Mỗi năm, có hơn 14 triệu ca mắc ung thư được phát hiện trên toàn thế giới. Mặc dù bản thân ung thư là một căn bệnh chết người, nhưng rất nhiều phương thức điều trị ung thư hiện nay đang được áp dụng có thể gây tổn hại ghê gớm đến sức khỏe chúng ta khi xạ trị để giết chế các tế bào ung thư. Một nhóm các nhà nghiên cứu thuộc Viện Công nghệ Massachusettes, Mỹ (MIT) đã sáng tạo ra một hệ thống AI mới giúp kéo dài thời gian sống đối với những người mắc ung thư, đồng thời giảm thiểu những tác hại của xạ trị trong điều trị ung thư đối với các bệnh nhân.
Hệ thống AI của nhóm nghiên cứu này không chỉ có thể theo dõi, phát hiện các dạng ung thư khác nhau. Mà các nhà nghiên cứu còn dạy cho hệ thống AI của họ cách điều chỉnh hợp lý lượng hóa chất và xạ trị vừa đủ đối với bệnh u nguyên bào đệm – một dạng ung thư não phổ biến và nguy hiểm nhất hiện nay.
Hệ thống AI này giúp đảm bảo chắc chắn liều lượng hóa trị vừa đủ từ đó sẽ ít gây độc hại hơn. Hệ thống này hoạt động dựa trên cơ chế sử dụng kỹ thuật “tự học” để điều chỉnh liều lượng điều trị dựa vào dữ liệu thông tin mà nó được nhập vào. Thực tế, hệ thống AI này sẽ tìm kiếm một liệu trình điều trị tối ưu cho mỗi bệnh nhân cụ thể - một phương thức điều trị vẫn đảm bảo tiêu diệt được các tế bào ung thư mà không “điều trị quá mức” đối với bệnh nhân. Nhóm nghiên cứu thuộc MIT đã tiến hành thử nghiệm hệ thống AI này trên 50 bệnh nhân. “Chúng tôi luôn hướng đến mục tiêu giúp người bệnh giảm kích thước các khối u ung thư, nhưng đồng thời phải đảm bảo được chất lượng cuộc sống của họ - giảm liều lượng độc tố họ phải nhận – để không làm cho họ trở nên quá ốm yếu và chịu nhiều tác dụng phụ”, ông Pratik Shah, một nhà nghiên cứu thuộc phòng thí nghiệm Media Lab, ông là người giám sát nghiên cứu này.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng một hệ thống có tên là Reinforced Learning (RL). Nó hoạt động theo phương pháp giống như chúng ta huấn luyện một chú chó, bằng cách thưởng cho những hành vi âu yếm khi giúp con người đạt được kết quả. Ông Shah đã giải thích nguyên lý hoạt động của hệ thống này như sau:
“Công nghệ này bao gồm “các nhân tố” AI hoàn thành “các hành động” trong một môi trường phức tạp và không thể đoán định được để đạt được một “kết quả” mong muốn. Bất cứ khi nào nó hoàn thành một hành động, nhân tố này sẽ điều chỉnh các hành động của nó để đạt được kết quả đó”.
Cơ cấu hoạt động này cũng giống như chiến lược mà chương trình DeepMind của Alphabet đã thực hiện năm 2016, giúp tạo ra hệ thống chơi cờ vây Go rất nổi tiếng của công ty này. Mô hình này cũng đã nghiên cứu rất kỹ các hệ thống do các bác sỹ vạch ra làm định hướng phổ quát cho điều trị ung thư hiện nay. Hệ thống AI này sau đó sẽ xác định và dự đoán sự thay đổi về kích thước mô khi được điều trị lần đầu nhằm xác định xem nếu thêm một liều lượng thuốc mới có gây quá tải cho cơ thể bệnh nhân hay không.
“Chúng tôi đã hỏi mô hình này là “bạn có phải cấp thêm một liều lượng tương tự như trước cho tất cả các bệnh nhân không? Và nó trả lời rằng “không, tôi chỉ cần thêm một phần tư liều lượng cho bệnh nhân này, một lửa liều lượng cho bệnh nhân kia, và người khác thì không cần thêm nữa”. Đây là điểm quan trọng nhất của nghiên cứu này, từ đó chúng ta có thể nghiên cứu ra các biện pháp điều trị chính xác với liều lượng thuốc cần thiết bằng cách thực hiện các thử nghiệm trên một người khi sử dụng các cơ cấu máy học không chính thống”, ông Shah nói.
Nhiệm vụ của bác sỹ chuyên điều trị ung thư là thường xuyên phải tính toán cần bao nhiêu thuốc cho mỗi bệnh nhân. Hệ thống AI này – tuy chưa phải là hoàn hảo – nhưng giúp mang lại một sự nhất quán cao hơn trong việc theo dõi các khía cạnh trong điều trị ung thư.
Ông Nicholas Schork, giáo sư và là giám đốc mảng sinh học con người tại Viện nghiên cứu J. Craig Venter, là một chuyên gia về thiết kế xét nghiệm lâm sàng cho biết:
“Con người không biết rằng một chiếc máy hoạt động phải xử lý hàng đống dữ liệu, mà nếu công việc này để con người giải quyết thì rất chậm, chán ngắt và không chính xác. Ở đây, chúng ta chỉ việc để cho một chiếc máy tính tìm kiếm các mảng thông tin và sau đó sử dụng các thông tin đã xử lý để biết được liều lượng tối ưu nhất cho điều trị ung thư trên mỗi bệnh nhân cụ thể”.
Theo Interesting Engineering
