Trí tuệ nhân tạo giúp soi gene bắt bệnh cho người Việt

Những bệnh lý của con người, ngoài tác động bên ngoài còn xuất phát từ thông tin di truyền, nằm tại bộ mã ADN của từng người. Có người dễ mắc phải bệnh lý này, có người dễ mắc phải vấn đề khác, mà dân gian hay dùng khái niệm là “cơ địa”. Nhiệm vụ của công ty khởi nghiệp Gene Friend Way là tìm ra sự khác nhau đó, dựa trên những bằng chứng khoa học.

Trong nhóm 100 chuyên gia người Việt trẻ thành công ở nước ngoài về đối thoại với lãnh đạo quốc gia mới đây, không hiếm những mô hình khởi nghiệp độc đáo, mới mẻ và ứng dụng công nghệ tiên tiến trên thế giới. Gene Friend Way là một trong những ví dụ như thế.

Xuất thân là kỹ sư máy tính nhưng Cao Anh Tuấn, đồng sáng lập và là CEO của Gene Friend Way lại chọn con đường rời Google để khởi nghiệp trong lĩnh vực y sinh. Tham vọng của Tuấn và cộng sự, đó là giải mã bản đồ gene cho người Việt nói riêng, người châu Á nói chung để hiểu rõ hơn về thông tin di truyền và khả năng gặp phải những bệnh lý trầm kha như tai biến mạch máu não, tiểu đường hay ung thư. Nhóm khởi nghiệp cũng kì vọng khi biết sớm những thông tin liên quan tới bệnh lý tiềm ẩn, người dùng sẽ tạo ra các tác động tích cực hơn cho cuộc sống như tăng cường tập thể thao hay ăn uống giảm cân.

Ban đầu nhóm của Tuấn chỉ tập trung vào việc xét nghiệm khả năng mắc phải căn bệnh ung thư. Nhưng sau đó, khi đi vào thực tế, nhiều người dùng lại thắc mắc những câu hỏi khác liên quan đến sức khỏe nhiều hơn, chứ không chỉ đơn thuần là bệnh ung thư. Hiện nay Gene Friend Way cung cấp 3 kết quả phân tích về geneđể đáp ứng 3 nhu cầu cơ bản: hiểu cơ thể để có chế độ luyện tập thể thao tốt hơn, tìm xem cơ thể thiếu dưỡng chất nào để lập thực đơn tối ưu và cuối cùng là khảo nghiệm khả năng mắc căn bệnh nghiêm trọng như ung thư.

Cao Anh Tuấn, cựu chuyên gia Googlevề dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo.

Giải thích lý do khởi nghiệp với mô hình mới lạ trong ngành y tế dự phòng, vốn lạ lẫm với chàng trai “đậm” chất kỹ thuật về công nghệ máy tính, Tuấn kể đó là lý do cá nhân, khi người thân có tiền sử về tai biến mạch máu não. Anh muốn phát hiện bệnh lý từ sớm để phòng bệnh hơn là chữa bệnh, đặc biệt là với người châu Á.

Trước khi trở thành người đồng sáng lập và là CEO của Gene Friend Way, chàng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính của Đại học Cornell đã có quãng thời gian 3 năm làm việc chính thức cho Google, chưa tính đến thời gian cộng tác trước đó.

Nhưng vấn đề mà cựu chuyên gia về dữ liệu lớn và trítuệnhân tạo của Google gặp phải lúc đó là không có kiến thức về lĩnh vực gene và y tế. Dù vậy, may mắn thay, vợ Tuấn cũng đồng thời là tiến sĩ ở Mỹ về lĩnh vực y sinh, là người đã hỗ trợ hết mình. Kết hợp thêm 3 chuyên gia khác trong lĩnh vực y tế đến từ những đại học danh tiếng hàng đầu ở Mỹ, Tuấn quyết định theo đuổi đam mê.

Trong nhiều năm gần đây, việc giải mã bộ gene của con người ngày càng tiến bộ, những mô hình như Tuấn đang làm trên thế giới không phải là cá biệt. Tuy nhiên, theo Tuấn, những nghiên cứu trên thế giới đa phần đều được thực hiện dựa trên các bộ mẫu là người da trắng. “Chúng ta hay nói về nhập khẩu công nghệ, nhưng về vấn đề gene thì không thể mang về được. Người châu Á cần bộ giải mã gene riêng”, ông Tuấn khẳng định.

Điều cơ bản là vì cấu trúc gene của các chủng người có sự khác khau khá nhiều. Trong khi ông Tuấn nhấn mạnh sản phẩm này phát triển dành cho người châu Á, thì ở Hongkong cũng có những dịch vụ kiểm tra gene báo bệnh lý tương tự, nhưng họ chủ yếu chỉ dùng lại các kết quả nghiên cứu của người da trắng và tập trung nguồn lực vào marketing. “Đối thủ cạnh tranh làm marketing tốt. Việc marketing tốt sẽ giúp thuyết phục người dùng sử dụng sản phẩm, nhưng để người dùng hiểu được công nghệ ở dưới như thế nào thì khó. Còn mình thì công nghệ là điểm mấu chốt.Người châu Á, đặc biệt là người Việt Nam phải có công nghệ phân tích gene riêng, nghiên cứu và phát triển riêng cho chủng tộc mình”, ông Tuấn nói.

Thêm nữa, ông Tuấn cũng nêu ra một hiện tượng đáng lưu ý, đó là các ông lớn khác chậm cập nhật công nghệ phân tích dữ liệu để đưa ngay những kết quả nghiên cứu khoa học mới nhất vào công nghệ y sinh. “Hiện nay, số lượng gene có liên quan đến đặc tính của người mà các nhà khoa học tìm ra đã nhiều hơn gấp 10 lần số lượng gene được công bố 3 năm về trước. Vì vậy, các sản phẩm về phân tích gene cần phải cập nhật để phân tích các dữ liệu mới nhất”, Tuấn nhận định.

Kinh nghiệm từ việc thực hành và ứng dụng trí tuệ nhân tạo từ quãng thời gian làm việc cho Google đã giúp Tuấn thay đổi vấn đề này. Việc vận dụng AI giúp đội ngũ của Tuấn giảm thiểu thời gian nghiên cứu đáng kể. “Trí tuệ nhân tạo giúp giảm thiểu thời gian nghiên cứu. Sản phẩm trước đây xây dựng mất 2 năm, nay có thể rút xuống còn 6 tháng”, Tuấn ví dụ.

"Nhưng không chỉ trong lĩnh vực y tế, ứng dụng của AI ở ngoài đời còn rất phổ thông và hữu dụng, có khả năng làm thay các nhà nghiên cứu rất nhiều và giúp họ tiết kiệm thời gian", Tuấn nhận xét. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu giờ đây là phải theo dõi và cập nhật những xu hướng mới nhất, đưa vào ứng dụng ngay lập tức chứ không phải chờ đợi lâu như trước kia.

Vị chuyên gia đã từng là “cao thủ” phân tích dữ liệu, giúp Google kiếm bộn tiền từ hoạt động quảng cáo, vẽ ra viễn cảnh tương lai trong 10 năm tới mà trong đó sẽ toàn là ô tô tự lái, gần như mọi việc sẽ do rô-bốt làm, con người sẽ thoải mái nhiều hơn. “Trí tuệ nhân tạo đã phát triển vượt bậc so với khoảng thời gian 3 - 4 năm về trước. Trí tuệ nhân tạo sẽ làm nhiều người mất việc, vì máy làm thay cho người. Nghĩ một cách tiêu cực thì con người sẽ lười hơn, nhưng nghĩ tích cực thì con người đồng thời sẽ có nhiều thời gian để phát triển những cái mới hơn”, Tuấn cho biết.