Với sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) trong lĩnh vực khoa học đời sống và y tế, công nghệ y tế đang trải qua một cuộc cách mạng về hiệu quả chưa từng có. Từ nghiên cứu lâm sàng và chẩn đoán bệnh đến phát triển thuốc, soạn thảo báo cáo và dịch thuật tài liệu, trí tuệ nhân tạo đang góp phần nâng cao đáng kể năng suất và cung cấp cho các nhà nghiên cứu cùng bác sĩ những công cụ mới mạnh mẽ. Vào ngày 9 tháng 10 năm 2024, Viện Hàn lâm Khoa học Hoàng gia Thụy Điển đã trao giải Nobel Hóa học cho David Baker, Demis Hassabis và John M. Jumper, ghi nhận công trình đột phá của họ trong thiết kế protein và dự đoán cấu trúc. Mô hình AlphaFold2 của họ đã giải quyết một thách thức kéo dài 50 năm trong lĩnh vực sinh học và được phát hành miễn phí cho cộng đồng khoa học toàn cầu, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả nghiên cứu protein và mở ra các ứng dụng trong vắc-xin, dược phẩm và công nghệ sinh học.

Để mở rộng những đột phá này đến nhiều cơ sở nghiên cứu, phòng thí nghiệm và doanh nghiệp hơn, cần phải giảm thiểu chi phí và độ phức tạp trong quá trình triển khai. AlphaFold2 đòi hỏi sức mạnh tính toán và dung lượng bộ nhớ khổng lồ, do độ phức tạp của quá trình dự đoán tăng lên theo độ dài trình tự protein. Intel đã tận dụng các nền tảng Xeon và danh mục bộ xử lý đa dạng của mình để cung cấp hỗ trợ tính toán hiệu suất cao nhưng tiết kiệm chi phí cho AlphaFold2. Các tối ưu hóa toàn diện, từ tiền xử lý đến suy luận mô hình và hậu xử lý, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả đồng thời giảm thiểu việc sử dụng bộ nhớ. Với PyTorch được tối ưu hóa cho Intel, biên dịch JIT, hợp nhất toán tử và song song đa phiên bản, các nhà nghiên cứu có thể dự đoán hiệu quả cả các protein riêng lẻ lẫn các phức hợp, giúp AlphaFold2 trở nên dễ tiếp cận hơn và thúc đẩy quá trình phổ cập hóa đổi mới khoa học.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đang cách mạng hóa lĩnh vực phát triển thuốc. Nghiên cứu và phát triển dược phẩm (R&D) truyền thống thường phải đối mặt với chi phí cao, thời gian kéo dài và rủi ro lớn. AI giúp đẩy nhanh quá trình phát hiện mục tiêu và thiết kế các phân tử ứng viên thông qua việc phân tích các tập dữ liệu khổng lồ. Nền tảng PandaOmics của Yinsi Intelligent, một công ty dược phẩm AI hàng đầu của Trung Quốc, tích hợp dữ liệu di truyền, proteomic và đa omics để nhanh chóng xác định các mục tiêu thuốc và dấu ấn sinh học có liên quan cao. Sức mạnh tính toán của Intel cho phép xử lý hiệu quả các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán trên đám mây hoặc các triển khai tại chỗ, từ đó giảm chi phí R&D và đẩy nhanh quá trình phát hiện thuốc cũng như phát triển các liệu pháp sáng tạo.

Phân tích gen là một lĩnh vực tiên phong mới trong đổi mới y tế. Trước đây, việc giải trình tự bộ gen người mất nhiều năm, nhưng giờ đây có thể hoàn thành chỉ trong vài giờ. Intel hợp tác với các viện nghiên cứu để phát triển các thiết kế tham chiếu phân tích gen từ đầu đến cuối, nhằm tối ưu hóa việc triển khai phần mềm và phần cứng để đạt thông lượng cao và mức tiêu thụ điện năng thấp. Khi nâng cấp từ bộ vi xử lý Xeon thế hệ thứ tư lên thế hệ thứ năm, thông lượng đã tăng 61%, với một nút duy nhất có thể xử lý tới 14 mẫu WGS mỗi ngày. Chi phí đơn vị trên mỗi mẫu giảm xuống còn $2,34 và mức tiêu thụ điện năng xuống còn 0,341 kWh, giúp nghiên cứu gen trở nên hiệu quả và bền vững.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ thông tin cũng góp phần giải quyết vấn đề bất bình đẳng trong việc tiếp cận các nguồn lực y tế. Các phòng khám ảo cho phép bệnh nhân ở các vùng sâu vùng xa tiếp cận dịch vụ chăm sóc y tế chất lượng cao. Bằng cách tận dụng công nghệ thị giác máy tính, các mô hình AI quy mô lớn và thực tế ảo, các bác sĩ có thể hướng dẫn khám bệnh từ xa, trong khi bệnh nhân hiểu rõ tình trạng bệnh thông qua các mô hình song sinh kỹ thuật số, trải nghiệm các buổi tư vấn gần như trực tiếp. Các mô hình AI y tế được tối ưu hóa bởi Intel và công nghệ đồ thị tri thức hỗ trợ các bác sĩ tuyến đầu trong việc chẩn đoán, trong khi các buổi tư vấn video đa góc nhìn cung cấp dịch vụ chăm sóc từ xa chất lượng cao, giúp mọi người đều có thể tiếp cận các nguồn lực y tế.

Từ việc đẩy nhanh quá trình dự đoán cấu trúc protein và phát hiện thuốc, đến việc giảm chi phí phân tích gen, cho đến việc mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế từ xa, các chip và sức mạnh tính toán đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế. Thông qua việc tối ưu hóa đồng bộ phần cứng và phần mềm, Intel cùng các đối tác cung cấp nền tảng tính toán mạnh mẽ và chi phí hợp lý cho các nhà nghiên cứu và bác sĩ, loại bỏ những rào cản về tính toán đối với sự đổi mới, đồng thời giúp dịch vụ y tế chất lượng cao trở nên công bằng và dễ tiếp cận hơn. Sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ chip đang mở ra một kỷ nguyên mới về chăm sóc sức khỏe dễ tiếp cận trên toàn cầu, mang lại lợi ích của sự đổi mới cho nhiều bệnh nhân hơn.