Năm 2014, ba chàng trai trẻ đến từ ba đất nước xa lạ đã cùng tụ họp ở Phần Lan và lập một kế hoạch táo bạo để giúp bác sĩ cứu sống nhiều bệnh nhân hơn, tiết kiệm chi phí điều trị và lập lộ trình chăm sóc sức khoẻ mới tốt hơn. Đó là Oguzhan Gencoglu, Hung Ta và Timo Heikkinen.
Gencoglu đến từ Thổ Nhĩ Kỳ là một chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy học. Gencoglu hiện đang theo đuổi học vị Tiến sĩ ngành khoa học máy tính. Hung Ta là một thần đồng toán học người Việt có bằng tiến sĩ về công nghệ sinh học. Còn Heikkinen là một doanh nhân Phần Lan am hiểu về ngành công nghiệp phần mềm. Họ đã cùng nhau sáng lập ra Top Data Science, một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực AI tại Helsinki. Công ty này đang phát triển những phần mềm có khả năng phân tích hàng triệu điểm dữ liệu để cảnh báo bác sĩ về các triệu chứng y khoa chưa biết đến, giúp họ chẩn đoán bệnh và theo dõi bệnh nhân trong quá trình điều trị.
Một sản phẩm nổi bật của công ty này là bộ mã “thông minh” dùng để phân tích hàng nghìn ảnh chụp cộng hưởng từ (MRI), giúp các bác sĩ X quang tại Bệnh viện Trung tâm Đại học Helsinki phát hiện ra bệnh ung thư tuyến tiền liệt. Họ cũng đã phát triển một thuật toán khác nghiên cứu dữ liệu của phòng chăm sóc đặc biệt để xác định những ca bệnh rủi ro cao, sớm cần chăm sóc y tế khẩn cấp; hoặc phân tích dữ liệu để xác nhận những trường hợp tiến triển tốt và có thể không cần thêm chăm sóc đặc biệt.
 |
“Đơn giản là con người không thể phân tích và hiểu được hàng trăm thông số, con số và thông tin nền tảng cùng lúc được,” Gencoglu cho biết. “Nhưng thuật toán có thể thực hiện điều này dễ dàng”.
Năm 2013, Heikkinen đã liên hệ với Ta sau khi Ta nộp hồ sơ xin việc vào công ty phần mềm nơi Heikkinen từng làm giám đốc marketing. Khi đó, Ta là một chuyên gia tư vấn về dữ liệu lớn và anh đã liệt kê nhiều thành tích trong hồ sơ xin việc của mình, như học bổng nghiên cứu sinh Marie Curie danh giá, bằng tiến sỹ ngành khai thác dữ liệu và thông tin sinh học, và huy chương bạc cuộc thi Olympics toán quốc gia Việt Nam. “Thành tích của cậu ấy rất ấn tượng,” Heikkinen chia sẻ.
Heikkinen đã thuyết phục Ta rút đơn xin việc và cùng tạo ra phần mềm của riêng mình. Họ có thừa động lực và tham vọng, nhưng lại thiếu phương hướng. “Chúng tôi biết là đang có nhu cầu lớn trong lĩnh vực AI và học máy,” Heikkinen chia sẻ. “Chúng tôi muốn xử lý những vấn đề thực tế của khách hàng, từ đó nghiệm ra hướng phát triển cho công ty”.
Họ nhận thấy cơ hội trong chăm sóc y tế. Mỗi năm, một bệnh viện ở Mỹ tạo ra trung bình 50 petabite (PB) dữ liệu, tương đương lượng hồ sơ giấy lấp đầy 20 triệu tủ tài liệu loại 4 ngăn, nhưng 97% lượng dữ liệu này đang không được khai thác, sử dụng.
Top Data Science ra đời vào thời điểm tương đối thuận lợi. Cũng vào năm 2014, GE Healthcare thành lập Làng Đổi mới Y tế, một trung tâm ươm mầm khởi nghiệp đặt tại quận “Silicon Vallila”, Helsinki, Phần Lan. Ngôi làng giúp 30 dự án khởi nghiệp từ khắp châu Âu duy trì ngọn lửa nhiệt huyết, đam mê. Những dự án này có nhiều ý tưởng thú vị như kim thông minh chẩn đoán viêm màng não, thương hiệu quần áo cho trẻ sinh non hay công cụ giảm thiểu tác dụng phụ khi điều trị ung thư.
Cư dân của ngôi làng này đang tận dụng môi trường khởi nghiệp năng động của Helsinki và những sự kiện như Slush, một hội thảo công nghệ lớn về khởi nghiệp. Mùa thu 2017, Slush đã thu hút 20.000 người tham quan, 2.600 dự án khởi nghiệp và 1.500 nhà đầu tư và diễn giả, trong đó có huyền thoại của Thung lũng Silicon là Vinod Khosla và cựu Phó tổng thống Mỹ Al Gore là người khai mạc hội thảo.
“Chúng tôi hợp tác với Slush ngay từ khi Làng công nghệ này ra đời vào năm 2014,” “già làng” Mikko Kauppinen cho hay. “Hội thảo này là cơ hội lý tưởng để tìm kiếm những dự án khởi nghiệp mới cho làng và giới thiệu các dự án hiện tại đến những nhà đầu tư và đối tác trên toàn thế giới”.
Heikkinen và Ta đã giành được chỗ trong làng công nghệ từ năm 2014 và bắt tay ngay vào việc. Trước đó, họ đã chiêu mộ thêm Gencoglu để giúp phát triển những thuật toán học máy đầu tiên. Thông qua Làng công nghệ này, Top Data Science được phép truy cập mạng lưới kinh doanh của GE và bắt đầu giới thiệu phần mềm của mình đến các cơ sở y tế địa phương.
 |
Những thành tựu AI trước đó đã giúp dự án khởi nghiệp này được chú ý. Ví dụ, sử dụng hơn 100.000 ảnh chụp X quang công cộng do Viện Y tế Quốc gia cung cấp, các nhà khoa học tại Đại học Stanford đã xây dựng một thuật toán có tên CheXNet. Chỉ sau hơn 1 tháng, CheXNet đã có hiệu suất cao hơn bốn bác sĩ X quang của Stanford khi chẩn đoán chính xác bệnh viêm phổi, theo thông tin của Stanford. Hơn nữa, cũng theo báo cáo của Đại học này, CheXNet còn có thể xác định tới 14 dấu hiệu y tế khác nhau.
Các bác sĩ ở Bệnh viện Trung tâm Đại học Helsinki cũng quan tâm đến chủ đề tương tự. Họ muốn dùng phần mềm của Top Data Science để chẩn đoán ung thư tiền liệt tuyến qua ảnh cộng hưởng từ và hạn chế tối đa sinh thiết. Ban đầu, Ta và Gencoglu bổ sung hàng nghìn ảnh MRI tuyến tiền liệt vào thuật toán, sau đó bổ sung thông tin sinh thiết tương ứng và nhận xét của bác sĩ bệnh lý học để phân tích hình ảnh, phát hiện và phân loại tổn thương và các dấu hiệu sinh học khác. Họ chỉ sử dụng 80% ảnh để phát triển thuật toán học máy và giấu đi 20% còn lại để xác nhận kết quả.
“Chúng tôi thực hiện thao tác này nhiều lần một cách ngẫu nhiên để có thể xác nhận về mặt thống kê rằng thuật toán đang thực sự ‘học’. Chúng tôi cố gắng dự đoán mức độ nghiêm trọng và vị trí chính xác của khối u tuyến tiền liệt qua ảnh MRI; khi đó, bác sĩ sẽ không cần lấy mẫu sinh thiết nữa,” Gencoglu nói và cho biết thêm rằng họ vẫn đang nghiên cứu giải pháp.
Tiếp đó, bệnh viện này cũng quyết định thử nghiệm, áp dụng phần mềm vào các phòng chăm sóc đặc biệt. Các bác sĩ yêu cầu Top Data Science thực hiện hai tác vụ dự đoán: sử dụng dữ liệu để xác định ca bệnh rủi ro cao, bệnh tình trở nặng hơn; và phát hiện những bệnh nhân sẽ ổn định sức khoẻ trong vòng 12 – 24 giờ và có thể chuyển về phòng bệnh thường.
Để thực hiện những yêu cầu trên, Top Data Science đã thêm vào phần mềm hàng chục triệu điểm dữ liệu từ gần 3.000 hồ sơ y tế của những bệnh nhân cho phép sử dụng dữ liệu cá nhân. Sau khi có thông tin, phần mềm sẽ nghiên cứu nhịp tim, thân nhiệt, huyết áp, kết quả xét nghiệm, các dấu hiệu sinh tồn khác, thông tin thuốc và nhân khẩu học.
“Đầu tiên, chúng tôi muốn cảnh báo bác sĩ về những tình trạng nghiêm trọng có thể xảy ra trong tương lai gần,” Heikkinen nói. “Mục tiêu thứ hai hơi khác. Chúng tôi phải rất chắc chắn khi quyết định bệnh nhân được phép ra khỏi phòng chăm sóc đặc biệt”.
Sau vài tháng, thuật toán đã phát hiện ra 13% bệnh nhân có thể rời phòng chăm sóc đặc biệt sớm hơn. Những kết quả này đạt độ chính xác tới 95%. “Chúng tôi hướng tới việc chỉ hướng dẫn thôi,” Gencoglu cẩn trọng. “Suy cho cùng, bác sĩ mới là người quyết định”.
Erno Muuranto, Giám đốc điều hành đồng thời là Giám đốc kỹ thuật của GE Healthcare Phần Lan, nói rằng quốc gia này là nơi lý tưởng để nghiên cứu những ứng dụng dữ liệu trong y tế vì các bệnh viện địa phương đã số hoá từ rất sớm và lưu trữ lượng hồ sơ bệnh nhân vô cùng lớn từ 10 – 15 năm trước.
“Học máy phụ thuộc vào việc truy cập được dữ liệu chất lượng cao, và thuật toán học máy thường cần rất nhiều dữ liệu như vậy,” Muuranto cho biết. “Nhiều giải pháp phân tích của GE đang được phát triển tại Phần Lan vì tại quốc gia Bắc Âu bé nhỏ này, hệ thống phân cấp tương đối ít nên công ty, trường đại học và cơ sở y tế có thể trực tiếp hợp tác với nhau”.
Theo Heikkinen, trong tương lai, các thuật toán của Top Data Science có thể được dùng để phát hiện nhiều loại ung thư và bệnh lý khác. Hiện nay công ty đang hợp tác với GE Digital để chuyển đổi phần mềm sang Predix, nền tảng phát triển ứng dụng của GE cho Internet công nghiệp. Nhóm đã từng đến tham quan các trụ sở phần mềm của GE tại San Ramon, California và tham dự European Digital Foundry tại Paris.
Phạm Lê