• AI đã có tiềm năng chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe từ nhiều thập kỷ trước. Hệ thống MYCIN được phát triển tại Stanford vào những năm 1970 là một trong những hệ thống AI đầu tiên hỗ trợ chẩn đoán y tế, sử dụng cơ sở kiến thức gồm 600 quy tắc để xác định vi khuẩn gây nhiễm trùng và đề xuất kháng sinh.

• Theo một nghiên cứu của Harvard, AI hiện có thể chẩn đoán ung thư với độ chính xác lên tới 96%. Tại Anh, một hệ thống AI đã phát hiện 11 dấu hiệu ung thư vú bị các bác sĩ bỏ sót. Hai nghiên cứu riêng biệt từ Microsoft và Imperial College cũng phát hiện nhiều trường hợp ung thư vú hơn so với các bác sĩ X-quang.

• Dịch vụ y tế quốc gia Anh (NHS) - nhà tuyển dụng lớn nhất châu Âu - có quyền tiếp cận dữ liệu số hóa của hơn 65 triệu bệnh nhân, trị giá hơn 9,6 tỷ bảng Anh (12,3 tỷ USD) mỗi năm, tạo cơ hội chưa từng có để AI nhận diện mô hình và tạo ra những hiểu biết có thể cải thiện căn bản việc chẩn đoán, điều trị và khám phá thuốc.

• Dữ liệu y tế là thông tin cá nhân nhạy cảm nhất hiện có. Việc áp dụng rộng rãi AI trong chăm sóc sức khỏe có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư, rò rỉ dữ liệu hoặc lạm dụng thông tin cá nhân. Ngay cả dữ liệu đã được ẩn danh cũng không hoàn toàn an toàn vì các mô hình AI tiên tiến có khả năng bỏ ẩn danh bằng cách tham chiếu chéo với các thông tin khác.

• Nhiều người có thể cảm thấy thoải mái hơn khi một tác nhân AI xử lý dữ liệu y tế của họ thay vì con người không trực tiếp tham gia chăm sóc. Tuy nhiên, vấn đề không chỉ là ai xem dữ liệu mà còn là mức độ di động của dữ liệu đó.

• Các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư đang nổi lên để giải quyết những thách thức này. Phương pháp AI phi tập trung như học liên kết cho phép đào tạo mô hình AI trên các bộ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung thông tin nhạy cảm. Các bệnh viện và tổ chức nghiên cứu có thể hợp tác phát triển AI mà không cần chia sẻ trực tiếp dữ liệu bệnh nhân.

• Khung Runtime Off-chain Logic (ROFL) của Oasis Protocol Foundation cho phép các mô hình AI thực hiện tính toán ngoài chuỗi trong khi vẫn duy trì khả năng xác minh. Điều này có thể cho phép các ứng dụng AI y tế phức tạp hơn khai thác các nguồn dữ liệu hoặc sức mạnh xử lý bên ngoài mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư hoặc bảo mật.

• Công nghệ bảo vệ quyền riêng tư vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng hướng tới tương lai nơi chúng ta có thể khai thác toàn bộ sức mạnh của AI trong chăm sóc sức khỏe mà không hy sinh quyền riêng tư của bệnh nhân.

📌 AI có thể cách mạng hóa y tế với độ chính xác chẩn đoán lên tới 96%, nhưng đòi hỏi bảo vệ quyền riêng tư. Các công nghệ như học liên kết và khung ROFL của Oasis đang mở đường cho việc phân tích dữ liệu y tế mà không làm lộ thông tin nhạy cảm, cân bằng tiến bộ y học và bảo mật.