Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tiến bộ nhanh đến mức nào, và điều đó có ý nghĩa gì đối với bệnh nhân và nhà nghiên cứu bệnh tăng nhãn áp (Glaucoma)?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang tiến bộ với tốc độ chóng mặt trong những năm gần đây. Các mô hình AI mới hiện thực hiện được những tác vụ mà trước đây được cho là phải mất nhiều năm nữa mới đạt được, và những bước nhảy vọt này được phản ánh qua các tiêu chuẩn đánh giá, sản phẩm và đột phá nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực – bao gồm cả chăm sóc mắt. Bài viết này sẽ xem xét các thước đo cụ thể về sự tiến bộ của AI và chuyển đổi chúng thành ý nghĩa đối với việc chăm sóc và nghiên cứu bệnh tăng nhãn áp. Chúng tôi sẽ nêu bật những ví dụ thực tế về các công cụ AI đã và đang giúp đỡ bệnh nhân, tóm tắt những phát triển mới đang ở phía trước (từ thử nghiệm lâm sàng đến những đổi mới trong tương lai gần), và đề xuất những câu hỏi mà bệnh nhân và nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu ngay hôm nay để chuẩn bị cho những tiến bộ của ngày mai.

AI được đo lường như thế nào (và đang phát triển nhanh đến mức nào)?

Các nhà nghiên cứu đo lường sự tiến bộ của AI bằng hiệu suất trên các tác vụ khó (các tiêu chuẩn đánh giá) và bằng cách theo dõi những cải thiện trong thiết kế mô hình, dữ liệu và điện toán. Trong vài năm gần đây, cả ba yếu tố này đã bùng nổ. Ví dụ, một phân tích cho thấy “biên giới” về khả năng của AI đã tăng tốc mạnh mẽ vào khoảng năm 2024 – gần như tăng gấp đôi tốc độ cải thiện so với các năm trước (epoch.ai) (epoch.ai). Nói một cách đơn giản, các hệ thống AI giờ đây có thể giải quyết vấn đề nhanh gần gấp đôi hoặc tốt hơn so với chỉ vài năm trước.

Tại sao điều này lại xảy ra? Kể từ năm 2010, sức mạnh điện toán được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI hàng đầu đã tăng gấp đôi khoảng sáu tháng một lần (medium.com), tạo ra mức tăng trưởng điện toán 4–5 lần mỗi năm. Các tập dữ liệu huấn luyện (như văn bản hoặc hình ảnh) cũng đã bùng nổ – các tập dữ liệu gần như tăng gấp ba về kích thước mỗi năm (medium.com). Đồng thời, kích thước mô hình (số lượng tham số) đã tăng gấp đôi hàng năm. Ba xu hướng này – điện toán khổng lồ, dữ liệu khổng lồ, mô hình khổng lồ – kết hợp lại tạo nên điều mà một số người gọi là “bộ ba” của sự mở rộng nhanh chóng của AI (medium.com).

Kết quả là các khả năng thường tăng vọt đồng loạt. Các mô hình AI tiên tiến từng gặp khó khăn với các tác vụ suy luận cơ bản chỉ vài năm trước, giờ đây đang giải quyết các vấn đề phức tạp về toán học, tạo ra hình ảnh chân thực theo yêu cầu, và thậm chí tham gia vào các cuộc trò chuyện về kiến thức y học một cách trôi chảy. Chẳng hạn, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như dòng GPT của OpenAI đã cho thấy những bước nhảy vọt đột ngột về khả năng ở các ngưỡng kích thước cụ thể (medium.com). Mỗi thế hệ mới (GPT-3 → GPT-4 → GPT-4.5, v.v.) đã vượt trội hơn thế hệ trước trên nhiều tiêu chuẩn đánh giá. Các hệ thống chuyên biệt cho các tác vụ thị giác (hình ảnh) cũng đã tăng vọt, với các mô hình khuếch tán và mạng nơ-ron giờ đây tạo ra hình ảnh chân thực hoặc phát hiện các mẫu tinh tế với độ chính xác chưa từng có. Tóm lại, tốc độ cải thiện không phải là một sự leo dốc tuyến tính chậm chạp – mà nó đang tăng tốc cả về các chỉ số thô và tác động trong thế giới thực (epoch.ai) (medium.com).

Điểm mấu chốt: Sự tiến bộ của AI là cụ thể và có thể đo lường được, và trong 2–3 năm qua, hiệu suất trên các tiêu chuẩn đánh giá và tác vụ thực tế đã gần như tăng gấp đôi. Điều này có nghĩa là các công cụ mới từng là khoa học viễn tưởng một thập kỷ trước đang xuất hiện nhanh hơn nhiều người mong đợi.

AI trong chăm sóc bệnh tăng nhãn áp ngày nay

Bệnh tăng nhãn áp là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây mất thị lực không hồi phục trên toàn thế giới, và ngày càng rõ ràng rằng AI có thể giúp chúng ta phát hiện và quản lý căn bệnh này. Một số công cụ hỗ trợ AI đã và đang được đưa vào thực hành hoặc sắp sửa được áp dụng:

• Chụp ảnh đáy mắt (võng mạc) tăng cường AI: Điện thoại thông minh và camera cầm tay được trang bị phần mềm AI có thể tầm soát bệnh tăng nhãn áp. Ví dụ, một nghiên cứu lâm sàng năm 2023 đã sử dụng camera đáy mắt trên điện thoại thông minh (gọi là PMC+5) với mô hình AI ngoại tuyến tích hợp (Medios AI-Glaucoma) và nhận thấy nó đạt được độ nhạy 93.7% và độ đặc hiệu 85.6% trong việc phát hiện bệnh tăng nhãn áp cần được giới thiệu (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Trong nghiên cứu đó, AI đã xác định đúng 94% các trường hợp tăng nhãn áp thực tế mà nó phân tích, so với chỉ 60% của các chuyên gia tăng nhãn áp khi xem cùng một hình ảnh. Điều này cho thấy ngay cả một camera điện thoại thông minh có công suất khiêm tốn với AI cũng có thể làm rất tốt trong việc cảnh báo sớm bệnh tăng nhãn áp (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Phân tích thị trường qua AI: Một ví dụ khác dựa trên điện thoại thông minh là iGlaucoma, một ứng dụng phân tích dữ liệu kiểm tra thị trường (các biểu đồ Humphrey Field Analyzer) bằng cách sử dụng học sâu. Trong một nghiên cứu lớn được công bố trên npj Digital Medicine, hệ thống iGlaucoma đã đánh giá thị trường của hàng ngàn bệnh nhân và đạt được diện tích dưới đường cong (AUC) là 0.966 để phát hiện bệnh tăng nhãn áp (với độ nhạy 95.4% và độ đặc hiệu 87.3%) (www.nature.com). Nói một cách đơn giản, AI này có thể lấy kết quả của một xét nghiệm thị trường tiêu chuẩn cho bệnh tăng nhãn áp và xác định bệnh gần như tốt bằng các chuyên gia, giúp phát hiện những bệnh có thể đã bị bỏ sót. Nó hoạt động thông qua một ứng dụng điện thoại thông minh và xử lý trên đám mây, giúp việc phân tích bệnh tăng nhãn áp trở nên dễ tiếp cận hơn.

• Bằng chứng thử nghiệm lâm sàng trong chăm sóc sức khỏe ban đầu: Vào năm 2025, các nhà nghiên cứu đã báo cáo một thử nghiệm tiền cứu (nghiên cứu “thế giới thực”) về một hệ thống tầm soát võng mạc do AI điều khiển tại các phòng khám bác sĩ đa khoa (GP) ở Úc (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Tại đây, bệnh nhân trên 50 tuổi đến khám bác sĩ đa khoa được chụp ảnh đáy mắt không giãn đồng tử bằng camera tự động, sau đó được thuật toán AI phân tích nguy cơ tăng nhãn áp. Hệ thống AI đạt được AUROC là 0.80 (một thước đo tốt về độ chính xác tổng thể), với độ nhạy 65% và độ đặc hiệu 94.6% (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Trên thực tế, điều này có nghĩa là trong số 161 bệnh nhân bị tăng nhãn áp nhưng không biết, AI đã đánh dấu đúng 18 người cần được chuyên gia kiểm tra (11%). Bệnh nhân và nhân viên phòng khám đều thấy hệ thống này chấp nhận được. Mặc dù độ nhạy có thể được cải thiện, nghiên cứu cho thấy tầm soát bằng AI hoạt động hiệu quả trên quy mô lớn trong môi trường chăm sóc sức khỏe ban đầu (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Các công cụ và phê duyệt tầm soát sắp tới: Một công ty có trụ sở tại Vương quốc Anh, iHealthScreen, thậm chí đã được cấp bằng sáng chế cho một công cụ tầm soát tăng nhãn áp dựa trên AI (gọi là iPredict-Glaucoma) phân tích hình ảnh đáy mắt màu tiêu chuẩn. Theo thông báo của họ, AI tạo ra một báo cáo trong vòng chưa đầy một phút và có thể phân loại bệnh nhân là có tăng nhãn áp cần được giới thiệu hay không. Họ báo cáo độ chính xác khoảng 94.3% trong việc xác định bệnh tăng nhãn áp (eyewire.news). (Điều này chưa được FDA chấp thuận, nhưng nó cho thấy các công ty đang phát triển các sản phẩm thực tế như thế nào ngay bây giờ.) Ngoài ra, các thiết bị y tế AI hiện có cho các bệnh về mắt liên quan – như hệ thống IDx-DR được FDA chấp thuận để tầm soát bệnh võng mạc tiểu đường – đã mở đường pháp lý cho các công cụ AI tăng nhãn áp trong tương lai.

Nhìn chung, những gì đã có? Những người sớm áp dụng (chủ yếu là các chương trình nghiên cứu và thử nghiệm) đã có các công cụ AI phân tích ảnh mắt hoặc kết quả kiểm tra thị trường. Những công cụ này có thể nhanh chóng làm nổi bật các trường hợp nghi ngờ tăng nhãn áp cho các chuyên gia chăm sóc mắt. Trong phòng khám, một số bác sĩ hiện sử dụng các thiết bị OCT (chụp cắt lớp quang học) thương mại bao gồm phân tích AI tích hợp (ví dụ, để phát hiện sự mỏng đi của lớp sợi thần kinh võng mạc). Và các bệnh viện mắt có thể thử nghiệm các chương trình AI kiểm tra các bản chụp của bệnh nhân để tìm những thay đổi đáng lo ngại.

Điểm mấu chốt cho bệnh nhân: AI đã bắt đầu hỗ trợ tầm soát và chẩn đoán tăng nhãn áp sớm. Bạn có thể không nhìn thấy “AI” trong phòng khám, nhưng nếu bác sĩ của bạn sử dụng hình ảnh kỹ thuật số, một thuật toán AI có thể đang âm thầm phân tích võng mạc hoặc kết quả kiểm tra thị lực của bạn ở hậu trường. Ở các vùng thiếu thốn nguồn lực hoặc các chương trình tầm soát, các xét nghiệm AI dựa trên điện thoại thông minh đang thực sự đưa việc kiểm tra tăng nhãn áp vào lòng bàn tay của một bác sĩ lâm sàng (glaucoma.org) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Nếu bạn nghe nói về các đợt tầm soát tăng nhãn áp mới (ví dụ tại hiệu thuốc hoặc cơ sở chăm sóc ban đầu của bạn), hãy hỏi xem họ có sử dụng camera hoặc ứng dụng tăng cường AI hay không. Bằng chứng cho thấy các công cụ này có thể tìm thấy các trường hợp mà con người có thể bỏ sót (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com).

Điều gì tiếp theo? AI trong nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng bệnh tăng nhãn áp

Vì sự phát triển của AI đang tăng tốc rất nhanh, một loạt các công cụ mới cho việc chăm sóc bệnh tăng nhãn áp đang xuất hiện. Dưới đây là một vài lĩnh vực đáng chú ý:

• Dự đoán tiến triển: Các nhà nghiên cứu đang sử dụng AI để dự báo bệnh nhân nào sẽ xấu đi nhanh hơn. Chẳng hạn, một nghiên cứu năm 2023 đã xây dựng các mô hình AI “sống sót” sử dụng dữ liệu hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) của bệnh nhân trong nhiều năm. Các mô hình này đã dự đoán liệu và khi nào một bệnh nhân tăng nhãn áp sẽ cần phẫu thuật. Các mô hình hàng đầu (học sâu và AI dựa trên cây) đạt chỉ số tương hợp khoảng 0.77–0.80 (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov), vượt trội hơn các phương pháp thống kê cũ. Điều này có nghĩa là một ngày nào đó AI có thể nói với bệnh nhân và bác sĩ: “Bệnh của bạn có khả năng tiến triển nhanh chóng trong vài năm tới, vì vậy hãy xem xét can thiệp sớm hơn.” Các điểm nguy cơ AI như vậy có thể cá nhân hóa việc theo dõi: kiểm tra thường xuyên hơn hoặc điều trị phòng ngừa cho những bệnh nhân có nguy cơ cao.

• Cải thiện chất lượng xét nghiệm: AI cũng đang được sử dụng để cải thiện chính việc chụp ảnh. Một số nhóm áp dụng học sâu vào các bản quét OCT cũ hoặc chất lượng thấp (hoặc ảnh đáy mắt) để “nâng cấp” và khử nhiễu, phục hồi hiệu quả các chi tiết bị mất (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Điều này có thể cho phép các phòng khám sử dụng các bản quét nhanh hơn hoặc rẻ hơn mà vẫn đạt được độ chính xác cao trong việc phát hiện sự mỏng đi của dây thần kinh. Thậm chí còn có AI có thể căn chỉnh một loạt hình ảnh theo thời gian để làm nổi bật những thay đổi rất chậm ở đầu dây thần kinh thị giác mà con người có thể bỏ qua (pmc.ncbi.nlm.nih.gov).

• Tích hợp với các dữ liệu khác: Các mô hình lai đang được phát triển kết hợp hình ảnh với dữ liệu di truyền hoặc lâm sàng. Ví dụ, các nghiên cứu đang huấn luyện AI trên cả bản quét võng mạc và các yếu tố nguy cơ của bệnh nhân (tuổi, áp lực mắt, tiền sử gia đình) để cải thiện khả năng dự đoán (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Nếu thành công, một công cụ trong tương lai có thể tạo ra “điểm nguy cơ tăng nhãn áp” cho bệnh nhân bằng cách xử lý tất cả dữ liệu của họ cùng một lúc.

• Nghiên cứu phục hồi thị lực: Ngoài chẩn đoán, AI còn giao thoa với các phương pháp điều trị tiên tiến. Mặc dù chưa có sẵn cho bệnh tăng nhãn áp, nhưng có những nỗ lực AI trong quang di truyền học/bộ phận giả thần kinh và liệu pháp gen mà một ngày nào đó có thể giúp phục hồi thị lực. Ví dụ, các nhóm đang phát triển “mắt sinh học thông minh” sử dụng AI để tối ưu hóa các mẫu kích thích trên cấy ghép võng mạc hoặc não (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Một đột phá gần đây trong phòng thí nghiệm liên quan đến một cấy ghép não giao tiếp hai chiều với vỏ não thị giác: trong các thử nghiệm, những tình nguyện viên mù đã nhận diện được các hình dạng và chữ cái trong thời gian thực vì cấy ghép do AI điều khiển đã thích ứng với các phản ứng thần kinh của họ (neurosciencenews.com). Đây là nghiên cứu ở giai đoạn rất sớm (dành cho mất thị lực nghiêm trọng do bất kỳ nguyên nhân nào, không đặc hiệu cho tăng nhãn áp), nhưng nó cho thấy cách bộ phận giả thị giác hỗ trợ AI cuối cùng có thể mang lại một phần thị lực chức năng cho bệnh nhân tăng nhãn áp nếu dây thần kinh thị giác bị tổn thương quá nặng. Ngoài ra, AI còn được sử dụng trong thiết kế liệu pháp gen – ví dụ để tìm ra các con đường truyền virus tối ưu hoặc các mục tiêu phân tử mới trong tế bào võng mạc – điều này có thể đẩy nhanh sự phát triển của các liệu pháp thế hệ tiếp theo để bảo vệ dây thần kinh thị giác.

• Các thiết bị mới cho việc cung cấp dịch vụ chăm sóc: Hãy chú ý đến các sản phẩm mới sắp ra mắt thị trường. Các công ty đang tinh chỉnh kính áp tròng hoặc kính mắt được hỗ trợ AI có thể điều chỉnh tiêu điểm cho trường nhìn, có khả năng giúp ích cho việc mất thị lực ngoại biên. Các công cụ y học từ xa sẽ sử dụng AI để cho phép các chuyên gia đánh giá bệnh nhân tăng nhãn áp từ xa (ví dụ, bệnh nhân thực hiện xét nghiệm thị trường tại nhà trên máy tính bảng, với AI tiền tầm soát kết quả). Các công cụ phẫu thuật robot được hướng dẫn bởi AI cũng là một ý tưởng mới nổi, có thể làm cho một số ca phẫu thuật tăng nhãn áp an toàn hơn hoặc chính xác hơn trong tương lai.

Tóm lại, các giai đoạn phát triển và thử nghiệm cuối cùng đã và đang được tiến hành cho một số ứng dụng AI trong điều trị tăng nhãn áp. Các nhà nghiên cứu nên lưu ý rằng trong vài năm tới, chúng ta có thể thấy các công cụ AI cho bệnh tăng nhãn áp được FDA (hoặc cơ quan tương đương) chấp thuận, giống như chúng ta đã thấy trước đây đối với bệnh võng mạc tiểu đường. Các chuyên gia và bác sĩ lâm sàng về tăng nhãn áp sẽ sớm cần tích hợp các công cụ này vào thực hành – ví dụ, bằng cách xác nhận hiệu suất của bất kỳ AI mới nào trên quần thể bệnh nhân của họ trước khi dựa vào nó.

Phục hồi thị lực và công nghệ đột phá đang ở phía chân trời

Nhìn xa hơn, nếu các xu hướng AI và kỹ thuật thần kinh hiện tại tiếp tục, một viễn cảnh rất lạc quan về điều trị tăng nhãn áp sẽ hiện ra: bảo vệ và thậm chí có thể phục hồi thị lực cho những bệnh nhân lẽ ra sẽ bị mù. Dưới đây là một số khả năng:

• Thị giác giả thần kinh: Như đã lưu ý ở trên, công nghệ tiên tiến nhất nằm ở cấy ghép não và võng mạc. Hiện đã có các cấy ghép võng mạc (như Argus II) kích thích điện võng mạc để tạo ra thị giác thô sơ. Nghiên cứu mới đang kết hợp các cấy ghép như vậy với AI. Ví dụ, một đánh giá năm 2025 lưu ý rằng việc tích hợp AI vào mắt sinh học có thể tối ưu hóa cách thiết bị kích thích các nơ-ron và cải thiện đầu ra thị giác cho người dùng (pmc.ncbi.nlm.nih.gov). Một đột phá gần đây đã cấy ghép điện cực trực tiếp vào vỏ não thị giác của các tình nguyện viên mù, với AI vòng kín điều chỉnh kích thích theo thời gian thực. Các tình nguyện viên có thể nhận diện các mẫu và chữ cái, một lần đầu tiên đối với bất kỳ thiết bị nào ngoài những đốm sáng nhỏ (neurosciencenews.com). Nếu các cấy ghép “hai chiều” được hỗ trợ AI như vậy tiếp tục phát triển, có thể hình dung rằng trong thập kỷ tới, chúng ta có thể có các thiết bị cung cấp một phần thị lực chức năng ngay cả cho bệnh nhân tăng nhãn áp giai đoạn cuối (mặc dù việc sử dụng lâm sàng sẽ yêu cầu thử nghiệm nhiều hơn).

• Phát triển thuốc thông minh: Các mô hình AI có thể đẩy nhanh đáng kể việc tìm kiếm các phương pháp điều trị tăng nhãn áp mới. Ví dụ, học máy có thể phân tích dữ liệu di truyền và sinh học tế bào võng mạc để xác định các yếu tố bảo vệ thần kinh (các chất giúp giữ cho tế bào thần kinh thị giác sống sót). Một nghiên cứu đã sử dụng AI để chọn một mục tiêu phân tử đầy hứa hẹn cho một loại thuốc tăng nhãn áp (www.thebrighterside.news). Nếu hướng nghiên cứu này thành công, chúng ta có thể thấy các liệu pháp bảo vệ thần kinh được AI đẩy nhanh trong quá trình phát triển, nhằm mục đích ngăn chặn tổn thương dây thần kinh trước khi mất thị lực xảy ra.

• Liệu pháp tái tạo được hướng dẫn bởi AI: Liệu pháp gen và liệu pháp tế bào cho bệnh tăng nhãn áp (nhằm tái tạo hoặc tăng cường các tế bào hạch võng mạc) cũng là những lĩnh vực mà AI có thể giúp ích. AI có thể hỗ trợ thiết kế các chỉnh sửa gen hoặc phương pháp điều trị tế bào gốc bắt chước tín hiệu võng mạc tự nhiên. Mặc dù vẫn còn mang tính suy đoán đối với tăng nhãn áp, xu hướng chung là nghiên cứu y sinh học do AI điều khiển đang khám phá những cách mới để chữa lành dây thần kinh và phục hồi mô nhanh hơn trước đây.

Về bản chất, những đột phá từng là khoa học viễn tưởng—như phục hồi một phần thị lực thông qua cấy ghép hoặc liệu pháp gen tùy chỉnh—đang trở thành hiện thực. Tuy nhiên, chúng ta phải thận trọng: mỗi bước đều đòi hỏi các thử nghiệm lâm sàng kỹ lưỡng. Những liệu pháp tiên tiến này chưa có mặt, nhưng AI là một trong những công nghệ hỗ trợ đằng sau chúng.

Các kịch bản thực tế: Bệnh nhân và nhà khoa học nên chú ý điều gì

Để làm rõ điều này, hãy xem xét một vài kịch bản:

• Kịch bản bệnh nhân: Alice, 58 tuổi, vừa được chẩn đoán mắc bệnh tăng nhãn áp giai đoạn sớm. Trong lần khám tiếp theo, bác sĩ nhãn khoa của cô sử dụng một bản quét OCT hỗ trợ AI làm nổi bật sự mỏng đi đáng ngờ của lớp sợi thần kinh. Bác sĩ giải thích rằng một thuật toán AI đã phát hiện một mẫu phù hợp với bệnh đang tiến triển, vì vậy Alice nên sử dụng thuốc nhỏ mắt một cách siêng năng và tái khám sau 6 tháng (thay vì đợi một năm). Sau đó, Alice đọc được rằng một ứng dụng tầm soát trên điện thoại thông minh đang được thử nghiệm tại các phòng khám cộng đồng gần đó; cô hỏi bác sĩ liệu cô có thể thử nó để theo dõi tình trạng của mình từ nhà hay không. Bác sĩ giải thích rằng ứng dụng (đã được xác thực trong các nghiên cứu) có thể ghi lại thị trường hoặc ảnh mắt và đưa ra điểm nguy cơ tăng nhãn áp ngay lập tức. Alice tham gia nghiên cứu và tải lên các xét nghiệm hàng tháng trên điện thoại của mình – AI của ứng dụng xác nhận bệnh của cô vẫn ổn định, giúp cô yên tâm.

• Kịch bản nhà nghiên cứu: Tiến sĩ Chen đang phát triển một nghiên cứu về sự tiến triển của bệnh tăng nhãn áp. Nhận thấy AI đang bùng nổ, cô hợp tác với các nhà khoa học máy tính để sử dụng học sâu trên một tập dữ liệu công khai lớn gồm các bản quét OCT và kết quả của bệnh nhân. Họ huấn luyện một mô hình để dự đoán bệnh nhân nào sẽ mất thị lực nhanh nhất, với hy vọng xác định các dấu ấn sinh học hình ảnh mới. Họ đồng thời theo dõi các ứng dụng nhãn khoa AI mới. Khi một thiết bị AI mới để tầm soát tăng nhãn áp được FDA chấp thuận được phát hành, Tiến sĩ Chen lên kế hoạch một thử nghiệm nhỏ để so sánh nó với các xét nghiệm tiêu chuẩn tại phòng khám của mình. Cô cũng tham dự các hội nghị về AI trong nhãn khoa để đảm bảo các đề xuất xin tài trợ của mình xem xét các công cụ tự động. Bằng cách cập nhật thông tin, Tiến sĩ Chen định vị nghiên cứu của mình để tận dụng các công cụ AI nhằm có những khám phá nhanh hơn.

Từ những ví dụ này, điều cần chú ý:

• Bệnh nhân nên hỏi về các lựa chọn tầm soát. Các chương trình tầm soát mới được hỗ trợ AI có dễ tiếp cận tại phòng khám hoặc hiệu thuốc của bạn không? Nếu bạn thấy quảng cáo về các xét nghiệm mắt bằng AI, hãy hỏi xem chúng đã được xác thực lâm sàng chưa. Hãy hỏi bác sĩ của bạn xem các công cụ AI (như chụp ảnh đáy mắt bằng điện thoại thông minh) có thể được sử dụng để theo dõi dễ dàng hơn không.
• Bệnh nhân cũng nên tham gia vào các thử nghiệm hoặc đăng ký dữ liệu nếu có thể. Các nhà nghiên cứu tăng nhãn áp cần dữ liệu bệnh nhân đa dạng để huấn luyện các mô hình AI hiệu quả. Tham gia một nghiên cứu (với sự đồng ý phù hợp) có thể giúp đưa các công cụ AI mới ra thị trường.
• Các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng nên cập nhật tài liệu và hướng dẫn về AI. Ví dụ, đọc các bài báo tổng quan về AI trong tăng nhãn áp hoặc tham dự các hội thảo về AI y tế. Hãy cân nhắc hợp tác với các chuyên gia AI để phân tích dữ liệu của bạn – các kỹ thuật đã hiệu quả trên hình ảnh hoặc di truyền trong các bệnh khác thường có thể áp dụng cho nghiên cứu tăng nhãn áp.
• Cả bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ đều nên nhận thức được những hạn chế. Các công cụ AI hoạt động tốt nhất khi được xác thực trên những bệnh nhân giống bạn (có nền tảng tương tự, thiết bị hình ảnh, v.v.). Luôn hỏi, “AI này đã được thử nghiệm trên những người như tôi chưa?” hoặc “Tỷ lệ dương tính giả là bao nhiêu?” Hãy hiểu rằng không có công cụ nào hoàn hảo – AI là một công cụ hỗ trợ, không phải là thay thế cho sự đánh giá của chuyên gia.

Bảo vệ thị lực bằng AI: Những câu hỏi cần hỏi đội ngũ chăm sóc của bạn

Với những tiến bộ này, đây là những câu hỏi bệnh nhân có thể hỏi và các bước cần thực hiện:

• “Có bất kỳ xét nghiệm tầm soát tăng nhãn áp dựa trên AI nào dành cho tôi không? Chúng chính xác đến mức nào?”
• “Bác sĩ mắt của tôi có sử dụng bất kỳ phân tích tự động nào về quét võng mạc hoặc thị trường không? Họ đã tìm thấy gì trong trường hợp của tôi?”
• “Có bất kỳ thử nghiệm lâm sàng hoặc phương pháp điều trị mới nào (như thuốc bảo vệ thần kinh) mà tôi có thể đủ điều kiện tham gia không, đặc biệt là những phương pháp liên quan đến công cụ AI?”
• “Tôi có nên theo dõi thị trường hoặc áp lực mắt của mình bằng bất kỳ ứng dụng di động nào không? Nếu tôi tự theo dõi như vậy, liệu phân tích AI có giúp ích cho bác sĩ của tôi không?”

Đối với các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng:

• “Làm thế nào tôi có thể tích hợp các dự đoán của AI vào việc chăm sóc bệnh nhân của mình? Tôi có cần thiết bị hoặc đào tạo mới không?”
• “Những bộ dữ liệu nào có sẵn cho bệnh tăng nhãn áp mà tôi có thể sử dụng để huấn luyện hoặc kiểm tra một mô hình AI?”
• “Khi nào các cơ quan quản lý có thể phê duyệt các công cụ AI cho bệnh tăng nhãn áp, và bảo hiểm sẽ xử lý chúng như thế nào?”

Việc chủ động – đọc tin tức y tế đáng tin cậy, tham dự các hội thảo trực tuyến về sức khỏe mắt hoặc tham gia các nhóm vận động bệnh nhân – sẽ giúp tất cả chúng ta tận dụng những tiến bộ của AI mà không bị tụt lại phía sau.

Kết luận

Công nghệ AI đang tiến bộ nhanh một cách đáng kinh ngạc, với những năm gần đây cho thấy những bước tiến rõ rệt gấp nhiều lần. Đối với bệnh tăng nhãn áp, chúng ta đã bắt đầu thấy tác động: các đợt tầm soát dễ tiếp cận hơn, phân tích tự động các xét nghiệm lâm sàng và dự đoán thông minh hơn về sự tiến triển của bệnh. Trong những năm tới, chúng ta có thể kỳ vọng các công cụ AI sẽ trở thành một phần của quy trình chăm sóc tăng nhãn áp thông thường, giúp phát hiện và điều chỉnh phương pháp điều trị. Nhìn xa hơn, AI thậm chí còn đang thúc đẩy nghiên cứu về phục hồi thị lực (thông qua bộ phận giả hoặc liệu pháp gen) có thể thay đổi đáng kể triển vọng cho bệnh nhân mắc bệnh nặng.

Đối với bệnh nhân, điều này có nghĩa là có nhiều cách mạnh mẽ hơn để phát hiện bệnh tăng nhãn áp sớm và theo dõi chặt chẽ. Đối với các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng, điều này có nghĩa là các công cụ mới để hiểu và chống lại căn bệnh. Việc cập nhật thông tin và đặt ra những câu hỏi đúng sẽ giúp mọi người – bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ – định vị bản thân để hưởng lợi từ những đột phá này. Kỷ nguyên AI trong chăm sóc mắt đã đến, và đối với bệnh tăng nhãn áp, nó hứa hẹn không gì khác hơn là chuyển đổi chẩn đoán, điều trị, và thậm chí có thể phục hồi thị lực trong tương lai.

Nguồn: Các nghiên cứu và đánh giá gần đây đã ghi nhận những xu hướng và công nghệ này (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (www.nature.com) (pubmed.ncbi.nlm.nih.gov) (neurosciencenews.com) (pmc.ncbi.nlm.nih.gov) (epoch.ai) (medium.com), cùng nhiều nguồn khác.