Trí tuệ nhân tạo chống dịch - Kỳ 2: AI phân phối, hoàn thiện vắc xin

Dự báo, phân loại nhu cầu

Cùng với đội ngũ nhà khoa học, chuyên gia, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML - một nhánh của AI) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - một nhánh của AI) đã được sử dụng ngay từ đầu dịch COVID-19 để phân loại hàng tỉ bộ dữ liệu và hàng ngàn báo cáo khoa học nhằm phát triển vắc xin.

Và nay, khi toàn thế giới đã có hơn 2 tỉ người được tiêm ngừa, AI và các công cụ số khác lại được vận dụng để quản lý các chuỗi cung ứng, phân phối vắc xin, cũng như thu thập lượng dữ liệu khổng lồ để giải quyết các tác dụng phụ có thể gặp sau tiêm.

Việc đảm bảo hiệu quả của chương trình tiêm chủng vắc xin COVID-19 là điều rất quan trọng vì nhu cầu vắc xin chắc chắn sẽ còn vượt xa khả năng cung ứng trong một thời gian dài nữa. Điều này đặc biệt đúng tại các nước có thu nhập thấp, nơi mà mỗi liều vắc xin đều đang rất quý giá.

Nhận ra sức mạnh và tiềm năng ứng dụng của ML, ông Benjamin Fels, nhà đồng sáng lập, giám đốc điều hành Công ty Macro-Eyes tại thành phố Seattle (Mỹ), đã hợp tác với ông Suvrit Sra - một nhà khoa học máy tính tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) - để tìm giải pháp cho vấn đề.

Từ kinh nghiệm thực tế và gần gũi đã áp dụng thành công cho một dự án nâng cao tỉ lệ tiêm chủng cho trẻ em tại Tanzania (châu Phi), Macro-Eyes ứng dụng công nghệ này cho chương trình phân bổ vắc xin COVID-19. 

"Chúng ta không thể quẳng đi 30 liều chỉ vì đã gửi đến nhầm chỗ", ông Fels nói. "Tuy nhiên nếu cứ cứng nhắc phân bổ theo tỉ lệ dân số, ta sẽ đi tới việc phân bổ thiếu chỗ nọ, thừa chỗ kia", ông khẳng định.

Theo đó, để định lượng tương đối chính xác nhu cầu vắc xin trong thực tế, phần mềm AI của Macro-Eye sẽ tính toán trên cơ sở các bộ dữ liệu gồm dữ liệu địa lý, nhất là ảnh chụp vệ tinh, thông tin về số người dùng điện thoại di động ở một khu vực, hồ sơ hệ thống y tế nếu có, và đôi khi là cả các thông tin đăng trên mạng xã hội.

Cũng với mục tiêu tìm cách phân bổ hợp lý nguồn vắc xin COVID-19 ngay từ những ngày đầu, các nhà nghiên cứu tại ĐH De Montfort (DMU) ở thành phố Leicester, Anh đã phát triển hệ thống AI có thể xác định đâu là những người cần được tiêm vắc xin COVID-19 trước.

Theo thông tin trên trang web của ĐH này, nhóm chuyên gia thuộc Viện nghiên cứu AI tại DMU cho rằng mô hình xác suất có thể cung cấp thông tin hiệu quả cho hệ thống AI để nó tạo ra danh sách các thứ tự ưu tiên trong tiêm chủng.

"Tính tiện ích của AI trong phân phối vắc xin có thể ứng dụng trong nhiều cách khác nhau, từ việc hiểu rõ cần phải hướng tới nhóm dân cư nào trước để sớm ngăn chặn đại dịch, tùy chỉnh chuỗi cung ứng và công tác kho vận trong phân phối, cho tới việc đảm bảo để nhiều người được tiêm nhất trong thời gian ngắn nhất và theo dõi các phản ứng cũng như tác dụng phụ của vắc xin" - ông David Smith thuộc UMass Memorial Health Care - hệ thống chăm sóc y tế lớn nhất tại bang Massachusetts, Mỹ, cho biết.

Theo dõi tác dụng phụ

Là nước đầu tiên phê chuẩn và phân phối vắc xin COVID-19 của Pfizer/BioNTech và Oxford/AstraZeneca, Vương quốc Anh cũng là nơi sớm đối diện vấn đề phải theo dõi và ghi nhận những phản ứng phụ có thể xảy ra sau tiêm - một điều đặc biệt quan trọng trước khi triển khai tiêm chủng trên diện rộng.

Báo Financial Times khi đó dẫn nguồn tin từ các nhà quản lý tại Anh cho biết căn cứ vào kinh nghiệm đã có trong các chiến dịch tiêm chủng vắc xin trước (thường kéo dài 6-12 tháng), trung bình cứ mỗi 100 triệu liều tiêm sẽ có từ 50.000 - 100.000 báo cáo ghi nhận tác dụng phụ.

Với dân số gần 68 triệu người, theo giới chức y tế Anh, việc ghi nhận các tác dụng phụ sau tiêm là một thách thức quá lớn. 

Do đó Cơ quan Quản lý thuốc và sản phẩm chăm sóc sức khỏe Anh (MHRA) từ năm ngoái đã hợp tác với chi nhánh tại Anh của Công ty Genpact - một công ty chuyên về các dịch vụ chuyển đổi số.

Công ty này đã tích hợp bộ công cụ trong phần mềm AI của họ (có giá 1,5 triệu bảng Anh, tương đương 2,1 triệu USD) vào trang web do Chính phủ Anh quản lý để ghi nhận mọi tác dụng phụ gặp phải của vắc xin COVID-19.

"Khi một vắc xin được phân phối ở quy mô và tốc độ lớn hơn, cần một giải pháp công nghệ để theo dõi đợt triển khai cũng như số lô sản phẩm để biết chính xác mỗi liều đang ở đâu và ai đã tiêm nó" - ông Eric Sandor, người phụ trách mảng AI cảnh giác dược tại Genpact, nói.

"Có rất nhiều thông tin, ở nhiều dạng thức khác nhau, và sẽ vô cùng khó khăn để hệ thống hóa theo cách thông thường. AI sẽ giúp xử lý tất cả những dữ liệu đó nhanh hơn con người. Nó thực sự phức tạp về quy mô, nhưng lại là nhân tố thiết yếu với sức khỏe cộng đồng nói chung", ông Eric Sandor tiếp.

Do đó, giải pháp AI của Genpact giúp chính phủ theo dõi các vấn đề theo từng đợt vắc xin, số lô và các địa điểm phân phối để mọi tác dụng phụ (nếu có) đều được báo cáo lại cho hãng dược. 

Không chỉ thế, công nghệ này còn cung cấp thông tin chi tiết về các vấn đề, hoặc các xu hướng liên quan có thể có giữa yếu tố sắc tộc, độ tuổi, giới tính, các yếu tố nhân khẩu học với vắc xin COVID-19.

Trên thực tế, phương án sử dụng AI để theo dõi tác dụng phụ của vắc xin/thuốc đã là vấn đề được giới y khoa nghiên cứu trong nhiều năm trở lại đây. 

Hồi đầu năm 2020, Cơ quan Quản lý thực phẩm và dược phẩm (FDA) Mỹ đã tổ chức một cuộc thi thiết kế thuật toán cho máy tính để phát hiện những xu hướng cần chú ý trong các báo cáo về tác dụng phụ gặp phải của thuốc.

Cuộc thi sau đó đã trao hai giải, một giải dành cho hệ thống AI của hai nhà nghiên cứu thuộc hãng công nghệ nhỏ có tên Enigma, và một giải nữa dành cho hệ thống có thể tích hợp dễ dàng với quy trình xử lý hiện có của FDA. 

Hiện chưa rõ FDA Mỹ đã triển khai ứng dụng một trong hai hệ thống đó chưa, cũng như có sử dụng chúng để theo dõi chương trình tiêm chủng vắc xin COVID-19 hay không.
The tuổi trẻ