AI có thể dự báo khi nào con người qua đời?

• Khi con người không còn biết "sợ"
• Ký ức con người có thể bị đánh cắp
• Năng lực bí ẩn của trí nhớ con người

Trước đó, một hệ thống AI đã được các nhà khoa học huấn luyện để thu thập thông tin về sức khỏe tổng quát của hơn nửa triệu người tại Anh trong suốt một thập kỷ. 

Sau đó, họ yêu cầu AI tiên đoán xem liệu cá nhân đó có nguy cơ tử vong sớm hay không, nói cách khác là người này có qua đời sớm hơn độ tuổi trung bình của con người - do các bệnh mãn tính gây ra hay không. 

Kết quả là đoán về cái chết sớm được tạo ra bởi các thuật toán AI là "chính xác hơn đáng kể" so với các hệ thống chẩn đoán không sử dụng công nghệ machine learning - thu thập thông tin ở quy mô lớn. 

Đây là đánh giá về khả năng của AI được công bố bởi Giáo sư Stephen Weng, hiện nghiên cứu về dịch tễ học và khoa học dữ liệu Đại học Nottingham, Anh.

Cụ thể, để đánh giá khả năng tử vong sớm của một đối tượng, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm trên 2 loại trí tuệ nhân tạo. Đầu tiên là "deep learning", trong đó các mạng xử lý thông tin theo kiểu xếp lớp sẽ giúp hệ thống học hỏi thông tin từ những ví dụ thực tế. 

Bên cạnh đó, "random forest" - một loại AI đơn giản hơn theo kết hợp nhiều mô hình tư duy dạng nhánh cây - cũng được sử dụng để xem xét các kết quả có thể xảy ra. Cuối cùng, các nhà khoa học so sánh kết luận từ các AI với kết quả từ một thuật toán tiêu chuẩn, được gọi là mô hình Cox.

Sử dụng 3 mô hình này, các nhà khoa học đã đánh giá dữ liệu trong Ngân hàng Sinh học Anh (UK BioBank) - một cơ sở dữ liệu mở về dữ liệu di truyền, vật lý và sức khỏe - được hình thành từ hơn 500.000 hồ sơ y tế từ năm 2006 đến 2016. 

Trong suốt 10 năm đó, gần 14.500 người tham gia đóng góp đã qua đời chủ yếu vì ung thư, bệnh tim và bệnh đường hô hấp.  Tất cả 3 mô hình xác định rằng các yếu tố như tuổi tác, giới tính, tiền sử hút thuốc và chẩn đoán ung thư trước đó là các biến số hàng đầu để đánh giá khả năng tử vong sớm của một người. Nhưng các mô hình chuyển hướng qua các yếu tố quan trọng khác, các nhà nghiên cứu tìm thấy.

Trong khi mô hình Cox truyền thống chú trọng vào sắc tộc và các hoạt động thể chất, các mô hình trí tuệ nhân tạo thì không. Bộ máy AI quan tâm đến tỷ lệ mỡ cơ thể, chu vi vòng eo, lượng trái cây và rau quả mà mọi người ăn và màu da, theo nghiên cứu. 

Đối với mô hình "deep learning", các yếu tố hàng đầu bao gồm tiếp xúc với các mối nguy liên quan đến công việc và ô nhiễm không khí. Kết quả là bộ máy "deep learning" cho ra những tiên đoán chính xác nhất, xác định đúng 76% đối tượng đã chết trong thời gian nghiên cứu. Trong khi "random forest" cho kết quả ấn tượng không kém với 64% chính xác. Mô hình Cox truyền thống chỉ đúng được 44% trên tổng số kết quả.

Đây không phải là lần đầu tiên các chuyên gia khai thác sức mạnh dự đoán của AI để chăm sóc sức khỏe con người. Năm 2017, một nhóm các nhà nghiên cứu khác nhau đã chứng minh rằng AI có thể học cách phát hiện sớm các dấu hiệu của bệnh Alzheimer; thuật toán của họ đã đánh giá bằng cách sử dụng AI quét não để dự đoán liệu một người có khả năng mắc bệnh Alzheimer hay không và nó đã có thể chẩn đoán sớm những dấu hiệu của Alzheimer với độ chính xác đến 84%, theo Live Science. 

Một nghiên cứu khác cho thấy AI còn có thể dự đoán sự khởi phát của bệnh tự kỷ ở trẻ 6 tháng tuổi có nguy cơ mắc chứng rối loạn cao. Hay, một nghiên cứu khác có thể phát hiện các dấu hiệu xâm lấn bệnh tiểu đường thông qua phân tích quét võng mạc; và một điều nữa - cũng sử dụng dữ liệu thu được từ quét võng mạc - dự đoán khả năng bệnh nhân bị đau tim hoặc đột quỵ.

Trong nghiên cứu mới, các nhà khoa học đã chứng minh rằng AI - "với sự điều chỉnh cẩn thận" - có thể được sử dụng để dự đoán thành công kết quả tử vong theo thời gian, đồng tác giả nghiên cứu Joe Kai, Giáo sư chăm sóc chính của Liên Hiệp Quốc, cho biết trong tuyên bố.

Mặc dù nghe có vẻ kỳ quặc, nhưng với nhiều chuyên gia chăm sóc sức khỏe, việc sử dụng quy trình xác định cái chết bằng AI này sẽ “có thể giúp xác minh các phương pháp khoa học và phát triển tương lai của lĩnh vực thú vị này", Giáo sư Joe Kai, đồng tác giả nghiên cứu, một người đang hoạt động cho Liên Hiệp Quốc, chia sẻ.