Nhiều năm trước khi hàng trăm triệu người dùng biến ChatGPT thành một trong những ứng dụng phổ biến nhất thế giới chỉ trong vài tuần vào năm 2022, chúng ta đã thảo luận về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp chúng ta khỏe mạnh hơn và sống lâu hơn.

Vào những năm 1970, một nhóm tại Đại học Stanford đã phát triển MYCIN, một trong những hệ thống AI đầu tiên được thiết kế để hỗ trợ chẩn đoán y tế. MYCIN sử dụng cơ sở kiến thức gồm khoảng 600 quy tắc để xác định vi khuẩn gây nhiễm trùng và đề xuất các loại kháng sinh.

Mặc dù vượt trội hơn so với các chuyên gia con người trong các thử nghiệm, MYCIN không bao giờ được sử dụng trong thực hành lâm sàng - một phần là do các lo ngại về đạo đức và pháp lý xung quanh chẩn đoán do máy móc dẫn dắt.

Nhìn lại sau năm thập kỷ, AI hiện đang sẵn sàng để biến đổi ngành chăm sóc sức khỏe theo những cách mà trong kỷ nguyên MYCIN dường như là khoa học viễn tưởng. Ngày nay, AI hiện đại có thể tự dạy mình để phát hiện bệnh tật trong hình ảnh y tế tốt không kém một bác sĩ lâm sàng, và mà không cần nhiều dữ liệu đào tạo. Một nghiên cứu của Đại học Harvard về chẩn đoán ung thư hỗ trợ bằng AI đã cho thấy độ chính xác lên đến 96%.

Tại Vương quốc Anh, một hệ thống AI đã phát hiện 11 dấu hiệu ung thư vú mà các bác sĩ lâm sàng bỏ qua. Hai nghiên cứu riêng biệt, một từ Microsoft và một từ Đại học Imperial, đã phát hiện nhiều trường hợp ung thư vú hơn so với các bác sĩ chuyên khoa. Các kết quả tương tự cũng được ghi nhận với việc phát hiện ung thư tuyến tiền liệt, ung thư da và các bệnh trạng khác bằng AI.

Khả năng tiếp cận dữ liệu của chúng ta chưa bao giờ lớn hơn như vậy. Ví dụ, Dịch vụ Y tế Quốc gia (NHS) ở Vương quốc Anh - nhà tuyển dụng lớn nhất châu Âu - có quyền truy cập vào một kho dữ liệu kỹ thuật số của hơn 65 triệu bệnh nhân, có giá trị ước tính hơn 9,6 tỷ bảng Anh mỗi năm (12,3 tỷ USD).

Đây là một cơ hội chưa từng có để AI có thể nhận ra các mẫu và tạo ra những hiểu biết có thể cải thiện đáng kể chẩn đoán, điều trị và phát triển thuốc.

Khả năng của AI trong việc phát hiện các mẫu tinh tế trong các tập dữ liệu khổng lồ là một trong những điểm mạnh lớn nhất của nó trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các hệ thống này có thể phân tích không chỉ hình ảnh y tế, mà còn cả dữ liệu gen, hồ sơ sức khỏe điện tử, ghi chú lâm sàng và nhiều hơn nữa - phát hiện các mối tương quan và yếu tố nguy cơ mà các bác sĩ lâm sàng có kinh nghiệm có thể bỏ qua.

Một số người có thể cảm thấy thoải mái hơn khi một tác nhân AI xử lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe của họ thay vì một con người không trực tiếp tham gia vào việc chăm sóc của họ. Nhưng vấn đề không chỉ là ai nhìn thấy dữ liệu - mà là về việc dữ liệu trở nên di động như thế nào.

Các mô hình AI được xây dựng bên ngoài các cơ sở y tế đáng tin cậy đặt ra những rủi ro mới. Trong khi các bệnh viện có thể đã bảo vệ dữ liệu bệnh nhân, việc tin tưởng vào các hệ thống AI bên ngoài yêu cầu các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ hơn để ngăn ngừa lạm dụng và đảm bảo dữ liệu được an toàn.

Đáng chú ý rằng tiềm năng đi kèm với những lo ngại đáng kể về quyền riêng tư và đạo đức.

Dữ liệu chăm sóc sức khỏe có lẽ là thông tin cá nhân nhạy cảm nhất hiện có. Nó có thể tiết lộ không chỉ các tình trạng y tế của chúng ta, mà còn cả hành vi, thói quen và các yếu tố di truyền sẵn có của chúng ta.

Có những lo ngại chính đáng rằng việc áp dụng rộng rãi AI trong chăm sóc sức khỏe có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư, vi phạm dữ liệu hoặc lạm dụng thông tin cá nhân thân mật.

Thậm chí dữ liệu được ẩn danh cũng không an toàn tự động. Các mô hình AI tiên tiến đã cho thấy khả năng gỡ ẩn danh dữ liệu được bảo vệ một cách đáng báo động bằng cách tham chiếu chéo với các thông tin khác. Cũng có rủi ro của các cuộc tấn công "đảo ngược mô hình", nơi các tác nhân độc hại có thể tiềm năng tái tạo dữ liệu đào tạo riêng tư bằng cách liên tục truy vấn một mô hình AI.

Những mối lo ngại này không phải là giả thuyết. Chúng đại diện cho những rào cản thực sự đối với việc áp dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, có thể cản trở các đổi mới cứu sống. Bệnh nhân có thể không muốn chia sẻ dữ liệu nếu họ không tin tưởng vào các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư.

Trong khi các tiêu chuẩn và quy định yêu cầu sự đa dạng về địa lý và nhân khẩu học trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, việc chia sẻ dữ liệu giữa các cơ sở chăm sóc sức khỏe đòi hỏi tính bảo mật, vì dữ liệu, ngoài việc rất nhạy cảm, còn mang theo các hiểu biết của các cơ sở chăm sóc sức khỏe xung quanh chẩn đoán và điều trị.

Điều này dẫn đến sự e dè từ phía các cơ sở trong việc chia sẻ dữ liệu do các mối quan ngại về quy định, sở hữu trí tuệ (IP) và lạm dụng.

May mắn thay, một làn sóng mới về phát triển AI bảo vệ quyền riêng tư đang nổi lên để giải quyết những thách thức này. Các phương pháp tiếp cận AI phi tập trung, như học tập liên kết, cho phép các mô hình AI được đào tạo trên các tập dữ liệu phân tán mà không cần tập trung thông tin nhạy cảm.

Điều này có nghĩa là các bệnh viện và viện nghiên cứu có thể hợp tác trong việc phát triển AI mà không cần chia sẻ trực tiếp dữ liệu bệnh nhân.

Các kỹ thuật hứa hẹn khác bao gồm bảo mật vi phân, tạo ra tiếng ồn thống kê để bảo vệ danh tính cá nhân, và mã hóa đồng hình, cho phép thực hiện các tính toán trên dữ liệu được mã hóa mà không cần giải mã.

Một phát triển thú vị khác là khuôn khổ Lô-gic Ngoài chuỗi Thời gian chạy (ROFL) của chúng tôi, cho phép các mô hình AI thực hiện các tính toán ngoài chuỗi trong khi vẫn duy trì khả năng xác minh. Điều này có thể cho phép các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe phức tạp hơn khai thác các nguồn dữ liệu hoặc sức mạnh xử lý bên ngoài mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc bảo mật.

Các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng tất cả đều hướng tới một tương lai nơi chúng ta có thể khai thác trọn vẹn sức mạnh của AI trong chăm sóc sức khỏe mà không hy sinh quyền riêng tư của bệnh nhân.

Chúng ta nên hướng tới một thế giới nơi AI có thể phân tích toàn bộ hồ sơ y tế, hồ sơ gen và thậm chí dữ liệu sức khỏe theo thời gian thực từ các thiết bị đeo, trong khi vẫn giữ thông tin nhạy cảm này được mã hóa và an toàn.

Điều này sẽ cho phép có được những hiểu biết về sức khỏe cá nhân rất chi tiết mà không có bất kỳ thực thể nào có quyền truy cập vào dữ liệu gốc của bệnh nhân.

Tầm nhìn về AI bảo vệ quyền riêng tư trong chăm sóc sức khỏ