Trung tâm CAIR đã công bố mô hình AI CARES Copilot 1.0. Công cụ này giúp các bác sĩ phẫu thuật thần kinh cải thiện chẩn đoán lâm sàng và đưa ra các quyết định y tế chính xác hơn dựa trên các tài liệu tham khảo phong phú. Liu Hongbin, Giám đốc điều hành trung tâm, cho biết hệ thống CARES Copilot 1.0 đã trải qua quá trình thử nghiệm nội bộ tại một số bệnh viện ở Hong Kong và Trung Quốc đại lục. Công cụ này đã được tích hợp vào quy trình làm việc của các bác sĩ, hỗ trợ chuẩn bị kế hoạch phẫu thuật và quản lý các vấn đề sau phẫu thuật. Danny Chan Tat-ming, trưởng khoa phẫu thuật thần kinh tại Khoa phẫu thuật thuộc Đại học Trung văn Hong Kong, cho biết khả năng của CARES Copilot 1.0. Công cụ này có thể tạo ra thông tin quan trọng từ nhiều bài báo học thuật, bao gồm cả trích dẫn, chỉ trong vài giây và đảm bảo tính chính xác lên tới 95%.

Sáng kiến này của CAIR, được tài trợ bởi chương trình nghiên cứu InnoHK của Hong Kong, phản ánh nỗ lực của Trung Quốc trong việc phát triển các công nghệ AI tiên tiến, nhằm cạnh tranh với những cái tên hàng đầu trong lĩnh vực này như OpenAI, cha đẻ của ChatGPT.

Công cụ CARES Copilot 1.0 sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2 (LLM) của Meta, được đào tạo trên nhiều cơ sở dữ liệu đa phương thức như văn bản, hình ảnh, MRI, CT và siêu âm, đặc biệt thiết kế cho lĩnh vực y tế. LLM cũng là công nghệ được sử dụng để đào tạo ChatGPT và các dịch vụ AI tổng hợp khác.

Tuy nhiên, Liu Hongbin cho biết hiện tại vẫn còn hạn chế về số lượng cơ sở dữ liệu chuyên biệt cho các quy trình phẫu thuật não và sự kết nối giữa các bệnh viện. Ông nhấn mạnh rằng trong ngành AI, bộ dữ liệu càng lớn thì mô hình càng mạnh mẽ. Để khắc phục hạn chế này, nhóm nghiên cứu đã cung cấp cho CARES Copilot 1.0 hàng nghìn sách giáo khoa y khoa, tài liệu học thuật và hướng dẫn phẫu thuật thần kinh quốc tế. Liu kết luận: "Quyết định lâm sàng dựa trên nhiều thông tin như CT, MRI, và kết quả xét nghiệm sinh lý của bệnh nhân. Chúng tôi muốn các bác sĩ đưa ra quyết định chuẩn xác hơn thông qua việc kết hợp nhiều nguồn thông tin này."

Sự phát triển của công cụ CARES Copilot 1.0 không chỉ phản ánh tiềm năng của AI trong y tế mà còn cho thấy nỗ lực của Trung Quốc trong việc cạnh tranh với các công nghệ tiên tiến trên thế giới. Với sự hỗ trợ từ AI, các ca phẫu thuật não có thể trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.

Tiềm năng của AI trong hỗ trợ phẫu thuật não

AI hỗ trợ phẫu thuật não, đặc biệt là công cụ CARES Copilot 1.0 do Trung tâm trí tuệ nhân tạo và robot (CAIR) tại Hong Kong phát triển, mang lại nhiều tiềm năng đáng kể:

Cải thiện chẩn đoán lâm sàng: AI có thể phân tích dữ liệu y tế từ nhiều nguồn khác nhau như hình ảnh MRI, CT, và siêu âm, giúp các bác sĩ phẫu thuật đưa ra chẩn đoán chính xác hơn.

Hỗ trợ ra quyết định y tế: AI có thể xử lý và tổng hợp thông tin từ hàng nghìn sách giáo khoa y khoa, tài liệu học thuật và hướng dẫn phẫu thuật thần kinh quốc tế, giúp các bác sĩ có thêm cơ sở để đưa ra quyết định y tế hiệu quả.

Tăng cường chuẩn bị phẫu thuật: Công cụ này giúp các bác sĩ chuẩn bị kế hoạch phẫu thuật một cách chi tiết và kỹ lưỡng hơn, từ đó giảm thiểu rủi ro và tăng cơ hội thành công của ca phẫu thuật.

Quản lý sau phẫu thuật: AI hỗ trợ trong việc theo dõi và quản lý các vấn đề sau phẫu thuật, giúp bệnh nhân hồi phục nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Tiết kiệm thời gian: Khả năng của AI trong việc xử lý và tạo ra thông tin quan trọng từ nhiều bài báo học thuật chỉ trong vài giây giúp tiết kiệm thời gian cho các bác sĩ, để họ có thể tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân.

Độ chính xác cao: Với tỷ lệ chính xác lên tới 95%, AI đảm bảo rằng các thông tin và phân tích mà nó cung cấp là đáng tin cậy, giảm thiểu sai sót trong quá trình điều trị.

Học hỏi và cải thiện liên tục: AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu mới và cải thiện hiệu suất của mình theo thời gian, mang lại những phương pháp và giải pháp ngày càng tiên tiến hơn trong phẫu thuật não.

Tích hợp và đồng bộ hóa dữ liệu: AI có thể giúp liên kết và đồng bộ hóa dữ liệu giữa các bệnh viện, tạo ra một cơ sở dữ liệu phong phú và toàn diện hơn cho ngành y tế.