Ða dạng bức tranh tiến bộ y học trong thập niên tới

Máy bay không người lái trong vận chuyển y khoa

Kể từ tháng 3/2019, UPS (United Parcel Service - công ty quản lý chuỗi cung ứng đa quốc gia hàng đầu của Hoa Kỳ) đã tiến hành một chương trình thử nghiệm có tên là Flight Forward - sử dụng các máy bay không người lái tự động (Drone) cung cấp các mẫu y tế quan trọng, bao gồm máu hoặc mô giữa 2 chi nhánh của một bệnh viện ở thành phố Raleigh, tiểu bang Bắc Carolina. Máy bay không người lái vận chuyển ở khoảng cách gần như vậy nhanh hơn so với tốc độ của một vận động viên điền kinh.

Tháng 10, Cục Hàng không Liên bang Hoa Kỳ - FAA đã cho phép công ty mở rộng tới 20 bệnh viện trên khắp quốc gia này trong 2 năm tới. Ông David Abney - Giám đốc dịch vụ của UPS cho biết: “Chúng tôi hy vọng một ngày nào đó, thử nghiệm Flight Forward sẽ trở thành một phần rất quan trọng, phương thức này sẽ trở thành chuyên gia về dịch vụ vận chuyển các mẫu nước tiểu, máu, mô và các nhu yếu phẩm y tế như thuốc và máu - huyết thanh truyền.

Big data lớn nhất

Hiện nay, có rất nhiều người theo dõi sức khỏe của mình hàng ngày bằng các thiết bị đeo như đồng hồ thông minh và hàng chục triệu người sử dụng các thiết bị truyền thống hơn như máy đo huyết áp. Nếu có thể tổng hợp tất cả dữ liệu chỉ từ vài triệu người và biến nó thành dữ liệu ẩn danh nhưng có ý nghĩa phân tích thì các nhà nghiên cứu y học sẽ có một công cụ mạnh mẽ để phát triển thuốc, nghiên cứu cải thiện lối sống. Công ty nghiên cứu Big Data - Evidation có trụ sở tại California, Hoa Kỳ đã và đang phát triển một công cụ như vậy, dựa trên thông tin từ 3 triệu tình nguyện viên cung cấp hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu. Nguồn dữ liệu này là nền tảng cho hàng chục nghiên cứu đánh giá tương đương, trên mọi chủ đề từ giấc ngủ và chế độ ăn uống cho đến các mô hình nhận thức - sức khỏe.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán và điều trị ung thư.

Phương pháp chữa trị bằng tế bào gốc cho bệnh đái tháo đường

Bệnh đái tháo đường type 1 gây ra là do tế bào β tuyến tụy không sản xuất được insulin - có chức năng đưa glucose từ máu vào tế bào để cung cấp năng lượng cho cơ thể. Hiện chúng ta chưa có phương pháp điều trị đặc hiệu cho bệnh đái tháo đường type 1 mà chỉ dừng lại ở chế độ ăn uống khắt khe, tiêm insulin và xét nghiệm đường huyết hàng ngày kéo dài suốt cuộc đời. TS. Doug Melton - nhà sinh vật học thuộc Đại học Harvard (Hoa Kỳ) đã và đang phát triển một cách tiếp cận khác: Sử dụng tế bào gốc để tạo ra các tế bào beta thay thế sản xuất insulin. Ông bắt đầu bắt tay vào nghiên cứu ý tưởng của mình từ hơn 10 năm trước. Ông đã thiết kế ra một thiết bị nhỏ có thể cấy ghép trên cơ thể người, chứa hàng triệu tế bào beta thay thế, cho phép glucose và insulin đi qua nhưng vẫn giữ các tế bào miễn dịch. TS. Doug cho biết: Nếu thiết bị này hoạt động tốt trên người giống như trên các thử nghiệm chúng tôi đã tiến hành trên động vật thì có lẽ chúng ta sẽ điều trị được hoàn toàn bệnh đái tháo đường.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ung thư

Các triệu chứng của bệnh ung thư phổi thường không xuất hiện cho đến giai đoạn cuối khi điều trị đã trở nên khó khăn và mất đi nhiều ý nghĩa. Sàng lọc sớm các cá thể có nguy cơ cao bằng quét CT có thể làm giảm nguy cơ tử vong, nhưng phương pháp này cũng đi kèm với rủi ro. Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ phát hiện ra rằng 2,5% bệnh nhân được chụp CT có nguy cơ bị chẩn đoán nhầm là dương tính giả. Những bệnh nhân này sau đó có thể phải tham gia các điều trị xâm lấn không cần thiết - đôi khi có nguy cơ tử vong. Nhà khoa học Shravya Shetty - Trưởng nhóm nghiên cứu của Google Health và các cộng sự của mình tin rằng trí tuệ nhân tạo có thể là giải pháp.

Trong 2 năm qua, Shravya Shetty là nhóm cộng sự đã xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo AI được cho là chính xác hơn cả con người trong chẩn đoán ung thư phổi. Sau khi được đào tạo về hơn 45.000 lần chụp CT cho bệnh nhân, thuật toán Google của nhóm đã phát hiện thêm 5% trường hợp ung thư và có kết quả dương tính giả ít hơn 11% so với nhóm kiểm soát gồm 6 bác sĩ Xquang tham gia chẩn đoán. Những kết quả ban đầu rất hứa hẹn nhưng Shravya Shetty cho biết: “Vẫn còn có một khoảng cách khá lớn giữa hiện thực và kỳ vọng. Chính tiềm năng quá lớn của phương pháp mới này là động lực giúp tôi tiếp tục tiến lên phía trước”.

Mô hình trái tim kỹ thuật số 3 chiều

Hiện nay, đối với người có nghi vấn về vấn đề về tim mạch, việc đặt ống thông xâm lấn là cần thiết để chẩn đoán các động mạch bị tắc hoặc hẹp. Sau đó, các bác sĩ phải chọn phương pháp tốt nhất để cải thiện lưu lượng máu từ một số ít các lựa chọn, bao gồm cả nong mạch vành và đặt stent. GS. Charles Taylor - cựu giảng viên Đại học Stanford (Hoa Kỳ) đã bắt đầu phát triển HeartFlow để giúp bệnh nhân tránh các thủ tục chẩn đoán xâm lấn và cải thiện kết quả điều trị. Hệ thống của công ty tạo ra các mô hình trái tim 3 chiều thực tế được cá nhân hóa có thể xoay và phóng to, do đó, các bác sĩ có thể mô phỏng các phương pháp khác nhau trên màn hình. Trong một số trường hợp, nó có thể giúp tránh hoàn toàn các thủ tục xâm lấn.

Tham khảo thêm thông tin tại bài viết: Tiêm chủng chữa dị ứng một tiến bộ mới của y học