Đó là ǵ?
Chiều 19/1, phiên tọa đàm "Tương lai của sức khỏe" thuộc chuỗi sự kiện Tuần lễ Giải thưởng VinFuture, diễn ra nhận được sự quan tâm của các nhà khoa học trong và ngoài nước.
Chương tŕnh đặc biệt này có sự tham gia của những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực y tế như Giáo sư Đặng Văn Chí, nhà nghiên cứu về ung thư nổi tiếng thế giới; Giáo sư Drew Weissman – Giám đốc Nghiên cứu vắc xin, bộ phận Bệnh truyền nhiễm tại Trường Y Perelman, ĐH Pennylvania; Giáo sư Katalin Karito – Phó Chủ tịch cấp cao của BioNTech, đồng thời là nhà khoa học có những đóng góp lớn trong công nghệ mRNA....
Bên cạnh xu hướng dân số già đi, thực phẩm bẩn, ô nhiễm không khí,... thế giới đang phải đối mặt với muôn vàn khó khăn khi sức khỏe của cả nhân loại bị thách thức bởi đại dịch Covid-19. Vậy, xu hướng sức khỏe toàn cầu sẽ như thế nào, đặc biệt trong việc pḥng, chống dịch Covid-19?
Đây là một trong những nội dung được đặt ra tại tọa đàm "Tương lai của sức khỏe".
Toàn cảnh tọa đàm "Tương lai của sức khỏe". Chương tŕnh nằm trong chuỗi sự kiện Tuần lễ Giải thưởng VinFuture tổ chức tại Việt Nam.
Phát triển vắc xin rất quan trọng
Theo Giáo sư Drew Weissman, Giám đốc nghiên cứu vắc xin, bộ phận bệnh truyền nhiễm tại Trường Y Perelman, ĐH Pennsylvania, trong tương lai, con người sẽ phải chống chọi với các đại dịch, như cách mà Covid-19 xuất hiện, và trước đó từng có dịch cúm mùa, Ebola...
Câu hỏi đặt ra là chúng ta dự pḥng ra sao để ứng phó với các đại dịch. Ông Weissman cho biết, với năm đầu Covid-19 xuất hiện, cả thế giới bị "sốc" nhưng đă nhanh chóng thích ứng sau đó khi phát triển được các loại vắc xin. Tuy nhiên, làm sao để chúng ta tạo ra một loại vắc xin phổ quát chống lại virus phổ biến trên thế giới và có thể sẵn sàng sử dụng dù dịch bệnh có bùng phát ở bất cứ đâu?
"Đừng từ bỏ. Chúng ta phải kiên tŕ, nỗ lực, thất bại vẫn kiên tŕ. Phải xác định chỗ yếu trong mắt xích chuỗi cung ứng để khắc phục. Đó là cách đảm bảo tiếp cận vắc xin công bằng", Giáo sư Drew Weissman chia sẻ.
Trao đổi về việc phát triển vắc xin, Giáo sư Katalin Kariko, "mẹ đẻ" của công nghệ mRNA, cho biết, mRAN có thể ứng dụng nhiều sản phẩm khác, giúp chúng ta phát triển các loại vắc xin khác nhau. Vị giáo sư này c̣n chia sẻ, thực ra ở thời điểm ban đầu có những ngần ngại trong việc phê duyệt vắc xin Covid-19 v́ lo ngại sự an toàn của chúng. Thế nhưng khi thử nghiệm lâm sàng th́ kết quả cho thấy có thể tin tưởng được.
Đặc biệt, các RNA thông tin được nghiên cứu thời gian gần đây và có thể nhân rộng để chế tạo vắc xin nhằm giải quyết các biến chủng khác nhau.
"Đương nhiên dù mất nhiều thời gian để nghiên cứu nhưng chúng ta đă rút ra nhiều kinh nghiệm nên thời gian chế tạo vắc xin cũng sẽ rút ngắn hơn", Giáo sư Katalin Kariko nhận định.
Sản xuất vắc xin không phải là 1 ngành độc lập
Chia sẻ về việc cần sự tham gia của nhiều bên liên quan, có nhiều ứng dụng khác nhau để hỗ trợ sản xuất vắc xin cùng như nâng cao sức khỏe toàn cầu, Giáo sư Vũ Hà Văn, nhà toán học hàng đầu tại ĐH Yale, đồng thời là giám đốc khoa học của VinBigdata, chia sẻ, hiện tại dùng nhiều trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn trong y học. Tuy nhiên, nhiều bác sĩ vẫn c̣n nghi ngờ.
Khoa học Y khoa là khoa học lâu đời nhất thế giới. Đây cũng là lĩnh vực cá nhân hóa, nói ǵ với bệnh nhân cũng phải tự tin. Máy tính không thay thế mà hỗ trợ bác sĩ. Khi gặp bác sĩ, nhiều người muốn khám bác sĩ giỏi - là người nhiều kinh nghiệm, từng điều trị nhiều trường hợp như bản thân, so sánh với các trường hợp tương tự… Tất cả kinh nghiệm đó bây giờ có thể dữ liệu hóa, cho vào máy tính.
Bởi máy tính có thể chứa hàng tỉ hồ sơ của người dân, trong khi bác sĩ th́ không thể nhớ hết. Với sức mạnh của điện toán, thuật toán thông minh có thể khai thác nguồn dữ liệu đó, chỉ cần tra cứu là có thông tin. Đó là trợ lư mơ ước trong tương lai.
Đặc biệt, Giáo sư Vũ Hà Văn nhấn mạnh, trợ lư mơ ước này có thể giúp thu hẹp khoảng cách giàu nghèo, đồng thời giúp đỡ các bác sĩ trẻ và ít kinh nghiệm hơn.
"Tôi thực sự không biết bệnh viện tương lai sẽ như thế nào nhưng hăy nói về ước mơ của tôi đi. Đầu tiên, trong những năm qua, các ứng dụng công nghệ vào hệ thống thông tin, dữ liệu sạch đă có. Nhưng, điều quan tâm đầu tiên hiện tại là dữ liệu tại các bệnh viện phải phân loại dán nhăn. Cái này ở Mỹ làm nhiều năm nhưng nhiều nơi vẫn ở giữa quăng đường. Cái này phải làm nhanh nếu muốn áp dụng AI trong bệnh viện", Giáo sư Vũ Hà Văn chia sẻ.
Ngoài ra, AI có thể giúp giảm lỗi của con người. Ví dụ, ở Việt Nam, có bác sĩ phải đọc 200 - 300 phim mỗi ngày th́ sẽ sớm mệt mỏi. Tuy nhiên, với hỗ trợ của AI th́ chúng ta sẽ giảm bớt được lỗi. Trên thực tế, điều này đang được triển khai ở thế giới và các nơi khác.
Giáo sư Vũ Hà Văn cũng cho biết, dự án 1.000 bộ gene của Việt Nam hiện đă hoàn thành. Đây là cơ sở để tiên đoán sớm về nguy cơ cho người bệnh, giúp phát triển y học chính xác trong tương lai.
VietBF @ Sưu tầm
Games
