Hủy

IBM’s Watson có mối quan hệ hợp tác tiềm năng với các chuyên gia ung thư

Thứ sáu, 23/03/2018
(Theo Onclive.com) - Ngay cả với những tiến bộ công nghệ, triển vọng mà trí tuệ nhân tạo có thể điều trị cho bệnh nhân ung thư vẫn còn xa tầm tay. Tuy nhiên, theo tiến sĩ Andrew Seidman, chuyên gia ung thư của trung tâm ung thư Memorial Sloan Kettering(MSK) cho rằng điều đó có thể thay đổi sớm.

Tiến sĩ Andrew Seidman, chuyên gia ung thư của trung tâm ung thư Memorial Sloan Kettering(MSK)
Tiến sĩ Andrew Seidman, chuyên gia ung thư của trung tâm ung thư Memorial Sloan Kettering(MSK)

Ngay cả với những tiến bộ công nghệ, triển vọng mà trí tuệ nhân tạo có thể điều trị cho bệnh nhân ung thư vẫn còn xa tầm tay. Ít nhất là cho tới thời điểm hiện tại. Theo tiến sĩ Andrew Seidman, chuyên gia ung thư của trung tâm ung thư Memorial Sloan Kettering(MSK), người hỗ trợ IBM phát triển1 ứng dụng có tên gọi Watson for Oncology: điều đó có thể thay đổi sớm thôi!. Ông nói rằng: "Watson có tiềm năng trở thành đối tác đắc lực trong hỗ trợ ông xử lí số lượng lớn thông tin mới trong lĩnh vực của ông."

Trong bài trình bày tại Hội nghị thường niên về ung thư vú Lynn Sage lần thứ 19, Seidman cho biết: "Chúng tôi đang phải đối mặt với lượng dữ liệu ngày càng tăng theo cấp số nhân từ khắp nơi trên thế giới. Cách tốt nhất là tôi lướt qua 1 vài tiêu đề bài viết vào cuối ngày nhưng cũng thật khó để tôi giữ được vị thế và cảm thấy tôi đang đưa ra những quyết định tối ưu".

Seidman cho biết các chuyên gia ung thư đã bị thử thách để có thể theo kịp các tài liệu ung thư có liên quan tới gen. Trong khi phân tích gen có thể mang lại một danh sách dài các dấu ấn sinh học hoạt động cho 1 bệnh nhân cụ thể, Seidman cho biết danh sách này rất hữu ích cho hầu hết các bác sĩ chuyên ngành ung thư khi chúng được dùng để đưa ra quyết định điều trị. Xử lý được khối lượng lớn dữ liệu là điểm sáng của máy tính khi mà các khám phá về gen và các phương pháp điều trị mới ngày càng nhiều.

Nhưng Watson cần được dạy làm thế nào để xử lý được thông tin nói trên và Seidman cùng với các đồng nghiệp ở MSK đã dành nhiều thời gian để tích hợp chuyên môn của họ vào hệ thống điện toán của Watson. Ông ước tính rằng Watson for Oncology và các thành viên khác trong nhóm của nó đã "vượt ra khỏi lớp 8 nhưng chưa tới bậc cấp 3". Đối với từng trường hợp cụ thể đã được sử dụng để huấn luyện Watson, Seidman ước tính các nhà lâm sàng cần 5-7 phút để chỉ cho máy tính mọi thứ nó cần biết. Mặc dù Watson có thể thực hiện tốt việc liên kết các kết quả nghiên cứu nhưng nó vẫn cần được hỗ trợ để biết được khả năng dung nạp điều trị của từng bệnh nhân.

Danh sách dài việc cần làm cho phát triển Watson cho chuyên ngành ung thư:

- Bổ sung phẫu thuật và xạ trị vào kế hoạch chăm sóc ung thư, liên tục cho tới nay.

- Kết hợp các phương pháp điều trị mới và tiến bộ trong chăm sóc.

- Huấn luyện Watson làm sao để gắn bệnh nhân với các thử nghiệm lâm sàng thích hợp.

- Tạo ra giao diện để bệnh nhân  tương tác với Watson.

- Nâng cấp khả năng của Watson để liên kết các dữ liệu trong y văn nhằm điều trị cho từng bệnh nhân cụ thể.

- Mở rộng cho tất cả các bệnh ung thư

Kết nối giữa những lựa chọn điều trị của Watson với kết quả. Mặc dù một vài bệnh viện đã sử dụng Watson for Oncology cho các khuyến cáo điều trị nhưng Seidman thừa nhận rằng công việc này cần phải được xác nhận lại. Hai nghiên cứu cơ bản đã được thực hiện. Ông cho rằng: "Cấp độ 1 là liệu Watson có dẫn đến việc các nhà lâm sàng thay đổi khuyến cáo điều trị của họ trước đây không. Kiểu nghiên cứu đó chỉ vừa mới bắt đầu. Loại thứ 2 khó khăn hơn, mặc quan trọng hơn: lượng giá xem liệu các khuyến cáo điều trị của Watson có đưa lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân hơn so với kế hoạch điều trị còn lại của các nhà lâm sàng hay không". Seidman nói: "Chúng tôi đang suy nghĩ về việc làm sao mà các bạn thiết kế loại thử nghiệm lâm sàng đó".

Trong khi Seidman không mong muốn bị thay thế, Watson có thể hỗ trợ ông và các bác sĩ chuyên khoa khác chia sẻ chuyên môn của họ một cách rộng rãi hơn bây giờ. Chỉ là có rất nhiều tham vấn mà bạn có thể nhận được và [quyền truy cập Watson] có thể dân chủ hóa các tham vấn ung thư. Một tham vấn dựa trên Watson có thể thiếu sự trao đổi giữa 2 nhà lâm sàng có thể qua điện thoại, qua thư điện tử, nhưng máy tính có thể liên kết các nhà lâm sàng với các y văn liên quan để lập bảng so sánh kết quả giữa các phác đồ khác nhau. Seidman cho rằng: "Sự phát triển của quá trình xử lí ngôn ngữ tự nhiên có thể cho phép sự tương tác đối thoại thực sự trong một ngày nào đó".

Thậm chí hiện tại Watson như đang chọc tức những giáo viên của nó (các chuyên gia ung thư tại MSKCC),khi nó đưa ra các khuyến cáo điều trị mà họ nhận thấy là tốt hơn cả của chính mình. Trong qua trình tập huấn, đây là một quá trình lặp đi lặp lại, Watson và các chuyên gia ung thư MSK đánh giá các phương pháp điều trị có thể cho từng trường hợp, tính điểm cho mỗi trường hợp xanh lục (khuyến cáo), vàng (cân nhắc) và đỏ (không khuyến cáo). Nhóm nghiên cứu hi vọng đạt được thỏa thuận chung và làm mờ dần sự bất đồng "đỏ-xanh". Phổ biến nhất là bất đồng "vàng-xanh". Trong khi sự đánh giá của con người vẫn đưa ra lựa chọn tốt hơn trong hầu hết các trường thì Seidman nói rằng: "Thi thoảng chúng tôi nhận thấy rằng Watson đã đúng còn chúng tôi đã sai".

Theo Onclive.com