Sau chiến thắng trò chơi truyền hình Jeopardy!, IBM AI dường như đã sẵn sàng để cách mạng hóa y học. Các bác sĩ vẫn đang chờ đợi điều kỳ diệu mà IBM AI sẽ mang đến

Năm 2014, Tập đoàn công nghệ máy tính đa quốc gia IBM, Mỹ đã mở trụ sở mới về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, sản phẩm này được gọi là phần mềm trí tuệ nhân tạo – siêu máy tính IBM Watson. Bên trong tòa tháp bằng kính ở khu vực phía dưới thành phố Manhattan, các nhà sản xuất IBM có thể đưa khách hàng tiềm năng và các nhà báo tham quan “phòng ngâm”, giống như một cung thiên văn thu nhỏ. Ở đó, trong không gian tối tăm, khách hàng ngồi trên những chiếc ghế xoay trong khi đồ họa lạ mắt lóe lên xung quanh màn hình cong bao phủ các bức tường. Các nhà sản xuất IBM nói rằng, nó đôi khi là thứ gần nhất mà bạn có thể nắm bắt được, để đi được vào bộ não điện tử của Watson.

Sự ra mắt hoành tráng vào năm 2014 của siêu máy tính Watson, cho thấy tiềm năng của nó trong việc cải cách y học bằng cách sử dụng AI (AI - Artificial Intelligence - trí tuệ nhân tạo) - một mục tiêu mà bà Virginia Rometty, Giám đốc điều hành Tập đoàn IBM thường gọi là “moon shot” của công ty. Trong bản demo, Watson đã tổng hợp các triệu chứng kỳ lạ của bệnh nhân và đưa ra loạt danh sách chẩn đoán với mỗi chú thích ở mức độ tin cậy của Watson cùng các đường dẫn tới các nghiên cứu y khoa hỗ trợ.

Watson không bao giờ gây thất vọng trong việc gây ấn tượng: Bộ nhớ của nó lưu trữ kiến ​​thức về mọi căn bệnh hiếm gặp và bộ xử lý của nó không dễ bị thiên kiến ​​nhận thức, điều đó cho thấy có thể không cần đến bác sĩ. Nó có thể giải quyết một trường hợp khó khăn chỉ trong vài giây. Nếu Watson có thể mang chuyên môn tức thời đó đến các bệnh viện và phòng khám trên toàn thế giới, thì có vẻ như AI có thể giảm các lỗi chẩn đoán, tối ưu hóa các phương pháp điều trị và thậm chí giảm bớt sự thiếu hụt bác sĩ, không phải bằng cách thay thế bác sĩ mà bằng cách giúp bác sĩ làm việc nhanh hơn và tốt hơn.

Tuy nhiên, bên ngoài trụ sở tập đoàn, IBM đã phát hiện ra rằng sức mạnh công nghệ không phù hợp với tình hình thức tế khá lộn xộn của hệ thống chăm sóc y tế hiện nay. Và trong khi cố gắng thử ứng dụng Watson vào điều trị Ung thư - một trong những thách thức lớn nhất của Y học, thì IBM đã gặp phải sự không phù hợp cơ bản giữa cách máy móc học tập để làm và cách các bác sĩ làm việc.

Trên thực tế, các dự án mà Tập đoàn IBM tuyên bố trong ngày đầu tiên ra mắt không mang lại sản phẩm thương mại. 8 năm sau đó, IBM tuyên bố nhiều nỗ lực cao cấp hơn để phát triển sức mạnh trí tuệ nhân tạo trong công nghệ y khoa, nhiều trong số đó đã thất bại, và một vài trong số đó đã thất bại thê thảm. Công ty đã chi hàng tỷ đồng cho các thương vụ mua lại để củng cố các nỗ lực nội bộ của mình, nhưng những người trong cuộc nói rằng các công ty mua lại đã chưa đóng góp nhiều. Và các sản phẩm nổi lên từ bộ phận IBM Watson Health không giống như bác sĩ AI tài giỏi đã từng được hình dung. Các sản phẩm này giống như trợ lý của AI chỉ thực hiện được một số nhiệm vụ thường quy.

Ông Robert Wachter – Trưởng khoa Y tại Đại học California, San Francisco, đồng thời là tác giả của cuốn sách The Digital Doctor: Hope, Hype và Harm at the Dawn of Medicine (Bác sỹ số: Hy vọng, Sự cường điệu và Tác hại trong buổi bình minh y khoa) năm 2015 (McGraw-Hill) cho biết: “Nói chung, tôi nghĩ họ đang gặp chút rắc rối”. Một phần ông nói, Tập đoàn IBM đang phải chịu đựng từ chính tham vọng của mình: Đây là công ty đầu tiên thực hiện một cú hích lớn để đưa AI đến các cơ sở lâm sàng. Nhưng IBM cũng bị cho là có ý xấu và bị hoài nghi vì khoe khoang về khả năng của Watson. Ông Robert Wachter cho biết: “Họ đưa ra hình thức quảng cáo trước, tiếp theo là sản phẩm và khiến mọi người phấn khích”. “Sau đó, Watson đã được mang ra sử dụng. Đây là một chuỗi các vấn đề cực kỳ khó khăn, bằng cách lần đầu tiên ra mắt, IBM đã chứng minh điều đó cho mọi người.”

Tại Hội nghị chuyên gia CNTT trong y tế năm 2017, Giám đốc điều hành Tập đoàn IBM – bà Rometty đã nói với đám đông rằng: “AI là có thật, là chính yếu, AI ở đây và AI có thể thay đổi hầu hết mọi thứ về chăm sóc y tế”, bà nói thêm rằng, “nó có thể mở ra thời kỳ hoàng kim cho Y tế”. Bà Rometty không phải là người duy nhất nhìn thấy cơ hội này: Các chuyên gia về khoa học máy tính và y học đều đồng ý rằng, AI có tiềm năng biến đổi ngành công nghiệp chăm sóc y tế. Tuy nhiên cho đến nay, tiềm năng đó chủ yếu được thể hiện trong các thí nghiệm được kiểm soát một cách cẩn thận. Chỉ có một vài công cụ dựa trên AI đã được các cơ quan quản lý phê duyệt để sử dụng trong các bệnh viện và phòng mạch của bác sĩ. Những sản phẩm tiên phong này hoạt động chủ yếu trong lĩnh vực thị giác, sử dụng thị giác máy tính để phân tích hình ảnh như tia X và quét võng mạc. (Tập đoàn IBM không có sản phẩm phân tích chẩn đoán hình ảnh, mặc dù IBM có dự án nghiên cứu trong lĩnh vực đó).

Tuy nhiên nhìn xa hơn lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, AI giỏi nhất ngày nay đang tích cực nỗ lực để hiểu được những thông tin y khoa phức tạp. Thì việc mã hóa một người bác sĩ chuyên khoa trong phần mềm, hóa ra là một vấn đề rất khó khăn. Tập đoàn IBM đã học được những bài học đau đớn này trên thị trường như thế giới đã theo dõi. Dù IBM không từ bỏ công nghệ moon shot này, nhưng những thất bại đã cho thấy những nhà công nghệ và các bác sĩ đã khó khăn như thế nào để xây dựng một “bác sĩ AI”.

Chiến thắng trò chơi truyền hình Jeopardy! năm 2011 cho thấy kỹ năng vượt trội của siêu máy tính Watson với NPL (NLP – – Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên). Để tham gia trò chơi này, Watson đã phải phân tích các cú pháp manh mối phức tạp đầy tính chơi chữ, tìm kiếm cơ sở dữ liệu văn bản lớn để tìm các câu trả lời có thể và xác định câu trả lời tốt nhất. Siêu máy tính Watson không phải là một công cụ tìm kiếm được tôn vinh; nó không đưa ra tài liệu dựa trên các từ khóa. Thay vào đó, nó sử dụng hàng trăm thuật toán để lập bản đồ “các thực thể” trong một câu và hiểu các mối quan hệ giữa chúng. Nó đã sử dụng kỹ năng này để hiểu được ý nghĩa manh mối trong chương trình Jeopardy! bằng cách khai thác hàng triệu nguồn văn bản.

Nhà khoa học nghiên cứu y khoa chính của IBM Research tại thời điểm tham gia chương trình Jeopardy! – ông Martin Kohn nói: “Watson dường như có thể hiểu được ý nghĩa của ngôn ngữ, thay vì chỉ nhận ra các mẫu từ. Đây là một công nghệ có sức mạnh lớn hơn những công nghệ đã từng tồn tại trước đây.”, hơn thế nữa, Watson đã tự mình phát triển khả năng này thông qua việc học hỏi của máy móc (machine learning). Các nhà nghiên cứu của IBM đã đào tạo Watson bằng cách đưa cho nó hàng ngàn manh mối của chương trình Jeopardy!, và câu trả lời được mặc định là đúng hoặc không chính xác. Trong bộ dữ liệu phức tạp này, AI đã khám phá ra các mẫu và tạo ra một mô hình làm thế nào để lấy dữ liệu từ đầu vào (một manh mối) để cho đầu ra (một câu trả lời chính xác).

Rất lâu trước khi siêu máy tính Watson tham gia chương trình Jeopardy!, Tập đoàn IBM đã xem xét khả năng của nó trong lĩnh vực y tế. Y học, với hàng loạt dữ liệu bệnh nhân, dường như là một sự phù hợp rõ ràng, đặc biệt là khi các bệnh viện và bác sĩ đang chuyển sang sử dụng hồ sơ bệnh án điện tử. Máy móc có thể xử lý dễ dàng một số dữ liệu đó, chẳng hạn như kết quả xét nghiệm và các phép đo dấu hiệu sinh tồn, tuy nhiên phần lớn trong số đó là thông tin “phi cấu trúc”, ví dụ như những ghi chú của bác sĩ và bệnh viện tóm tắt bệnh án xuất viện. Văn bản tường thuật chiếm khoảng 80% hồ sơ bệnh án của một bệnh nhân điển hình trong đó sử dụng các biệt ngữ, tốc ký và những tuyên bố chủ quan.

Ông Kohn đến Tập đoàn IBM với bằng y khoa của Đại học Harvard và bằng kỹ sư Viện công nghệ Massachusetts, Mỹ (MIT - Massachusetts Institute of Technology), đã rất hào hứng khi giúp siêu máy tính Watson giải quyết ngôn ngữ của y học. Ông nói: “Có vẻ như Watson có khả năng vượt qua những sự phức tạp đó”. Bằng cách biến khả năng NLP (NLP – – Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên) vào y học, Watson có thể đọc các hồ sơ bệnh án của bệnh nhân cũng như toàn bộ tài liệu y khoa: sách giáo khoa, các bài báo tổng hợp, danh sách các loại thuốc được phê duyệt,… Với quyền truy cập vào tất cả các dữ liệu này, Watson có thể trở thành một siêu bác sỹ, có thể chẩn đoán phân biệt mà không con người nào có thể phát hiện ra.

Herbert Chase - Giáo sư y học và tin sinh y học tại Đại học Columbia, người đã hợp tác với Tập đoàn IBM trong những nỗ lực đầu tiên về y tế cho biết: “Các bác sĩ đi làm hàng ngày, đặc biệt là những bác sĩ ở tuyến đầu, các bác sĩ chăm sóc sức khoẻ ban đầu, với sự hiểu biết rằng: họ không thể biết đủ mọi thứ họ cần biết để thực hành một cách tốt nhất, hiệu quả nhất”. Nhưng ông nói, Watson có thể theo kịp - và nếu Watson được biến thành một công cụ “hỗ trợ quyết định lâm sàng”, thì nó cũng có thể cho phép các bác sĩ theo kịp. Thay vì cung cấp manh mối như trong chương trình Jeopardy!, bác sĩ có thể cung cấp cho Watson một bệnh sử của một ca bệnh và yêu cầu Watson chẩn đoán hoặc đưa ra kế hoạch điều trị tối ưu.

Giáo sư Chase đã làm việc với các nhà nghiên cứu của Tập đoàn IBM về nguyên mẫu cho một công cụ chẩn đoán, thứ khiến khách tham quan choáng ngợp trong phòng ngâm Watson. Nhưng Tập đoàn IBM đã quyết định không thương mại hóa nó và giáo sư Chase đã chia tay Tập đoàn IBM vào năm 2014. Ông đã thất vọng với sự tiến bộ chậm của Waston trong y học kể từ đó. Ông nói: “Tôi không tin có bất kỳ cuộc chạy đua ngoạn mục nào tại đây”.

Giáo sư Chase là một trong nhiều người say mê Watson thời kỳ đầu đang bị mất tinh thần. Eliot Siegel - Giáo sư chẩn đoán hình ảnh và Phó chủ tịch hệ thống thông tin tại Đại học Maryland, cũng đã hợp tác với Tập đoàn IBM trong nghiên cứu chẩn đoán. Mặc dù ông nghĩ rằng các công cụ hỗ trợ AI sẽ không thể thiếu đối với các bác sĩ trong vòng một thập kỷ, nhưng ông không tự tin rằng Tập đoàn IBM sẽ xây dựng chúng. Siegel nói: “Tôi không nghĩ họ giỏi về AI. Những điều thú vị nhất đang diễn ra tại Google, Apple và Amazon”.

Đối với ông Kohn, người đã rời Tập đoàn IBM năm 2014, ông nói rằng IBM rơi vào một cái bẫy chung: “Chỉ chứng minh rằng bạn có công nghệ mạnh mẽ là không đủ. Hãy chứng minh với tôi rằng nó thực sự sẽ làm được điều gì đó hữu ích, nó sẽ giúp cuộc sống của tôi tốt hơn và cuộc sống của bệnh nhân của tôi tốt hơn”. Kohn nói rằng ông đang chờ đợi để xem các bài báo đánh giá về AI trên các tạp chí y khoa, để chứng minh rằng AI có thể cải thiện kết quả của bệnh nhân và tiết kiệm chi phí cho hệ thống y tế hay không. Ông nói: “Cho đến ngày hôm nay có rất ít bài báo như vậy, và không có kết quả gì về Watson”.

Lần đầu tiên AI đột phá vào chăm sóc sức khỏe

Các bác sĩ là một nhóm bảo thủ - vì lý do chính đáng - và chậm chấp nhận các công nghệ mới. Nhưng trong một số lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các chuyên gia y tế bắt đầu thấy hệ thống trí tuệ nhân tạo là đáng tin cậy và hữu ích. Dưới đây là một vài bước đầu đối với y học AI.

Khi cố gắng đưa AI vào y tế, Tập đoàn IBM đã thực hiện một thách thức kỹ thuật to lớn. Nhưng đã tụt lại phía sau những gã công nghệ khổng lồ như Google và Apple trong nhiều lĩnh vực điện toán khác, IBM cần một cái gì đó lớn để có thể tồn tại một cách xứng đáng. Năm 2014, IBM đã đầu tư 1 tỷ đô la Mỹ vào đơn vị của Watson – đơn vị đang phát triển công nghệ cho nhiều lĩnh vực kinh doanh. Năm 2015, IBM công bố thành lập một bộ phận Watson Health đặc biệt, và đến giữa năm 2016, Watson Health đã mua lại 4 công ty dữ liệu y tế với tổng chi phí khoảng 4 tỷ đô la. Dường như Tập đoàn IBM có công nghệ, tài nguyên và những cam kết cần thiết để làm cho AI hoạt động mạnh mẽ trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Hiện nay, những người đứng đầu Tập đoàn IBM, nói về nỗ lực của Watson Health như “một hành trình” xuống dốc với nhiều khúc quanh. Phó chủ tịch cấp cao IBM về các giải pháp nhận thức và nghiên cứu của IBM – Ông John E. Kelly III nói: “Đó là một nhiệm vụ khó khăn và là một thách thức để đưa AI vào chăm sóc sức khỏe. Nhưng chúng tôi đang làm việc đó”. Kelly đã hướng dẫn cho những nỗ lực của Watson kể từ những ngày tham gia chương trình Jeopardy!, và cuối năm 2018, ông cũng đảm nhận việc giám sát trực tiếp Watson Health. Ông nói rằng công ty đã dần đi vào ổn định: “Chúng tôi vẫn tiếp tục học hỏi, các dịch vụ của chúng tôi sẽ thay đổi khi chúng tôi học”.

Ajay Royyuru - Phó chủ tịch phụ trách nghiên cứu chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống của IBM cho biết: “Chẳng hạn như công cụ chẩn đoán, không được đưa ra thị trường vì thị trường không phải ở đó. Chẩn đoán không phải là việc để thương mại”. Ông nói thêm: “Có một vài thứ mà các chuyên gia đã làm khá tốt. Đó là một nhiệm vụ khó khăn, và cho dù bạn có làm tốt như thế nào với AI, thì AI cũng sẽ không thể thay thế các bác sỹ chuyên khoa”. (Không phải ai cũng đồng ý với ông Royyuru: Một báo cáo năm 2015 về các lỗi chẩn đoán từ Viện Hàn lâm Khoa học, Kỹ thuật và Y học Quốc gia tuyên bố rằng: việc cải thiện các chẩn đoán đại diện cho một mệnh lệnh “đạo đức, chuyên nghiệp và sức khỏe cộng đồng”).

Trong nỗ lực tìm kiếm trường hợp kinh doanh đưa AI vào y tế, IBM đã theo đuổi một số lượng lớn các dự án nhắm đến tất cả những đối tượng khác nhau trong hệ thống chăm sóc sức khỏe như: bác sĩ, nhân viên hành chính, công ty bảo hiểm và bệnh nhân. Ông Kelly nói: “Những gì gắn kết tất cả các đối tượng lại với nhau, là một nỗ lực để cung cấp “hỗ trợ quyết định sử dụng AI [phân tích] các bộ dữ liệu khổng lồ”. Dự án được công bố rộng rãi nhất của IBM tập trung vào Ung thư, nơi họ hy vọng sẽ triển khai các khả năng “nhận thức” của Watson, để biến dữ liệu lớn thành phương pháp điều trị ung thư cá thể hoá cho từng bệnh nhân.

Trong nhiều ứng dụng đã nỗ lực, khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – ) của Watson đã đấu tranh để hiểu được ý nghĩa văn bản y khoa, cũng như nhiều hệ thống AI khác. Ông Yoshua Bengio - Giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Montreal và là nhà nghiên cứu hàng đầu về AI cho biết: “Hiện tại chúng tôi làm việc cực kỳ tốt với NLP so với 5 năm trước, tuy nhiên AI vẫn còn tệ hơn con người rất nhiều”. “Trong các tài liệu y văn, hệ thống AI không thể hiểu được sự mơ hồ và không thể chọn ra được những manh mối tinh tế mà một bác sĩ con người có thể nhận thấy”. Ông Bengio nói rằng công nghệ NLP hiện tại có thể giúp hệ thống chăm sóc sức khỏe: “Đây không phải là sự hiểu biết đầy đủ để làm một điều gì đó cực kỳ hữu ích. Nhưng cho đến nay, không có AI nào được chế tạo có thể sánh được với sự hiểu biết và hiểu biết sâu sắc của bác sĩ con người. “Không, chúng tôi chưa đi được tới đó”. Ông nói.

Công việc của Tập đoàn IBM về Ung thư đóng vai trò là ví dụ điển hình cho những thách thức mà IBM gặp phải. Ông Mark Kris - một bác sỹ chuyên khoa ung thư phổi tại Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering, thành phố New York, người đã lãnh đạo tổ chức cộng tác của mình với IBM Watson từ năm 2012 nói rằng: “Tôi không nghĩ rằng những người có ý tưởng lại mất nhiều thời gian và phức tạp như thế này”.

Nỗ lực cải thiện điều trị ung thư có hai dự án chính. Kris và các bác sĩ ưu tú khác tại Trung tâm nghiên cứu ung thư Sloan Kettering đã đào tạo một hệ thống AI trở thành sản phẩm Watson cho Ung thư (Watson for Oncology) vào năm 2015. Trên khắp đất nước, các bác sĩ ưu tú tại Trung tâm Ung thư MD Anderson của Đại học Texas, Houston, đã hợp tác với Tập đoàn IBM để tạo ra một công cụ khác gọi là Oncology Expert Advisor (tức là công cụ Cố vấn chuyên gia ung thư). Trung tâm MD Anderson đã thử nghiệm công cụ này trong khoa ung thư máu, nhưng nó chưa bao giờ trở thành một sản phẩm thương mại.

Cả hai nỗ lực này đã nhận được sự chỉ trích mạnh mẽ. Một bài báo thú vị về W đã cáo buộc rằng, hai nỗ lực này cung cấp các khuyến cáo vô ích và đôi khi nguy hiểm (Tập đoàn IBM đang tranh luận về những cáo buộc này). Nhìn rộng hơn, Kris nói ông thường nghe những chỉ trích rằng sản phẩm này không phải là AI thật. Và dự án của Trung tâm MD Anderson đã thất bại đáng kể: Một cuộc kiểm toán năm 2016 bởi Đại học Texas đã phát hiện ra rằng, Trung tâm MD Anderson đã chi 62 triệu đô la cho dự án này trước khi hủy bỏ nó. Nhìn sâu hơn vào hai dự án này cho thấy sự không phù hợp cơ bản giữa lời hứa về học hỏi của máy tính (machine learning) và thực tế về chăm sóc y tế - giữa “AI thật” và các yêu cầu của một sản phẩm chức năng đối với các bác sĩ ngày nay.

W được cho là đã tiếp thu các tài liệu y khoa rộng lớn về ung thư và hồ sơ bệnh án của bệnh nhân ung thư thực sự. Với sức mạnh tính toán siêu việt của mình, hy vọng Watson sẽ kiểm tra được hàng trăm biến số trong các bệnh án này - bao gồm cả nhân trắc học, đặc điểm khối u, phương pháp điều trị, kết quả điều trị - và phát hiện ra các yếu tố vô hình với con người. Nó cũng sẽ được cập nhật các bài báo trên tạp chí về phương pháp điều trị ung thư được xuất bản mỗi ngày. Đối với các bác sĩ ung thư tại Trung tâm Sloan Kettering, nó nghe có vẻ như là một bước đột phá tiềm năng trong chăm sóc ung thư. Đối với Tập đoàn IBM, nó có vẻ như là một sản phẩm tuyệt vời. Ông Kris nói: “Tôi nghĩ mọi người không biết chúng tôi đang làm gì”.

Watson đã học khá nhanh cách quét các bài báo về nghiên cứu lâm sàng và xác định các kết quả cơ bản. Nhưng nó không thể đọc các bài báo theo cách của một bác sĩ. Kris nói: “Thông tin các bác sĩ trích xuất từ ​​một bài báo mà bác sĩ sử dụng để thay đổi sự chăm sóc của họ, có thể không phải là điểm chính của nghiên cứu”. Kris giải thích, tư duy của Watson dựa trên số liệu thống kê, vì vậy tất cả những gì Watson có thể làm là thu thập số liệu thống kê để đưa ra kết quả. “Tuy nhiên, các bác sĩ không làm việc theo cách đó”.

Ví dụ, năm 2018, FDA (FDA - Food and Drug Administration - Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ) đã phê duyệt một loại thuốc điều trị ung thư “bất khả xâm phạm mô bào” mới, có hiệu quả chống lại tất cả các khối u biểu hiện một đột biến gen đặc hiệu. Thuốc được theo dõi nhanh dựa trên kết quả ấn tượng chỉ với 55 bệnh nhân, trong đó 4 người bị ung thư phổi. Ông Kris nói: “Hiện tại, chúng tôi nói rằng mọi bệnh nhân bị ung thư phổi nên được kiểm tra gen này. Tất cả các guideline trước đó đã bị loại bỏ, dựa trên 4 bệnh nhân”. Nhưng Watson sẽ không thay đổi kết luận chỉ dựa trên 4 bệnh nhân. Để giải quyết vấn đề này, các chuyên gia tại Trung tâm Sloan Kettering đã tạo ra “các trường hợp tổng hợp” mà Watson có thể học hỏi, về cơ bản là những bệnh nhân có hồ sơ nhân trắc học và đặc điểm ung thư nhất định. Kris nói: “Tôi tin vào sự phân tích có thể phát hiện ra mọi thứ. Tuy nhiên, với Ung thư, nó thực sự không thành công lắm”.

Bạn có đồng ý không?

Một số nghiên cứu đã so sánh các khuyến nghị điều trị ung thư của W với các bác sĩ ung thư tại bệnh viện. Tỷ lệ phần trăm phù hợp cho thấy mức độ lời khuyên của Watson phù hợp với các kế hoạch điều trị của các chuyên gia.

Việc nhận ra rằng Watson không thể độc lập trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ tin tức mới trong tài liệu y khoa chỉ là cuộc đình công đầu tiên. Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng nó không thể khai thác thông tin từ Hồ sơ bệnh án điện tử của bệnh nhân như họ mong đợi.

Tại Trung tâm MD Anderson, các nhà nghiên cứu đã đưa Watson đến làm việc với các hồ sơ bệnh án của bệnh nhân ung thư máu - và họ nhanh chóng phát hiện ra Watson đã khó khăn như thế nào để làm việc với những hồ sơ đó. Vâng, Watson đã có kỹ năng NLP (NLP – – khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên) phi thường. Nhưng trong các hồ sơ này, dữ liệu có thể bị thiếu, được viết ra một cách mơ hồ hoặc không theo thứ tự thời gian. Trong một bài báo năm 2018 được xuất bản trên The Oncologist, nhóm nghiên cứu đã báo cáo rằng công cụ Oncology Expert Advisor (Cố vấn chuyên gia về ung thư) do Watson cung cấp đã thành công khác nhau trong việc trích xuất thông tin từ các tài liệu văn bản trong hồ sơ y tế. Nó có điểm chính xác từ 90 - 96% khi xử lý các khái niệm rõ ràng như chẩn đoán, nhưng điểm số chỉ 63 - 65% đối với thông tin phụ thuộc vào thời gian như liệu trình trị liệu.

Trong một thử nghiệm cuối cùng cho giấc mơ về một siêu bác sỹ AI, các nhà nghiên cứu nhận ra rằng Watson không thể so sánh một bệnh nhân mới với hàng loạt những bệnh nhân ung thư đã đến trước để khám phá những yếu tố ẩn giấu. Cả Trung tâm Sloan Kettering và Trung tâm MD Anderson đều hy vọng rằng AI sẽ bắt chước khả năng của các bác sĩ chuyên khoa ung thư của họ, những người đã có kinh nghiệm với bệnh nhân, phương pháp điều trị và kết quả điều trị khi họ đưa ra chiến lược cho một bệnh nhân mới. Một cái máy có thể thực hiện cùng một kiểu phân tích dân số - chặt chẽ hơn, và sử dụng thêm hàng ngàn bệnh nhân nữa sẽ rất mạnh mẽ.

Nhưng những tiêu chuẩn hiện tại của hệ thống chăm sóc sức khỏe không khuyến khích việc học tập thực tế như vậy. Công cụ Oncology Expert Advisor (Cố vấn chuyên gia về ung thư) của trung tâm MD Anderson chỉ đưa ra các khuyến cáo “dựa trên bằng chứng” của mối liên hệ với các phác đồ y khoa chính thức và kết quả của các nghiên cứu được công bố trong y văn. Nếu một hệ thống AI dựa trên lời khuyên của nó về các mẫu mà nó đã phát hiện trong hồ sơ bệnh án, ví dụ như nhóm bệnh nhân này sẽ đáp ứng tốt hơn đối với loại thuốc này – thì khuyến cáo của họ sẽ không được coi là dựa trên bằng chứng, tiêu chuẩn vàng trong y học. Nếu không có sự kiểm soát chặt chẽ của nghiên cứu khoa học, một phát hiện như vậy sẽ chỉ được coi là mối tương quan, chứ không phải mối quan hệ nhân quả.

Kohn, trước đây làm việc cho Tập đoàn IBM và nhiều người khác nghĩ rằng, các tiêu chuẩn chăm sóc sức khỏe phải thay đổi để AI nhận ra tiềm năng đầy đủ và cải cách y học. Ông Kohn cho biết: “Tiêu chuẩn vàng không thực sự quý giá”. “Các hệ thống AI có thể xem xét nhiều yếu tố hơn bao giờ hết sẽ thể hiện một thử nghiệm lâm sàng và có thể phân loại bệnh nhân thành nhiều loại khác nhau để cung cấp các gói “điều trị cá thể hoá thực sự”. Cơ sở hạ tầng cũng phải thay đổi: Các cơ sở y tế phải đồng ý chia sẻ dữ liệu độc quyền và kiểm soát quyền riêng tư của họ, để hệ thống AI có thể học hỏi từ hàng triệu bệnh nhân được theo dõi trong nhiều năm.

Theo các báo cáo giai thoại, Tập đoàn IBM đã gặp khó khăn trong việc tìm kiếm người mua sản phẩm Watson oncology của mình tại Hoa Kỳ. Một số bác sĩ ung thư nói rằng họ tin vào phán đoán của chính họ và không cần Watson nói cho họ biết họ phải làm gì. Những người khác nói rằng, Watson chỉ gợi ý các phương pháp điều trị tiêu chuẩn mà chúng biết. Nhưng ông Kris nói, một số bác sĩ đang thấy nó hữu ích như một ý kiến ​​thứ hai mà họ có thể chia sẻ với các bệnh nhân hay lo lắng, ông nói: “Không hoàn hảo, và còn hạn chế, nhưng nó rất hữu ích”. Đại diện bán hàng của Tập đoàn IBM đã có nhiều may mắn hơn với thị trường bên ngoài Hoa Kỳ, các bệnh viện ở Ấn Độ, Hàn Quốc, Thái Lan và hơn thế nữa đã áp dụng công nghệ này. Nhiều bệnh viện trong số này tự hào sử dụng thương hiệu IBM Watson trong hoạt động tiếp thị của họ, và nói với các bệnh nhân rằng họ sẽ được điều trị ung thư bởi sức mạnh trí tuệ nhân tạo.

Trong vài năm qua, các bệnh viện này đã bắt đầu công bố các nghiên cứu về trải nghiệm của họ với Watson cho Ung thư (Watson for Oncology). Tại Ấn Độ, các bác sĩ tại Trung tâm Ung thư Toàn diện Manipal đã đánh giá Watson trên 638 trường hợp ung thư vú và nhận thấy tỷ lệ phù hợp 73% trong các khuyến cáo điều trị; điểm số của Watson đã bị giảm do hiệu suất kém đối với ung thư vú di căn. Watson cũng đã làm việc kém đi tại Trung tâm y tế Gil của Đại học Gachon, Hàn Quốc, nơi các khuyến cáo hàng đầu của nó cho 656 bệnh nhân ung thư ruột kết, phù hợp với những chuyên gia chỉ 49% số lần. Các bác sĩ báo cáo rằng Watson đã làm rất kém với những bệnh nhân lớn tuổi, Watson đã không đề nghị một số loại thuốc tiêu chuẩn nhất định và đã có một lỗi khiến nó phải bị đề nghị theo dõi, thay vì điều trị tích cực cho một số bệnh nhân bị ung thư di căn

Những nghiên cứu này nhằm xác định, liệu Watson cho Ung thư (Watson for Oncology) có hoạt động như mong đợi hay không. Nhưng chưa có nghiên cứu nào cho thấy nó mang lại lợi ích cho bệnh nhân. Những nhà quan sát của Đại học California, San Francisco nói rằng, một vấn đề ngày càng nảy sinh với Tập đoàn IBM: “IBM biết rằng, chiến thắng Jeopardy! và sự hợp tác với Trung tâm Sloan Kettering sẽ đưa IBM vào y tế. Nhưng IBM cần phải thể hiện nhanh chóng và có những tác động đến các kết quả khó khăn”. Những nhà quan sát nói rằng, IBM phải thuyết phục các bệnh viện rằng, hệ thống này rất đáng để đầu tư tài chính. “Đây thực sự là một vấn đề rất quan trọng để thành công. Thành công là có một bài báo được đăng trên Tạp chí Y học New England cho thấy rằng khi chúng ta sử dụng Watson, bệnh nhân đã được tốt hơn hoặc chúng tôi đã tiết kiệm được chi phí hơn”, những người theo dõi vẫn đang chờ đợi để xem có những bài báo nào như vậy xuất hiện.

Kris – Trung tâm Sloan Kettering không nản lòng; Ông nói rằng công nghệ sẽ chỉ trở nên tốt hơn: “Là một công cụ, Watson có tiềm năng phi thường”. “Tôi hy vọng rằng những người có trí tuệ và sức mạnh yêu thích công nghệ máy tính sẽ gắn bó với Watson. Mặc dù nó phải đi một đoạn đường dài, nhưng nó rất có giá trị”.

Một số câu chuyện thành công đang nổi lên từ Watson Health, trong một số ứng dụng hẹp và có kiểm soát, Watson dường như đang gia tăng giá trị. Lấy ví dụ, sản phẩm Watson cho Gen (Watson for Genomics), được phát triển với sự hợp tác của Đại học Bắc Carolina, Đại học Yale và các tổ chức khác. Sản phẩm này được sử dụng bởi các phòng thí nghiệm di truyền, chúng tạo ra các báo cáo cho các bác sĩ ung thư thực hành: Watson lấy trong tệp liệt kê đột biến gen của bệnh nhân, và chỉ trong vài phút, nó có thể tạo ra một báo cáo mô tả tất cả các loại thuốc và thử nghiệm lâm sàng. - một Kỹ sư xuất sắc của Tập đoàn IBM, người đã lãnh đạo sự phát triển và ra mắt sản phẩm Watson cho Gen (Watson for Genomics) năm 2016 nói: “Chúng tôi cho phép các phòng thí nghiệm mở rộng quy mô”.

Watson có một thời gian tương đối dễ dàng với thông tin di truyền được trình bày trong các tệp có cấu trúc và không có sự mơ hồ - hoặc có một đột biến ở đó, hoặc không. Công cụ này không sử dụng NLP để khai thác hồ sơ bệnh án, thay vào đó chỉ sử dụng NPL để tìm kiếm sách giáo khoa, bài báo khoa học, phê duyệt thuốc và thông báo thử nghiệm lâm sàng, nơi nó tìm kiếm những tuyên bố rất cụ thể.

Các đối tác của Tập đoàn IBM tại Đại học Bắc Carolina đã xuất bản bài báo đầu tiên về hiệu quả của Watson cho Gen (Watson for Genomics) vào năm 2017. Trong 32% bệnh nhân ung thư tham gia vào nghiên cứu đó, Watson đã phát hiện ra những đột biến quan trọng không được xác định bởi đánh giá của con người, điều này làm cho những bệnh nhân là các ứng cử viên tốt cho một loại thuốc mới hoặc một thử nghiệm lâm sàng mới. Nhưng cho đến nay, không có dấu hiệu nào cho thấy Watson cho Gen (Watson for Genomics) mang đến kết quả tốt.

Bộ trưởng Cựu chiến binh (VA) Hoa Kỳ sử dụng các báo cáo của Watson cho Gen (Watson for Genomics) tại hơn 70 bệnh viện trên toàn quốc, Michael Kelley, giám đốc chương trình quốc gia của VA, nói về ung thư. Hội Cựu chiến binh lúc đầu đã thử hệ thống về ung thư phổi và bây giờ sử dụng nó cho tất cả các khối u đặc. Ông nói: “Tôi nghĩ rằng nó giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân”. Khi các bác sĩ ung thư VA đang quyết định kế hoạch điều trị, “thì đó là nguồn thông tin họ có thể mang đến cuộc thảo luận”. Nhưng Kelley nói ông ấy không nghĩ rằng Watson là một bác sĩ robot: “Tôi có xu hướng nghĩ về nó như một thủ thư y khoa bậc thầy”.

Hầu hết các bác sĩ có lẽ sẽ rất vui mừng khi có một thủ thư AI ở bên cạnh và nếu đó là những gì Tập đoàn IBM đã hứa ban đầu với các bác sĩ, thì hôm nay các bác sĩ có lẽ đã không quá thất vọng. Câu chuyện Watson Health là một câu chuyện cảnh báo về sự kiêu ngạo và cường điệu. Mọi người đều thích tham vọng, đều thích moon shots, nhưng không ai muốn trèo lên một tên lửa không hoạt động.

Cho đến nay, rất ít thành công

Tập đoàn IBM bắt đầu nỗ lực đưa Watson vào ngành chăm sóc sức khỏe năm 2011. Kể từ đó, IBM đã đưa ra gần 50 thông báo về quan hệ đối tác nhằm phát triển các công cụ hỗ trợ AI mới cho y học. Một số hợp tác làm việc trên các công cụ cho các bác sĩ và tổ chức; một số làm việc trên các ứng dụng tiêu dùng. Mặc dù nhiều liên minh này chưa đưa đến các sản phẩm thương mại, nhưng IBM nói rằng những nỗ lực nghiên cứu này rất có giá trị và nhiều mối quan hệ đang diễn ra. Dưới đây là mẫu đại diện của các dự án:

Nguồn:

Lược dịch: Bs.Nguyễn Hữu Tùng & cộng sự

Tham khảo thêm:

1. Jeopardy! : Là một tại Mỹ với các câu đố có tính chất , , , , , , , , và nhiều hơn nữa. Chương trình có một định dạng câu trả lời-và-câu hỏi duy nhất trong đó thí sinh được cho biết đầu mối trong hình thức câu trả lời, và phải tạo ra lời giải đáp trong hình thức câu hỏi.

2. IBM viết tắt của từ International Business Machines, là một tập đoàn công nghệ máy tính đa quốc gia có trụ sở tại Armonk, New York, Mỹ. IBM được thành lập năm 1911 tại Thành phố New York, lúc đầu có tên là Computing Tabulating Recording (CTR) và đổi thành International Business Machines vào năm 1924

3. Moon shot nghĩa là những phát minh mang tính đột phá và tiềm năng, nhưng rất khó thực hiện và có nguy cơ thất bại cao

4.