Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất trong lịch sử y học, có khả năng đẩy nhanh quá trình chẩn đoán, cá nhân hóa điều trị và chuyển đổi việc chăm sóc sức khỏe ở quy mô chưa từng có. Tuy nhiên, hầu hết các tiến bộ đạt được cho đến nay đều tập trung vào người lớn.
Sức khỏe trẻ em Stanford Medicine đang chạy đua để thu hẹp khoảng cách đó—và xây dựng một tương lai nơi mọi trẻ em đều có thể hưởng lợi từ tiềm năng đầy đủ của trí tuệ nhân tạo.
Đại học Stanford đang thành lập Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo trong Y học Nhi khoa, chuyên tâm phát triển và triển khai các giải pháp AI cho sức khỏe trẻ em. Trung tâm này sẽ đảm bảo rằng những tiến bộ trong nghiên cứu và công nghệ tiên tiến có thể thay đổi tiêu chuẩn chăm sóc cho trẻ em tại Bệnh viện Nhi Stanford và các nơi khác, theo những cách an toàn, công bằng và lấy bệnh nhân làm trung tâm.
Không có tổ chức nào có vị thế tốt hơn để dẫn đầu công việc này. Stanford quy tụ các nhà nghiên cứu tiên phong, một bệnh viện nhi đẳng cấp thế giới và chuyên môn khoa học máy tính vô song, tất cả đều nằm ở trung tâm của ngành công nghệ toàn cầu. Trên nhiều chuyên khoa, từ ung thư đến bệnh tim bẩm sinh đến các biến chứng do sinh non, Stanford đang và đang chuyển đổi công tác chăm sóc nhi khoa.
Cho đến nay, những nỗ lực này phần lớn hoạt động song song. Trung tâm này sẽ thay đổi điều đó, kết nối các bác sĩ, nhà nghiên cứu, kỹ sư, chuyên gia đạo đức và nhà khoa học dữ liệu để tạo điều kiện cho những tiến bộ mà không một nhóm nào có thể đạt được một mình.
Một chất xúc tác Khoản quyên góp 10 triệu đô la từ Alfred E. Mann Charities Sẽ giúp tuyển dụng một nhà lãnh đạo đẳng cấp thế giới để trở thành cầu nối, thúc đẩy công việc này tiến lên.
Kết quả sẽ là một kỷ nguyên mới trong chăm sóc sức khỏe trẻ em, một kỷ nguyên mà những công cụ mạnh mẽ nhất trong y học có thể đến được với những trẻ em cần chúng nhất, ở khu vực Vịnh San Francisco và trên toàn thế giới.
RPhát minh ra máy MRI dành cho trẻ em
Nếu bạn đã từng chụp cộng hưởng từ (MRI), bạn sẽ biết việc nằm yên trong một ống hẹp, ồn ào, đôi khi kéo dài gần một giờ đồng hồ khó chịu đến mức nào.
Giờ hãy tưởng tượng điều đó khó khăn như thế nào đối với một đứa trẻ nhỏ. Nhiều bệnh nhi cần được gây mê trong quá trình chụp MRI để giữ yên tư thế. Nhưng việc gây mê có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp, đồng thời làm tăng rủi ro y tế.
Tiến sĩ Shreyas Vasanawala (ảnh trên) và các cộng sự tại Stanford và khu vực Vịnh San Francisco đang giải quyết thách thức này bằng cách tiên phong sử dụng trí tuệ nhân tạo để giúp việc chụp cộng hưởng từ (MRI) cho trẻ em nhanh hơn, ít tốn kém hơn và chi tiết hơn.
Phòng thí nghiệm Vasanawala đang sử dụng máy học để hiện thực hóa điều này. Bằng cách huấn luyện trí tuệ nhân tạo trên nhiều ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI), hệ thống học được hình ảnh chi tiết cần trông như thế nào. Sau đó, nó có thể thực hiện một lần quét ngắn hơn, với độ phân giải thấp hơn và bổ sung thông tin bị thiếu, tái tạo một hình ảnh rõ nét, đầy đủ và chính xác từ dữ liệu hạn chế. Thời gian quét giờ đây chỉ còn vài phút thay vì một giờ.
“Các thuật toán AI mà chúng tôi phát triển hiện nay có thể khôi phục mức độ chi tiết chưa từng có,” Vasanawala nói. “Bạn có thể nhìn thấy một động mạch nhỏ xíu ở trẻ sơ sinh mà trước đây sẽ bị mờ. Và trong một số trường hợp, những chi tiết này cho phép chúng tôi đưa ra chẩn đoán mà trước đây không thể thực hiện được.”
Một trong những thuật toán này đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) phê duyệt và đang cải thiện khả năng chẩn đoán hình ảnh cho trẻ em mắc bệnh tim bẩm sinh. Nó đang được sử dụng hàng ngày tại hơn 160 quốc gia và đã tiếp cận hơn 80 triệu bệnh nhân.
Tác động đến bệnh nhân là rất đáng kể. Thời gian chụp chiếu ngắn hơn đồng nghĩa với việc ít trẻ em cần gây mê hơn. Và ngay cả khi cần gây mê, độ sâu và thời gian gây mê cũng có thể được rút ngắn.
Các xét nghiệm nhanh hơn cũng đồng nghĩa với việc thời gian chờ đợi để đặt lịch chụp MRI ngắn hơn, điều mà trước đây có thể kéo dài đến vài tháng ở một số địa điểm. Các bản quét được tăng cường bởi AI cũng cho phép các kỹ thuật viên MRI thực hiện các xét nghiệm phức tạp hơn, có nghĩa là nhiều bệnh nhân hơn có thể tiếp cận với các bản quét chất lượng tốt hơn, ngay cả ở các quốc gia có ít nguồn lực hơn.
Trong khi đó, phòng thí nghiệm của Vasanawala tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới. Mục tiêu cuối cùng của nhóm ông là tự động hóa toàn bộ quy trình chụp ảnh, từ việc xác định loại quét cần thiết và định vị chính xác khu vực cần quan tâm đến việc thực hiện quét và hiệu chỉnh các biến dạng hình ảnh trong thời gian thực—tất cả chỉ trong vài phút.
“Điều gì sẽ xảy ra nếu việc chụp cộng hưởng từ (MRI) đơn giản như đo huyết áp?” Vasanawala nói. “Đó chính là lời hứa của trí tuệ nhân tạo: trao quyền cho các bác sĩ bằng những công cụ để nhìn rõ hơn, hành động nhanh hơn và cuối cùng là thay đổi cuộc sống.”
Một kỷ nguyên mới trong chăm sóc sức khỏe: Ba đột phá về trí tuệ nhân tạo đang thay đổi hoàn toàn cách nhìn nhận về mẹ và bé.
Phát hiện rủi ro từ sớm —Ivana Maric, Tiến sĩ
Tiền sản giật—tình trạng huyết áp cao nguy hiểm trong thai kỳ—ảnh hưởng đến khoảng 81% phụ nữ mang thai trên toàn thế giới. Với khoảng 10 triệu trường hợp mỗi năm, đây là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong mẹ và sinh non, tạo ra những biến chứng sức khỏe suốt đời cho hàng triệu người.
Cần thiết phải xác định sớm, chính xác và với chi phí hợp lý nguy cơ tiền sản giật, cũng như phát triển các biện pháp can thiệp hiệu quả để bảo vệ sức khỏe của cả mẹ và bé.
Tiến sĩ Ivana Maric và nhóm của bà đang phát triển một xét nghiệm đơn giản, chi phí thấp để phát hiện nguy cơ tiền sản giật từ rất sớm, trước khi các triệu chứng xuất hiện. Nhóm của bà đã sử dụng máy học để nghiên cứu hàng trăm dấu ấn sinh học trong máu. Sau đó, họ đã xác định được một tỷ lệ protein cụ thể có thể đo được bằng xét nghiệm nước tiểu đơn giản ngay từ tuần thứ 10 đến 12 của thai kỳ, trước khi các triệu chứng xuất hiện và kịp thời để các liệu pháp phòng ngừa như dùng aspirin liều thấp phát huy hiệu quả tốt nhất.
Hiện tại, xét nghiệm này đang được kiểm chứng trong hai nghiên cứu quy mô lớn hơn—một trong số đó là nghiên cứu quốc tế. Sau khi hoàn tất, xét nghiệm này có thể giúp phụ nữ ở khắp mọi nơi tiếp cận với sàng lọc trước sinh sớm và cá nhân hóa, bất kể họ sống ở đâu hay có những nguồn lực nào.
“Nếu chúng ta có thể dự đoán sớm trong thai kỳ ai có nguy cơ mắc tiền sản giật, chúng ta có thể cung cấp cho những bà mẹ đó phương pháp điều trị dự phòng,” Maric nói. “Điều này có thể giúp ngăn ngừa những hậu quả bi thảm cho các bà mẹ và các biến chứng sinh non cho trẻ sơ sinh.”
Bảo vệ kẻ thù—Nima Aghaeepour, Tiến sĩ
Trẻ sinh non có thể gặp phải các biến chứng đe dọa tính mạng trong những tháng đầu đời, thường là không có dấu hiệu báo trước. Tiến sĩ Nima Aghaeepour, một chuyên gia hàng đầu thế giới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào sức khỏe bà mẹ và trẻ sơ sinh, đang nỗ lực thay đổi điều đó.
Trong các nghiên cứu trước đây, Aghaeepour và các cộng sự tại Stanford đã phát triển một phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa dinh dưỡng truyền tĩnh mạch cho trẻ sinh non yếu ớt – giúp giảm thiểu sai sót y tế và cải thiện chăm sóc ở những nơi thiếu nguồn lực. Hiện tại, ông đang tập trung vào việc dự đoán và tìm cách ngăn ngừa những biến chứng nghiêm trọng nhất mà trẻ sinh non có thể gặp phải.
Nhóm nghiên cứu của ông đã phân tích các mẫu máu định kỳ từ hơn 13.000 trẻ sơ sinh sinh non, cùng với hồ sơ y tế của chúng. Họ xem xét những trẻ sơ sinh nào sau này phát triển một trong bốn loại biến chứng chính liên quan đến sinh non, chẳng hạn như loạn sản phế quản phổi, bệnh phổi hoặc xuất huyết não.
Trong nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science Translational Medicine, họ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định các mô hình trong phân tử máu có liên quan đến việc trẻ sơ sinh sau này phát triển biến chứng nghiêm trọng.
Dựa trên thông tin này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một công cụ có thể dự đoán các biến chứng này với độ chính xác 85%. Trong tương lai, công cụ này có thể giúp các bác sĩ xác định những em bé nào có nguy cơ cao nhất và cho phép họ can thiệp sớm hơn để ngăn ngừa các vấn đề sức khỏe đe dọa tính mạng.
“Đây là một sự thay đổi hoàn toàn trong cách chúng ta suy nghĩ về sinh non,” Tiến sĩ David Stevenson, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Sinh non tại Stanford, cho biết.
Mở rộng dịch vụ chăm sóc bệnh tiểu đường—David Maahs, MD, PhD, và Priya Prahalad, MD, PhD
Quản lý bệnh tiểu đường có nghĩa là giữ mức đường huyết ở mức khỏe mạnh. Nhưng đối với các nhóm chăm sóc, việc theo dõi nhiều bệnh nhân cùng lúc rất tốn thời gian. Dưới sự dẫn dắt của Tiến sĩ David Maahs và Tiến sĩ Priya Prahalad, các nhà nghiên cứu đã sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tạo ra một bảng điều khiển thông minh nhằm cải thiện việc chăm sóc cho thanh thiếu niên mắc bệnh tiểu đường loại 1.
Bảng điều khiển này thu thập và lọc nhiều điểm dữ liệu từ nhiều bệnh nhân cùng một lúc. Nó cho thấy ai đang đeo máy đo đường huyết liên tục và giữ lượng đường trong máu ở mức mục tiêu. Điều đó cho phép đội ngũ chăm sóc tập trung vào những bệnh nhân cần hỗ trợ thêm—ví dụ, như kê đơn máy đo đường huyết mới hoặc điều chỉnh liều insulin.
Kết quả rất ấn tượng. Nghiên cứu của Maahs và Prahalad cho thấy sau khi bảng điều khiển được đưa vào sử dụng, số lượng bệnh nhân duy trì lượng đường trong máu ở mức khỏe mạnh đã tăng hơn gấp đôi. Quan trọng hơn, bệnh nhân thuộc mọi tầng lớp xã hội đều được hưởng lợi như nhau, bất kể tình trạng bảo hiểm của họ.
“Thông thường, khi công nghệ y tế mới ra đời, một số bệnh nhân sẽ bị bỏ lại phía sau,” Maahs nói. “Thật đáng mừng khi bệnh nhân từ mọi tầng lớp xã hội đều được hưởng lợi từ chương trình này.”
Được hỗ trợ bởi Philanthropy
Để tìm hiểu thêm về những tiến bộ khoa học trong lĩnh vực này tại Stanford và các cơ hội đóng góp từ thiện để hỗ trợ Trung tâm AI, vui lòng liên hệ Charlie.White@LPFCH.org.