ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG NGHIÊN CỨU VÀ THỰC HÀNH Y HỌC CỔ TRUYỀN
Từ khóa:
Trí tuệ nhân tạo, chuyển đổi số, y học cổ truyền, dược lý mạng, dữ liệu lâm sàngTóm tắt
Mục tiêu: Tổng hợp và phân tích các hướng ứng dụng chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu và thực hành y học cổ truyền. Phương pháp: Tổng quan nội dung chuyên môn về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số dựa trên các tài liệu khoa học đã xuất bản. Kết quả: Chuyển đổi số trong y học cổ truyền tập trung vào số hóa dữ liệu, chuẩn hóa chẩn đoán và điều trị, xây dựng cơ sở dữ liệu và phát triển các công cụ hỗ trợ quyết định. Trong nghiên cứu, trí tuệ nhân tạo và các phương pháp khai phá dữ liệu, dược lý mạng, học máy và phân tích đa tầng có thể hỗ trợ nhận diện dược liệu, kiểm soát chất lượng, dự đoán đích tác động, phân tích cơ chế của bài thuốc và phát hiện các đặc tính riêng hoặc tương tác của phối hợp thảo dược. Các ví dụ được trình bày gồm nghiên cứu nhóm thuốc bổ khí, phân tích cơ chế hiệp đồng của Nhân sâm – Hoàng kỳ và nghiên cứu Panax ginseng trong đái tháo đường type 2. Trong thực hành, thiết bị chẩn đoán lưỡi tự động, cơ sở dữ liệu hình ảnh chuẩn hóa, dữ liệu tham chiếu và hồ sơ bệnh án điện tử tạo nền tảng cho AI hỗ trợ chẩn đoán và theo dõi. Kết luận: AI có tiềm năng hỗ trợ toàn bộ chuỗi giá trị của y học cổ truyền, nhưng hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng và khả năng liên thông của dữ liệu, chuẩn hóa thiết bị và quy trình, đánh giá lâm sàng, quản trị dữ liệu và vai trò kiểm soát của chuyên gia. Chuyển đổi số cần được xem là quá trình xây dựng hạ tầng dữ liệu và quy trình trước khi mở rộng ứng dụng AI.
Tài liệu tham khảo
1. World Health Organization, International Telecommunication Union. Mapping the application of artificial intelligence in traditional medicine: technical brief. Geneva: World Health Organization; 2025.
2. World Health Organization. Global traditional medicine strategy 2025-2034. Geneva: World Health Organization; 2025.
3. He X, Sun M, Battulga T, Copp BR, Rustamovna DK, Li H, et al. Application of artificial intelligence in the development of traditional Chinese medicine. Basic Clin Pharmacol Toxicol. 2025;137(1):e70066. DOI:10.1111/bcpt.70066.
4. Tran MN, Kim S, Nguyen QHN, Lee S. Molecular mechanisms underlying Qi-invigorating effects in traditional medicine: network pharmacology-based study on the unique functions of Qi-invigorating herb group. Plants (Basel). 2022;11(19):2470. DOI:10.3390/plants11192470.
5. Tran MN, Lee S. The molecular mechanisms of Panax ginseng in treating type 2 diabetes mellitus: network pharmacology analysis and molecular docking validation. Evid Based Complement Alternat Med. 2022;2022:3082109. DOI:10.1155/2022/3082109.
6. Tran MN, Kim NS, Lee S. Biological network comparison identifies a novel synergistic mechanism of Ginseng Radix-Astragali Radix herb pair in cancer-related fatigue. J Ethnopharmacol. 2024;333:118447. DOI:10.1016/j.jep.2024.118447.
7. Tran MN. Exploring the unique function, molecular mechanism, and synergistic effect of Qi-invigorating herbal group using the biological network approach [doctoral thesis]. Daejeon, Korea: University of Science and Technology; 2024.
Lượt tải xuống
Ngày Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Trần Nhật Minh, Sanghun Lee (Tác giả)
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế.
