Nội dung chính của cuốn sách phân tích cách Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo và Học máy được ứng dụng qua nhiều giai đoạn của quá trình phát triển thuốc. Các giai đoạn này bao gồm: Khám phá thuốc, Tiền lâm sàng, Thử nghiệm lâm sàng, Sản xuất và thương mại hóa. Công nghệ được ví như một “trợ lý siêu tốc độ”, có vai trò quan trọng trong việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đưa ra gợi ý hướng nghiên cứu, và đặc biệt là giảm tỷ lệ thất bại vốn rất cao trong phát triển thuốc truyền thống. Tác phẩm làm rõ rằng những công cụ này không thay thế nhà khoa học, mà là công cụ giúp tăng tốc độ làm việc. Bằng cách ứng dụng công nghệ, ngành dược có thể tối ưu hóa quy trình. PGS TS Lê Văn Truyền, nguyên Thứ trưởng Bộ Y tế, nhận xét: “Với tính tổng quan và thực tiễn, cuốn sách giúp chuyên gia công nghệ, nhà nghiên cứu y dược khai thác sức mạnh công nghệ thông tin, đẩy nhanh tiến trình phát triển thuốc mới, an toàn và hiệu quả.”
Cuốn sách tăng thêm tính thực tiễn bằng cách trích dẫn các ví dụ cụ thể về những thành công của các công ty lớn trên thế giới khi áp dụng AI/ML. Một ví dụ là Công ty Exscientia (Anh), đã sử dụng AI để phát triển thuốc ung thư và sản phẩm đã được đưa vào thử nghiệm lâm sàng. Một ví dụ nổi bật khác là Công ty Insilico Medicine (Mỹ), sử dụng AI để phát triển thuốc xơ phổi, thành công trong việc rút ngắn thời gian từ 4-5 năm xuống còn chưa tới 18 tháng, cho thấy khả năng tăng tốc quá trình nghiên cứu. Ngoài ra, nhiều tập đoàn dược phẩm hàng đầu thế giới như Bayer, Novartis, Pfizer cũng đang hợp tác với các công ty AI để tăng tốc phát triển thuốc mới. Những câu chuyện này củng cố bằng chứng về xu hướng toàn cầu trong việc tận dụng công nghệ để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc.
Tác phẩm cũng đề cập đến tình hình ứng dụng AI trong phát triển thuốc tại Việt Nam, một lĩnh vực được đánh giá là còn khá mới mẻ. Hoạt động ứng dụng chủ yếu được triển khai tại các startup (các công ty khởi nghiệp nhỏ tập trung nghiên cứu công nghệ) và một số trung tâm nghiên cứu nhỏ. Trọng tâm hiện tại của họ là phân tích dữ liệu bệnh nhân và thiết kế thử nghiệm lâm sàng, và chưa có nhiều sản phẩm thương mại rõ rệt.
Tuy nhiên, cuốn sách cũng chỉ ra rằng điều này sẽ được cải thiện rõ khi hạ tầng dữ liệu y tế, công nghệ và năng lực nhân lực được nâng cấp, khả năng ứng dụng AI rộng rãi trong phát triển thuốc sẽ tăng lên đáng kể. Cuốn sách, do đó, trở thành tài liệu tham khảo quý giá, giúp các chuyên gia và sinh viên Việt Nam nắm bắt kiến thức hiện đại để đón đầu xu hướng công nghệ này, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành dược.
Cuốn sách có giá trị cao nhờ việc sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu, hình minh họa trực quan và ví dụ thực tiễn được lồng ghép xuyên suốt. Sự kết hợp giữa tính tổng quan về mặt lý thuyết và tính thực tiễn qua các trường hợp nghiên cứu là chìa khóa giúp tác phẩm trở thành cầu nối kiến thức.
Như PGS TS Lê Văn Truyền nhận xét, ngôn ngữ dễ hiểu và ví dụ thực tiễn còn giúp bác sĩ, dược sĩ, sinh viên và nhà hoạch định chính sách tiếp cận kiến thức hiện đại về y học chính xác và nhân văn. Nhờ cách viết rõ ràng và minh họa trực quan, cuốn sách không chỉ truyền đạt thông tin mà còn giúp độc giả dễ dàng nắm bắt kiến thức hiện đại về công nghệ trong ngành dược.
>> Tìm hiểu thêm về các cuốn sách cùng chủ đề:
- Quản lý Công nghệ Thông tin trong Y tế: Chiến lược, tầm nhìn và kỹ năng
- Bác sĩ chuyên nghiệp - Nền tảng xây dựng thương hiệu cá nhân