Khóa học
Nhập môn Python
4 giờ
7M
Mục lục
Sử dụng Python cho chẩn đoán hình ảnh
- Phát hiện và phân loại khối u
- Phát hiện bất thường tim mạch
- Phát hiện gãy xương và chấn thương khác
- Tầm soát các loại ung thư phổ biến
Ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong Y tế
- Sử dụng NLP để xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDS)
- Sử dụng NLP để nâng cao khả năng phân kiểu (phenotyping)
- Dự đoán khởi phát loạn thần
- Nhận diện và phân tầng nguy cơ cho bệnh nhân xơ gan
- Nhận diện các ca ung thư cần báo cáo
- Ứng dụng NLP cho phân tích dự báo
Sử dụng Python để dự đoán và phân tích bệnh phức tạp
Sử dụng Python để cải thiện trải nghiệm bệnh nhân
Nâng cao vận hành bệnh viện
Phát hiện thuốc
Tương lai của việc sử dụng Python trong Y tế
Kết luận
Giới thiệu
Trong thế giới hiện đại, máy tính và điện thoại thông minh đã len lỏi vào nhiều mặt của đời sống, và ngành y tế cũng không ngoại lệ. Các nhân viên y tế ngày càng chuyển dữ liệu sức khỏe từ giấy sang điện tử, khiến các cơ sở y tế tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Python là ngôn ngữ lập trình thiết yếu mà các nhà khoa học dữ liệu dùng để tạo giải pháp cho nhiều thách thức trong y tế, cung cấp bộ công cụ đa dạng để tạo ra những insight quan trọng từ dữ liệu cho đội ngũ y tế. Bác sĩ có thể dùng các ứng dụng vận hành bằng Python để đưa ra tiên lượng tốt hơn và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các nhà khoa học dữ liệu dùng Python chủ yếu để xây dựng thuật toán học máy và ứng dụng phần mềm cho:
- Thực hiện chẩn đoán y khoa
- Cải thiện hiệu suất vận hành bệnh viện
- Nghiên cứu hệ gen
- Phát hiện thuốc
- Phân tích dự báo
Các ứng dụng chính của Python trong y tế dựa trên các thuật toán học máy (ML) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Những ứng dụng này gồm chẩn đoán hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho tài liệu y khoa, và dự đoán bệnh dựa trên di truyền học người. Đây là các ứng dụng thiết yếu trong y tế: chúng xử lý và phân tích dữ liệu thành thông tin dễ hiểu, có ý nghĩa và đáng tin cậy cho bệnh nhân và nhân viên y tế. Phần tiếp theo trình bày chi tiết cách các nhà khoa học dữ liệu và nhân viên y tế dùng ML và NLP trong Python để giải quyết thách thức y tế và cải thiện kết quả sức khỏe của bệnh nhân.
Sử dụng Python cho Chẩn đoán Hình ảnh
Một trong những phát triển công nghệ hứa hẹn nhất trong y tế là dùng ML để phân tích nhiều loại ảnh như cộng hưởng từ (MRI), chụp cắt lớp vi tính (CT), và chụp khuếch tán tensor (DTI) nhằm hỗ trợ chẩn đoán. Trong khi não người gặp khó khăn khi phân tích đồng thời nhiều ảnh, các giải pháp học máy lại giỏi xử lý nhiều thông tin để đưa ra một kết quả chẩn đoán duy nhất. Sarker (2021) cung cấp ví dụ ứng dụng thực tế của học máy trong y tế và định hướng nghiên cứu. Cũng đáng chú ý là độ chính xác khi dùng Python trong học máy cho phân tích hình ảnh vào khoảng 92%. Con số này thấp hơn một chút so với độ chính xác 96% của các bác sĩ lâm sàng cao cấp. Tuy nhiên, khi các nhà giải phẫu bệnh thẩm định mô hình học máy, độ chính xác có thể tăng lên 99,5%.
Phát hiện và Phân loại Khối u
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của công nghệ học máy trong y tế là phát hiện khối u bằng hệ thống phát hiện tự động bằng máy tính (CAD). Các kỹ thuật này áp dụng CNN để tính xác suất một tổn thương thực sự là tổn thương. Ví dụ, trong chụp nhũ ảnh, các công cụ AI có thể cung cấp ý kiến ‘thứ hai’ cho nhiều bác sĩ X quang, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của tầm soát mà không tăng chi phí cho ý kiến ‘thứ hai’ từ con người.
Các bác sĩ gặp thách thức trong phát hiện và phân loại u nguyên bào thần kinh đệm (glioblastoma)—một loại u não. Khó khăn nằm ở tính xâm lấn và lan tỏa của chúng. Khác với những u não khác, các khối u này khó xác định vị trí và đánh giá đáp ứng điều trị. Học sâu giúp tự động hóa việc đánh giá MRI của glioblastoma.
Phát hiện Bất thường Tim mạch
Sử dụng Python để tự động phát hiện bất thường tim từ hình ảnh, như X-quang ngực, có thể tăng tốc ra quyết định và giảm sai sót chẩn đoán. Khi bệnh nhân có triệu chứng như khó thở, bác sĩ thường yêu cầu chụp X-quang ngực như một công cụ đánh giá tim to (cardiomegaly). Các công cụ AI tạo bằng Python có thể tự động hóa các tác vụ đánh giá như đo đường kính động mạch phổi và góc carina. Ví dụ, hình dưới cho thấy cách các nhà khoa học dữ liệu dùng ML để dự đoán bệnh tim mạch dựa trên đặc điểm lâm sàng của bệnh nhân (như giới, tình trạng hút thuốc, nguy cơ tăng huyết áp, và các yếu tố khác). Mô hình đạt độ chính xác khoảng 76% (Weng và cộng sự, 2017).
Nguồn: Weng và cộng sự (2017)
Các thuật toán ML có thể đánh giá hình ảnh và tự động tạo báo cáo, giúp tiết kiệm thời gian cho bác sĩ khi phân loại bất thường so với chỉ số bình thường.
Phát hiện Gãy xương và Chấn thương khác
Các nhà khoa học dữ liệu có thể dùng công cụ vận hành bởi ML để xác định các sai khớp khó thấy, gãy xương, và chấn thương mô mềm, giúp bác sĩ phẫu thuật tự tin hơn trong lựa chọn điều trị. Việc dùng thuật toán khách quan để phân tích hình ảnh có thể giúp nhân viên y tế tính đến tất cả chấn thương và đưa ra điều trị tốt nhất. Công cụ AI có thể phân tích toàn diện ảnh y khoa và tạo báo cáo chính xác kịp thời, giảm rủi ro cho bệnh nhân, âm tính giả, và rủi ro pháp lý cho bác sĩ.
Phát hiện Bệnh và Biến chứng Lồng ngực
Các tình trạng lồng ngực như viêm phổi đòi hỏi phản ứng nhanh từ nhà cung cấp dịch vụ y tế. Bác sĩ dùng ảnh X quang để chẩn đoán viêm phổi và phân biệt với các bệnh phổi khác, như COVID-19. Tuy nhiên, như Hasan và cộng sự (2021) cho thấy, bác sĩ X quang có thể không phải lúc nào cũng sẵn có để phân tích ảnh và viết báo cáo. Ngay cả khi có mặt, họ có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện viêm phổi nếu bệnh nhân có bệnh phổi nền. Một thuật toán AI dựa trên Python có thể phân tích X-quang và ảnh y khoa khác để phát hiện viêm phổi, rồi tự động cảnh báo cơ sở y tế để điều trị phù hợp.
Tầm soát các Loại Ung thư Phổ biến
Bác sĩ ung bướu dùng chẩn đoán hình ảnh để thực hiện tầm soát định kỳ, phòng ngừa các ung thư như đại tràng, tuyến tiền liệt và vú. Khi tầm soát ung thư vú, bác sĩ X quang có thể gặp khó khăn trong phân loại dứt khoát khối u là lành tính hay ác tính. Dương tính giả có thể dẫn đến xét nghiệm xâm lấn hoặc điều trị không cần thiết, trong khi bỏ sót ác tính có thể gây chậm chẩn đoán và kết cục bất lợi. Việc dùng AI có thể giúp cải thiện độ chính xác khi đọc ảnh y khoa, qua đó giảm tỷ lệ sinh thiết lành tính không cần thiết.
Ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) trong Y tế
Các nhà khoa học dữ liệu và nhân viên y tế dùng công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xử lý và phân tích nhiều yếu tố, gồm lần khám bệnh, triệu chứng và chỉ số sinh tồn, v.v. NLP có thể cung cấp cách thức tiết kiệm chi phí để quét nhanh tài liệu y khoa và tích hợp thông tin thu được vào cơ sở dữ liệu, vì hệ thống NLP trích xuất dữ liệu có thể đọc được từ văn bản và hình ảnh để nhận diện từ khóa và thuật ngữ. Có rất nhiều khả năng thú vị để ứng dụng NLP trong y tế, chủ yếu nhằm cải tiến nghiên cứu y học và điều trị. Phần này nêu bật một số cách dùng NLP trong y tế. Danh sách không toàn diện, mà là điểm qua một số ứng dụng của học máy.
Sử dụng NLP để xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDS)
Bạn có thể dùng NLP để xây dựng hệ thống cải thiện hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDS) dựa trên hồ sơ bệnh nhân lịch sử. Hệ thống như vậy có thể hỗ trợ bác sĩ ra quyết định dựa trên một cơ sở tri thức. Cơ sở này có thể bao gồm thông tin trích xuất từ ghi chú của bác sĩ (viết tay hoặc gõ), kết quả xét nghiệm, hoặc âm thanh được phiên âm. Hệ thống hoạt động bằng cách trích xuất thông tin bệnh nhân từ hồ sơ y tế rồi liên kết các trạng thái bệnh có thể có dựa trên thông tin từ các ca trước đó và/hoặc y văn.
Sử dụng NLP để nâng cao khả năng phân kiểu (Phenotyping)
Kiểu hình (phenotype) là biểu hiện quan sát được của một đặc điểm cụ thể (thể chất hoặc sinh hóa) ở sinh vật. Bác sĩ dùng phân kiểu để phân loại bệnh nhân nhằm hiểu sâu dữ liệu và so sánh với các nhóm đối chứng.
- NLP là công cụ giá trị để trích xuất và phân tích dữ liệu không cấu trúc, vốn chiếm 80% dữ liệu bệnh nhân sẵn có.
- NLP cũng cho phép phân kiểu phong phú hơn vì các báo cáo giải phẫu bệnh chứa rất nhiều thông tin về bệnh nhân.
- NLP trao quyền cho nhà phân tích trích xuất dữ liệu này để trả lời các câu hỏi phức tạp và cụ thể như đột biến gen nào liên quan đến loại mô ung thư.
Dự đoán Khởi phát Loạn thần
Các nhà nghiên cứu đã công bố báo cáo về ứng dụng NLP, sử dụng kỹ thuật gọi là Phân tích Ngữ nghĩa Tiềm ẩn (Latent Semantic Analysis), để dự đoán khởi phát loạn thần từ file âm thanh được phiên âm của thanh thiếu niên có nguy cơ lâm sàng cao. Mô hình đạt độ chính xác 93% trên tập huấn luyện và 90% trên tập kiểm thử. Mô hình dự đoán tốt khả năng bệnh nhân phát triển loạn thần, dù cỡ mẫu nhỏ với 40 người tham gia.
Nhận diện và Phân tầng Nguy cơ cho Bệnh nhân Xơ gan
Một ứng dụng khác của NLP trong y tế là nhận diện bệnh nhân xơ gan. Một nghiên cứu khác dùng NLP để nhận diện bệnh nhân xơ gan và phân tầng nguy cơ. Nghiên cứu này có thể nhận diện đúng bệnh nhân xơ gan từ hồ sơ sức khỏe điện tử, tổ hợp mã ICD-9 và ảnh chẩn đoán với độ chính xác 95,71%. Điều này cho thấy hệ thống như vậy có thể nhận diện đúng bệnh nhân xơ gan dựa trên dữ liệu y khoa sẵn có ở hầu hết bệnh viện.
Nhận diện các Ca Ung thư Cần Báo cáo
Một nghiên cứu khác dùng NLP để nhận diện các ca ung thư cần báo cáo cho các cơ quan đăng ký ung thư quốc gia. Mục tiêu là tự động báo cáo bệnh nhân ung thư cho Chương trình Đăng ký Ung thư Quốc gia ở Hoa Kỳ. Nghiên cứu dùng NLP để phân tích báo cáo giải phẫu bệnh và chẩn đoán, đồng thời nhận diện bệnh nhân ung thư bằng học máy có giám sát với độ chính xác 87,2%.
Ứng dụng NLP cho Phân tích Dự báo
Một lợi ích hấp dẫn của NLP là khả năng cho phép phát triển phân tích dự báo nhằm cải thiện kết quả sức khỏe cộng đồng. Ví dụ là phân tích bài đăng mạng xã hội để phát hiện nguy cơ tự sát và can thiệp. Tự sát là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây tử vong tại Hoa Kỳ. Trong một khảo sát gần đây, Viện Sức khỏe Tâm thần Quốc gia (NIMH) cho thấy khoảng 12 triệu người trưởng thành ở Mỹ đã từng có ý nghĩ tự sát nghiêm trọng. Khoảng 10% trong số này đã lập kế hoạch và tìm cách tự sát.
Nguồn: NIMH (2021). Suy nghĩ và Hành vi Tự sát ở người trưởng thành Hoa Kỳ.
Các chuyên gia y tế muốn nhận diện cá nhân hoặc nhóm có nguy cơ để có thể can thiệp. Có một số nghiên cứu dự đoán hành vi tự sát dựa trên bài đăng mạng xã hội. Một nghiên cứu dùng dữ liệu Twitter để phát triển mô hình có độ chính xác cao (khoảng 70%). Phát hiện chính gồm: người dùng có nguy cơ cận kề thường đăng ít biểu tượng cảm xúc hơn và chủ yếu dùng emoji màu xanh hoặc biểu tượng trái tim tan vỡ. Họ cũng đăng tweet buồn hoặc giận dữ trước khi tìm cách tự sát. Coppersmith (2018) cũng dự đoán trường hợp tự sát bằng NLP với độ chính xác hơn 70% (xem đồ thị ROC).
Nguồn: Coppersmith và cộng sự (2018)
Các tổ chức y tế đã và đang dùng NLP để hái những “quả thấp” từ “cây” khoa học dữ liệu khổng lồ. Các công ty công nghệ lớn ngày càng tạo ra công cụ NLP cho y tế. Ví dụ, Amazon có công cụ NLP lâm sàng thân thiện, giúp bác sĩ trích xuất insight từ dữ liệu không cấu trúc. Họ có thể dễ dàng tuyển chọn bệnh nhân cho thử nghiệm lâm sàng, tìm chẩn đoán phù hợp và xây dựng hệ thống cảnh báo phát hiện sớm các tình trạng như xơ cứng.
Sử dụng Python để Dự đoán và Phân tích Bệnh Phức tạp
Các nhà phân tích dùng thuật toán học máy trong Python để phân tích di truyền nhằm dự đoán bệnh và xác định căn nguyên bệnh. Hiểu cách di truyền ảnh hưởng đến nguy cơ của từng cá nhân có thể hỗ trợ chăm sóc dự phòng. Điều này giúp bác sĩ có thêm thông tin đáng chú ý để cá thể hóa kế hoạch chăm sóc, giảm nguy cơ mắc các bệnh phức tạp hơn.
Rất khó dự đoán diễn tiến của bất kỳ bệnh nào và nhiều hệ thống hoạt động kém hiệu quả ở nhiệm vụ này, do một số bệnh biến đổi nhanh và bất ngờ. Với Python, nhà phát triển có thể xây dựng các mô hình Học máy hiệu quả để dự đoán bệnh trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
Một trong những phát triển then chốt là kỹ thuật giải trình tự thế hệ mới (NGS) trong di truyền học người. NGS là phần không thể thiếu của nghiên cứu sinh học và y học. Tầm quan trọng nền tảng của NGS đã thúc đẩy nhu cầu xử lý và phân tích các bộ dữ liệu tạo ra. Điều này giúp trả lời các câu hỏi nghiên cứu về nhiều vấn đề như định lượng và phân loại metagenome, phát hiện biến thể và phát hiện đặc điểm hệ gen.
Trong một ví dụ khác, Li và cộng sự (2018) sử dụng thuật toán học sâu huấn luyện trên GPU để dự đoán cả dị biến và tương tác gen (epistasis) của các bệnh phức tạp.
Với học máy, các nhà khoa học có thể tìm mẫu và xu hướng bệnh để mô hình hóa theo cách dễ dự đoán hơn. Nhờ đó, học máy có tiềm năng dự đoán chính xác những người có nguy cơ mắc một số bệnh nhất định, như bệnh tim mạch, ung thư và Alzheimer.
Cuối cùng, Google đã phát triển thuật toán Học sâu để phát hiện ung thư ở bệnh nhân dựa trên dữ liệu y khoa của họ. Mô hình hoạt động hiệu quả, không chỉ tăng tốc quá trình điều trị mà còn giảm nguy cơ biến chứng nghiêm trọng trong tương lai do chẩn đoán kém.
Sử dụng Python để Cải thiện Trải nghiệm Bệnh nhân
Quản lý bệnh nhân có thể tiêu tốn đáng kể nguồn lực. Các cơ sở có nhân sự hạn chế có thể gặp khó khi xử lý lịch hẹn, điều trị và chăm sóc tổng quát. Phát triển ứng dụng y tế bằng Python có thể giúp cơ sở y tế quản lý bệnh nhân, giúp nhân viên tập trung vào hoạt động trọng yếu.
Các ứng dụng Python có thể giúp bệnh nhân đặt lịch hẹn, nhận câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp, yêu cầu cấp lại thuốc, liên hệ dịch vụ khẩn cấp và cập nhật thường xuyên dữ liệu sức khỏe để theo dõi - cho phép nhân viên y tế tập trung điều trị bệnh nhân nặng.
Nâng cao Vận hành Bệnh viện
Các cơ sở y tế có thể tận dụng Python để giải quyết bài toán hạn chế nguồn lực. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tạo mô hình tối ưu hóa nhân sự để tránh tình trạng thừa nhân lực trong ca ít nhập viện hoặc thiếu nhân sự trong ngày cao điểm.
Các ứng dụng vận hành bằng Python có thể tối ưu lịch hẹn, sử dụng thiết bị chẩn đoán và điều trị. Bệnh viện có nguồn lực ICU hạn chế và cần tối ưu việc sử dụng. Trong nghiên cứu của mình, Wu và cộng sự (2021) dùng ML để dự đoán thời gian nằm ICU. Họ sử dụng bốn kỹ thuật ML khác nhau (máy vector hỗ trợ, rừng ngẫu nhiên, học sâu và cây quyết định tăng cường độ dốc). Mô hình cuối, cây quyết định tăng cường độ dốc, có hiệu suất tốt nhất với độ chính xác 74,7%. Theo các nhà phân tích ngành, các ứng dụng AI có tiềm năng giúp nền kinh tế Mỹ tiết kiệm khoảng 150 tỷ USD mỗi năm vào năm 2026 (Roth, 2021).
Có những bộ dữ liệu nguồn mở để bạn, với vai trò nhà khoa học dữ liệu, có thể dùng phát triển ML dự đoán thời gian nằm ICU và giúp bệnh viện lập kế hoạch nguồn lực. Xem liên kết Kaggle này để bắt đầu. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu có thể phát huy sức mạnh Python qua các công cụ ML như Scikit-Learn, Keras, TensorFlow và Pytorch để giúp nhà cung cấp dịch vụ y tế quản lý chi phí và cơ sở vật chất tốt hơn.
Phát hiện Thuốc
Ngôn ngữ lập trình Python là lựa chọn hàng đầu cho phát hiện thuốc hiện đại. Hầu như tất cả tin tuyển dụng trên indeed.com về phát hiện thuốc đều yêu cầu kinh nghiệm Python. Vì vậy, học Python không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc cho các nghề nghiệp liên quan đến phát hiện thuốc.
Một ví dụ điển hình về dùng Python trong phát hiện thuốc là PyMOL của AstraZeneca. AstraZeneca là một trong những công ty tận dụng Python để tăng tốc phát hiện thuốc. PyMOL là công cụ mạnh mẽ để hiển thị cấu trúc 3D của các đích bệnh. Công cụ có 12 chế độ hiển thị lập thể khác nhau cho phép người dùng làm nổi bật và phân biệt thành thạo các đặc điểm cấu trúc khác nhau ở mục tiêu. Các nhà khoa học dùng công cụ để tìm vị trí gắn kết phù hợp cho phân tử thuốc. Công cụ được thiết kế để thích ứng tốt với các phương pháp dự đoán mới. Hình dưới minh họa cách công cụ sàng lọc hàng triệu dữ liệu để hỗ trợ thiết kế nguyên mẫu thuốc.
Nguồn: PyMOL
PyMOL cho phép trực quan hóa cấu trúc ba chiều (3D) của sinh vật gây bệnh mục tiêu. Dựa trên trực quan hóa, các nhà khoa học hiểu rõ hơn vấn đề cốt lõi để thiết kế cấu trúc phân tử mới nhằm xử lý thích hợp căn bệnh.
Tương lai của Việc Sử dụng Python trong Y tế
Lượng dữ liệu y tế lớn và phức tạp tăng mạnh, nhu cầu giảm chi phí và lực lượng lao động ngành y thu hẹp đang thúc đẩy tăng trưởng các công cụ AI/ML trên thị trường. Cũng có xu hướng gia tăng hợp tác giữa con người và công cụ dựa trên AI. Tương lai tươi sáng cho nhà phát triển AI/ML và NLP, với một số start-up đã phát triển hệ thống AI nhận thức con người. Việc sử dụng robot trong y tế đang tăng đều.
Các ứng dụng mới của robot trong y tế trải rộng từ khung xương ngoài và chân tay giả đến nano-robot và robot phẫu thuật. Tại Hoa Kỳ, thị trường robot y tế sẽ tăng lên khoảng 32,5 tỷ USD vào năm 2027—với CAGR ước tính 21,3% cho giai đoạn 2020-2027 (Xavor, 2021).
Cuộc chiến chống COVID-19 sẽ tiếp tục thúc đẩy tăng trưởng thị trường, với các công nghệ AI được triển khai cho chẩn đoán hình ảnh, phát hiện thuốc, hệ gen và phân tích dự báo.
Nguồn: Markets and Markets (2022).
Thư viện Y khoa Quốc gia Hoa Kỳ cho rằng y học chính xác là “cách tiếp cận mới nổi trong điều trị và phòng ngừa bệnh, có xét đến sự khác biệt cá nhân về gen, môi trường và lối sống của mỗi người.”
Tương lai của y tế nằm trong tay AI/ML, với y học chính xác có khả năng là một trong những lợi ích tác động lớn nhất của việc sử dụng AI/ML trong y tế.
Mục tiêu của y học chính xác là tìm phương án điều trị phù hợp cho một bệnh nhân dựa trên tiền sử y khoa cá nhân, thông tin di truyền, lựa chọn lối sống và các xét nghiệm bệnh lý biến đổi theo thời gian. Mục tiêu nền tảng là kết hợp các kỹ thuật AI mạnh mẽ nhất (như mạng nơ-ron sâu, thuật toán tìm kiếm, học tăng cường, mô hình xác suất, học có giám sát và các kỹ thuật khác) để phát triển công cụ y học chính xác. Trọng tâm là tạo ra hệ thống AI có thể dự đoán xác suất bệnh nhân mắc một bệnh nào đó dựa trên dữ liệu sàng lọc sớm hoặc khám định kỳ; và Python đang ở tuyến đầu trong hành trình hướng tới y học chính xác, khi các nhà phát triển tạo công cụ AI để mô hình hóa vì sao và trong hoàn cảnh nào bệnh có khả năng xảy ra cao hơn. Điều này quan trọng để chuẩn bị và định hướng nhà cung cấp dịch vụ y tế can thiệp ngay cả trước khi cá nhân biểu hiện triệu chứng.
Còn rất nhiều khả năng thú vị khác khi dùng Python để tạo ứng dụng AI/ML như robot phẫu thuật số. Hãy hình dung một phòng mổ nơi bệnh nhân được robot thực hiện thủ thuật một cách an toàn và chính xác!
Nguồn: Robotics business review (2022)
Robot thông minh vận hành bằng AI có thể phối hợp chặt chẽ với bác sĩ phẫu thuật và tận dụng các insight dựa trên dữ liệu phân tán cùng hướng dẫn dựa trên lịch sử phẫu thuật và kết quả của chúng. Khả năng ứng dụng Python trong y tế là vô tận, với tương lai rộng mở cho y tế từ xa và thực hiện phẫu thuật từ xa cho các thủ thuật nhỏ.
Kết luận
Ứng dụng Python trong y tế không phải không có thách thức. Các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và khung pháp lý vẫn cản trở việc triển khai đầy đủ. Cũng vẫn khó tìm dữ liệu mà nhà cung cấp bên thứ ba có thể sử dụng hợp pháp. Cần một nỗ lực hợp lý hóa lớn về pháp lý và xây dựng chính sách để giải quyết các thách thức này.
Với tư cách là các nhà khoa học dữ liệu và người làm ML, chúng ta có trách nhiệm tạo dựng một tương lai tươi sáng bằng cách tận dụng sức mạnh của các thuật toán AI để tiết kiệm chi phí và cải thiện cuộc sống của hàng tỷ người trên toàn thế giới.
Bạn có thể rèn kỹ năng Python thực hành bằng cách lập trình theo các dự án hướng dẫn sau:
Chủ đề
