Trung tâm nghiên cứu Hong Kong (Trung Quốc) ra mắt AI hỗ trợ phẫu thuật não

Danny Chan Tat-ming, trưởng khoa phẫu thuật thần kinh tại Khoa phẫu thuật thuộc Đại học Trung văn Hong Kong, nói về khả năng của mô hình trí tuệ nhân tạo CARES Copilot 1.0 tại cuộc họp báo ngày 11/3. Ảnh: Jonathan Wong

Ngày 11/3, Trung tâm trí tuệ nhân tạo và robot (CAIR), chi nhánh tại Hong Kong (Trung Quốc) của Viện nghiên cứu quốc gia Trung Quốc đãcông bố mô hình AI CARES Copilot 1.0 để giúp các bác sĩ phẫu thuật thần kinh cung cấp chẩn đoán lâm sàng hiệu quả hơn và đưa ra phán đoán y tế tốt hơn dựa trên tài liệu tham khảo đầy đủ.

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 khu vực Hong Kong và cả Trung Quốc đại lục. Nóđã được triển khai trong quy trình làm việc của các bác sĩ, để giúp họ chuẩn bị kế hoạch phẫu thuật và quản lý các vấn đề sau phẫu thuật.

Trong buổi thuyết trìnhtrực tiếp vào hôm 11/3tại Công viên khoa học Hong Kong, Danny Chan Tat-ming, trưởng khoa phẫu thuật thần kinh tại Khoa phẫu thuật thuộc Đại học Trung văn Hong Kong, đã cho thấy mô hình CARES Copilot 1.0 có khả năng tạo ra thông tin quan trọng từ nhiều bài báo học thuật, bao gồm cả trích dẫn, chỉ trongvòng vài giây vàđảm bảo tính chính xác của câu trả lời. Ông Chan cho biết công cụ này có thể đạt tỷ lệ chính xác lên tới 95%.

Sáng kiến ​​mới nhất của Trung tâm trí tuệ nhân tạo và robot, được đồng tài trợ bởi chương trình nghiên cứu InnoHK của Hong Kong, phản ánh nỗ lực của các cơ quan nhà nước Trung Quốcnhằm phát triển một loạt đổi mới AI để bắt kịp những cái tên đi đầu về trí tuệ nhân tạo trong thời điểm hiện tại nhưOpenAI - cha đẻ của ChatGPT.

Công cụ CARES Copilot 1.0, dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2 (LLM) của Meta, đã được đào tạo trên nhiều cơ sở dữ liệu đa phương thức khác nhau -bao gồm văn bản, hình ảnh, chụp cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp vi tính (CT) và chụp ảnh siêu âm - được thiết kế riêng cho lĩnh vực y tế. LLM cũng là công nghệ được sử dụng để đào tạo ChatGPT và các dịch vụ AI tổng hợp tương tự.

Tuy nhiên, Liu Hongbincho biết hiện tại số lượng cơ sở dữ liệu chuyên biệt về các quy trình phẫu thuật não vẫn còn có những hạn chế và không có sự liên kết giữa các bệnh viện vớinhau. Mà "trong ngành công nghiệp AI, chúng ta cũngthường biết rằng bộ cơ sở dữ liệu càng lớn thì mô hình càng có thể được đào tạo mạnh mẽ hơn", ông nói.

Để khắc phục hạn chế đó, ông Liu chỉ ra rằng nhóm nghiên cứu của họ 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.

Theo ông Liu: "Việc ra quyết định lâm sàng dựa trên nhiều thông tin, chẳng hạn như chụp CT, MRI, kết quả xét nghiệm sinh lý của bệnh nhân, v.v.. Vì vậy, chúng tôi muốn các bác sĩ đưa ra quyết định chuẩn xáchơn thông qua việc kết hợp nhiều nguồn thông tin".