IBM Research đã công bố một phương pháp học sâu không giám sát mới, dựa trên việc khai thác dữ liệu sinh học khổng lồ bao gồm gen, protein và biểu hiện tế bào. Phương pháp này, được đặt tên là “BioUnsupervised‑AI”, sử dụng mô hình autoencoder đa chiều để tự động phát hiện các mẫu ẩn trong dữ liệu sinh học.
Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu TCGA (The Cancer Genome Atlas) cho thấy mô hình có khả năng phân loại các loại ung thư với độ chính xác 94%, mà không cần nhãn dữ liệu trước. Điều này mở ra khả năng phát hiện sớm bệnh thông qua các mẫu sinh học chưa được gán nhãn.
Nhóm nghiên cứu cũng đề xuất một khung làm việc tích hợp với các hệ thống y tế để tự động cập nhật và học từ dữ liệu mới, giúp cải thiện liên tục độ chính xác dự đoán. Các nhà khoa học y tế đã bày tỏ kỳ vọng rằng công nghệ này sẽ giảm thời gian chẩn đoán và hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Bài báo chi tiết đã được đăng trên tạp chí Reuters Science và nhận được sự chú ý rộng rãi từ cộng đồng y học và AI toàn cầu.