Trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Nature, nhóm tác giả đến từ Anh, Đan Mạch, Đức và Thụy Sĩ cho biết hệ thống AI mang tên Delphi-2M có khả năng “dự đoán tỷ lệ mắc hơn 1.000 loại bệnh” dựa trên hồ sơ bệnh án của bệnh nhân. Mô hình được huấn luyện với dữ liệu từ UK Biobank – cơ sở dữ liệu y sinh học lớn của Anh với thông tin của khoảng nửa triệu người tham gia.
Theo chuyên gia AI Moritz Gerstung thuộc Trung tâm Nghiên cứu Ung thư Đức, việc đọc và phân tích chuỗi chẩn đoán y tế “giống như học ngữ pháp trong một văn bản”. Delphi-2M có thể nhận diện các mẫu hình trong dữ liệu y tế, sự kết hợp và trình tự của các chẩn đoán, từ đó đưa ra “những dự báo có ý nghĩa và giá trị đối với sức khỏe”.
Nhóm nghiên cứu đã kiểm chứng hiệu quả của Delphi-2M bằng cách thử nghiệm trên dữ liệu của gần 2 triệu người trong cơ sở dữ liệu y tế công cộng của Đan Mạch. Kết quả cho thấy hệ thống có thể xác định chính xác những người có nguy cơ đau tim cao hoặc thấp hơn mức dự đoán thông thường dựa trên tuổi tác và các yếu tố khác.
Tuy nhiên, các tác giả lưu ý rằng công cụ này chưa sẵn sàng để ứng dụng lâm sàng và cần được thử nghiệm thêm. Nhà nghiên cứu Peter Bannister thuộc Viện Kỹ thuật và Công nghệ Anh cho biết dữ liệu hiện tại còn nhiều sai lệch về độ tuổi, sắc tộc và tình trạng y tế.
Theo đồng tác giả Tom Fitzgerald thuộc Phòng thí nghiệm Sinh học phân tử châu Âu, trong tương lai, các hệ thống như Delphi-2M có thể hỗ trợ định hướng giám sát, can thiệp sớm theo hướng y học dự phòng, cũng như góp phần tối ưu hóa nguồn lực trong hệ thống y tế.
Khác với các công cụ hiện có như chương trình QRISK3 mà bác sĩ gia đình ở Anh dùng để đánh giá nguy cơ đau tim hoặc đột quỵ, Delphi-2M “có thể dự đoán tất cả các bệnh cùng lúc và trong thời gian dài”, đồng tác giả Ewan Birney khẳng định.
Giáo sư Gustavo Sudre thuộc Đại học King’s College London đánh giá nghiên cứu này là một bước tiến quan trọng hướng tới mô hình dự đoán “có thể mở rộng, dễ giải thích và có trách nhiệm về mặt đạo đức” – vốn đang là mục tiêu trọng tâm của lĩnh vực AI y tế.
