Trí tuệ nhân tạo - công cụ giúp tường minh hóa y học cổ truyền trong thế kỷ 21

Bài viết Trí tuệ nhân tạo - công cụ giúp tường minh hóa y học cổ truyền trong thế kỷ 21 trình bày khái quát về trí tuệ nhân tạo đối với y học hiện đại; Trí tuệ nhân tạo đối với y học cổ truyền.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Trí tuệ nhân tạo - công cụ giúp tường minh hóa y học cổ truyền trong thế kỷ 21Tạp chí Y dược học cổ truyền Quân sự Số 1 - 2023 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - CÔNG CỤ GIÚP TƯỜNG MINH HÓA Y HỌC CỔ TRUYỀN TRONG THẾ KỶ 21 Phạm Xuân Phong, Đinh Thanh Hà Viện Y học cổ truyền Quân độiI. ĐẶT VẤN ĐỀ Đến nay, qua quá trình hoạt truyền (YHCT), AI sẽ có nhữngđộng thực tiễn, loài người đã tạo ra đóng góp gì? Bài viết này sẽ giúphai nền y học. Tuy mỗi nền y học gợi ý phần nào câu trả lời cho vấncó những đặc trưng riêng, nhưng đề trên.đều thuộc lĩnh vực khoa học sự II. KHÁI QUÁT VỀ TRÍ TUỆsống, nghiên cứu về sức khỏe và NHÂN TẠO ĐỐI VỚI Y HỌCbệnh tật, cách phòng và chữa bệnh. HIỆN ĐẠI Nền y học phương Tây (Tây 2.1. Khái quát về trí tuệ nhân tạoy hay y học hiện đại) là nền y học Cuộc Cách mạng côngthực nghiệm, dựa trên hệ thống tri nghiệp lần thứ tư, với những côngthức khoa học, gồm cơ sở lý thuyết cụ lao động mới như công nghệ số,của nhiều bộ môn khoa học như: trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn,sinh lý, hóa sinh, giải phẫu….; có internet kết nối vạn vật… đã làmđối tượng nghiên cứu là những thay đổi cơ bản cách thức mà conkhái niệm cụ thể, định lượng; sự người tạo ra những sản phẩm vậtliên hệ giữa các khái niệm là hữu thể và phi vật thể, trong đó có sảnhình, biểu diễn được bằng các biểu phẩm là tri thức của y học. Nhữngthức toán học. thành quả của cuộc cách mạng này Bên cạnh đó, nền y học đã xóa nhòa ranh giới giữa vật lýphương Đông (Đông y hay y học (số hóa) với sinh học, kết nối cáccổ truyền) là nền y học dựa trên hệ công nghệ lại với nhau và kết nốithống tri thức kinh nghiệm, với cơ giữa thế giới thực với thế giới ảo.sở lý luận là các học thuyết âm- Trí tuệ nhân tạo (AI -dương, Ngũ hành; Kinh lạc, tạng Artificial Intelligence) là trí thôngphủ…; có đối tượng nghiên cứu là minh được thể hiện bằng máy móc,những khái niệm trừu tượng, định trái ngược với trí thông minh tựtính; sự liên hệ giữa các khái niệm nhiên của con người [1].là vô hình, khó biểu diễn bằng các Định nghĩa này dùng trongbiểu thức toán học, mà dùng các lĩnh vực khoa học máy tính; tại đó,suy luận logic. người ta thiết kế ra những hệ thống Thời gian gần đây, trí tuệ máy móc có trí thông minh, có khảnhân tạo (artificial intelligence - năng tự thực hiện các nhiệm vụ,AI) đang nhanh chóng phát triển đặc biệt hơn, là có khả năng tựvà được ứng dụng trong nhiều lĩnh học, tự suy nghĩ, tự hoàn thiện vàvực, trong đó có khoa học sự sống. tự điều chỉnh mình để thích nghiVậy, đối với lĩnh vực Y học cổ với những hoàn cảnh cụ thể, rồi tự 1Tạp chí Y dược học cổ truyền Quân sự Số 1 - 2023giải quyết các vấn đề phức tạp - là Y học hiện đại (YHHĐ) lànhững hành động mà trước đây chỉ nền y học dựa trên bằng chứngcon người mới có thể thực hiện khoa học thực nghiệm. Hệ thống lýđược. AI đang làm thay đổi nền thuyết được xây dựng trên cơ sởvăn minh nhân loại. nghiên cứu, phân tích những cấu Để thực hiện những việc trúc vi mô của sự sống như tế bào,này, các nhà khoa học đã sáng chế gen. Đối tượng nghiên cứu làra hệ thống máy tính phỏng theo những khái niệm cụ thể, địnhcấu trúc và chức năng của bộ não lượng; sự liên hệ giữa các kháicon người, rồi viết ra các thuật niệm là hữu hình, biểu diễn đượctoán để hệ thống thần kinh nhân bằng các biểu thức toán học. Dotạo này có thể tự học, tự phán đó, đã tạo thuận lợi cho việc ứngđoán, phân tích và đưa ra quyết dụng AI trong YHHĐ để phụcđịnh dựa trên cơ sở dữ liệu đã có. công tác chẩn đoán, điều trị và dựHệ thống này sẽ ngày càng thông phòng.minh hơn, hoàn thiện hơn; xử lý Gần đây, việc ứng dụng AIthông tin ngày càng nhanh hơn, trong nghiên cứu tế bào gốc, xétnhiều hơn, phức tạp hơn và chính nghiệm gen di truyền được coi nhưxác hơn. một cuộc cách mạng trong khoa Những nội dung này được học sức khỏe để giúp chẩn đoánphản ánh trong nội hàm của các sớm, điều trị và dự phòng các bệnhkhái niệm như: việc học của máy khó, bệnh di truyền nguy hiểm.hay học máy (machine learning), Khi xét nghiệm bản đồ genhọc sâu (deep learning), mạng thần con người, các nhà khoa học c ...