University of Toronto – Tại Đại học Toronto, một nhóm sinh viên đại học dưới sự dẫn dắt của Michael Guerzhoy, trợ lý giáo sư tại Khoa Khoa học Kỹ thuật và Khoa Cơ khí và Kỹ thuật Công nghiệp, tiên phong trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện điều trị cho những người mắc chứng khó nói. Họ phát triển một hệ thống dựa trên “học tập tăng cường”, áp dụng thuật toán học máy để dự đoán kết quả của việc sử dụng thuốc và tối ưu hóa liều lượng, một bước tiến đáng kể so với cách tiếp cận truyền thống dựa trên quan sát thưa thớt và tốn kém.
Trong bối cảnh hiện nay, việc điều chỉnh thuốc thường gặp khó khăn do sự đa dạng trong phản ứng của bệnh nhân và việc nhận diện tác dụng thuốc có thể mất nhiều thời gian. Guerzhoy lưu ý rằng chứng nói không lưu loát, một vấn đề mãn tính và thường xuyên gặp phải các bệnh về giao tiếp, là một thách thức lớn trong điều trị. Ông tin rằng việc sử dụng hệ thống học tập tăng cường có thể cung cấp một giải pháp hiệu quả, giảm chi phí và thời gian trong việc theo dõi và điều chỉnh liệu pháp.
Nhóm đã trình bày công trình của mình tại một hội thảo về Học máy cho Nhận thức và Sức khỏe Tâm thần, đề cập đến việc phát triển một hệ thống bao gồm mô-đun phát hiện và đánh giá tình trạng mất giọng nói cùng với thuật toán học tăng cường tự động tìm kiếm và đề xuất kết hợp thuốc. Một hệ thống mô phỏng bệnh nhân hợp lý cũng được phát triển để hỗ trợ hai mô-đun này.
Guerzhoy so sánh hệ thống với máy tính chơi cờ, nhấn mạnh hi vọng rằng công nghệ này sẽ giúp các bác sĩ lâm sàng nâng cao kỹ năng của mình, giống như cách máy tính đã làm trong lĩnh vực cờ vua. Mục tiêu cuối cùng là cải thiện việc điều trị sức khỏe tâm thần thông qua việc tự động hóa và tinh chỉnh liệu pháp dùng thuốc, mang lại lợi ích cho cả bệnh nhân và những người chăm sóc sức khỏe.
Nhóm nghiên cứu bao gồm Michael Akzam, Micol Altomare, Lauren Altomare, Nimit Amikumar Bhanshali, Kaison Cheung, Gia Thành Thần, Andreas Constas, Pavlos Constas, Vhea He, Aditya Khan, Asad Khan, Heraa Murqi, Matthew Honorio Oliveira, Youssef Rachad, Vikram Rawal và Najma Sultani từ U of T, cùng với Carrie Chen từ Đại học Cornell, đều là sinh viên đại học đam mê nghiên cứu và có đóng góp quan trọng vào dự án.
