Thư viện Y khoa Quốc gia (NLM) đã cung cấp thông tin cho lĩnh vực y tế từ năm 1836. Khởi đầu là một bộ sưu tập sách nhỏ, tổ chức này đã phát triển thành thư viện y sinh học lớn nhất thế giới, cung cấp nghiên cứu y sinh học và nghiên cứu dữ liệu sức khỏe trên máy tính.
NLM hỗ trợ hai chương trình nghiên cứu, các Bộ phận Chương trình Ngoại khóa (EP) Và Chương trình nghiên cứu nội bộ (IRP), tìm cách xúc tác cho những tiến bộ trong sự giao thoa giữa y học và khoa học máy tính. Cụ thể, các chương trình này tập trung vào tin học y sinh, khoa học dữ liệu, sinh học tính toán và sức khỏe tính toán. Thông qua các chương trình này, NLM đang đầu tư lớn vào việc tìm ra những cách mới mà Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng trong lĩnh vực y tế.
Một vài ví dụ được đề cập trong Blog của Giám đốc NIH, “Thư viện Y khoa Quốc gia giúp dẫn đầu trong nghiên cứu AI".
“Corey Lester và các đồng nghiệp của anh ấy tại Đại học Dược Michigan, Ann Arbor, MI, là sử dụng AI để hỗ trợ xác minh viên thuốc , một quy trình tiêu chuẩn tại các hiệu thuốc trên khắp đất nước. Họ muốn giúp các dược sĩ tránh những lỗi pha chế nguy hiểm và tốn kém. Để làm như vậy, Lester đang sử dụng AI để phát triển mô hình thị giác máy tính thời gian thực. Nó xem các viên thuốc bên trong lọ thuốc, xác định chính xác chúng và xác định xem chúng là nội dung chính xác hay không chính xác.”
“Điều tra viên NLM Sameer Antani đang hợp tác với các nhà nghiên cứu ở các viện NIH khác để khám phá cách AI có thể giúp chúng ta hiểu về bệnh ung thư miệng, siêu âm tim và bệnh lao ở trẻ em . Nghiên cứu của ông cũng đang xem xét cách khai thác hình ảnh để lấy dữ liệu nhằm dự đoán nguyên nhân và kết quả của các điều kiện. Ví dụ về công việc của Antani có thể được tìm thấy trong các phương tiện X-quang di động, cho phép các chuyên gia chụp X-quang ngực (phải) và sàng lọc HIV và bệnh lao bằng phần mềm chứa các thuật toán được phát triển trong phòng thí nghiệm của anh ấy.”
Đây chỉ là một vài ví dụ. Nghiên cứu do NLM tài trợ đang áp dụng các giải pháp AI cho các vấn đề y tế phổ biến như phát hiện bệnh sớm, quản lý bệnh, ra quyết định điều trị lâm sàng, v.v. Bạn có thể đọc thêm trên Blog của Giám đốc NIH tại đây.
