Cuộc chiến không hồi kết giữa con người và vi sinh vật
Tại hội nghị khoa học Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn trong Thực hành lâm sàng bệnh truyền nhiễm diễn ra tại Bệnh viện Bệnh nhiệt đới TPHCM, PGS.TS Nguyễn Văn Vĩnh Châu - Phó giám đốc Sở Y tế TPHCM - nhấn mạnh tầm quan trọng của đổi mới sáng tạo trong cuộc chiến dài hạn chống lại bệnh nhiễm trùng.
Bệnh nhiễm trùng luôn là một trong những thách thức lớn nhất đối với sức khỏe cộng đồng toàn cầu. Ở các quốc gia có khí hậu nhiệt đới như Việt Nam, nơi môi trường thuận lợi cho vi sinh vật phát triển, cuộc chiến này càng khốc liệt và dai dẳng.
Trong lịch sử, thế giới đã nhiều lần hứng chịu những đợt bùng phát dịch bệnh nghiêm trọng khiến hàng chục triệu người tử vong.
Ngày nay, con người tiếp tục đối mặt với những mối đe dọa mới từ các bệnh truyền nhiễm, đặc biệt là các bệnh lây từ động vật sang người như cúm gia cầm, SARS, MERS và gần đây nhất là Covid-19.
Từ xưa đến nay, con người thường xuyên phải đối mặt với những mối đe dọa mới từ các bệnh truyền nhiễm do các vi sinh vật tiến hóa không ngừng.
Điểm đặc thù của bệnh nhiễm trùng là sự phức tạp và khó lường của tác nhân gây bệnh. Các vi sinh vật liên tục tiến hóa thông qua đột biến, giúp chúng né tránh sự tấn công của hệ miễn dịch hoặc kháng sinh. Điều đáng lo ngại là hiện tượng kháng thuốc của vi khuẩn - một hệ quả tất yếu của quá trình đột biến - đang trở nên ngày càng phổ biến.
Kháng sinh được phát hiện gần 100 năm trước và từng có thời kỳ vàng son trong sản xuất (1940-1960), nhưng số lượng thuốc mới hiện nay ngày càng khan hiếm. Trong khi đó, các chủng vi khuẩn kháng đơn, đa, thậm chí toàn bộ kháng sinh đã xuất hiện, đẩy y học vào tình trạng bị động.
Sự tiến hóa của vi sinh vật khiến bất kỳ loại thuốc hay vaccine nào cũng có thể trở nên vô hiệu theo thời gian. Điều này đòi hỏi con người không thể chỉ dựa vào những công cụ sẵn có mà phải không ngừng đổi mới và sáng tạo từ cách tiếp cận, phương pháp chẩn đoán, điều trị cho đến chiến lược phòng ngừa lâu dài.
Theo ông, cách tiếp cận hiện nay cần có chiến lược hệ thống, tích hợp nhiều lĩnh vực từ phân tích gen (genomic), chuyển hóa (metabolomic), miễn dịch (immunologic), cho đến phát triển vaccine (vaccinomic).
Đặc biệt, sự ra đời của vaccine mRNA là bước đột phá chưa từng có trong lịch sử y học khi con người chỉ mất 12 tháng để đi từ giải trình tự virus đến tiêm chủng cộng đồng.
Bác sĩ Châu cũng dẫn lại nghiên cứu của các nhà khoa học từ Imperial College London (Anh) cho thấy, nếu chiến dịch tiêm vaccine Covid-19 bắt đầu chỉ 100 ngày sau khi giải mã bộ gen virus, thế giới đã có thể đã ngăn chặn được 8,3 triệu ca tử vong và hơn 26 triệu ca mắc.
Từ công trình tính toán bài bản này, thế giới đã hình thành khái niệm về "Nhiệm vụ 100 ngày" để chuẩn bị ứng phó với các đại dịch trong tương lai.
Nhiệm vụ này đặt mục tiêu có giải pháp chẩn đoán nhanh, điều trị hiệu quả ban đầu và vaccine để triển khai tiêm chủng diện rộng trong vòng 100 ngày kể từ khi xác định tác nhân gây đại dịch mới.
“Đổi mới sáng tạo chính là vũ khí giúp con người không chỉ chống dịch mà còn sống chung, tiến hóa cùng vi sinh vật một cách bền vững”, bác sĩ Châu khẳng định.
AI dự báo dịch sởi tại TPHCM
Tại hội nghị, BSCKII Nguyễn Lê Như Tùng - Phó giám đốc Bệnh viện Bệnh nhiệt đới TPHCM - cũng có chia sẻ cụ thể hơn về việc triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) trong nghiên cứu, chẩn đoán và cảnh báo bệnh truyền nhiễm tại bệnh viện trong thời gian qua.
Bác sĩ Tùng cho biết từ năm 2018 đến nay, bệnh viện đã thực hiện 22 dự án nghiên cứu ứng dụng AI và Big Data, trong đó có các nghiên cứu về dự báo dịch cúm, sốt xuất huyết, nhận diện chữ viết tay trong hồ sơ bệnh án bằng học máy, theo dõi sinh hiệu từ xa qua thiết bị đeo...
AI và dữ liệu lớn giúp bệnh viện nâng cao khả năng dự đoán và cảnh báo sớm dịch bệnh.
Ví dụ, hệ thống giám sát bệnh truyền nhiễm của Sở Y tế TPHCM đã ghi nhận sự gia tăng ca mắc sởi trong năm 2024, từ đó triển khai kịp thời các chiến dịch tiêm chủng và công bố dịch. Hệ thống thông tin tiêm chủng mở rộng cũng cung cấp dữ liệu về tỷ lệ tiêm vaccine, hỗ trợ dự đoán nguy cơ dịch bệnh theo khu vực và nhóm dân cư.
Trên thế giới, các hệ thống như BlueDot (Canada) và FluMap (Mỹ) đã chứng minh hiệu quả khi cảnh báo sớm các dấu hiệu dịch bệnh trước đại dịch Covid-19.
Tại Việt Nam, AI còn được ứng dụng để phân tích chu kỳ dịch bệnh, dự đoán thời gian kéo dài và đỉnh dịch, cũng như xây dựng mô hình dịch tễ học để đánh giá sự lây lan dựa trên các yếu tố như tuổi, giới tính và bệnh nền.
Công nghệ này giúp xác định nhóm nguy cơ cao, ưu tiên chiến lược tiêm chủng, và ước tính nhu cầu về vật tư, thuốc men, nhân lực để ứng phó nhanh chóng.
Tuy nhiên, quá trình triển khai AI - Big Data vẫn gặp không ít thách thức như chất lượng dữ liệu chưa đồng đều, thiếu nhân sự hiểu chuyên sâu cả y tế lẫn công nghệ, chi phí đầu tư hạ tầng lớn.
