Canada dự tính sử dụng AI để giúp dễ dàng tiếp cận dữ liệu sức khỏe

Chính phủ Canada đã công bố khoản đầu tư 100 triệu CAD nhằm mở rộng khả năng tiếp cận dữ liệu y tế cho các nhà nghiên cứu thông qua nền tảng Vital đang kết nối dữ liệu sức khỏe ở Ontario, Alberta và Quebec, một phần của chiến lược trí tuệ nhân tạo (AI) quốc gia.

Mục tiêu là kết nối dữ liệu sức khỏe từ nhiều tỉnh bang, giúp các nhà nghiên cứu dễ dàng sử dụng thông tin như hình ảnh y tế, hồ sơ thuốc và các chỉ số sinh học để phát triển các công cụ AI, tiến hành thử nghiệm lâm sàng, tìm kiếm phương pháp điều trị mới và cải thiện việc chẩn đoán bệnh.

Theo Bộ trưởng AI và Đổi mới Kỹ thuật số liên bang Evan Solomon, việc kết nối dữ liệu trên toàn quốc có thể thúc đẩy đổi mới trong hệ thống y tế Canada. Hiện nay, dữ liệu sức khỏe thường nằm rải rác tại các bệnh viện và phòng khám khác nhau, khiến việc tiếp cận và nghiên cứu gặp nhiều khó khăn.

Các nhà lãnh đạo của Vital cho rằng Canada sở hữu nguồn dữ liệu đặc biệt giá trị nhờ vào dân số đa dạng và hệ thống chăm sóc sức khỏe cho toàn cả nước, tạo điều kiện cho nhiều nghiên cứu quy mô lớn.

Các chuyên gia cho biết nếu dữ liệu được khai thác hiệu quả, AI có thể hỗ trợ phát hiện sớm dịch bệnh, xác định phương pháp điều trị mới, phát triển thuốc mới và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Ngoài ra, việc tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu còn có thể thu hút các dự án thử nghiệm lâm sàng quốc tế, giúp Canada tiếp cận sớm các loại thuốc và công nghệ điều trị tiên tiến.

Tuy nhiên, sáng kiến này cũng làm dấy lên nhiều lo ngại về quyền riêng tư. Nhiều người dân muốn biết ai sẽ được tiếp cận dữ liệu của họ, dữ liệu được sử dụng vào mục đích gì và trách nhiệm sẽ ra sao nếu xảy ra vi phạm. Một số chuyên gia cảnh báo rằng ngay cả khi dữ liệu đã được ẩn danh, công nghệ AI trong tương lai có thể đủ mạnh để kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau và tái nhận dạng cá nhân.

Ngoài vấn đề quyền riêng tư, các nhà nghiên cứu cũng lo ngại về nguy cơ thiên vị trong các thuật toán AI. Những sai lệch trong dữ liệu hoặc trong cách huấn luyện mô hình có thể dẫn đến kết quả chẩn đoán kém chính xác đối với một số nhóm dân cư nhất định. Bài báo dẫn ví dụ về một nghiên cứu năm 2022 cho thấy AI có thể thất bại trong việc đánh giá bệnh ngoài da ở bệnh nhân da đen và da nâu.

Để giải quyết những lo ngại này, chính phủ và nhóm phát triển Vital cho biết sẽ áp dụng nhiều biện pháp bảo vệ. Dữ liệu sẽ được lưu trữ tại Canada thay vì trên các nền tảng nước ngoài, nhằm giảm nguy cơ bị các cơ quan nước ngoài tiếp cận. Các thông tin nhận dạng trực tiếp như tên, ngày sinh và số bảo hiểm y tế sẽ bị loại bỏ khỏi bộ dữ liệu nghiên cứu. Toàn bộ dữ liệu sẽ được mã hóa, bảo vệ bằng các biện pháp an ninh mạng nghiêm ngặt và chỉ những nhà nghiên cứu được phê duyệt từ các trường đại học hoặc viện nghiên cứu đáng tin cậy mới được quyền truy cập.

Ngoài ra, các nhà nghiên cứu sẽ phải truy cập dữ liệu thông qua các cổng thông tin bảo mật chuyên biệt, và kết quả nghiên cứu sẽ được rà soát trước hoặc sau khi công bố để bảo đảm không tiết lộ thông tin nhạy cảm. Theo các chuyên gia tham gia dự án, những biện pháp này đã được áp dụng trong nhiều năm trong lĩnh vực nghiên cứu y tế và được đánh giá là hoạt động hiệu quả.

Tóm lại, Canada đang cố gắng tận dụng kho dữ liệu y tế lớn của quốc gia để thúc đẩy nghiên cứu AI và đổi mới y tế, với kỳ vọng mang lại lợi ích cho bệnh nhân và nền kinh tế. Tuy nhiên, thành công của sáng kiến sẽ phụ thuộc vào khả năng cân bằng giữa việc mở rộng quyền tiếp cận dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch cũng như sự công bằng trong việc ứng dụng AI vào việc chăm sóc sức khỏe.