Các ông lớn dược phẩm đang sử dụng AI để tạo ra đột phá trong hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe như thế nào?

Nhìn chung, con người đang hướng tới tối ưu hóa cuộc sống hàng ngày bằng các công cụ kỹ thuật số, một trong số đó là lĩnh vực y tế. Thật thú vị, cả phương pháp lẫn tốc độ phát triển của các đột phá y học đều nhanh chóng một cách vượt bậc. Và theo các chuyên gia, một phần của những nỗ lực này là nhờ vào sự ra đời và ứng dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). 

Kể từ khi bắt đầu đại dịch COVID-19, quy mô công nghệ được triển khai trong chăm sóc sức khỏe đã thay đổi rất nhiều. Đại dịch đã đẩy nhanh xu hướng áp dụng thăm khám sức khỏe từ xa và làm giảm thói quen thăm khám tại các phòng khám hay bệnh viện truyền thống dù cho mức độ nguy hiểm của đại dịch đã qua. 

PFIZER–ÔNG LỚN TIÊN PHONG ÁP DỤNG AI VÀ ML ĐỂ TẠO NÊN TÊN TUỔI 

Pfizer đang hiện đại hóa quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Theo đó, công ty dược phẩm của Mỹ đã và đang đạt được nhiều tiến bộ sinh học trong sản xuất thuốc bằng cách khám phá cơ chế phát triển của nhiều loại bệnh tật trong cơ thể và sử dụng những dữ liệu này để sàng lọc các virus có khả năng điều trị các bệnh nhằm điều chế vacxin. 

Trong hơn một thập kỷ, Pfizer đã áp dụng AI và ML cho mọi quy trình công việc từ thiết kế, sản xuất đến phân phối các sản phẩm. Một trong những sản phẩm đã đưa tên tuổi của Pfizer nổi tiếng hơn bao giờ hết là vacxin chống COVID-19 đã cứu sống thế giới khỏi đại dịch nguy hiểm. 

Mặc dù công nghệ học sâu thường chỉ giới hạn ở những khu vực có sẵn bộ dữ liệu lớn, nhưng một số nghiên cứu đã khám phá ứng dụng của kỹ thuật này trong thu thập lượng lớn dữ liệu mới. Tuy nhiên, một lĩnh vực chưa được hỗ trợ đầy đủ bởi tính năng của thuật toán AI/ML là các kháng thể đơn dòng Tuy nhiên, gần đây, nhóm AI của Pfizer đã giải quyết vấn đề này bằng cách khắc phục những hạn chế về dữ liệu nhỏ trong việc phát triển các mô hình dự đoán về độ nhớt của kháng thể, một đặc điểm chính đánh giá chất lượng phát triển đối với phương pháp trị liệu dựa trên kháng thể đơn dòng. Trong công trình này, các nhà khoa học của Pfizer đã chứng minh các mô hình dựa trên học sâu có thể đưa ra kết quả một cách khái quát hóa với độ chính xác cao, ngay cả khi được đào tạo trên vài chục điểm dữ liệu.

CHUYỂN ĐỔI SỬ DỤNG AI VÀ ML TẠO RA NHIỀU TIẾN BỘ TRONG Y HỌC

AI và ML được dự đoán sẽ trở thành một trong những công cụ quan trọng nhất mà các công ty dược phẩm và công nghệ sinh học cần có để nâng cao kiến thức chuyên môn đồng thời cải thiện trình độ nghiên cứu và phát hiện các loại bệnh đồng thời sản xuất hiệu quả các loại thuốc đặc trị phù hợp với từng loại bệnh. 

“AI có thể vượt qua mọi loại công cụ khác trong việc dự đoán sớm các loại bệnh. Lấy ví dụ như công nghệ máy học tiên tiến được sử dụng trong giai đoạn đầu của nghiên cứu các tiểu phân tử trước khi thiết kế và khám phá các loại thuốc”, Jörk-Arne Clavert, Phó Chủ tịch Học máy của Pfizer cho biết. “ Công nghệ cho phép chúng tôi sàng lọc ngay trên máy tính một số lượng lớn phân tử tiềm năng và tổng hợp những phân tử cần được các nhà hóa học khám phá thêm mà không cần phải thử nghiệm mọi phân tử”, ông nói.

Ngay sau khi xác định nhanh các phân tử có khả năng thành công, ML là công nghệ duy nhất có thể giúp dự đoán cách các phân tử tương tác với các mục tiêu, dự đoán thuốc sẽ đi đâu trong cơ thể và dự đoán kết quả phản ứng của bệnh với các dược phân tử đó. Do các thuật toán AI/ML có khả năng thu thập và phân tích các tập dữ liệu lớn, nên việc sử dụng các luồng dữ liệu này được kỳ vọng sẽ giúp ngành y tế sớm tìm ra các thành phần sinh học vẫn chưa được hiểu rõ hoặc chưa được khám phá.

AI và ML khi được tận dụng hiệu quả có thể giúp ngành y tế phát hiện nhiều hơn nữa cách một căn bệnh phát triển trong cơ thể. Hiểu và xác định một hợp chất có hoạt tính sinh học cân bằng sẽ đảm bảo hiệu quả sản xuất các loại thuốc đặc trị phù hợp với từng loại bệnh lý cụ thể. 

Một báo cáo gần đây trên tạp chí Nature Reviews Drug Discovery4 chỉ ra rằng ngày càng có nhiều Thực thể hóa học mới (NCE) được phát hiện bằng cách sử dụng AI/ML. Cuối cùng, hợp lý hóa việc khám phá và phát triển thuốc với sự trợ giúp của các công nghệ đổi mới như AI/ML sẽ góp phần tăng năng suất trong R&D thượng nguồn và cuối cùng mang lại lợi ích cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe toàn cầu.

MẶT TRÁI CỦA CÔNG NGHỆ TRONG SẢN XUẤT CÁC SẢN PHẨM VÀ DỊCH VỤ Y TẾ 

Mặc dù AI/ML đang mang đến những cơ hội đặc biệt để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân, nhưng nó cũng đi kèm với những thách thức tiềm ẩn. Ví dụ: các sản phẩm hỗ trợ bởi AI đôi khi dẫn đến các khuyến nghị điều trị không chính xác, thậm chí có khả năng gây hại. Một trong những lỗi này có thể do các nguồn dữ liệu sai lệch không lường trước đã được sử dụng để xây dựng hay đào tạo AI.

Tóm lại, các chương trình hỗ trợ AI cũng có thể gây rủi ro nếu chúng không được triển khai phù hợp và không được giám sát cẩn thận. Vì vậy, sẽ cần nỗ lực đến từ các đơn vị giám sát cùng các nhà phát triển công nghệ trong chăm sóc sức khỏe trong việc đảm bảo tính an toàn và hiệu quả của công nghệ trong hỗ trợ sản xuất dược phẩm và chăm sóc sức khỏe bệnh nhân.

Tuy nhiên, nhìn chung, bằng cách khai thác các tiến bộ kỹ thuật số của AI, ML và các công nghệ khác trong y học, các hãng dược phẩm đã tạo ra những phát triển đáng kể trong hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe đồng thời mang đến những bước đột phá làm thay đổi cuộc sống của nhiều bệnh nhân.