AI mở đường cho nghiên cứu và phát triển thuốc

Toàn cảnh buổi tọa đàm ra mắt sách

Sáng 28/9, tại Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội, Medinsights - Thương hiệu xuất bản sách và tri thức y học thuộc Alpha Books, phối hợp với Trung tâm Nghiên cứu và Đánh giá Kinh tế Y tế tổ chức tọa đàm ra mắt cuốn sách “Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc”. Không chỉ giới thiệu một ấn phẩm chuyên sâu, sự kiện còn là diễn đàn để trao đổi cởi mở về vai trò của công nghệ trong đổi mới lĩnh vực dược phẩm.

Cuốn sách được biên soạn công phu với 13 chương, trình bày từ lý thuyết đến ứng dụng thực tiễn của tác giả Harry Yang; PGS.TS Lê Văn Truyền - Chuyên gia cao cấp Dược học, nguyên Thứ trưởng Bộ Y tế hiệu đính. Phần mở đầu phác họa bức tranh chuyển đổi số của ngành dược dưới tác động của khoa học dữ liệu, AI và học máy. Các phần tiếp theo đi sâu vào AI trong khám phá thuốc, thử nghiệm lâm sàng có hỗ trợ bởi AI, ứng dụng học máy cho y học chính xác, cùng các nội dung về an toàn thuốc và cảnh giác dược dựa trên dữ liệu lớn (big data). Tác giả cũng dành dung lượng để giải thích bằng chứng đời thực (Real World Evidence - RWE, dữ liệu thu thập từ quá trình khám chữa bệnh) và hồ sơ sức khỏe điện tử (Electronic Health Record - EHR, hệ thống lưu trữ thông tin y tế của người bệnh) vốn ngày càng được cơ quan quản lý chú trọng khi đánh giá hiệu quả và độ an toàn ngoài phạm vi thử nghiệm.

 

Học máy là một nhánh của AI. Thay vì lập trình chi tiết từng bước, thuật toán hoạt động từ dữ liệu, tự tìm ra quy luật và đưa ra dự đoán khi gặp dữ liệu mới. Cách tiếp cận này cho phép máy tính xử lý khối thông tin khổng lồ và tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp vượt xa các quy tắc lập trình truyền thống.

Điểm nổi bật của cuốn sách còn khả năng kết nối 2 lĩnh vực tưởng chừng như tách biệt: công nghệ thông tin và sinh học phân tử. Các thuật toán học máy có thể phát hiện mối liên hệ giữa các phân tử thuốc và bệnh tật, dự đoán hiệu quả của thuốc và phát hiện sớm tác dụng phụ. Nhờ vậy, người đọc hiểu rõ vì sao AI có thể rút ngắn đáng kể chặng đường phát triển thuốc vốn kéo dài 10-15 năm và đòi hỏi chi phí rất lớn.

Từ lời giới thiệu in đầu sách, có một mạch tư duy xuyên suốt: dữ liệu chỉ thật sự có giá trị khi được chuyển hóa thành tri thức phục vụ người bệnh. PGS.TS. Lê Văn Truyền gọi AI là “đối tác chiến lược” trong phòng thí nghiệm và bệnh viện, đồng thời nhắc tới những suy ngẫm về đạo đức, quyền riêng tư và trách nhiệm xã hội khi đưa công nghệ vào chăm sóc sức khỏe. Những gợi mở này được lồng ghép tự nhiên trong từng chương, giúp độc giả nhìn thấy yêu cầu về hành lang pháp lý và chuẩn mực nghề nghiệp song hành cùng tiến bộ kỹ thuật.

Tại tọa đàm, các ý kiến chuyên môn đều nhấn mạnh tính thực tiễn của cuốn sách. PGS.TS Phạm Thị Vân Anh - Giám đốc Trung tâm Dược lý - Dược lâm sàng, Trường Đại học Y Hà Nội, xem đây là “cẩm nang đầy đủ, cập nhật” vì mô tả trọn vẹn quy trình nghiên cứu - phát triển thuốc gắn với dữ liệu lớn (thông qua AI) qua đó tiết kiệm thời gian và chi phí.

PGS. TS Phạm Thị Thúy Vân - Trưởng Khoa Dược lý - Dược lâm sàng, Trường Đại học Dược Hà Nội, lưu ý nhu cầu điều chỉnh quy chế quản lý để theo kịp công nghệ, đồng thời đánh giá cao các ví dụ dùng AI và học máy phân tích EHR, hỗ trợ dược sĩ lâm sàng lựa chọn thuốc và liều phù hợp, tăng cường giám sát an toàn.

GS. TS Phạm Thị Minh Huệ, công tác tại Trường Đại học Dược Hà Nội, cho rằng AI chỉ phát huy tối đa hiệu quả khi đi cùng sự thấu cảm và sáng tạo của con người trong chăm sóc sức khỏe lấy người bệnh làm trung tâm.

Đại diện đơn vị xuất bản, ông Lê Cảnh Bình, Chủ tịch HĐQT Alpha Books, chia sẻ: “Medinsights mong muốn mang đến những đầu sách chuyên sâu, giúp mọi người tiếp cận tri thức mới, bổ ích. Các dự án sách đều có sự hợp tác của nhiều chuyên gia, từ khâu biên tập đến tổ chức tọa đàm, để bảo đảm tính chính xác và giá trị thực tiễn.” Từ định hướng này, những ấn phẩm như "Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong phát triển thuốc" không chỉ dừng ở việc chuyển ngữ mà còn trở thành cầu nối tri thức, giúp độc giả trong nước tiếp cận kịp thời các tiến bộ quốc tế.

Nhờ văn phong rõ ràng, minh họa trực quan và nhiều ví dụ từ thực tế, cuốn sách là tài liệu tham khảo đáng tin cậy cho các chuyên gia công nghệ thông tin, các nhà khoa học y - dược, mà còn phù hợp với các bác sỹ, dược sỹ, nhà hoạch định chính sách, quản lý y tế, sinh viên y - dược, cũng như tất cả những ai quan tâm đến sự phát triển của y học hiện đại.

 

Danh sách thực phẩm thân thiện với đường huyết

Ra mắt sách "Khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát triển thuốc"

Podcast: Có nên rửa sạch trứng trước khi cất vào tủ lạnh?

Cập nhật danh sách gợi ý giúp lựa chọn rau củ quả an toàn năm 2025