Từ một giọt máu nhỏ đến bức tranh sức khỏe của tương lai

Chúng ta có thể sắp bước vào một kỷ nguyên mới trong y học, nơi chỉ cần một xét nghiệm máu là có thể biết được nguy cơ bệnh tật trong tương lai. Theo thông tin từ The Conversation, các nhà khoa học đang tiến gần hơn đến việc sử dụng xét nghiệm tổng phân tích máu (CBC) để giúp bác sĩ dự đoán nguy cơ bệnh lý của bệnh nhân.

Xét nghiệm CBC – Chìa khóa dự đoán nguy cơ bệnh tật

Xét nghiệm tổng phân tích máu (CBC) là một trong những xét nghiệm phổ biến nhất trên thế giới. Nếu bạn đã từng đi xét nghiệm máu, rất có thể bạn đã thực hiện CBC. Xét nghiệm này được thực hiện hàng tỷ lần mỗi năm, giúp chẩn đoán các bệnh lý như thiếu máu, số lượng tiểu cầu thấp (có thể liên quan đến xuất huyết trong cơ thể) hoặc dấu hiệu nhiễm trùng với số lượng bạch cầu tăng cao.

Định nghĩa “bình thường” của mỗi người có thể giúp dự đoán bệnh lý

Tuy nhiên, một nhà toán học cho rằng những xét nghiệm này có thể giúp dự đoán nguy cơ bệnh tật trong tương lai. Brody H. Foy, Phó Giáo sư về Y học Xét nghiệm và Giải phẫu tại Đại học Washington, chia sẻ rằng ông và các đồng nghiệp đang nghiên cứu cách cải thiện các xét nghiệm máu lâm sàng. Một trong những cải tiến lớn mà họ phát hiện là việc sử dụng học máy (machine learning) để xác định mức độ “bình thường” của một bệnh nhân.

Mỗi cơ thể con người đều khác nhau, vì vậy “mức bình thường” của mỗi người cũng có sự khác biệt. Những mức này được gọi là “set points“. Ví dụ, Foy cho biết mức bình thường của tiểu cầu trong máu tại một nhóm dân cư có thể dao động từ 150 đến 400 tỷ tế bào trên mỗi lít máu. Tuy nhiên, mức “bình thường” của một người có thể chỉ là 250, nghĩa là phạm vi bình thường của họ sẽ từ 200 đến 300.

Ứng dụng học máy để cải thiện độ chính xác

Tuy nhiên, bằng cách áp dụng học máy vào quy trình này, Foy và các đồng nghiệp của ông tin rằng họ có thể xây dựng một cách để xác định “bình thường” cho mỗi bệnh nhân một cách đáng tin cậy hơn. Điều này sẽ giúp bác sĩ dễ dàng nhận ra khi nào cơ thể bệnh nhân có sự thay đổi so với mức bình thường của họ, từ đó giúp việc chẩn đoán bệnh tật trở nên chính xác hơn.

Mặc dù chưa phải là việc AI chẩn đoán bệnh như bác sĩ, nhưng học máy đang dần trở thành công cụ tiềm năng trong ngành y tế, mở ra cơ hội để dự đoán và phát hiện sớm bệnh tật từ các xét nghiệm máu thông thường.

Việc ứng dụng học máy vào chẩn đoán y học có thể là một bước tiến lớn trong việc cá nhân hóa và nâng cao hiệu quả trong điều trị, đặc biệt là trong việc phát hiện các bệnh lý tiềm ẩn mà không cần phải chờ đến khi triệu chứng xuất hiện.