu cảm biến nhằm phát hiện ra sự khác nhau. Nếu sự khác biệt là rất nhỏ, chương trình có thể yêu cầu thêm nhiều trường hợp nữa để trích xuất ra được những dấu hiệu quan trọng dùng để phân biệt chúng. Điều này đòi hỏi cần phải thu thập được một tập dữ liệu huấn luyện rất lớn và có giá trị cho việc học tập.

Thứ hai, bất kỳ thuật toán nào được tạo ra cũng cần được kiểm tra cẩn thận trong các cài đặt khác nhau và với các môi trường khác nhau để chắc chắn rằng nó không chỉ làm việc với một trường hợp riêng biệt. Nếu không sẽ xảy ra hiện tượng overfitting, nghĩa là xác suất dự đoán đúng với tập mẫu rất cao nhưng với dữ liệu thực tế lại thấp.

Thứ ba, chúng ta cần đảm bảo rằng hiệu năng của các thuật toán có tỉ lệ “dương tính giả” hoặc “âm tính giả” trong phạm vi cho phép. Nghĩa là sai số dự đoán ở mức có thể chấp nhận được.

Tìm kiếm vắc-xin cho COVID-19

Việc ứng dụng AI trong phát triển vắc-xin vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng một loạt các phương pháp dựa trên AI có tiềm năng hỗ trợ phát triển vắc-xin COVID-19.

Cấu trúc 3D của các protein trong virus có thể hữu ích cho thiết kế vắc-xin nhưng đôi khi các cấu trúc 3D không có sẵn. Các mô hình học máy có thể dự đoán cấu trúc protein của virus trước khi các nhà sinh học phân tử tìm ra bằng thực nghiệm. Hiểu được cấu trúc protein sẽ cung cấp một nền tảng quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của vắc-xin và các loại thuốc khác. Ví dụ, SWISS-MODEL, một máy chủ web tin sinh học cấu trúc tập trung làm mô hình hóa protein có khả năng truy cập đối với các nhà nghiên cứu, đã sử dụng AI để tính toán và dự đoán cấu trúc của tất cả các protein SARS-CoV-2 (SARS-CoV-2 là virus gây ra COVID-19). Những dự đoán này sau đó đã được chứng minh là có tính nhất quán cao với các cấu trúc được tìm ra bằng thực nghiệm.

Các mô hình học máy cũng có thể dự đoán các thành phần nào của virus có khả năng miễn dịch cao hơn, hoặc tạo ra các đáp ứng miễn dịch tốt, rất quan trọng đối với hiệu quả của vắc-xin dài hạn. Ví dụ, nhóm nghiên cứu của trường ĐH Stanford đã dự đoán một số vị trí gắn kháng thể trên miền liên kết thụ thể (receptor binding domain – RBD) của protein gai của virus và khuyến nghị rằng miền này nên được đưa vào thử nghiệm trong các vắc-xin COVID-19. Hiện tại, có hơn 5 thử nghiệm vắc-xin tập trung vào protein gai SARS-CoV-2.

Về lâu dài, các công cụ AI có thể giúp chúng ta hiểu cách mà con người phát triển kháng thể chống lại COVID-19. Các mô hình mạng nơron như NetMHCpan và MARIA có thể dự đoán những phần của protein virus tác động đến hệ thống miễn dịch của con người, quyết định những tế bào nào bị nhiễm và có thể bị phá hủy. Điều này cung cấp một điểm khởi đầu cho sự hiểu biết sâu sắc hơn nhiều về lý do tại sao con người không được bảo vệ bởi vắc-xin và làm thế nào cải thiện khả năng bảo vệ của nó.

Tìm ra thuốc đặc trị

Quá trình tìm ra và điều chế thuốc đặc trị cần trải qua các giai đoạn sau: xác định mục tiêu điều trị, tìm kiếm phân tử mà thuốc sẽ liên hết và điều chỉnh chức năng của thuốc. Trong các nghiên cứu tiền lâm sàng, các thử nghiệm trên tế bào và động vật được thực hiện để xem xét xem thuốc có hiệu quả và an toàn không. Các giai đoạn I, II, và III kiểm tra tính hiệu quả và an toàn của thuốc trên con người, còn giai đoạn IV theo dõi thuốc sau khi bán trên thị trường để chắc chắn rằng thuốc không gây ra tác dụng phụ. AI có thể hữu ích trong tất cả các giai đoạn này. Chẳng hạn:

  • AI có thể giúp phát hiện mục tiêu bằng cách xem xét một lượng lớn dữ liệu sinh lý và tế bào, sự tương tác giữa tất cả các phân tử và các mẫu thuốc thành công trước đó để tìm kiếm mục tiêu có chung đặc điểm với các mẫu đã thành công với các loại bệnh khác.
  • AI có thể hỗ trợ các nghiên cứu tiền lâm sàng bằng cách thay thế các thử nghiệm thực tế bằng các thử nghiệm mô phỏng trên máy tính có chất lượng tương đương nhưng rẻ và nhanh hơn nhiều.
  • AI có thể hỗ trợ các nghiên cứu pha I, II và III thông qua việc giúp các nhà điều chế thuốc đảm bảo rằng họ không nhầm lẫn các mẫu có độc tố khó phát hiện trong cơ thể bệnh nhân hoặc các dấu hiệu cho thấy thuốc không phù hợp.
  • Với giai đoạn IV, AI có thể giúp tìm kiếm các mẫu trong đáp ứng của bệnh nhân có thể chỉ ra các tác dụng phụ có hại mà đôi khi các bác sĩ lâm sàng không phát hiện được hoặc hiếm khi xảy ra khiến các bác sĩ dễ dàng bỏ qua chúng.

Phổ biến thông tin về COVID-19

Đồng thời với sự lây lan nhanh chóng của COVID là sự bùng nổ thông tin về dịch bệnh. Cộng đồng khoa học, công chúng và các nhà lãnh đạo chính phủ gặp phải có một thách thức rất lớn về việc quản lý các luồng thông tin này. Ở đây, AI tiếp tục phát huy vai trò với khả năng “đọc” và lọc nội dung phù hợp. Tuy nhiên, ứng dụng AI trong phổ biến tin tức về đại dịch COVID có thể gây ra những tác động tích cực và cả những tác động tiêu cực.

Về mặt tích cực, các công nghệ AI được sử dụng để sàng lọc thông tin và xác định các bài báo, trang web, video và các phương tiện truyền thông chính thống, đáng tin cậy để truyền tải tới công chúng thích hợp. Ngược lại, AI  lại có thể bị lạm dụng để truyền bá thông tin xấu và nhắm mục tiêu tới mọi người để thay đổi hành vi của họ (như gây ra sự bất mãn xã hội, mua bán bất hợp pháp,…).

Có thể thấy tiềm năng của các thuật toán AI là rất lớn và không thể bỏ qua, nhưng chúng cần được xây dựng và đánh giá rất thận trọng. Kể cả khi mục đích của một hệ thống AI là tốt, nhưng nếu không được xác thực hoặc không được thiết kế, triển khai hoàn hảo thì có thể gây ra nhầm lẫn và có thể gây hại nhiều hơn có lợi.

                                                                 Vân Anh (theo https://hai.stanford.edu/ )

Theo dõi fanpage chúng tôi

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây

Bài viết cùng chủ đề

Liên Hiệp Quốc thông qua nghị quyết về AI để bảo vệ nhân quyền

Ngày 21/3, Đại Hội đồng Liên Hiệp Quốc đã thông qua Nghị quyết về bảo vệ nhân quyền, bảo vệ dữ liệu cá nhân và giám sát các rủi ro do trí tuệ nhân tạo (AI) gây ra.

Sora – ứng dụng tạo video của OpenAI gây sốt

OpenAI, cha đẻ của ChatGPT, vừa giới thiệu ứng dụng tạo video dựa trên trí tuệ nhân tạo với tên gọi là Sora. Sự ra mắt của Sora đã khiến giới công nghệ kinh ngạc khi tạo video chỉ cần bằng câu lệnh.

AI sẽ định hình tương lai như thế nào? góc nhìn chiến lược năm 2024

Trong bài báo này, Giám đốc Khoa học Trí tuệ nhân tạo của tập đoàn Verysell, tiến sĩ Đào Hữu Hùng sẽ chia sẻ những góc nhìn sâu sắc và chiến lược về tương lai của AI và tác động của nó đến doanh nghiệp và xã hội.

G7 thống nhất về nguyên tắc phát triển trí tuệ nhân tạo

Quy tắc này đặt ra mục tiêu giúp các chính phủ giảm thiểu rủi ro và khả năng lạm dụng công nghệ AI, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo an ninh mạng.

Ứng dụng AI nhằm giải quyết các bài toán quan trọng phục vụ cuộc sống tại TP. Hồ Chí Minh qua AI Challenge 2023

Nhằm thúc đẩy và phát triển học tập tin học, trong đó chú trọng học tập về trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm giải quyết các bài toán quan trọng phục vụ cuộc sống, TP. Hồ Chí Minh đã tổ chức cuộc thi thường niên thử thách Trí tuệ Nhân tạo (AI Challenge).

Bài viết nổi bật

VAA tham gia Triển lãm Khuôn mẫu và công cụ Đông Quản – Trung Quốc

Đoàn doanh nghiệp Việt Nam thuộc các lĩnh vực cơ khí, điện tử, hàn, tự động hóa gồm 21 thành viên đến từ các Hội, Hiêp hội như: Hội Tự động hóa Việt Nam, Doanh nghiệp cơ khí Việt Nam (VAMI), Hội Khoa học kỹ thuật Hàn Việt Nam đã tham gia “Lễ hội mua sắm” máy công cụ, các trang thiết bị, linh kiện tại khu vực Greater Bay của triển lãm.

Circuit Design: từ thiết kế bảng mạch đến nhà cung cấp công nghệ không dây hàng đầu Nhật Bản

Circuit Design một thương hiệu công nghệ không dây hàng đầu của Nhật Bản phục vụ cho nhiều ngành công nghiệp và dân dụng khác nhau. Với 50 năm xây dựng, hiện sản phẩm của họ đã có mặt ở hơn 30 quốc gia trên thế giới. Đằng sau thành công đó là câu chuyện khởi nghiệp đầy cảm hứng.

Thủ tướng Phạm Minh Chính: Thanh niên cần thực hiện 5 xung kích, 6 khát vọng trong chuyển đổi số

Thủ tướng cũng chỉ rõ, thanh niên phải là lực lượng xung kích, giương cao ngọn cờ tiên phong, tình nguyện đi đầu, làm chủ công cuộc chuyển đổi số và phát triển Việt Nam sớm trở thành Quốc gia số, Thủ tướng Phạm Minh Chính yêu cầu Đoàn Thanh niên cùng toàn thể thanh niên Việt Nam phát huy tinh thần "5 xung kích" trong thực hiện nhiệm vụ chuyển đổi số Quốc gia.