nguyên cớ gây ra những sai lầm đáng tiếc của giới công nghệ 4.0

Thời gian qua "CM 4.0" trở thành câu chuyện thời sự, và bắt đầu nhen nhóm tin tức về những startup công nghệ y khoa. Hiện nay, một cái smartphone có thể biến thành thiết bị y học cá thể, với khả năng ghi nhận rất nhiều thông tin qua các cảm biến có sẵn như mircrophone, màn hình cảm ứng, cảm biến gia tốc, gyro..., ngoài ra còn có thể kết nối với thiết bị ngoại vi qua sóng Bluetooth, thông tin về khí tượng, ô nhiễm không khí qua Internet. Công nghệ Big data và Machine learning tăng cường cho khả năng khai thác thông tin từ dữ liệu cá nhân. Tuy nhiên, đó cũng chính là nguyên cớ gây ra những sai lầm đáng tiếc của giới công nghệ. Nhi xin được trình bày cảm nghĩ cá nhân về 3 sai lầm quan trọng nhất - sẽ làm thất bại ý tưởng khởi nghiệp và phát minh trong lĩnh vực Y học:

1)Nhầm lẫn giữa 2 khái niệm « Phép đo lường » và « Sự uớc đoán » : Những ý tưởng « sáng tạo » như : Ước tính SpO2 / đường huyết dựa vào chuyển động của đối tượng qua cảm biến gia tốc (!), đo tỉ số Tiffneau FEV1/VC bằng cách … thổi vào microphone điện thoại (!) … mà ta thấy nhan nhản trên các tạp chí Bioengineering – mới nghe có vẻ rất hấp dẫn, nhưng thực chất vô cùng nhảm nhí. Thứ nhất, các thông số lâm sàng này là những thực thể được định nghĩa một cách chuẩn mực, dựa trên cơ sở phép đo lường vật lý (gồm huyết áp, nhịp tim, nhiệt độ cơ thể, độ bão hòa oxy máu SpO2, lưu lượng thông khí/dung tích phổi), hóa/sinh hóa học (các chỉ số sinh hóa như Glucose, Bilirubin, Urea)… Khi ta sử dụng một mô hình Deep learning Regression để ước tính các chỉ số nói trên, kết quả thu được chỉ là 1 con số vô nghĩa. Các mô hình regression tốt nhất cũng chỉ có thể tái hiện lại giá trị trung bình hay trung vị, nhưng không bao giờ thay thế được phép đo lường vật lý. Mặt khác, những dụng cụ đo lường cá nhân tại nhà như máy đo đường huyết, pulse oxymeter, hô hấp ký, huyết áp kế điện tử … là phổ biến, đã chuẩn hóa chính xác và giá không hề đắt, như vậy tại sao phải tốn công để làm việc « reinventing the wheel » ?.

2) Áp đặt ý nghĩ chủ quan lên sản phẩm : Cách đây không lâu, Nhi có đọc trên báo về một nhóm sinh viên tại VN gọi vốn đầu tư cho phát minh ra « mũ an toàn thông minh » cho người chạy xe máy với khả năng : đo nồng độ cồn trong hơi thở, và phát hiện buồn ngủ dựa vào tư thế đầu nhờ cảm biến Gyro/gia tốc. Một ý tưởng rất thú vị và nhân văn – với mục tiêu giảm tai nạn giao thông. Tuy nhiên nếu phân tích kỹ, sẽ thấy hàng loạt lổ hổng : Ngoại trừ việc liên doanh với … công an giao thông để cưỡng ép nhà nhà phải mua một cái mũ như vậy, Nhi không biết công ty đó làm cách nào để thuyết phục khách hàng chấp nhận đeo một cái máy để tố cáo chủ nhân đang nhậu xỉn, và liên tục phát ra tiếng Bip Bip bên tai trong khi họ đang lái xe ? Chưa kể đến việc phát hiện buồn ngủ chỉ dựa vào vị trí đầu cổ là hoàn toàn không thuyết phục (chỉ có sóng điện não mới đáng tin cậy cho mục tiêu này). Nếu chú ý, ta sẽ thấy rằng chỉ có 3 nguyên nhân khiến người ta chủ động dùng một thiết bị công nghệ: Bi cưỡng ép (bởi bác sĩ chẳng hạn, như ECG Holter, máy đo đường huyết tại nhà…), hoặc thực sự có nhu cầu (đồng hồ huấn luyện thể thao, ứng dụng giảm cân…), và tò mò (ứng dụng đoán tuổi thọ qua ảnh chụp). Khi đưa ra một phát minh, cần dựa trên nhu cầu của khách hàng chứ không phải chủ quan ngồi vẽ ra một thiết bị hay ho nào đó.

3) Không hợp tác với chuyên gia Y tế/bác sĩ và các tổ chức Y học hàn lâm : Cách đây không lâu có một bạn công bố thành lập startup để tạo ra một Ứng dụng chẩn đoán bệnh ; khi Nhi đặt câu hỏi có sự hỗ trợ/hợp tác nào với cán bộ Y tế, đại học Y khoa hay Bệnh viện – thì câu trả lời là : Không có. Đó là một hành động rất liều lĩnh – cũng như những sản phẩm công nghệ mà mục tiêu nhằm thay thế vai trò bác sĩ để chẩn đoán bệnh không phải là ý tưởng tốt – và sớm muộn sẽ thất bại.

Ngành Y thực chất là một tổ chức chính trị, trong đó những nhân vật có kinh nghiệm chuyên môn, thành tích khoa học nắm quyền lực chi phối mọi thứ, chưa kể đến sự tác động của các quyền lực ngầm của giới công nghiệp Dược, thiết bị Y khoa quy ước… lớn và mạnh hơn rất nhiều so với 1 startup.

Nếu bạn không thỏa hiệp và chia sẻ quyền lợi vật chất/danh tiếng với họ, sản phẩm và ý tưởng của bạn sẽ không có đất sống. Tại nơi Nhi ở, hầu hết những startup công nghệ Y khoa đều sinh ra từ bên trong trường đại học chứ không phải ngoài xã hội, và được chống lưng bởi 1 hay nhiều giáo sư – thậm chí những người không hề tham gia nghiên cứu nhưng vẫn kí tên cuối trong các bài báo khoa học và đi diễn thuyết về sản phẩm như là của chính họ. Nếu bạn có ý định tạo ra thiết bị chẩn đoán tại nhà có tiềm năng thay thế phòng thí nghiệm và vai trò của bác sĩ chuyên khoa, bạn sẽ được « mời » lên họp với bộ y tế để giải thích cho ra lẽ. Một startup của bạn Nhi phải mất 3 năm đi vòng quanh Châu Âu để thăm dò, thỏa hiệp với tất cả các trưởng khoa trước khi tung sản phẩm – phần mềm đọc kết quả xét nghiệm ra thị trường.

Mong nhận thêm bàn luận và ý kiến của các bạn.

====ý kiến ======

1.

Sợ nhất mấy bạn IT đua đòi làm mấy cái app chuẩn đoán bệnh trong khi kiến thức chỉ lụm trên Google 😂 đã từng gặp rất nhiều người như z, cái này ở VN dễ dãi ko ai quản lý chứ ở Mỹ muốn làm ra sản phẩm liên quan tới sức khỏe đều phải qua FDA kiểm soát

2.Ví dụ với blood pressure, nếu ta muốn estimate nó mà cufless và noninvasive (sao cho không đau và long time monitoring được) thì có thể dùng các tín hiệu trung gian như ECG và PPG, thông qua một mô hình tất định hoặc ML/DL nào đó thì cũng khá hay chứ ạ, dù có thể hệ thống chỉ dừng lại ở điện tử tiêu dùng. Nói chung các phương pháp data driven vẫn rất hứa hẹn và tùy thuộc vào ứng dụng của nó nữa. Mảng biomedical engineering vẫn luôn đòi hỏi tiêu chuẩn cao vì liên quan trực tiếp đến con người.

3.Cám ơn bạn vì những ta kiến khá hay về CM 4.0. Vậy theo bạn những người làm công nghệ nói chung hay AI nói riêng cho ngành Y tế cần phải làm gì?

Nguồn : bs Khả Nhi