AI đang thay đổi nghiên cứu dược phẩm thế nào?

[Bui Nhat Minh]

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách ngành dược phẩm tìm ra và phát triển thuốc mới. Các mô hình học máy giúp rút ngắn thời gian R&D, dự đoán hiệu quả và độ an toàn của hợp chất. Tuy nhiên, tính “hộp đen” và nguy cơ thiên vị dữ liệu khiến nhiều chuyên gia lo ngại. Nếu một mô hình AI đưa ra dự đoán mà không lý giải được cơ sở, việc tin tưởng vào kết quả đó trở nên rủi ro, đặc biệt trong y học chính xác.

Khái niệm AI có thể giải thích (xAI) giúp làm rõ cơ chế ra quyết định, cho phép các nhà nghiên cứu đặt ra câu hỏi “nếu như”, xác định yếu tố sinh học quan trọng và phát hiện sai lệch trong dữ liệu. Nhờ xAI, các nhóm khoa học có thể điều chỉnh dữ liệu đào tạo, tinh chỉnh thuật toán và giảm thiểu rủi ro khi thiết kế thuốc.

Giảm thiên vị dữ liệu để y học chính xác hơn​

Một thách thức lớn của AI trong dược phẩm là sự sai lệch dữ liệu. Khi dữ liệu thiếu đại diện cho phụ nữ hoặc các nhóm dân tộc thiểu số, các dự đoán có thể kém chính xác, dẫn đến chênh lệch trong chăm sóc sức khỏe. AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn cũng có thể vô tình khuếch đại những thành kiến này nếu không được giám sát.

Ngành dược phẩm đang khuyến khích thực hành dữ liệu toàn diện, “tăng cường dữ liệu” để cân bằng tập huấn luyện, và triển khai các kiểm toán thuật toán thường xuyên. Kết hợp với xAI, những biện pháp này giúp nhận diện khi mô hình thiên vị giới tính hoặc nhân khẩu học, từ đó tối ưu hóa liều lượng, an toàn và hiệu quả thuốc cho mọi bệnh nhân. (Drugtargetreview)