Zenicam phát triển phần mềm đo sinh hiệu qua cuộc gọi video

Eirini Kateri, nhà sáng lập Zenicam, hi vọng phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) của cô sẽ cung cấp bộ dữ liệu lớn thu thập theo thời gian thực, giúp bác sĩ khám bệnh cho người dân ở các khu vực khó tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Kết quả triển khai ban đầu cho thấy nhiều triển vọng. Nhưng các chuyên gia cảnh báo công nghệ này sẽ phải đối mặt với một số trở ngại lớn trước khi có thể ứng dụng rộng rãi tại các cơ sở khám chữa bệnh. 

Kateri lần đầu tiên nghiên cứu về máy video AI theo dõi nhịp tim trong chương trình tiến sĩ tại Đại học Southampton, Anh. Cô nói với Forbes rằng “ý tưởng” nảy ra khi một người bạn bị ốm nhưng không thể đến bệnh viện khám trong thời kỳ đại dịch COVID-19.

Cô nói: “Tôi thắc mắc liệu có thể thu thập thông tin này từ xa, giúp những người không có cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế, hoặc giúp các bác sĩ đang phải làm việc quá tải không?”

Gemma Galdón-Clavell, nhà sáng lập kiêm CEO của tổ chức đảm bảo an toàn các mô hình AI Eticas Foundation, cho biết Zenicam “đầy tham vọng” và rất “đáng khen ngợi” vì startup này chú trọng đến sự công bằng trong chăm sóc sức khỏe. 

Tuy nhiên, bà không tin Zenicam có thể triển khai thành công phần mềm này, do lĩnh vực có nhiều thách thức về mặt kỹ thuật.

“Những hệ thống này thường không phát huy hiệu quả. Chúng ta đã thấy nhiều công nghệ về nhận diện khuôn mặt, phân biệt cảm xúc thất bại,” bà nói. “Trong khi đó, Zenicam lại cố gắng đo dấu hiệu sinh tồn, điều khó thực hiện hơn.”

Kateri hi vọng cách tiếp cận của cô có thể giải quyết vấn đề về thiên kiến. Phần mềm AI trong khám chữa bệnh có thể đưa ra những chẩn đoán sai nếu được huấn luyện dựa trên video và hình ảnh của những người trông tương đối giống nhau. Đó là vấn đề thường xảy ra trong khám chữa bệnh. 

Ở Anh, bác sĩ vẫn bỏ sót hoặc xác định nhầm các triệu chứng, biểu hiện khác nhau trên các tông màu da, đôi khi gây ra hậu quả nghiêm trọng. Đầu năm 2024, một báo cáo cho thấy nhiều thiết bị y tế không phát huy tác dụng đối với người da màu.

Kateri tin rằng cô đã tìm ra cách để đảm bảo phần mềm của Zenicam hoạt động chính xác bất kể sắc tộc hay ngoại hình của bệnh nhân. Phần mềm được huấn luyện trên cả dữ liệu thực và “dữ liệu tổng hợp” để có thể giải quyết những lỗ hổng hiện hữu.

Cô nói đây là một loại “dữ liệu nhân tạo” dựa trên dữ liệu thật mà Zenicam thu thập được. Bạn có thể giải quyết nhiều tình huống khác nhau bằng cách “thêm chuyển động hoặc ánh sáng, thay đổi tông màu da, tỉ lệ hoặc màu sắc dựa trên dữ liệu đã có.”

Galdón-Clavell, cố vấn về đạo đức và trách nhiệm trong ứng dụng AI cho Liên Hiệp Quốc và EU, cho biết để triển khai phần mềm rộng rãi trong khám bệnh, Zenicam sẽ phải cung cấp dữ liệu chứng minh phần mềm có thể đo các dấu hiệu sinh tồn quan trọng trong các môi trường khác nhau.

Trên thực tế, không có một căn phòng nào hoàn toàn yên tĩnh, đủ ánh sáng và không phải lúc nào kết nối Internet cũng ổn định cho bệnh nhân thực hiện cuộc gọi video. 

Bằng cách huấn luyện các mô hình AI về những thay đổi này, Katerini cho biết cô có thể trích xuất kết quả chính xác về mạch và các sinh hiệu quan trọng khác, bất kể ngoại hình hay nơi họ gọi đến.

Tuy nhiên, Galdón-Clavell khuyến cáo công ty nên thận trọng khi sử dụng dữ liệu tổng hợp vì điều này có nguy cơ “làm cho các vấn đề hiện tại trở nên tồi tệ hơn.”

Bà nói: “Trước tiên, bạn cần hiểu rõ về dữ liệu trong thế giới thực để có thể đánh giá những gì còn thiếu trong tập dữ liệu hiện hữu. Dữ liệu tổng hợp phải có khả năng bù đắp cho những gì còn thiếu.” 

Tuy nhiên, Kateri nói rằng kết quả thử nghiệm cho đến nay vẫn đầy hứa hẹn. Cô nói: “Đối với mạch, chúng tôi đảm bảo độ chính xác trong vòng một nhịp mỗi phút. Còn về nhịp thở, mức độ chính xác trong hai nhịp thở mỗi phút. Đối với huyết áp tâm trương và tâm thu, sai số thấp hơn 5 mmHG.”

Việc đo nồng độ oxy trong máu và nhiệt độ “khó hơn” nhưng độ chính xác khoảng 70%. Startup sẽ phải cung cấp thêm bằng chứng khoa học để chứng minh những tuyên bố trên nếu muốn ứng dụng phần mềm Zenicam vào khám bệnh.

Vì công ty thiết kế phần mềm để giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán chính xác hơn thông qua cuộc gọi video nên Kateri cho biết “phần mềm sẽ được thẩm định đạt chuẩn như thiết bị y tế.”

Hiện nhóm của cô đang tích hợp công nghệ AI với các hệ thống truyền tải âm thanh và hình ảnh video “để giới thiệu chính xác cách hoạt động của phần mềm cũng như đo lường độ chính xác cho cơ quan quản lý.”

Công ty có thể mất ít nhất một năm rưỡi để tích hợp AI vào các hệ thống đó. Đồng thời, Zenicam cũng thực hiện song song các thử nghiệm thiết bị để thẩm định độ hiệu quả của công nghệ.

Nếu phần mềm được thẩm định hiệu quả thì sản phẩm có thể áp dụng tại các quốc gia khó tiếp cận bác sĩ hơn Anh. 

Cô nói: “Tôi sẽ rất vui mừng, nhất là khi giải pháp này có thể được sử dụng trên toàn thế giới, đặc biệt ở những địa điểm khó tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe.” 

Biên dịch: Gia Nhi

————————

Xem thêm:

Cortical Labs tham vọng tạo ra máy tính được điều khiển bằng tế bào não
Tính năng hiển thị “trạng thái tinh thần” mới của Apple giúp cải thiện sức khỏe tâm thần
Hippocrates AI huy động được 50 triệu USD để nâng cao năng lực cho bot chăm sóc sức khỏe