Bác chim lợn quá nó hút luôn đấy.
1 Likes
DBD thật sự là tiềm năng lớn! Cảm ơn chủ top đã giới thiệu! đang vào hàng. VÌ nó vừa mới khai quật sự chú ý. nên cần 3-4 tuần setup.
3 Likes
Đọc và nghiền ngẫm.
Công nghệ AI và lĩnh vực chăm sóc sức khỏe (healthcare)
Lĩnh vực Y tế đang nổi lên như một trong những lĩnh vực hưởng lợi chính từ sự đổi mới do trí tuệ nhân tạo (AI). Những tiến bộ trong công nghệ sinh học dường như đang chuẩn bị cách mạng hóa sự phát triển của các loại thuốc mới, phân tích y tế phòng ngừa và độ chính xác cũng như hiệu quả chẩn đoán lâm sàng.
Được thúc đẩy bởi sự tăng trưởng theo cấp số nhân của sức mạnh tính toán và AI, tốc độ phát triển công nghệ trong công nghệ sinh học là phi thường, như được phản ánh qua chi phí giải trình tự DNA. Chi phí giải trình tự toàn bộ bộ gen người đã giảm từ 2,7 tỷ đô la Mỹ (Dự án bộ gen người) xuống còn dưới 500 đô la Mỹ hiện nay (Viện Sanger), ở Việt Nam muốn giải mã bộ gen mất đâu đó khoảng 1.000 đô la. Điều này cho thấy tốc độ giảm chi phí nhanh hơn 3 lần so với Định luật Moore (số lượng bóng bán dẫn trên một con chip tăng gấp đôi sau mỗi hai năm). Có thể hình dung rằng bộ gen của mọi người cuối cùng có thể được giải trình tự với chi phí phải chăng ngay khi sinh ra.
AI: Thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe
Trong khi hầu hết sự chú ý của thị trường đối với AI hiện đang tập trung vào lĩnh vực Công nghệ, đặc biệt là lĩnh vực bán dẫn, ở một góc nhìn khác lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có khả năng là bên hưởng lợi chính từ AI trong trung hạn đến dài hạn. Chi phí giải trình tự toàn bộ bộ gen người đã giảm theo cấp số nhân.
Vào năm 2023, có thông tin cho rằng ChatGPT có thể vượt qua Kỳ thi cấp phép hành nghề y khoa Hoa Kỳ, đây được cho là thời điểm quyết định chứng minh rằng một mô hình AI đa năng có thể thể hiện khả năng lập luận giống như con người trong lĩnh vực y tế.
Tiềm năng tác động tích cực của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được phản ánh trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm. Theo Boston Consulting Group, khoảng 200 công ty công nghệ sinh học “ưu tiên AI” đã huy động được hơn 18 tỷ đô la Mỹ tiền tài trợ trong thập kỷ qua và quy mô vòng gọi vốn mạo hiểm trung bình đạt mức cao mới trong nửa đầu năm 2024, với một phần tư trong số tất cả các vòng Series A vượt quá 100 triệu đô la Mỹ. Từ đầu năm 2024 đã có 11 thương vụ IPO các công ty công nghệ sinh học, lớn hơn tổng số thương vụ IPO đã thực hiện trong 2 năm 2022 - 2023. DBD đã sản xuất được hơn 300 loại thuốc, 1 loại biệt dược (thuốc ung thư trúng đích), 1 loại thuốc gốc, bán với giá 80k/cp, ~300 triệu USD mua cả công ty thì có đáng là bao, nói theo kiểu A7 thì 80k là cái giẽ rách gì.
Với khả năng phát triển nhanh chóng của AI và tính khả dụng ngày càng tăng của dữ liệu sức khỏe, tiềm năng tác động tích cực là rất lớn. Ví dụ, việc tiếp cận dữ liệu chăm sóc sức khỏe cho phép các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình AI chuyên biệt có thể đẩy nhanh các bước đột phá, giảm chi phí, cải thiện hiệu quả và cải thiện độ chính xác của chẩn đoán.
Bài viết này nêu bật ba lĩnh vực mà AI có khả năng tạo ra tác động lớn nhất trong chăm sóc sức khỏe: phát triển thuốc hỗ trợ AI, phân tích dự đoán hỗ trợ AI, và chẩn đoán y khoa thế hệ tiếp theo.
Phát triển thuốc bằng AI
Một trong những tác động lớn nhất của AI đối với chăm sóc sức khỏe có thể sẽ nằm ở các lĩnh vực khám phá và phát triển thuốc.
Ngày nay, phát triển dược phẩm cực kỳ tốn kém và mất nhiều thời gian, và có thể mất hàng tỷ đô la đầu tư và thường mất hơn một thập kỷ để đưa một loại thuốc mới ra thị trường.
Hầu hết các loại thuốc dược phẩm mới bước vào giai đoạn thử nghiệm lâm sàng Giai đoạn 1 không bao giờ thành công khi đưa ra thị trường, với tỷ lệ thất bại lên tới 90%.
Phát triển dược phẩm có thể được chuyển đổi theo hướng phát triển thuốc và phát hiện thuốc bằng AI có thể rẻ hơn, nhanh hơn và mạnh hơn nhiều so với hiện trạng hiện nay. Với hơn 70 hợp chất có nguồn gốc từ AI đang được phát triển hiện nay, theo Tổ chức Y tế Thế giới, chúng ta có thể sẽ sớm thấy loại thuốc dược phẩm có nguồn gốc từ AI đầu tiên được chấp thuận để sử dụng cho con người.
“Khoảnh khắc ChatGPT” cho phát hiện thuốc bằng AI là vào năm 2018 khi Deepmind công bố AlphaFold, đây là một thuật toán AI có thể dự đoán cấu trúc protein và là một quy trình quan trọng cho phép các nhà nghiên cứu mô hình hóa các tương tác phân tử.
Trong thiết kế thuốc điều trị, điều cần thiết là phải hiểu cách protein thay đổi hình dạng khi tương tác với các phân tử khác và khả năng dự đoán hành vi này của AlphaFold cung cấp thông tin vô giá để đẩy nhanh quá trình phát triển phương pháp điều trị, tiết kiệm nguồn lực khổng lồ từ quá trình phát triển thuốc không thành công.
Deepmind đã phát hành AlphaFold-3 trong năm nay, cải thiện độ chính xác dự đoán hơn 50% đồng thời mở rộng khả năng của nó vượt ra ngoài protein sang DNA, RNA và các phân tử sinh học.
Các công ty phát triển thuốc đã bắt đầu sử dụng thành công AI để phát triển các loại thuốc đang được thử nghiệm lâm sàng trên người (chẳng hạn như INS018_055 của Insilico Medicine, loại thuốc điều trị một căn bệnh mãn tính gây sẹo ở phổi). Sử dụng các công nghệ AI như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) hoặc các nền tảng để lập bản đồ cơ chế bệnh tật và khám phá mục tiêu điều trị mới (chẳng hạn như nền tảng do Verge Genomics sử dụng), các loại thuốc mới đang được phát triển với hiệu quả cao hơn và chi phí thấp hơn.
Phân tích dự đoán hỗ trợ AI đang hỗ trợ phân tích dự đoán, đánh giá dữ liệu lịch sử và thời gian thực để dự đoán các kết quả có thể xảy ra trong tương lai.
Với tính sẵn có và chất lượng ngày càng tăng của dữ liệu chăm sóc sức khỏe - chẳng hạn như thiết bị đeo, dữ liệu yêu cầu bồi thường sức khỏe, hồ sơ y tế điện tử, hình ảnh chụp X-quang, kết quả xét nghiệm… và lượng công suất tính toán ngày càng tăng, phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI có khả năng trở nên ngày càng mạnh mẽ, phù hợp và chính xác.
Chúng ta có thể thấy sự gia tăng của các ứng dụng hỗ trợ AI trong chăm sóc phòng ngừa, y tế công cộng và phân bổ nguồn lực chăm sóc sức khỏe, và phân tích biên tập có khả năng giảm chi phí chăm sóc sức khỏe công cộng bằng cách cải thiện chất lượng điều trị, do đó giảm thời gian nằm viện và tỷ lệ tái nhập viện.
Ví dụ, các cơ sở chăm sóc sức khỏe, chẳng hạn như Unity Health, Sharp Healthcare và Penn Medicine, đang phát triển các môi trường dữ liệu sử dụng phân tích lâm sàng, hình ảnh y tế và dữ liệu thời gian thực từ màn hình để xây dựng nền tảng phân tích dự đoán nhằm dự báo thời điểm bệnh nhân có thể cần trợ giúp hoặc can thiệp.
Chúng ta cũng thấy các bệnh viện sử dụng phân tích hiệu quả để tăng cường phân bổ nguồn lực và thúc đẩy việc sử dụng cơ sở, hoặc giảm tỷ lệ tái nhập viện bằng cách xác định những bệnh nhân có nguy cơ tái nhập viện cao.
Chẩn đoán y khoa thế hệ tiếp theo
Khả năng chẩn đoán y khoa của ngành chăm sóc sức khỏe đang được cách mạng hóa bằng AI, có thể phân tích dữ liệu từ các phương pháp hình ảnh, xét nghiệm, xét nghiệm máu và nhiều cảm biến khác nhau.
Độ chính xác phát hiện bệnh đang được AI nâng cao, có thể giảm lỗi của con người và tăng tốc độ chẩn đoán cũng như khả năng tiếp cận sàng lọc. Thậm chí còn mạnh mẽ hơn là sự phát triển mà sàng lọc hỗ trợ AI có khả năng phát hiện bệnh trước khi biểu hiện các triệu chứng.
Điều này có tác động rất lớn vì khả năng sàng lọc hiện nay còn hạn chế, với các bệnh thường không được phát hiện, điều này ngăn cản điều trị kịp thời ở giai đoạn đầu. Ví dụ, bệnh nhân ung thư thường có hầu hết các triệu chứng phát sinh ở giai đoạn 3 hoặc 4 khi khả năng thuyên giảm giảm nhiều, nhưng khả năng phục hồi nếu phát hiện sớm bằng phương pháp điều trị chủ động cao hơn đáng kể.
Ngoài ra, các mô hình AI chuyên biệt với các tập dữ liệu lớn thế hệ tiếp theo đang dẫn đến việc tăng băng thông y tế để phát hiện nhiều bệnh hơn, có thể chưa có xét nghiệm phát triển, chẳng hạn như các loại ung thư hiện không được xét nghiệm thường quy.
Một lĩnh vực khác đang bị AI phá vỡ là X quang. Theo Học viện Phẫu thuật Hoa Kỳ, “nghiên cứu cho thấy việc giải thích quét từ AI mạnh mẽ và chính xác hơn so với các bác sĩ X quang, thường phát hiện ra các điểm nhỏ, hiếm gặp trong hình ảnh”.
Các công ty như PathAI và Medtronic đang sử dụng các công nghệ hỗ trợ AI để cung cấp các giải pháp chẩn đoán giúp tăng cường độ chính xác và giảm lỗi so với các phương pháp thông thường. GI Genius của Medtronic là hệ thống phát hiện hỗ trợ máy tính do AI cung cấp đã được FDA chấp thuận để xác định các polyp đại tràng tiền ung thư và ung thư trong quá trình nội soi đại tràng, và kết quả thử nghiệm cho thấy các polyp đại tràng bị bỏ sót giảm 50% so với nội soi đại tràng tiêu chuẩn.
Tận dụng các kỹ thuật AI tiên tiến để nâng cao độ chính xác của chẩn đoán
Source: Insights by Greyb
1 Likes
Thời điểm cách đây 2 tháng giao dịch nó bèo lắm, chả thấy ai mua bán gì, thị trường đã chú ý, thanh khoản gần đây cải thiện, vượt đỉnh mà tiền vào vậy là tốt rồi.
1 Likes
Giờ ngáo luôn đến AI rồi cơ à 
1 Likes
AI quá nên nay sàn cái cho AI nó bị ngu luôn bác
1 Likes
Em bán xong bắt được dáyDiG QUÁ ĐẸP
1 Likes
tốt quá hay chú em
1 Likes
set up về 30
1 Likes
Kéo ảo kéo láo thì chỉ thế thôi
Để lại 1 lớp tì hiu với giấc mơ hai chăm ngàn ko bao giờ thành hiện thực
1 Likes
Rõ ràng tối ngày đi tham dự thì thời gian đâu mà lái cổ phiếu được . ở nhà lái cổ phiếu thì mới lên nhanh thôi .
1 Likes
Cứ xuống 47-48 là vùng hợp lý để gia tăng thêm.
1 Likes
Lãnh đạo công ty thì nên tập trung chuyên môn, giá cả do thị trường quyết, đâu ai rãnh lái cho bác ăn.
1 Likes
vậy thì về 3x hợp lý rồi
1 Likes
chém thì chém vậy! chứ nhớ đặt lệnh không quên đó
1 Likes
gà con đầy lệnh sợ show ra anh em bán sàn nghỉ hết vì thấy gà đã khuyên đúng
2 Likes
Bao giờ gà con thành anh gà con thành trứng thì cổ sẽ tăng
1 Likes
hãy nhìn chú em trên bán được dbd giá xanh bắt đáy DIG giờ chắc lãi to. còn hold con này thì về 3x
1 Likes
Hãy chốt lãi mã này khẩn trương và nhanh tay bắt đáy bđs. Quý 4 này sẽ tung nóc
1 Likes