Trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học được ví như những công cụ hữu ích giúp các công ty chuyên về y tế như Pfizer phát triển những loại thuốc chữa bệnh.
Djork-Arné Clevert, Phó Chủ tịch Machine Learning tại Pfizer, cho biết: “Ai có hiệu quả vượt trội trong các nghiên cứu dự đoán sớm. Chẳng hạn, công nghệ máy học ML (một nhánh nhỏ của Al) sẽ được sử dụng ở giai đoạn đầu trong việc nghiên cứu các phân tử nhỏ và dự báo trước những loại thuốc chúng ta sẽ nghiên cứu. Chúng tôi không cần phải tổng hợp và sàng lọc mọi phân tử. Thay vào đó, công nghệ máy học sẽ giúp chúng tôi làm điều này và đưa ra kết quả những phân tử các nhà khoa học cần phải nghiên cứu thêm”.
Dựa vào các kết quả này, công nghệ máy học cũng có thể dự đoán sự tương tác giữa phương thuốc mới với cơ thể người, cũng như hiệu quả của nó khi chữa bệnh. Bên cạnh đó, Al và ML còn giúp các nhà khoa học tìm ra những phân tử sinh học mới vẫn chưa được khám phá dựa trên khả năng tổng hợp lượng thông tin khổng lồ của hai công nghệ này.
Không chỉ được ứng dụng với những công trình nghiên cứu đã có đầy đủ thông tin, Al và ML cũng rất hiệu quả khi khái quát hóa trong những lĩnh vực gặp nhiều khó khăn khi thu thập dữ liệu. Điển hình nhất là công trình nghiên cứu về độ nhớt của kháng thể. Các công nghệ này đã giúp các nhà khoa học khái quát hóa công trình nghiên cứu với độ chính xác rất cao dù chúng chỉ được cung cấp rất ít dữ liệu.
Dù không thể thay thế con người nhưng Al và ML có thể hỗ trợ chúng ta trong việc làm sáng tỏ các mục tiêu khi nghiên cứu thuốc mới, hiểu được một căn bệnh phát triển như thế nào bên trong cơ thể người và hỗ trợ tìm ra những phương thuốc chữa trị mới.
* Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam trên TV Online và VTVGo!