Bạn có nên chọn nghề trong tin học y sinh (Biomedical Informatics) không?

Viết bởi Bella – thành viên Nghiệp đoàn sinh viên Việt Nam. Liên lạc tác giả: bella@nghiepdoansinhvien.org

2238608.jpg
Ở các nước phát triển, trên nguyên tắc, bác sĩ không điều trị bệnh nhân dựa trên những gì họ học được từ các trường y khoa, bởi vì kiến thức y học thay đổi theo thời gian – càng ngày càng có nhiều nghiên cứu hơn. Trong cách thực hành dựa trên bằng chứng y học (evidence-based medicine), bác sĩ quyết định các vấn đề điều trị dựa trên kết quả của nghiên cứu. Ví dụ, quyết định kê toa thuốc kháng sinh cho trẻ bị nhiễm trùng tai nên dựa trên kết quả nghiên cứu đánh giá liệu việc điều trị bằng thuốc kháng sinh trong 5 ngày có khả năng giảm nhiễm trùng cũng như điều trị trong 7 ngày hay không. Nếu kết quả nghiên cứu tạo bằng chứng là 5 ngày cũng hiệu quả như 7 ngày, bác sĩ không nên điều trị nhiễm trùng lâu hơn mức cần thiết. Một trong những vấn đề khó khăn trong cách thực hành dựa trên bằng chứng y học là có quá nhiều nghiên cứu. Tìm kiếm các nghiên cứu phù hợp để giúp bạn điều trị hiệu quả cho bệnh nhân là khó khăn vì số lượng nghiên cứu gia tăng, với hơn 75 nghiên cứu so sánh các phương pháp điều trị khác nhau mỗi ngày, hay là hơn 25.000 nghiên cứu mỗi năm.

Một bác sĩ nội khoa có thể hỏi: “Loại thuốc nào có liên quan nhiều nhất đến ung thư tuyến tụy?”. Một bác sĩ về các bệnh truyền nhiễm có thể hỏi: “Những triệu chứng nào có liên quan đến bệnh sốt rét?” Các câu hỏi này rõ ràng là có liên quan đến việc điều trị cho bệnh nhân nhưng để trả lời, bác sĩ hoặc các nhà nghiên cứu y tế cần tìm kiếm trong hàng ngàn hoặc hàng chục ngàn nghiên cứu. Bác sĩ hoặc các nhà nghiên cứu y tế có thể tìm kiếm, đọc và ứng dụng các kết quả từ các bài nghiên cứu thích hợp với câu hỏi, nhưng họ sẽ mất một thời gian dài, chẳng hạn như mấy tuần, mấy tháng hoặc đôi khi cả năm. Câu trả lời phải đúng vì họ không thể điều trị cho bệnh nhân với những câu trả lời không chuẩn, bạn nghĩ có hợp lý không? Máy tính có thể đọc hàng trăm hoặc hàng ngàn văn bản rất nhanh nhưng các máy tính này cần được đào tạo về cách đọc và “hiểu” văn bản viết trong các nghiên cứu.

Tin học y sinh là một lĩnh vực liên ngành phát triển các phương pháp và công cụ phần mềm để hiểu dữ liệu sinh học. Là một lĩnh vực khoa học liên ngành, tin sinh học kết hợp sinh học, khoa học máy tính, toán học và xác suất thống kê (và các nghành liên hệ) để phân tích và giải thích các dữ liệu sinh học. Nghề nghiệp trong tin học y sinh có thể thích hợp với bạn nếu bạn ham thích nghiên cứu và giả quyết các vấn đề khó khăn trong lãnh vực y sinh. Các vấn đề này thường đòi hỏi sự kiên nhẫn, học hỏi lâu dài và làm việc nhiều giờ. Điều tích cực về việc bạn tham gia trong lĩnh vực này là bạn sẽ làm việc với một nhóm chuyên gia nghiên cứu và bất kỳ tiến bộ nhỏ nào mà bạn giúp thực hiện cũng có thể là đóng góp vào sự tiến bộ của lĩnh vực này. Đây là một vùng đất mới cần nhiều tài năng để khai phá! Thường thường khi làm việc trong tin học y sinh, mỗi ngày là một thử thách và mỗi ngày cũng có thể là một khám phá. Bạn có thể học toán, học y, học dược, học quản lý dữ liệu, học ngoại ngữ hay nhiều ngành khác, nếu bạn thích và quyết tâm thì học ngành tin học y sinh trong các trường ở Việt Nam (bây giờ và tương lai) hay tại các trường bên ngoài, rồi về củng cố ngành này ở Việt Nam. Nếu bạn học văn và quyết tâm, chúng tôi nghĩ bạn cũng có thể theo đuổi nghành này, tuy rằng bạn cần phải học thêm một số khóa học về các lĩnh vực liên quan trong lúc ban đầu.
Các vấn đề phổ biến nhất trong tin học y sinh là mô hình hóa các quá trình sinh học ở cấp độ phân tử và đưa ra suy luận từ dữ liệu thu thập được. Một giải pháp tin sinh học thường bao gồm các bước sau:

Thu thập số liệu sác xuất thống kê về một vấn đề từ dữ liệu sinh học.
Xây dựng một mô hình tính toán.
Giải quyết vấn đề dùng mô hình tính toán.
Kiểm tra và đánh giá các cách giả quyết dùng mô hình tính toán.

Bên dưới đây, chúng tôi kể một ví dụ về tin học y sinh. Câu chuyện là sự ra đời của công cụ máy tính cui2vec.

Công cụ máy tính cui2vec sẽ cho phép bạn tương tác với hơn 108.000 khái niệm y học (ví dụ như điều trị, kháng sinh, ung thư, sốt rét,…) bằng cách sử dụng các cụm từ “đi chung”.(1) Một cụm từ đi chung của một từ là các cụm từ có xu hướng xuất hiện gần nhau và chúng có thể được sử dụng để các máy tính hiểu ý nghĩa của từ này. Máy tính đọc hai – ba chữ trong một mệnh đề và sử dụng các cụm từ đi chung của các chữ đó để ráng “hiểu” đề tài trong các văn bản nghiên cứu. Ví dụ: các cụm từ đi chung của từ “Hà Nội” có thể bao gồm “thành phố”, “thủ đô”, “Việt Nam”, “Hoàn Kiếm” và v.v. Khi máy tính đọc từ “Hà Nội”, nó sử dụng các cụm từ đi chung để “hiểu” rằng đây là một thành phố và một thủ đô với một số thắng cảnh. Các cụm từ đi chung của công cụ cui2vec đã được tạo ra bằng cách sử dụng các văn bản về yêu cầu bảo hiểm cho 60 triệu người Mỹ, 1.7 triệu bài báo y khoa toàn văn ở PubMed và ghi chú lâm sàng từ 20 triệu bệnh nhân tại đại học y Stanford. Đó là một cơ sở dữ liệu khổng lồ của hàng trăm triệu từ mà các nhà khoa học về “tin học y sinh” tại Trường y Harvard đã sắp xếp và phân tích để tạo ra công cụ cui2vec.

Công cụ cui2vec sẽ đóng góp vào một ngày mai mà bất cứ ai cũng có thể tìm hiểu được câu trả lời nhanh cho các câu hỏi y sinh của mình bằng cách dùng các công cụ máy tính thích hợp. Công cụ cui2vec sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu y sinh phát triển các công cụ liên hệ để giúp bạn trả lời các câu hỏi như: “Loại thuốc nào liên quan nhiều nhất đến ung thư tuyến tụy?” hoặc “Những triệu chứng nào có liên quan đến bệnh sốt rét?”. Thông tin từ các công cụ này sẽ giúp các nhà khoa học hiểu được bệnh tật và sức khỏe để phát minh các thuốc mới hay hơn, hoàn thiện hơn so với các cách điều trị đang dùng hiện nay. Bên cạnh đó, những thông tin này cũng giúp các bác sĩ lâm sàng một phần về cách chăm sóc bệnh nhân và hướng dẫn những người khỏe mạnh về các cách giữ gìn sức khỏe.

Nếu bạn bị cuốn hút về việc giúp đỡ và chăm sóc người bệnh, nếu bạn thích giải quyết các vấn đề khó khăn, hay bạn thích nghiên cứu về lĩnh vực khoa học máy tính hay khoa học dữ liệu, nếu bạn thích áp dụng các kỹ năng khoa học,… thì đây có thể là một lĩnh vực nghiên cứu đầy hứa hẹn cho bạn. Nếu bạn quan tâm, một số thành viên của Nghiệp Đoàn sinh viên Việt Nam có thể giúp trả lời các câu hỏi cơ bản về lĩnh vực này.

Ở Nghiệp Đoàn, chúng tôi luôn đề cao việc chia sẻ kinh nghiệm học tập, kinh nghiệm sống và tương lai với sinh viên Việt Nam, như chúng ta biết một số người trong chúng ta có thể trở thành các nhà khoa học giỏi. Nếu bạn tò mò về vấn đề này, hãy cùng các thành viên của Nghiệp Đoàn tìm hiểu về Tin Học Y Sinh!

Viết bởi Bella và tiến sĩ Phạm Đình Bá.

Bài viết thuộc Series Những ngành nghề trong tương lai do Nghiệp đoàn sinh viên Việt Nam tổ chức

Link tham khảo thêm về Tin Học Y Sinh (Biomedical Informatics): https://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
Link về công cụ cui2vec: http://ec2-52-14-191-192.us-east-2.compute.amazonaws.com:1234/

Advertisements

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất /  Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất /  Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất /  Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất /  Thay đổi )

Connecting to %s