Ngành công nghệ đang quảng bá AI và thiết bị đeo như tương lai của chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, nhưng với nhiều bệnh nhân PMOS, thực tế vẫn là hành trình tự mày mò giữa vô số giới hạn của thuật toán.
Chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa đang trở thành khẩu hiệu mới của ngành công nghệ y tế. Từ thiết bị đeo thông minh, AI sức khỏe cho đến các nền tảng theo dõi sinh trắc học, hàng loạt công ty đều hứa hẹn rằng dữ liệu cá nhân sẽ giúp mỗi người nhận được lời khuyên “đo ni đóng giày” cho cơ thể mình.
Nhưng phía sau những lời quảng bá đầy hấp dẫn ấy là một thực tế phức tạp hơn rất nhiều, đặc biệt với những người sống chung cùng bệnh mãn tính. Victoria Song, tác giả của bài viết là một phụ nữ mắc hội chứng PMOS đã kể lại hành trình hơn 12 năm tìm cách kiểm soát căn bệnh của mình và đặt ra câu hỏi. Liệu “y học cá nhân hóa” có thực sự cá nhân hóa như cách ngành công nghệ đang nói?
Căn bệnh ảnh hưởng 170 triệu phụ nữ nhưng nhiều năm vẫn bị hiểu sai
Trong nhiều năm, người viết bài chỉ biết tình trạng của mình dưới cái tên PCO, hội chứng buồng trứng đa nang. Nhưng tuần này, giới y khoa toàn cầu đã chính thức đổi tên căn bệnh thành PMOS, tức hội chứng buồng trứng chuyển hóa đa nội tiết. Việc đổi tên không đơn thuần là thay đổi thuật ngữ.
Theo các chuyên gia, tên gọi cũ khiến nhiều người hiểu sai bản chất bệnh lý. Dù ảnh hưởng tới khoảng 170 triệu phụ nữ trên toàn cầu, tương đương cứ 8 phụ nữ thì có 1 người mắc, tình trạng này thường không gây ra u nang buồng trứng như tên gọi cũ ám chỉ. Tên PMOS mới phản ánh chính xác hơn rằng đây là một rối loạn liên quan đồng thời đến hormone và chuyển hóa.
Nó có thể tác động tới nhiều cơ quan khác nhau và liên quan tới hàng loạt vấn đề sức khỏe. Ví dụ như kháng insulin, tiểu đường type 2, béo phì, bệnh tim mạch hay ngưng thở khi ngủ do tắc nghẽn. Theo The New York Times, việc tập trung quá nhiều vào triệu chứng “đa nang buồng trứng” trong nhiều năm đã dẫn tới đào tạo lâm sàng thiếu đầy đủ, nghiên cứu bị hạn chế, chẩn đoán chậm và quá trình điều trị rời rạc.
Người dùng phải thường xuyên theo dõi các chỉ số và phân tích từ thiết bị để kiểm soát tình trạng bệnh PMOS
Người viết bài cho biết cô thường bị bác sĩ xem nhẹ tình trạng của mình. Thậm chí được thông báo rằng PMOS là bệnh “lành tính” và không cần điều trị nếu chưa có ý định mang thai. Điều đáng chú ý là ngay cả những người cùng mắc PMOS cũng có biểu hiện rất khác nhau. Trong cuộc trò chuyện với chuyên viên thẩm mỹ của mình, người cũng mắc PMOS, tác giả nhận ra cả hai gần như có hai phiên bản bệnh hoàn toàn khác biệt.
Người viết không có u nang buồng trứng nhưng bị kháng insulin và rậm lông nhẹ. Trong khi đó, chuyên viên thẩm mỹ lại có u nang buồng trứng và mụn trứng cá dạng nang nhưng không bị kháng insulin. Cả hai đều từng tăng khoảng 27kg đột ngột, nhưng phản ứng với điều trị lại trái ngược nhau.
Người chuyên viên kiểm soát cân nặng bằng nhịn ăn gián đoạn, chế độ ăn đặc biệt và thực phẩm bổ sung như cây kế sữa hay myo-inositol, một loại carbohydrate có thể cải thiện độ nhạy insulin. Trong khi đó, metformin, loại thuốc điều trị tiểu đường thường được dùng ngoài chỉ định cho PMOS, hoàn toàn không hiệu quả với cô ấy. Nhưng lại là một phần quan trọng trong phác đồ điều trị của tác giả bên cạnh thuốc GLP-1.
Sau nhiều năm trò chuyện với những người cùng mắc PMOS, tác giả nhận ra gần như không có một phương pháp điều trị nào hiệu quả với tất cả mọi người. Chính sự khác biệt quá lớn này khiến cô bắt đầu tìm đến các thiết bị đeo thông minh và công nghệ y tế với hy vọng tìm ra giải pháp phù hợp hơn cho cơ thể mình.
AI và thiết bị đeo hứa hẹn “cá nhân hóa”, nhưng thực tế vẫn còn rất xa
Trong các cuộc họp với những công ty công nghệ y tế gần đây, tác giả nhận thấy một khái niệm liên tục được nhắc đến: chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa. Ý tưởng mà các công ty đưa ra khá hấp dẫn. Thay vì những lời khuyên chung chung, AI và thiết bị đeo sẽ sử dụng dữ liệu cá nhân để đưa ra các khuyến nghị phù hợp riêng cho từng người.
Ví dụ, nếu chỉ số biến thiên nhịp tim cho thấy cơ thể phục hồi tốt nhưng giấc ngủ đêm trước không chất lượng, thiết bị có thể đề xuất tập yoga vinyasa cường độ vừa thay vì HIIT. Nếu người dùng ghi chép chế độ ăn đầy đủ, AI có thể phát hiện một loại thực phẩm nào đó đang tương tác với thuốc và gây ra triệu chứng khó chịu. Trong tương lai, dữ liệu từ cảm biến đường huyết liên tục (CGM) hay xét nghiệm máu thậm chí có thể được dùng để đề xuất thực phẩm bổ sung phù hợp cho từng cá nhân.
Nghe qua, đây là viễn cảnh đầy hứa hẹn. Bởi sức khỏe vốn mang tính cá nhân rất cao. Yếu tố di truyền có thể quyết định nguy cơ bệnh tật, phản ứng với thuốc hay thậm chí môn thể thao phù hợp với từng cơ thể. Tuy nhiên, theo tác giả, thực tế hiện nay vẫn cách rất xa lời hứa đó.
Một ví dụ điển hình là vấn đề giảm cân ở người mắc PMOS. Phần lớn bác sĩ đều khuyên bệnh nhân giảm cân vì điều này có thể cải thiện hoặc đảo ngược triệu chứng. Nhưng với PMOS, quá trình này phức tạp hơn nhiều. Tăng cân ở người mắc PMOS thường liên quan đến kháng insulin, khiến nguyên tắc “calo nạp vào – calo tiêu hao” không còn đơn giản.
Người dùng vẫn phải tự tìm hiểu về các triệu chứng của bệnh
Insulin cao kích thích cơ thể sản sinh androgen dư thừa, dẫn đến tích mỡ bụng nhiều hơn. Một số nghiên cứu cũng cho thấy người mắc PMOS có tỷ lệ trao đổi chất cơ bản thấp hơn. Đồng nghĩa họ đốt cháy ít calo hơn so với người không mắc bệnh, ngay cả khi các yếu tố khác giống nhau.Tình trạng này còn có thể ảnh hưởng đến khả năng xây dựng cơ bắp săn chắc.
Nhưng theo tác giả, hiện chưa có tính năng thể dục hay dinh dưỡng phổ biến nào thực sự tính đến các yếu tố đó khi đưa ra khuyến nghị. Không có nút tùy chỉnh nào cho PMOS để điều chỉnh lượng calo tiêu thụ hay kế hoạch tập luyện. Các tính năng sức khỏe sinh sản cũng gặp hạn chế tương tự. Khi dự đoán thời điểm rụng trứng, nhiều thuật toán thậm chí không xử lý được trường hợp người dùng đang uống thuốc tránh thai nội tiết, vốn là phương pháp điều trị phổ biến cho PMOS và nhiều bệnh khác.
Một vấn đề khác nằm ở chính cách các thuật toán được xây dựng. Chúng thường dựa trên “chuẩn mực” sinh học phổ biến. Những người có bệnh nền phức tạp hoặc đặc điểm sức khỏe khác biệt thường không nằm trong nhóm dữ liệu trung tâm mà AI được huấn luyện. Theo tác giả, nếu thuộc nhóm “ngoài chuẩn”, trải nghiệm chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa hiện nay thực chất chỉ là tập hợp những giải pháp chắp vá mà người bệnh phải tự xây dựng.
Nguyên nhân nằm ở nhiều phía. Generative AI vẫn còn mới và các công ty công nghệ đang phải tự khám phá giới hạn của nó trong thời gian thực. Trong khi đó, cơ thể con người vẫn chứa đầy bí ẩn mà ngay cả giới chuyên môn cũng chưa hiểu hết. PMOS là ví dụ rõ ràng nhất. Căn bệnh được xác định lần đầu từ năm 1935 nhưng đến tận năm 2026 mới có tên gọi phản ánh chính xác hơn phạm vi bệnh lý.
Ngay cả việc đổi tên cũng mất tới 14 năm và sự tham gia của hơn 50 nhóm chuyên gia y tế. Thế nhưng, trong khi khoa học cần nhiều năm để đạt được đồng thuận, các tính năng “chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa” lại đang được tung ra thị trường ngay lúc này. Với một số người khỏe mạnh, trải nghiệm đó có thể khá đơn giản và hữu ích. Nhưng với những bệnh nhân có tình trạng phức tạp, mọi thứ vẫn đòi hỏi rất nhiều công sức thủ công.
Tác giả cho biết cô phải tự “huấn luyện” trợ lý AI, tự cân nhắc các thông số liên quan đến PMOS và bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu của mình, tự xác định dữ liệu nào là quan trọng sau nhiều năm theo dõi sức khỏe. Cô phải liên tục nghiên cứu, hỏi ý kiến nhiều bác sĩ, thử nghiệm các phương pháp điều trị khác nhau rồi tự kiểm chứng thông tin nhận được.
Dù vậy, cô không phủ nhận tiềm năng của y học cá nhân hóa. Thậm chí có thời điểm cô ước mình có được những công cụ như hiện nay để tránh nghe theo lời khuyên sai lầm từ một bác sĩ lang băm từng chẩn đoán nhầm cô bị suy giáp và yêu cầu uống chiết xuất tuyến giáp lợn khô. Điều cô kỳ vọng là trong tương lai, các công ty công nghệ y tế sẽ phát triển được những “chế độ thuật toán” có thể tính đến các chẩn đoán, thuốc men và đặc điểm sức khỏe riêng của từng nhóm bệnh nhân.
Nhưng ở thời điểm hiện tại, cô cho rằng ngành công nghệ đang quảng bá khái niệm này như thể nó đã hoàn thiện: chỉ cần đeo thiết bị, hỏi AI là mọi vấn đề sức khỏe sẽ được giải quyết. Thực tế thì chưa phải vậy. Ít nhất là chưa thể vận hành một cách âm thầm và tự động như nhiều quảng cáo mô tả. Với rất nhiều người mắc bệnh mãn tính, “chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa” hiện nay vẫn là hành trình phải tự mày mò, thử sai và ghép nối từng mảnh dữ liệu để hiểu chính cơ thể mình.
*Nguồn bài viết: The Verge
