នៅពេលដែល AI និង Big Data ក្លាយជាអាវុធថ្មីនៃឧស្សាហកម្មវេជ្ជសាស្ត្រ

(Dan Tri) - មិនត្រឹមតែការព្យាករណ៍ប៉ុណ្ណោះទេ ឥឡូវនេះ AI ក៏គាំទ្រដល់វិស័យសុខាភិបាលក្នុងការធ្វើផែនការចាក់វ៉ាក់សាំង ការបែងចែកធនធាន និងការកសាងគំរូឆ្លើយតបនឹងការរាតត្បាតផងដែរ។

សង្គ្រាមមិនចេះចប់រវាងមនុស្ស និងអតិសុខុមប្រាណ

នៅក្នុងសន្និសីទវិទ្យាសាស្ត្រស្តីពីការអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងទិន្នន័យធំក្នុងការអនុវត្តគ្លីនិកនៃជំងឺឆ្លងដែលប្រារព្ធឡើងនៅមន្ទីរពេទ្យសម្រាប់ជំងឺត្រូពិចក្នុងទីក្រុងហូជីមិញ សាស្ត្រាចារ្យរង លោកវេជ្ជបណ្ឌិត Nguyen Van Vinh Chau - អនុប្រធានមន្ទីរ សុខាភិបាល ទីក្រុងហូជីមិញ បានសង្កត់ធ្ងន់លើសារៈសំខាន់នៃការច្នៃប្រឌិតថ្មីក្នុងការប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងជំងឺឆ្លងរយៈពេលវែង។

ជំងឺឆ្លងតែងតែជាបញ្ហាប្រឈមដ៏ធំបំផុតមួយចំពោះសុខភាពសាធារណៈពិភពលោក។ នៅក្នុងប្រទេសត្រូពិចដូចជាប្រទេសវៀតណាម ជាកន្លែងដែលបរិស្ថានអំណោយផលសម្រាប់អតិសុខុមប្រាណក្នុងការលូតលាស់ ការប្រយុទ្ធនេះគឺកាន់តែសាហាវ និងបន្តបន្ទាប់ទៀត។

ពេញមួយប្រវត្តិសាស្រ្ត ពិភពលោក បានទទួលរងការផ្ទុះជំងឺធ្ងន់ធ្ងរ ដែលបានសម្លាប់មនុស្សរាប់សិបលាននាក់។

សព្វថ្ងៃនេះ មនុស្សនៅតែបន្តប្រឈមមុខនឹងការគំរាមកំហែងថ្មីពីជំងឺឆ្លង ជាពិសេសជំងឺដែលចម្លងពីសត្វមកមនុស្សដូចជា គ្រុនផ្តាសាយបក្សី SARS MERS និង Covid-19 ថ្មីៗនេះ។

តាំងពីបុរាណកាលមក មនុស្សយើងតែងតែប្រឈមមុខនឹងការគំរាមកំហែងថ្មីៗពីជំងឺឆ្លងដែលបង្កឡើងដោយអតិសុខុមប្រាណដែលវិវត្តន៍ឥតឈប់ឈរ។

អ្វី​ដែល​ពិសេស​អំពី​ជំងឺ​ឆ្លង​គឺ​ភាព​ស្មុគ​ស្មាញ និង​មិន​អាច​ទាយ​ទុក​មុន​បាន​នៃ​ភ្នាក់ងារ​បង្ក​ជំងឺ​ដែល​បង្ក​ឱ្យ​ពួក​គេ។ អតិសុខុមប្រាណកំពុងវិវឌ្ឍឥតឈប់ឈរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរ ដែលជួយឱ្យពួកគេគេចផុតពីការវាយប្រហារដោយប្រព័ន្ធភាពស៊ាំ ឬថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិច។ អ្វី​ដែល​គួរ​ឱ្យ​ព្រួយ​បារម្ភ​នោះ​គឺ​ថា ការ​ធន់​ទ្រាំ​នឹង​ថ្នាំ​អង់ទីប៊ីយោទិច ដែល​ជា​លទ្ធផល​ជៀស​មិន​រួច​នៃ​ការ​ផ្លាស់​ប្តូរ​កំពុង​ក្លាយ​ជា​រឿង​ធម្មតា​កាន់​តែ​ខ្លាំង​ឡើង។

ថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិចត្រូវបានគេរកឃើញជិត 100 ឆ្នាំមុន ហើយមានយុគសម័យមាសនៃការផលិត (1940-1960) ប៉ុន្តែចំនួនថ្នាំថ្មីឥឡូវនេះកាន់តែខ្វះខាត។ ទន្ទឹមនឹងនេះ បាក់តេរីដែលធន់នឹងថ្នាំតែមួយ ច្រើន និងសូម្បីតែថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិចទាំងអស់បានលេចឡើង ដែលជំរុញឱ្យថ្នាំចូលទៅក្នុងស្ថានភាពអកម្ម។

ការវិវត្តន៍នៃអតិសុខុមប្រាណមានន័យថាថ្នាំ ឬវ៉ាក់សាំងណាមួយអាចនឹងមិនមានប្រសិទ្ធភាពតាមពេលវេលា។ នេះតម្រូវឱ្យមនុស្សមិនត្រឹមតែពឹងផ្អែកលើឧបករណ៍ដែលមានប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតថ្មី និងបង្កើតជាបន្តបន្ទាប់ពីវិធីសាស្រ្ត វិធីសាស្ត្រវិនិច្ឆ័យ ការព្យាបាល រហូតដល់យុទ្ធសាស្ត្រការពាររយៈពេលវែង។

យោងតាមគាត់ វិធីសាស្រ្តបច្ចុប្បន្នតម្រូវឱ្យមានយុទ្ធសាស្ត្រជាប្រព័ន្ធ ដោយរួមបញ្ចូលវិស័យជាច្រើនពីការវិភាគហ្សែន មេតាបូឡូមីក ភាពស៊ាំទៅនឹងការអភិវឌ្ឍន៍វ៉ាក់សាំង (វ៉ាក់សាំង)។

ជាពិសេស កំណើតនៃវ៉ាក់សាំង mRNA គឺជារបកគំហើញដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមកក្នុងប្រវត្តិសាស្រ្តវេជ្ជសាស្រ្ត ព្រោះវាត្រូវការមនុស្សត្រឹមតែ 12 ខែប៉ុណ្ណោះដើម្បីចាប់ផ្តើមពីលំដាប់នៃមេរោគទៅការចាក់វ៉ាក់សាំងសហគមន៍។

លោកវេជ្ជបណ្ឌិត Chau ក៏បានលើកឡើងពីការស្រាវជ្រាវរបស់ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ មកពីសាកលវិទ្យាល័យ Imperial College London (UK) ដែលបង្ហាញថា ប្រសិនបើយុទ្ធនាការចាក់វ៉ាក់សាំង Covid-19 បានចាប់ផ្តើមត្រឹមតែ 100 ថ្ងៃបន្ទាប់ពីការឌិកូដហ្សែនរបស់មេរោគនោះ ពិភពលោកអាចការពារការស្លាប់ចំនួន 8.3 លាននាក់ និងការឆ្លងជាង 26 លាននាក់។

ពីការគណនាតាមវិធីសាស្ត្រនេះ ពិភពលោកបានបង្កើតគំនិតនៃ "បេសកកម្ម 100 ថ្ងៃ" ដើម្បីរៀបចំសម្រាប់ជំងឺរាតត្បាតនាពេលអនាគត។

បេសកកម្មនេះមានគោលបំណងឱ្យមានដំណោះស្រាយរោគវិនិច្ឆ័យយ៉ាងឆាប់រហ័ស ការព្យាបាលដំបូងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងវ៉ាក់សាំងសម្រាប់ការចាក់វ៉ាក់សាំងទ្រង់ទ្រាយធំក្នុងរយៈពេល 100 ថ្ងៃបន្ទាប់ពីការកំណត់អត្តសញ្ញាណភ្នាក់ងារឆ្លងរាតត្បាតថ្មី។

លោកវេជ្ជបណ្ឌិត Chau បានបញ្ជាក់ថា “ការច្នៃប្រឌិតគឺជាអាវុធដែលជួយមនុស្សមិនត្រឹមតែប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងជំងឺរាតត្បាតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងអាចរស់នៅ និងវិវឌ្ឍន៍ជាមួយនឹងអតិសុខុមប្រាណប្រកបដោយនិរន្តរភាពផងដែរ”។

AI ព្យាករណ៍ពីការផ្ទុះជំងឺកញ្ជ្រឹលនៅទីក្រុងហូជីមិញ

ក្នុងសន្និសីទ លោកវេជ្ជបណ្ឌិត Nguyen Le Nhu Tung អនុប្រធានមន្ទីរពេទ្យជំងឺត្រូពិចនៅទីក្រុងហូជីមិញ ក៏បានចែករំលែកជាពិសេសអំពីការអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងកម្មវិធីទិន្នន័យធំក្នុងការស្រាវជ្រាវ ធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងព្រមានជំងឺឆ្លងនៅមន្ទីរពេទ្យនាពេលថ្មីៗនេះ។

លោកវេជ្ជបណ្ឌិត Tung បានមានប្រសាសន៍ថា ចាប់ពីឆ្នាំ 2018 ដល់បច្ចុប្បន្ន មន្ទីរពេទ្យបានអនុវត្តគម្រោងស្រាវជ្រាវចំនួន 22 ដែលប្រើប្រាស់ AI និង Big Data រួមទាំងការសិក្សាលើការព្យាករណ៍ជំងឺគ្រុនផ្តាសាយ និងជំងឺគ្រុនឈាម ការទទួលស្គាល់ការសរសេរដោយដៃក្នុងកំណត់ត្រាវេជ្ជសាស្ត្រដោយប្រើម៉ាស៊ីនរៀន តាមដានសញ្ញាសំខាន់ៗពីចម្ងាយតាមរយៈឧបករណ៍ពាក់...

AI និងទិន្នន័យធំជួយមន្ទីរពេទ្យកែលម្អសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការទស្សន៍ទាយ និងព្រមានពីការរាតត្បាតឆាប់។

ជាឧទាហរណ៍ ប្រព័ន្ធតាមដានជំងឺឆ្លងរបស់មន្ទីរសុខាភិបាលទីក្រុងហូជីមិញបានកត់ត្រាការកើនឡើងនៃករណីជំងឺកញ្ជ្រឹលក្នុងឆ្នាំ 2024 ដោយហេតុនេះអនុវត្តយុទ្ធនាការចាក់វ៉ាក់សាំងភ្លាមៗ និងប្រកាសពីការផ្ទុះឡើង។ ប្រព័ន្ធព័ត៌មានការចាក់ថ្នាំបង្ការដែលបានពង្រីកក៏ផ្តល់ទិន្នន័យអំពីអត្រានៃការចាក់ថ្នាំបង្ការផងដែរ គាំទ្រការព្យាករណ៍ហានិភ័យនៃជំងឺតាមតំបន់ និងក្រុមប្រជាជន។

នៅជុំវិញពិភពលោក ប្រព័ន្ធដូចជា BlueDot (កាណាដា) និង FluMap (USA) បានបង្ហាញឱ្យឃើញប្រសិទ្ធភាពក្នុងការព្រមានពីសញ្ញាដំបូងនៃជម្ងឺមុនពេលការរាតត្បាត Covid-19 ។

នៅប្រទេសវៀតណាម AI ក៏ត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីវិភាគវដ្តជំងឺ ទស្សន៍ទាយរយៈពេល និងកម្រិតកំពូលនៃការរីករាលដាល ក៏ដូចជាបង្កើតគំរូរោគរាតត្បាត ដើម្បីវាយតម្លៃការរីករាលដាលដោយផ្អែកលើកត្តាដូចជាអាយុ ភេទ និងជំងឺមូលដ្ឋាន។

បច្ចេកវិទ្យានេះជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណក្រុមដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ផ្តល់អាទិភាពដល់យុទ្ធសាស្រ្ដចាក់ថ្នាំបង្ការ និងប៉ាន់ប្រមាណតម្រូវការសម្រាប់ការផ្គត់ផ្គង់ ឱសថ និងធនធានមនុស្សសម្រាប់ការឆ្លើយតបរហ័ស។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណើរការអនុវត្ត AI - Big Data នៅតែប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាជាច្រើនដូចជា គុណភាពទិន្នន័យមិនស្មើគ្នា កង្វះបុគ្គលិកដែលមានការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅទាំងឱសថ និងបច្ចេកវិទ្យា និងការចំណាយលើការវិនិយោគហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធធំ។

ប្រភព៖ https://dantri.com.vn/suc-khoe/khi-ai-va-big-data-tro-thanh-vu-khi-moi-cua-nganh-y-te-20250529134256420.htm