Nghiên cứu công bố trên tạp chí Nature cho thấy hệ thống trí tuệ nhân tạo mang tên MIRA đã đạt tỷ lệ chẩn đoán chính xác 87,8% đối với các ca cấp cứu thực tế, vượt qua con số 78,1% của bốn bác sĩ chuyên khoa. Được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của Jakob Kather tại Đại học Kỹ thuật Dresden và Bệnh viện Đại học Heidelberg, MIRA không chỉ giải quyết các câu hỏi lý thuyết mà còn trực tiếp thao tác trong môi trường hồ sơ sức khỏe điện tử mô phỏng. Hệ thống này thực hiện đầy đủ quy trình từ khai thác bệnh sử, chỉ định xét nghiệm, đọc kết quả chẩn đoán hình ảnh đến lập kế hoạch điều trị tương tự một bác sĩ nội trú. Thành tựu này đánh dấu bước tiến quan trọng khi AI bắt đầu tham gia sâu vào các quy trình lâm sàng phức tạp thay vì chỉ dừng lại ở mức hỗ trợ tra cứu thông tin đơn thuần. Song song đó, lĩnh vực dược phẩm cũng ghi nhận cột mốc mới khi rentosertib, một loại thuốc do AI thiết kế hoàn toàn từ mục tiêu đến phân tử, đã chính thức bước vào thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III.
Tiềm năng thực tế và những rào cản trong ứng dụng lâm sàng
MIRA thể hiện năng lực vượt trội trong việc xử lý không gian hành động lâm sàng, đặc biệt với bệnh viêm ruột thừa khi đạt độ chính xác lên tới 98,6%. Tuy nhiên, hệ thống vẫn bộc lộ những điểm mù nhất định, điển hình là tỷ lệ chẩn đoán đúng bệnh viêm phổi giảm xuống còn 72,4%, thấp hơn mức trung bình của chính nó. Cần lưu ý rằng các thử nghiệm này được thực hiện trên tập dữ liệu văn bản sạch và đầy đủ, thiếu đi sự hỗn loạn của một ca trực đêm thực tế hay các yếu tố phi ngôn ngữ như âm sắc giọng nói và khám thực thể. Dù vậy, việc MIRA có thể đưa ra các quyết định tuần tự trong cấu trúc bệnh viện cho thấy một bước tiến dài so với các mô hình chatbot thông thường vốn chỉ dừng lại ở việc trả lời các câu hỏi trắc nghiệm.
Khác với lộ trình pháp lý rõ ràng dành cho dược phẩm như trường hợp của Insilico Medicine với thuốc điều trị xơ phổi vô căn, các tác nhân AI tham gia chẩn đoán trực tiếp như MIRA đang đối mặt với khoảng trống về quy định. Hiện nay, các cơ quan quản lý vẫn chưa xác định rõ trách nhiệm pháp lý nếu AI đưa ra chỉ định sai hoặc bỏ lỡ chẩn đoán trong hệ thống bệnh viện thực tế. Trong khi rentosertib phải trải qua quy trình thử nghiệm 52 tuần nghiêm ngặt trên 320 bệnh nhân tại 47 trung tâm ở Trung Quốc để chứng minh hiệu quả, thì các công cụ AI tự chủ hoàn toàn trong chẩn đoán vẫn cần thêm thời gian để hoàn thiện khung pháp lý và kiểm chứng trên bệnh nhân thực tế trước khi được phép vận hành ngoài môi trường mô phỏng.
Sự xuất hiện đồng thời của các hệ thống chẩn đoán như MIRA và các loại thuốc do AI tạo ra như rentosertib cho thấy công nghệ này đang thâm nhập sâu vào bộ máy vận hành cốt lõi của y tế thay vì chỉ tồn tại ở lớp vỏ ngoài. Tuy nhiên, giới chuyên môn khẳng định đây không phải là sự thay thế hoàn toàn cho con người mà là một sự chuyển dịch trong cách thức y học vận hành. Hành động phù hợp nhất hiện nay đối với các cơ sở y tế là theo dõi sát sao kết quả từ các cuộc thử nghiệm lâm sàng giai đoạn III và sự hoàn thiện của khung pháp lý, nhằm chuẩn bị cho một tương lai nơi AI và bác sĩ cùng phối hợp trong những quyết định sinh tử.