Công cụ AI - ORNL mới thúc đẩy quá trình kết hợp bệnh nhân ung thư với những thử nghiệm lâm sàng

Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Viện Khoa học Dữ liệu Sức khỏe của Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge đã khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo để phù hợp hơn với bệnh nhân ung thư trong các thử nghiệm lâm sàng.

Các nhà nghiên cứu này là một trong 10 nhóm phát triển một công cụ kỹ thuật số nhằm giải quyết các thách thức phức tạp có liên quan đến tình trạng sức khỏe như ung thư và bệnh Lyme cũng là một phần của dự án (TOP), trong 14 tuần do Cục điều tra dân số tài trợ, phối hợp bởi Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh, và được lãnh đạo bởi hai nghiên cứu sinh. 

Các thiết bị của TOP dựa trên những công nghệ mới và được thiết kế bằng cách sử dụng dữ liệu mở từ các cơ quan chính phủ như Viện Ung thư Quốc gia (NCI) và Hội Cựu chiến binh. Qua đó tăng cường sự hợp tác giữa các nhà công nghệ, chuyên gia và những nhà lãnh đạo cộng đồng nhằm giải quyết các thách thức và cải thiện cuộc sống của bệnh nhân trên toàn thế giới.

Một trong những trở ngại chính đối với việc đủ điều kiện tham gia thử nghiệm ung thư là không có cấu trúc của dữ liệu, Trưởng nhóm dự án hàng đầu của ORNL - Ioana Danciu nói. Vì thế trí tuệ nhân tạo và các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ điều chỉnh và thúc đẩy quá trình kết hợp các bệnh nhân ung thư với các thử nghiệm lâm sàng đầy hứa hẹn.

Nhóm nghiên cứu, bao gồm Giám đốc Viện Khoa học Dữ liệu Sức khỏe Georgia Tourassi và các nhà nghiên cứu ORNL - Blair Christian và Shamimul Hasan, đã phát triển một biểu đồ tri thức mới trình bày thông tin theo cách mà các thiết bị có thể được thiết kế nhằm trích xuất thông tin có ý nghĩa từ các văn bản khổng lồ.

Bằng cách áp dụng phương pháp học máy không giám sát và phương pháp phân tích biểu đồ quy mô lớn, hoặc các cách tiếp cận tương tự như những gì Netflix sử dụng để giới thiệu các chương trình và phim cho khách hàng, ngoài ra nhóm nghiên cứu còn tìm kiếm thử nghiệm lâm sàng ở các mục tiêu liên quan.

Khả năng "Smart Clinical Trials" của ORNL được xây dựng dựa trên sự hợp tác của NCI - DOE, trong đó các nhà nghiên cứu ORNL dẫn đầu thí điểm nhằm mở rộng khả năng giám sát ung thư và xây dựng các mô hình thống kê có khả năng dự đoán quá trình lâm sàng và kết quả của các loại ung thư khác nhau.

Không những thế nhóm đã thêm dữ liệu thử nghiệm lâm sàng vào biểu đồ exascale nhằm kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hồ sơ sức khỏe điện tử, bản thể học y tế và dữ liệu công cộng. Những công cụ này cho phép lưu trữ thông tin và liên tục thêm thông tin mới bằng cách cho phép tính toán và phân tích kiến thức được tìm ra trong quá trình, Danciu nói.

Bản thể học:

Thông thường thể hiện tri thức, hay là một tập khái niệm để định nghĩa một vấn đề, và mối quan hệ giữa các cặp khái niệm. Nó có thể được dùng với mô hình dưới dạng một tập hợp các phần tử và mối quan hệ giữa chúng.

Tourassi cho biết: Thông qua Viện Khoa học Dữ liệu Sức khỏe, ORNL đang xây dựng các giải pháp khoa học nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến khoa học y sinh và chất lượng cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của quốc gia. Ngoài ra, một số thử nghiệm của TOP đang được thực hiện, từ đó chúng tôi tập trung vô những vấn đề có thể thúc đẩy nghiên cứu đồng thời cho thấy sự hợp tác mạnh mẽ giữa các cơ quan trong việc nhận biết những dữ liệu mới của chính phủ. Bên cạnh đó các nhà nghiên cứu đang tăng tốc khám phá và tạo ra một sản phẩm hữu ích cho cộng đồng ung thư, vì vậy chúng tôi cần hợp tác lẫn nhau để có thể kết hợp dữ liệu mở về chăm sóc sức khỏe, chuyên môn...

Nghiên cứu cũng được Sáng kiến AI của ORNL thông báo và kích hoạt, khai thác chuyên môn, khả năng tính toán và phương tiện của người dùng trong phòng thí nghiệm để tăng tốc đột phá khoa học và tăng cường an ninh quốc gia.

Sáng kiến này đã chứng minh các khả năng mới trong khoa học như thiết bị, thiết kế kỹ thuật, thúc đẩy thử nghiệm và khả năng mở rộng. Ví dụ: Các nhà nghiên cứu ORNL đã chỉ ra các thuật toán học máy có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ các tín hiệu bị nhễu có tỷ lệ thấp, phát triển các thuật toán có khả năng thúc đẩy mô hình hóa và mô phỏng với rất ít dữ liệu đào tạo và thiết kế các thiết bị thần kinh sinh học mới có khả năng phát hiện các cơn động kinh.

David Womble, Giám đốc Chương trình Trí tuệ nhân tạo của ORNL, cho biết: Đầu tư vào AI của ORNL, cùng với chuyên môn về khoa học, điện toán, kỹ thuật và các cơ sở đẳng cấp thế giới, và phòng thí nghiệm vẫn tiếp tục dẫn đầu về khoa học và an ninh quốc gia.

Công việc của nhóm TOP đại diện cho "thách thức sức khỏe" đầu tiên được ban hành theo sự hợp tác của Cục điều tra dân số - Bộ Y tế - Dịch vụ Nhân sinh và đây là minh chứng cho thấy khả năng AI của ORNL trong lĩnh vực khoa học dữ liệu sức khỏe.

Đây là một dự án thăm dò, Danciu nói. Tuy nhiên điều cuối cùng mà chúng tôi quan tâm đến là giải phóng sức mạnh của tài nguyên điện toán và chuyên môn khoa học dữ liệu có sẵn trong ORNL để tìm ra giải pháp cuối cho các vấn đề lớn đối với tác động trong xã hội và kết hợp bệnh nhân thử nghiệm lâm sàng chắc chắn phù hợp với mô tả đó.

Cô nói thêm rằng những người khác tham gia vào thử thách là các công ty thương mại lớn và nhóm muốn hợp tác với họ để nhận ra tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa các thử nghiệm và quản lý ung thư rộng hơn.

Từ những gì đã phát hiện nhóm chuyên môn khoa học của ORNL đã có thể rút ra nhiều thông tin hữu ích và xây dựng trên các phần nghiên cứu hiện có, từ đó phát triển nổi bật bản chất của các sáng kiến AI tại địa phương, liên bang và toàn cầu, Tourassi nói.