ChatGPT, nó có thể thêm lửa vào "AI+Medical" không?

Nguồn: Eoujan Talk

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI không giới hạn

Trong 8 tháng qua của năm 2023, sự bùng nổ của AI thế hệ là không thể phủ nhận.

Những gã khổng lồ lớn như Baidu, Alibaba Cloud, HKUST Xunfei và JD Health lần lượt từ chức, tung ra những mô hình lớn của riêng mình với đà lớn. Không muốn để gia tộc thống trị, một "Cuộc chiến trăm mẫu" nơi lưỡi lê đâm trúng sắp xảy ra. Chẳng bao lâu, cơn gió này nhanh chóng thổi vào lĩnh vực y tế nghiêm túc và được quản lý chặt chẽ.

Bánh răng của vận mệnh dược phẩm AI đang quay trở lại. Vào ngày 12 tháng 7, Nvidia, công ty đi đầu xu hướng, đã đầu tư 50 triệu USD vào công ty công nghệ sinh học Recursion để tăng tốc các mô hình cơ bản mang tính đột phá trong lĩnh vực khám phá thuốc trí tuệ nhân tạo. Hành động này được ngành công nghiệp giải thích là một vụ đặt cược sâu hơn vào dược phẩm AI của Nvidia đang có lợi nhuận.

"Bậc thầy bọc da" Huang Renxun thậm chí còn đưa ra tuyên bố nổi bật: "Generative AI là một công cụ mang tính cách mạng để khám phá các loại thuốc và phương pháp điều trị mới." Trong mắt thế giới bên ngoài, mọi động thái của Nvidia, đều có vốn hóa thị trường hàng nghìn tỷ đô la rất đáng để nghiên cứu. Hiện nay, dược phẩm AI ở giai đoạn đầu có thể vẫn đang trong tình trạng suy giảm giá trị.

Vốn một lần nữa nghe thấy tiếng trống tuyệt vọng. Vào ngày 21 tháng 8, Genesis Therapeutics, một công ty dược phẩm AI có nguồn gốc từ Đại học Stanford, đã thông báo hoàn thành khoản tài trợ Series B được đăng ký vượt mức 200 triệu USD. Nền tảng nghiên cứu và phát triển mô phỏng thuốc trong nước "Công nghệ Thâm Quyến" đã hoàn thành vòng tài trợ mới trị giá hơn 700 triệu nhân dân tệ, và Insilicon Intelligence cũng đang chạy đua để trở thành "cổ phiếu dược phẩm AI đầu tiên"...

Các doanh nghiệp như tư vấn y tế, chẩn đoán phụ trợ, tiếp thị kỹ thuật số y tế và y học cổ truyền Trung Quốc đều tham gia, tranh giành cơ hội đứng trên bàn đàm phán và có rất nhiều hứng thú.

Trong bối cảnh thịnh vượng, Ủy ban Y tế thành phố Bắc Kinh mới đây đã ban hành một văn bản nêu rõ rằng họ sẽ tăng cường giám sát các hoạt động chẩn đoán và điều trị trên Internet, đồng thời nghiêm cấm sử dụng trí tuệ nhân tạo và các phương pháp khác để tự động tạo đơn thuốc; phần mềm trí tuệ nhân tạo, v.v., sẽ không được sử dụng nhằm mục đích gian lận hoặc thay thế bác sỹ thực hiện dịch vụ chẩn đoán, điều trị.

Sự cuồng tín và nhầm lẫn đan xen, mọi người không khỏi thắc mắc: **ChatGPT, liệu nó có thể tiếp thêm lửa cho "AI+Medical care" không? Nó có thể được áp dụng cho những kịch bản phân khúc y tế và sức khỏe nào? Sự trao quyền đạt được ở mức độ nào? **

01 Thiên Kiếm của AI khó đột phá mảng nghiên cứu phát triển thuốc

Có một quy tắc mười hai đáng sợ trong nghiên cứu và phát triển thuốc: phải mất ít nhất mười năm và một tỷ đô la Mỹ để phát triển một loại thuốc mới. Sự xuất hiện của dược phẩm AI cho phép mọi người nhìn thấy khả năng tạo ra các phân tử mới chỉ bằng một cú nhấp chuột, nhưng việc xác minh giá trị và nỗi lo kinh doanh đã trở thành nỗi đau kéo dài đối với các công ty liên quan.

**Khi AI phát triển thành mô hình chung của ChatGPT, liệu thanh kiếm Yitian vốn có nhiều hy vọng này có thực sự giải quyết được vấn đề chi phí và tỷ lệ thất bại trong quá trình phát triển thuốc không? **Câu trả lời có thể không lạc quan.

Trong trí tưởng tượng của hầu hết mọi người, công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nhà phát triển nhanh chóng sàng lọc các phân tử thuốc tiềm năng thông qua các thuật toán như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Đồng thời, với sự trợ giúp của một lượng lớn dữ liệu nghiên cứu và phát triển thuốc, không chỉ có thể nhanh chóng tìm thấy "phân tử tỷ đô" tiếp theo mà còn có thể dự đoán được tác dụng phụ và chuyển hóa thuốc của thuốc.

Một báo cáo nghiên cứu của công ty môi giới từng phác thảo một bức tranh thú vị: trao quyền cho việc phát hiện mục tiêu thuốc, sàng lọc hợp chất và các khía cạnh khác thông qua học máy, học sâu và các phương pháp khác có thể tăng tỷ lệ thành công của nghiên cứu và phát triển thuốc mới từ 12% lên 14%. Chi phí sàng lọc hợp chất và thử nghiệm lâm sàng trên toàn cầu là 55 tỷ USD mỗi năm.

Sự thay đổi công nghệ của AI giống như một đám cháy rừng bất ngờ, cố gắng đốt cháy “bức tường rào” của thế tiến thoái lưỡng nan Double Ten trong nghiên cứu và phát triển y sinh. Vào năm 2021, các công ty dược phẩm AI sẽ dẫn đầu làn sóng và bắt đầu câu chuyện theo đuổi sự giàu có trên thị trường vốn toàn cầu. Hơn 270 công ty tham gia nghiên cứu và phát triển thuốc AI đã mọc lên, bao gồm việc khám phá mục tiêu cho đến theo dõi thuốc sau khi đưa thuốc ra thị trường. Thông qua tài trợ, giao dịch và hợp tác bằng tiền thật, mọi người đã thấy một thị trường dược phẩm AI được kích hoạt hoàn toàn.

Tuy nhiên, việc xác minh giá trị cũng khiến bong bóng dược phẩm AI từng cuộn lên bất ngờ vỡ tung. Vào năm 2022, phân tử đầu tiên trên thế giới được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo, DSP-1181, đã bị Tập đoàn Dược phẩm Sumitomo của Nhật Bản dừng lại vì giai đoạn lâm sàng mà tôi nghiên cứu không đạt tiêu chuẩn mong đợi. Exscientia trước đây đã đưa ra tuyên bố nổi tiếng rằng toàn bộ dự án chỉ mất chưa đầy một năm từ khi đề xuất khái niệm đến xác định các phân tử, trong khi mức trung bình của ngành là 4,5 năm.

BenevolentAI, một công ty dược phẩm AI niêm yết ở Anh, cũng tuyên bố sa thải gần 180 nhân viên, gần một nửa công ty, vì thử nghiệm lâm sàng giai đoạn IIa của BEN-2293 thất bại. Nhiều dòng dược phẩm AI đã lặng lẽ biến mất sau khi bước vào giai đoạn lâm sàng. Giá trị thị trường của nhiều loại dược phẩm AI đang rơi tự do, nhiều công ty nghiên cứu và phát triển thuốc mới AI+ gần như cạn tiền và giá cổ phiếu của họ chưa đến 1 USD. Tính mới của dây chuyền dược phẩm AI cũng đã bị ngành công nghiệp đặt câu hỏi.

Khi tất cả những thành quả dễ dàng của các loại thuốc cải tiến được hái, liệu ChatGPT có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ để phá vỡ Định luật phát triển thuốc mới của người chống Moore không? **"Trên thực tế, thứ chúng ta thiếu bây giờ có thể không phải là sức mạnh tính toán mà là chúng ta không có nhiều dữ liệu hiệu quả chất lượng cao." ** Ma Jian, Giám đốc điều hành của Jingtai Technology, đã chỉ ra tại Triển lãm Công nghệ Y sinh Toàn cầu lần thứ 4 Hội nghị và Triển lãm.

Trên thực tế, ba yếu tố quan trọng là sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu tạo thành máy học trí tuệ nhân tạo. Báo cáo Nghiên cứu Chứng khoán Soochow chỉ ra rằng dữ liệu xác định độ sâu của mô hình đào tạo, thuật toán xác định hiệu quả và đầu ra, còn sức mạnh tính toán xác định các khía cạnh có thể đạt được của AI. **Mặc dù GPT có đủ tính chất lật đổ nhưng nó lại tập trung nhiều hơn vào việc nâng cao tài nguyên máy tính và không giải quyết được khó khăn lớn nhất trong việc hạn chế các loại thuốc mới - lỗ hổng trong dữ liệu R&D chất lượng cao. **

Dữ liệu nghiên cứu và phát triển thuốc đổi mới cực kỳ nhạy cảm và quý giá đối với các công ty dược phẩm và họ thường không muốn chia sẻ chúng, điều này cũng khiến dữ liệu chất lượng cao trở nên hiếm hoi. Ngoài ra, tài liệu học thuật và nghiên cứu khai thác cũng phải đối mặt với những cạm bẫy tiềm ẩn như thiếu mẫu âm tính.

Ít nhất là ở thời điểm hiện tại, bất chấp sự hỗ trợ của ChatGPT, dược phẩm AI đóng vai trò hỗ trợ nhiều hơn và chúng tôi mong đợi sẽ có nhiều đột phá hơn trong tương lai.

02 Dao diệt rồng đa phương thức, biến đổi chẩn đoán phụ trợ

Hãy tưởng tượng một cảnh, khi bạn cần hiểu rõ chức năng và cách sử dụng của một loại thuốc nào đó, con người kỹ thuật số sẽ tư vấn cẩn thận các biện pháp phòng ngừa trước màn hình lớn, thay vì đọc kỹ hướng dẫn sử dụng.

Và đây chính là sức hấp dẫn của các mô hình lớn như GPT, Peng Tao, trưởng bộ phận khoa học dữ liệu của Yidu Cloud, từng tuyên bố rõ ràng rằng hầu hết tất cả các sản phẩm/con đường y tế đều có thể được tổ chức lại bằng các mô hình ngôn ngữ lớn để thực sự phát huy được vai trò của mình.

Mặc dù các điểm nóng đầu tư vẫn tập trung vào các mô hình và cơ sở dữ liệu lớn, nhưng trong quá trình phát triển đi lên của GPT, việc giải thích báo cáo, kiểm soát chất lượng hồ sơ y tế, chẩn đoán phụ trợ, hỏi đáp kiến thức và các khía cạnh khác có thể được định hình lại.

Vào ngày 12 tháng 7, nhóm nghiên cứu của bộ phận tư vấn y tế AI Med-PaLM của Google đã công bố kết quả nghiên cứu của mình trên tạp chí Nature. Một nhóm bác sĩ lâm sàng đạt điểm cao tới 92,6% trong các câu trả lời của Google và mô hình y tế lớn Med-PaLM của DeepMind. tương đương với trình độ của bác sĩ lâm sàng ở người thật (92,9%).

Sau đó, bài báo “Hướng tới AI y sinh tổng quát” đã chứng minh tiềm năng của các chế độ đa tác vụ của các mô hình sinh sản đa phương thức quy mô lớn. Các nhóm nghiên cứu của Google Research và Google DeepMind nhận thấy rằng Med-PaLM M đã có thể thực hiện 14 nhiệm vụ y sinh khác nhau như phân loại hình ảnh y tế, trả lời câu hỏi y tế, trả lời câu hỏi bằng hình ảnh, tạo và tóm tắt báo cáo X quang cũng như gọi biến thể bộ gen.

Trong số 246 phim chụp X-quang ngực thật, các bác sĩ lâm sàng cho biết có tới 40,50% trường hợp, báo cáo do Med-PaLM M tạo ra được chấp nhận nhiều hơn báo cáo của các bác sĩ X quang chuyên nghiệp.

** "Ngày nay, chúng ta nên chuyển sang cấu trúc ba bên và bao gồm các thực thể AI tương tự GPT-4 làm trụ cột thứ ba của mối quan hệ tam giác này." ** Cuốn sách "GPT Medical Beyond Imagination" chỉ ra rằng Y học cổ truyền thường đề cập đến mối liên kết thiêng liêng giữa bác sĩ và bệnh nhân - mối quan hệ hai chiều và GPT có thể đóng vai trò là bên thứ ba, tương tự như vai trò phụ trợ của bác sĩ.

Theo mô hình y tế ba bên mới, các bác sĩ và GPT cùng nhau tạo thành cơ quan chính trong chẩn đoán và điều trị. Khi bệnh nhân được khám, AI và bác sĩ tham gia chẩn đoán, điều trị để đảm bảo tính chính xác của chẩn đoán và điều trị. Cho dù GPT đóng vai trò gì trong lĩnh vực y tế, luôn cần có sự tham gia của con người trong việc xem xét tất cả đầu ra mà nó tạo ra để tránh những rủi ro và thiếu sót của công nghệ ở mức độ lớn nhất.

Vài ngày trước, Ủy ban Y tế và Y tế thành phố Bắc Kinh đã ban hành "Các biện pháp thực hiện giám sát chẩn đoán và điều trị qua Internet ở Bắc Kinh (Thử nghiệm)". Các cơ sở y tế phải tăng cường quản lý thuốc khi thực hiện các hoạt động chẩn đoán và điều trị trên Internet. Đó là nghiêm ngặt cấm sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động tạo đơn thuốc và nghiêm cấm cung cấp thuốc cho bệnh nhân trước khi đơn thuốc được cấp. . Động thái này nhằm chuẩn hóa các hoạt động chẩn đoán và điều trị trên Internet, đồng thời cũng nhằm loại bỏ tối đa các rủi ro của trí tuệ nhân tạo.

JD Health, Baidu Health, Shenrui Medical, Medical Alliance, Neusoft, Left Hand Doctor và các công ty khác đã đưa ra các mô hình dọc y tế quy mô lớn của riêng họ. Các kịch bản ứng dụng chủ yếu tập trung vào tư vấn phụ trợ, chẩn đoán phụ trợ, tư vấn sức khỏe, hình ảnh y tế thông minh, vân vân.

"Các công ty công nghệ y tế đang tích cực hợp tác với các công ty mô hình cơ bản quy mô lớn và hệ sinh thái y tế và sức khỏe mô hình quy mô lớn AI đang dần được thiết lập. Ngành này đang phát triển rất nhanh, khiến ngành có rất ít thời gian để quan sát, học hỏi và suy nghĩ. . Có nhiều tài nguyên hơn và khả năng sinh thái mạnh mẽ hơn. Các doanh nghiệp, tổ chức và chính phủ có thể tham gia với cường độ cao hơn. "Gao Gao, giám đốc điều hành của Yiou và chủ tịch của Yiou Health, đã chỉ ra rõ ràng.

Mặc dù hiệu suất của ChatGPT rất đáng hài lòng nhưng các tính năng mới thường đi kèm với những rủi ro mới như mong đợi và GPT có xu hướng bịa đặt thông tin, đôi khi trở thành "ảo ảnh". Thông tin của các mô hình ngôn ngữ lớn cần được cập nhật thường xuyên để duy trì tính chính xác và kịp thời, nếu không sẽ dễ gây nhầm lẫn cho người dùng.

03 Phá hoại việc viết hồ sơ y tế

So với “những ngọn núi khó vượt qua” trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển thuốc, viết hồ sơ y tế hay một trong những kịch bản phụ mà ChatGPT có thể đạt được sự lật đổ.

"Đối với nhiều công ty tập trung vào phát triển các sản phẩm ghi chép lâm sàng tự động, GPT-4 có vẻ là một công nghệ đột phá." "GPT Healthcare Beyond Imagination" từng kết luận.

Khi các tác giả viết văn bản này vào đầu năm 2023, họ có thể đã thấy trước tiềm năng của GPT-4 trong việc giải quyết phần tẻ nhạt và nặng nề nhất trong công việc chăm sóc y tế hàng ngày trong những ngày tiếp theo.

Vào tháng 3 năm nay, Nuance Communications, công ty con nhận dạng giọng nói của Microsoft, đã phát hành một công cụ dựa trên AI GPT-4 để tự động ghi lại và tạo các ghi chú lâm sàng cho nhân viên y tế, dự kiến sẽ giảm quá trình chuyển đổi các cuộc thăm khám bệnh nhân bằng miệng thành ghi chú lâm sàng từ 4 giờ ban đầu Tự động tạo hồ sơ y tế dự thảo trong vòng vài giây, giảm đáng kể gánh nặng hành chính cho bác sĩ.

Như chúng ta đã biết, có rất nhiều thủ tục giấy tờ trong quá trình chẩn đoán và điều trị. Một nghiên cứu năm 2016 do Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ tài trợ cho thấy rằng cứ mỗi giờ bác sĩ dành cho bệnh nhân, họ lại dành thêm hai giờ cho thủ tục giấy tờ hồ sơ y tế. Nghiên cứu cho thấy các bác sĩ phải mất thêm một hoặc hai giờ làm công việc giấy tờ sau khi tan sở. Một cuộc khảo sát năm 2017 của Tạp chí Hiệp hội các trường Cao đẳng Y tế Hoa Kỳ cho thấy hơn 2/3 số bác sĩ được khảo sát thừa nhận rằng thủ tục giấy tờ hồ sơ y tế quá nặng nề.

Ở nước ta, tình hình cũng không lạc quan. Nhân viên y tế tại các bệnh viện tuyến 3 ở nhiều nơi đã nhận “vé phạt” từ ủy ban y tế địa phương do ghi hồ sơ bệnh án không đúng quy định. Mặc dù hồ sơ y tế điện tử nổi tiếng đã thay thế hồ sơ y tế giấy viết tay nhưng nhân viên y tế ngày càng dành nhiều thời gian hơn cho màn hình.

Sự xuất hiện của GPT cho phép mọi người nhìn thấy khả năng giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế. Về mặt trích xuất thông tin, nó có thể cấu trúc các phần lớn văn bản lâm sàng; về mặt làm sạch dữ liệu, ChatGPT có thể cung cấp công việc xác minh tính nhất quán trong một phạm vi nhất định. Nâng cao hiệu quả và chất lượng y tế bằng cách tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng.

Bệnh viện Hòa bình Quốc tế Ôn Châu từng tiến hành một cuộc kiểm tra, trong các trường hợp thử nghiệm, họ đặt một số "bẫy", bao gồm định dạng không đều, lỗi dấu câu, sai tên thuốc và thiếu cách sử dụng thuốc. Sau khi trực tiếp yêu cầu ChatGPT tạo báo cáo, điều đáng mừng là nó có thể tạo thành công các báo cáo y tế có liên quan, chủ động sửa các lỗi định dạng và dấu câu cũng như thêm một bản tóm tắt gồm hai câu.

** "Các ứng dụng AI trước tiên nên bắt đầu với các lĩnh vực ứng dụng 'có tác động cao, rủi ro thấp', chẳng hạn như đơn giản hóa khối lượng công việc hành chính của nhân viên y tế." ** David Rhew, giám đốc y tế toàn cầu của Microsoft, đã chỉ ra rõ ràng.

Lĩnh vực y tế liên quan mật thiết đến tính mạng, sức khỏe con người nên sự giám sát vô cùng nghiêm ngặt. Nếu các công ty trực tiếp sử dụng ChatGPT để phát triển các dịch vụ chẩn đoán và điều trị cho chẩn đoán lâm sàng và bệnh nhân thì những rủi ro, thách thức mà họ sẽ gặp phải là khó lường và chỉ cần được chấp thuận cũng có thể là một chặng đường dài. Ngược lại, tài liệu hồ sơ y tế hoặc các nhiệm vụ "hỗ trợ văn phòng" khác không yêu cầu các biện pháp kiểm soát quy định về an ninh phức tạp, nhưng nhu cầu là có thật và trở thành nguồn gây thất vọng.

Các công ty như Microsoft, Google và Amazon đều đang để mắt đến lĩnh vực này. Theo quan điểm của David Rhew, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo ban đầu giống như việc người ta mới nhận được ô tô nhưng các biện pháp quản lý như biển báo dừng, đèn giao thông vẫn chưa có. Ông nói thêm: “Chúng ta vẫn cần tìm ra cách để cùng nhau thực hiện điều này”.

Rõ ràng bản thân ChatGPT không phải là mục tiêu cuối cùng của trí tuệ nhân tạo, nó chỉ là một trong chuỗi những cột mốc lớn hơn về AI trong tương lai. Đến lúc đó, sự lật đổ của nó trong lĩnh vực y tế sẽ càng đáng mong chờ hơn.