Dựa trên cơ sở dữ liệu khổng lồ từ Dự án Nhân dạng kiểu hình con người (Human Phenotype Project – HPP), nhóm nghiên cứu tại Viện Khoa học Weizmann (Israel) đã xây dựng mô hình AI có khả năng dự báo bệnh tật ngay cả trước khi chúng xuất hiện, với mục tiêu không chỉ trì hoãn mà còn ngăn chặn hoàn toàn nhiều căn bệnh.

Dự án dẫn đầu bởi Phó Giáo sư Smadar Shilo, bác sĩ nội tiết nhi khoa tại Trung tâm Y tế Nhi Schneider, phối hợp cùng Tiến sĩ Lee Reicher và phòng thí nghiệm của Giáo sư Eran Segal tại Viện Weizmann.

“Không phải ai cũng muốn biết trước mình sẽ mắc bệnh gì trong tương lai, nhưng nhiều người sẵn sàng thay đổi lối sống nếu biết nguy cơ tiềm ẩn”, Phó Giáo sư Smadar Shilo, bác sĩ nội tiết nhi khoa tại Trung tâm Y tế Nhi Schneider, chia sẻ.

Là trưởng nhóm nghiên cứu, dự án do bà Shilo phối hợp cùng Tiến sĩ Lee Reicher và phòng thí nghiệm của Giáo sư Eran Segal tại Viện Weizmann.

Dự án HPP bắt đầu từ năm 2018, thu thập dữ liệu từ hơn 13.000 tình nguyện viên tại Israel, sau đó mở rộng sang Nhật Bản và Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất (UAE), hướng tới mục tiêu 100.000 người tham gia.

Trong 25 năm theo dõi, các tình nguyện viên sẽ được đánh giá định kỳ hai năm một lần, trải qua hàng loạt kiểm tra ở 17 hệ thống cơ thể: từ đo chỉ số cơ thể, ghi nhật ký dinh dưỡng, siêu âm, xét nghiệm mật độ xương, theo dõi giấc ngủ và đường huyết, đến phân tích hệ vi sinh vật ở ruột, miệng và vùng kín. Dữ liệu còn bao gồm tiền sử bệnh, lối sống, di truyền, miễn dịch, chuyển hóa và môi trường sống.

Đây được xem là kho thông tin y học con người toàn diện nhất từng được xây dựng, hiện đã chia sẻ với cộng đồng khoa học quốc tế, đảm bảo quyền riêng tư của người tham gia.

Một bước đột phá của dự án là mô hình AI có thể phân tích quá trình thay đổi sinh lý theo thời gian ở từng hệ thống cơ thể, từ đó tính toán “tuổi sinh học” của từng cá nhân, một chỉ số phản ánh sức khỏe thực tế chính xác hơn tuổi theo năm.

Mô hình do công ty Pheno.AI (Tel Aviv) phát triển cho thấy, ở phụ nữ, tốc độ lão hóa sinh học tăng nhanh rõ rệt trong thập kỷ thứ năm của cuộc đời, chịu tác động mạnh của giai đoạn mãn kinh.

Ngoài ra, dữ liệu từ HPP giúp phát hiện sớm các bệnh như ung thư vú, viêm ruột hay lạc nội mạc tử cung thông qua những biến đổi đặc trưng của hệ vi sinh vật, đây được coi là “chữ ký sinh học” của bệnh.

Thành tựu quan trọng nhất của dự án là tạo ra mô hình AI tích hợp toàn bộ dữ liệu của mỗi cá nhân, mô phỏng toàn bộ cơ thể và dự đoán diễn biến sức khỏe trong tương lai.

Mô hình này không chỉ có khả năng học hỏi từ hồ sơ y tế của từng cá nhân và đưa ra dự báo nguy cơ sức khỏe, chẳng hạn như nguy cơ tiến triển thành tiểu đường ở người tiền tiểu đường trong hai năm tới, mà còn đề xuất phương pháp điều trị, điều chỉnh chế độ dinh dưỡng phù hợp từng người.

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu dự kiến phát triển dự án này thành ứng dụng di động, cung cấp “lộ trình sức khỏe” cá nhân hóa, giúp người dùng chủ động phòng ngừa bệnh tật nhiều năm trước khi xuất hiện triệu chứng.