AlphaFold 3, Med-Gemini và những người khác: Cách AI biến đổi hoạt động chăm sóc sức khỏe vào năm 2024
Tóm lại
AI biểu hiện theo nhiều cách khác nhau trong chăm sóc sức khỏe, từ việc khám phá các mối tương quan di truyền mới cho đến hỗ trợ các hệ thống phẫu thuật bằng robot và hơn thế nữa.
Một mô hình AI hoàn toàn mới của Google DeepMind có tên AphaFold 3 có thể giúp các nhà khoa học tiến bộ đáng kể trong việc tìm hiểu thế giới sinh học phức tạp. Công nghệ tiên tiến dự đoán cách các phân tử trong sinh vật được hình thành cũng như cách chúng có thể tương tác và tương tác với nhau một cách chính xác hơn bao giờ hết trong lịch sử loài người. Không cường điệu, tin tức này là một vấn đề lớn đối với các lĩnh vực như sinh học tính toán và nghiên cứu phân tử.
DeepMind, một bộ phận của Google, đã giới thiệu AlphaFold 3 trên tạp chí Nature như một công cụ thay đổi cuộc chơi. Google nhấn mạnh rằng công nghệ có thể định hình lại toàn bộ hiểu biết của con người về cách thức hoạt động của các sinh vật. Điều này có thể giúp chúng ta khám phá ra các loại thuốc y tế mới.
AlphaFold 3 là phiên bản nâng cấp của AlphaFold 2, khiến mọi người ngạc nhiên bốn năm trước khi dự đoán hình dạng của protein. Nó nhằm mục đích làm được nhiều hơn những gì người tiền nhiệm của nó và bao gồm nhiều phân tử ngoài protein.
Dự đoán cấu trúc phân tử và tương tác
AlphaFold 3 là một vấn đề lớn vì nó có thể dự đoán hình dạng của các phân tử khác nhau trong cơ thể chúng ta và cách chúng hoạt động cùng nhau. Điều này mang lại cho các nhà khoa học một bức tranh hoàn chỉnh về cách thức hoạt động của các phân tử này trong sinh vật sống. Với cách tiếp cận mới này được cung cấp bởi mô hình AI AplhaFold 3, các nhà nghiên cứu giờ đây có thể nghiên cứu cách thức protein, DNA, RNA và các phân tử nhỏ khác tương tác với nhau. Điều này, như chúng ta đã thảo luận, rất quan trọng để phát triển các loại thuốc mới.
So với các phương pháp dự đoán khác, AlphaFold 3 tốt hơn nhiều. Nó chính xác hơn 50% trong việc dự đoán cách các protein tương tác và chính xác gấp đôi đối với một số loại tương tác nhất định. Điều này có nghĩa là nó có khả năng cách mạng hóa việc khám phá dược phẩm, nghiên cứu về các phân tử trong sinh học và nhận thức chung của chúng ta về khoa học.
Máy chủ AlphaFold: Truy cập miễn phí cho các nhà nghiên cứu
Một trong những điểm nổi bật quan trọng của AlphaFold 3 là máy chủ hoàn toàn mới, có thể được sử dụng cho nghiên cứu phi thương mại thông qua công cụ nghiên cứu thân thiện với người dùng này. Nó cung cấp quyền truy cập thân thiện với người dùng vào các khả năng của mô hình. Nền tảng này trao quyền cho các nhà nghiên cứu tạo ra các dự đoán về cấu trúc phân tử, cung cấp cho họ nguồn tài nguyên quý giá để kiểm tra các giả thuyết, tăng tốc quy trình công việc và thúc đẩy sự đổi mới độc lập với tài nguyên tính toán hoặc chuyên môn về ML.
Việc phát hành Máy chủ đánh dấu sự thay đổi theo hướng dân chủ hóa nghiên cứu khoa học. Nó loại bỏ các rào cản liên quan đến dự đoán cấu trúc protein thử nghiệm, vốn trước đây đòi hỏi chi phí cắt cổ và đầu tư nhiều thời gian. Với khả năng truy cập của máy chủ, các nhà nghiên cứu có thể đẩy nhanh tốc độ khám phá và thúc đẩy tiến bộ khoa học một cách hiệu quả và toàn diện hơn.
Thúc đẩy thiết kế thuốc và hơn thế nữa
AlphaFold 3 không chỉ để hiểu cách thức hoạt động của các phân tử, nó không phải là một lý thuyết đơn thuần mà thay vào đó, nó có thể áp dụng cho nghiên cứu và thiết kế thuốc cực kỳ chính xác. AlphaFold 3 có mặt để giúp các nhà khoa học dự đoán cách thuốc tương tác với protein và cách kháng thể liên kết với các protein cụ thể. Các công ty dược phẩm lớn như Isomorphic Labs đang hợp tác với AlphaFold 3 để giải quyết những thách thức trong thế giới thực trong việc phát triển thuốc, mở ra cánh cửa cho những phương pháp điều trị sáng tạo có thể thay đổi cuộc sống.
Nhưng AlphaFold 3 không dừng lại ở đó. Tác động của nó vượt xa việc khám phá ma túy. Nó có thể giúp tạo ra các vật liệu thân thiện với môi trường, phát triển các loại cây trồng có khả năng phục hồi tốt hơn và thúc đẩy nghiên cứu về gen. Với nhiều khả năng đa dạng, AlphaFold 3 đang thúc đẩy những thay đổi lớn trong khoa học, vượt qua ranh giới của những gì chúng ta có thể đạt được trong sinh học và hóa sinh.
Chia sẻ kiến thức có trách nhiệm và gắn kết cộng đồng
Cam kết của Google DeepMind trong việc chia sẻ một cách có trách nhiệm các lợi ích của AlphaFold 3 được thể hiện rõ ràng thông qua sự tham gia rộng rãi với các chuyên gia trong lĩnh vực, chuyên gia an toàn sinh học và các bên liên quan trong ngành để đánh giá khả năng của mô hình và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Nhấn mạnh việc triển khai AI một cách có trách nhiệm, công ty tiếp tục hợp tác với xã hội khoa học và các nhà hoạch định chính sách để đảm bảo việc phổ biến toàn diện và có đạo đức của công nghệ đột phá này.
Ngoài ra, những nỗ lực mở rộng các khóa học giáo dục trực tuyến AlphaFold miễn phí và hợp tác với các tổ chức ở Nam bán cầu thể hiện cam kết trang bị cho các nhà khoa học những công cụ cần thiết để đẩy nhanh việc áp dụng và nghiên cứu, đặc biệt là ở các khu vực có nguồn lực hạn chế như các bệnh bị bỏ quên và an ninh lương thực.
Tương lai của sinh học tế bào được hỗ trợ bởi AI
AlphaFold 3 đánh dấu một bước tiến đáng chú ý trong việc mở khóa một thiết bị cao cấpdefiquan điểm mới về hệ thống tế bào, cho phép các nhà khoa học hiểu được sự phức tạp của các chức năng sinh học, từ hoạt động của thuốc đến phục hồi DNA. Khi cộng đồng khoa học bắt đầu khai thác toàn bộ tiềm năng của AlphaFold 3 và Máy chủ miễn phí, giai đoạn này được thiết lập để tăng tốc khám phá các câu hỏi mở về sinh học và các hướng nghiên cứu mới.
AI trong chăm sóc sức khỏe
AI đang cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe bằng cách tối ưu hóa các quy trình được thực hiện theo cách truyền thống của con người, mang lại kết quả nhanh hơn và rẻ hơn. Điều này mang lại lợi ích cho cả bệnh nhân và bác sĩ. AI thể hiện theo nhiều cách khác nhau trong chăm sóc sức khỏe, từ khám phá các mối tương quan di truyền mới đến hỗ trợ các hệ thống phẫu thuật bằng robot, tự động hóa các nhiệm vụ hành chính, điều chỉnh các lựa chọn điều trị, v.v. Các trường hợp sử dụng của AI rất đa dạng, nâng cao khả năng chẩn đoán y tế, đẩy nhanh quá trình phát hiện thuốc, thay đổi trải nghiệm của bệnh nhân, quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe rộng lớn và cho phép phẫu thuật bằng robot. AI định hình lại hoạt động chăm sóc sức khỏe hiện đại bằng cách cho phép máy móc dự đoán, hiểu, học hỏi và hành động.
Sử dụng ML, NLP và DL, AI giúp mọi người trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe làm việc hiệu quả hơn và đối với bệnh nhân – họ nhận được kết quả tốt hơn. AI đạt được kết quả như vậy bằng nhiều cách. Trước hết, nó tăng tốc các quy trình và có cơ hội chẩn đoán chính xác hơn với tất cả dữ liệu mà nó có thể xử lý nhanh chóng. AI giúp việc truy cập hồ sơ sức khỏe điện tử trở nên cực kỳ dễ dàng một cách nhanh chóng và cung cấp các phương pháp điều trị phù hợp với từng bệnh nhân. Có rất nhiều ví dụ về điều này, từ việc AI dự đoán và phát hiện bệnh tốt hơn con người cho đến việc giúp tìm ra loại thuốc mới nhanh hơn, rẻ hơn và có nhiều ứng cử viên tốt hơn cho các thử nghiệm lâm sàng.
Ngoài ra, AI có thể cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân. Nó giúp đơn giản hóa các cuộc hẹn chăm sóc sức khỏe, cung cấp hỗ trợ liên lạc và cũng có thể cung cấp cho bệnh nhân lời khuyên về chăm sóc sức khỏe. Với tất cả những điều đó, chúng ta có thể defiCó thể nói rõ ràng rằng AI không chỉ là một từ hấp dẫn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe mà còn thực sự tạo ra những thay đổi: nó xử lý dữ liệu hiệu quả hơn con người, tăng tốc các nhiệm vụ hành chính và kết quả là cuối cùng là nâng cao việc chăm sóc bệnh nhân ngay cả ở cấp hành chính đó. Hơn nữa, nếu chúng ta nói về việc AI hợp tác với phẫu thuật bằng robot, thì chúng ta đang nói đến việc nâng cao độ chính xác, an toàn và thời gian hồi phục của các ca phẫu thuật.
Một bài đăng của PWC nêu bật mức độ AI và robot đang thay đổi hoạt động chăm sóc sức khỏe. AI ngày càng thông minh hơn, giúp thực hiện tốt hơn các nhiệm vụ mà con người thường xử lý nhưng nhanh hơn và rẻ hơn. Điều này có rất nhiều ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe, từ việc phát hiện bệnh sớm hơn đến giúp mọi người luôn khỏe mạnh ngay từ đầu. AI cũng giúp nhân viên y tế hiểu bệnh nhân cần gì và họ đang làm gì, từ đó đưa ra dịch vụ chăm sóc và hỗ trợ tốt hơn.
Khi nói đến việc phát hiện các bệnh như ung thư, AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Nó có thể phát hiện vấn đề sớm, nghĩa là ít báo động sai và ít xét nghiệm không cần thiết hơn, và cuối cùng mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân. Ngoài ra, các thiết bị hỗ trợ AI mà mọi người có thể đeo hoặc sử dụng ở nhà rất hữu ích trong việc theo dõi các tình trạng như bệnh tim, giúp dễ dàng phát hiện sớm các vấn đề và đưa ra các chiến lược trị liệu tùy chỉnh.
IBM và Google là những gã khổng lồ công nghệ và họ hiện đang dẫn đầu về AI trong chăm sóc sức khỏe. Họ hiện đang sử dụng công nghệ của mình để sắp xếp lượng lớn dữ liệu sức khỏe có sẵn nhằm giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Với sự trợ giúp của các thuật toán thông minh, họ đang giúp nhân viên y tế đưa ra quyết định tốt hơn và phát hiện những bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh.
Robotics, từ hỗ trợ phẫu thuật đến các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong bệnh viện và phòng thí nghiệm, đã cách mạng hóa việc chăm sóc bệnh nhân, phục hồi chức năng và hỗ trợ cuối đời. Bằng cách tận dụng những tiến bộ của AI, robot mang đến sự đồng hành và hỗ trợ, nâng cao tính độc lập và chất lượng cuộc sống, đặc biệt là đối với người già. Hơn nữa, AI hợp lý hóa các quy trình nghiên cứu thuốc, cắt giảm thời gian tiếp thị và chi phí, đồng thời mô phỏng đào tạo đổi mới cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe học tập và phát triển kỹ năng liên tục, cách mạng hóa giáo dục và thực hành y tế. Do đó, sự kết hợp giữa AI và robot thể hiện sự thay đổi mô hình trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, hứa hẹn cải thiện kết quả, hiệu quả và khả năng tiếp cận trong quá trình chăm sóc liên tục.
MedGemini của Google
Mở rộng dựa trên khám phá trước đây của chúng tôi về MedGemini, một bước tiến lớn trong AI y tế xuất hiện. Đại diện cho một dòng mô hình AI mới được thiết kế riêng cho bối cảnh y tế, Med-Gemini nỗ lực vượt qua những thách thức hiện có bằng cách khuếch đại lý luận lâm sàng, hiểu biết đa phương thức và khả năng xử lý dữ liệu theo ngữ cảnh mở rộng. Các tính năng đáng chú ý bao gồm tìm kiếm trên web dựa trên sự không chắc chắn, bộ mã hóa chuyên dụng có khả năng giải mã các tín hiệu liên quan đến sức khỏe và các phương pháp lý luận chuỗi phức tạp. Nổi bật nhờ các chỉ số hiệu suất, Med-Gemini vượt qua các tiêu chuẩn trước đó, tự hào về kết quả tiên tiến trên 14 tiêu chuẩn trải rộng trên 25 nhiệm vụ. Sức mạnh của nó mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm lý luận y tế, phân tích hình ảnh và video cũng như truy xuất thông tin thích hợp từ hồ sơ sức khỏe đồ sộ. Sự tiến bộ này báo trước một kỷ nguyên biến đổi trong lĩnh vực AI chăm sóc sức khỏe, hứa hẹn nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong chẩn đoán y tế, lập kế hoạch điều trị và nỗ lực nghiên cứu.
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Zhauhazyn là chuyên gia viết quảng cáo và xã hội học. Bị cuốn hút bởi sự năng động phức tạp của Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ, cô đi sâu vào lĩnh vực Web3 với niềm đam mê mãnh liệt đối với blockchain.
Xem thêm bài viết
Zhauhazyn là chuyên gia viết quảng cáo và xã hội học. Bị cuốn hút bởi sự năng động phức tạp của Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ, cô đi sâu vào lĩnh vực Web3 với niềm đam mê mãnh liệt đối với blockchain.
