Mở rộng sang các thị trường chăm sóc sức khỏe mới: Tác động ngày càng lớn của AI y tế

Trí tuệ nhân tạo trong y học thường gắn liền với việc phát hiện bất thường trong ảnh y khoa, phân tích kết quả xét nghiệm và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh. Tuy nhiên, gần đây tôi ngày càng bắt gặp nhiều bước phát triển vượt xa những ứng dụng này, thách thức cách chúng ta nhìn nhận về những gì công nghệ y tế có thể đạt được. Một số bước phát triển có tham vọng lớn đến mức tác động tiềm tàng của chúng có thể lan rộng ra ngoài lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, ảnh hưởng đến những khía cạnh hoàn toàn khác trong cuộc sống và mở ra những công nghệ, mô hình kinh doanh, thậm chí cả thị trường mới chưa tồn tại hiện nay.

Vì sao các bệnh hiếm ngày càng hấp dẫn những công ty khởi nghiệp y tế

Một trong những lĩnh vực thú vị nhất mà gần đây tôi theo dõi là khám phá thuốc: quá trình tìm kiếm và phát triển các hợp chất thuốc mới bằng phương pháp tính toán và trí tuệ nhân tạo. Công trình của DeepMind về AlphaFold đã góp phần quan trọng thúc đẩy lĩnh vực này. Cơ sở dữ liệu gồm hơn 200 triệu cấu trúc protein được dự đoán của công ty cung cấp cho các nhà nghiên cứu nguồn thông tin phong phú để tìm hiểu những tương tác phân tử tiềm năng, đồng thời mở ra cơ hội mới cho các công ty khởi nghiệp tập trung vào những bệnh lý cụ thể.

Giả sử có người muốn thành lập một công ty khởi nghiệp để phát triển phương pháp điều trị một căn bệnh tương đối hiếm, chỉ ảnh hưởng đến một tỷ lệ nhỏ phụ nữ trong một nhóm tuổi nhất định. Câu hỏi đầu tiên là: tại sao lại nhắm đến một thị trường hạn chế như vậy khi có thể theo đuổi một căn bệnh phổ biến hơn nhiều? Tuy nhiên, ngay cả sau khi thu hẹp dân số toàn cầu xuống còn nhóm cụ thể này, họ vẫn có thể có hàng nghìn bệnh nhân tiềm năng. Và nếu phương pháp điều trị yêu cầu bệnh nhân uống thuốc hằng ngày trong mười năm hoặc suốt phần đời còn lại, thì ngay cả nhóm bệnh nhân tương đối nhỏ đó cũng có thể tạo thành một thị trường đáng kể.

Một doanh nghiệp dược phẩm có khả năng sinh lời về mặt thương mại không nhất thiết cần hàng chục triệu khách hàng. Dĩ nhiên, giữa việc ước tính quy mô thị trường tiềm năng và tạo ra doanh thu thực tế vẫn có khoảng cách rất lớn, do còn phải tính đến chi phí nghiên cứu, thử nghiệm lâm sàng, sản xuất và phê duyệt theo quy định. Dù vậy, một công ty khởi nghiệp có thể tập trung vào một căn bệnh duy nhất chưa được đáp ứng đầy đủ nhu cầu điều trị và xây dựng cả một chương trình nghiên cứu xoay quanh căn bệnh đó.

Ví dụ, Recursion Pharmaceuticals là một công ty công nghệ sinh học có trụ sở tại Mỹ, phát triển các phương pháp điều trị ứng dụng AI cho những căn bệnh có nhu cầu y tế chưa được đáp ứng đáng kể. Một trong những loại thuốc đang được nghiên cứu của công ty là REC-4881, nhắm đến bệnh đa polyp tuyến có tính gia đình, một tình trạng di truyền hiếm gặp được ước tính ảnh hưởng đến 50.000 người tại Mỹ và năm quốc gia lớn ở châu Âu. Công ty đã công bố kết quả đáng khích lệ từ thử nghiệm giai đoạn 1b/2, trong đó có sự giảm sút các khối tăng sinh mô bất thường ở bệnh nhân.

Phòng thí nghiệm ảo: Một mô hình kinh doanh mới

Việc tìm ra một phân tử có thể nhắm đến protein liên quan đến một căn bệnh cụ thể là một thách thức thực sự. Công việc này đòi hỏi phải sàng lọc số lượng lớn hợp chất hóa học để xác định những hợp chất có thể liên kết với protein đích, làm thay đổi hoạt tính của protein hoặc tác động đến các quá trình sinh học liên quan. Không chỉ thành phần hóa học mới quan trọng. Cấu trúc ba chiều của mỗi phân tử đóng vai trò then chốt trong việc quyết định các tương tác này diễn ra như thế nào.

Trên thực tế, việc thử nghiệm mọi tổ hợp có thể trong phòng thí nghiệm là điều gần như bất khả thi. Ngay cả khi có nguồn lực tài chính đáng kể, tiến hành chừng ấy thí nghiệm cũng sẽ mất quá nhiều thời gian. Vì vậy, một phần quy trình nghiên cứu đang được chuyển sang môi trường ảo, nơi các mô hình tính toán và mô phỏng có thể dự đoán tương tác phân tử, đồng thời xác định những hợp chất hứa hẹn nhất để tiếp tục thử nghiệm. Cách tiếp cận này giúp giảm số lượng thí nghiệm cần thực hiện trong phòng thí nghiệm, dù các dự đoán vẫn phải được xác thực bằng thử nghiệm thực tế.

Một hệ sinh thái gồm các công ty khởi nghiệp với nhiều mô hình kinh doanh khác nhau đang hình thành xung quanh những công nghệ này. Một số công ty xây dựng hạ tầng mô phỏng phân tử và cung cấp hạ tầng đó cho các hãng dược phẩm cùng nhóm nghiên cứu. Những công ty khác sử dụng các công cụ hiện có để phát triển các ứng viên thuốc của riêng mình. Đây là một ví dụ thú vị cho thấy một bước tiến công nghệ duy nhất có thể tạo ra cơ hội kinh doanh ở nhiều cấp độ khác nhau của thị trường. Một công ty có thể xây dựng hoạt động kinh doanh thành công về mặt thương mại mà không cần đưa thuốc của mình ra thị trường, miễn là công nghệ của công ty chứng minh được giá trị đối với các đơn vị phát triển khác.

Một ví dụ tiêu biểu là Isomorphic Labs, công ty phát triển các công nghệ AI phục vụ khám phá thuốc và thiết kế phân tử. Công ty đã thiết lập quan hệ hợp tác nghiên cứu với Novartis và Eli Lilly, và vào năm 2025, mở rộng hợp tác với Novartis để đưa thêm các chương trình khám phá thuốc vào phạm vi hợp tác. Trường hợp này cho thấy công nghệ dùng để khám phá và thiết kế phân tử cũng có thể trở thành nền tảng cho một doanh nghiệp hợp tác với các hãng dược phẩm lớn.

Viên thuốc cá nhân hóa chỉ trong hai mươi phút

Một số công ty khởi nghiệp đang đưa ý tưởng khám phá thuốc đi xa hơn nữa. Gần đây, tôi đã gặp một nhóm đang phát triển các công nghệ liên quan đến ung thư da. Họ quan tâm đến việc xác định khuynh hướng di truyền mắc bệnh và tìm hiểu các cách điều trị ở cấp độ DNA. Thay vì phát triển thuốc cho một nhóm bệnh nhân rộng, họ đang nghiên cứu khả năng điều chỉnh phương pháp điều trị phù hợp với hồ sơ di truyền của từng cá nhân.

Những nhà sáng lập đã mô tả một viễn cảnh tương lai đặc biệt tham vọng. Hãy tưởng tượng bạn bước vào một phòng khám, cung cấp mẫu nước bọt và để một thiết bị phân tích DNA của mình nhằm tạo ra một loại thuốc được thiết kế riêng cho bạn. Theo viễn cảnh của họ, một ngày nào đó, toàn bộ quy trình có thể chỉ mất khoảng 20 phút và tốn ít nhất 100 USD. Dĩ nhiên, đây vẫn là một tham vọng công nghệ chứ chưa phải dịch vụ y tế hiện có; để biến nó thành hiện thực, cần vượt qua những thách thức to lớn về khoa học, sản xuất và quy định.

Dẫu vậy, những cuộc trò chuyện như thế này cho thấy tham vọng của các doanh nhân trong lĩnh vực y tế đang thay đổi nhiều đến mức nào. Thay vì chỉ cải tiến các quy trình chẩn đoán hiện có, họ đặt câu hỏi liệu bản thân quy trình phát triển phương pháp điều trị có thể được thiết kế lại một cách căn bản hay không. Tôi thấy thật thú vị khi những tiến bộ trong công nghệ tính toán đang khuyến khích các nhà sáng lập xem xét lại những quy trình hầu như không thay đổi suốt nhiều thập kỷ.

Vì sao các startup robot phẫu thuật thường phát triển để được mua lại

Trong khi công nghệ tính toán giúp các nhóm nhỏ khảo sát vô số khả năng trong quá trình khám phá thuốc, robot phẫu thuật lại đòi hỏi nguồn lực ở một cấp độ hoàn toàn khác. Xây dựng một hệ thống có khả năng thực hiện các thủ thuật phẫu thuật đòi hỏi chuyên môn cơ khí tinh vi, khả năng điều khiển chuyển động chính xác, thử nghiệm toàn diện và khả năng tiếp cận môi trường lâm sàng. Phát triển một cánh tay robot phẫu thuật đáng tin cậy có thể mất từ 10 đến 15 năm, trong khi chi phí cho một lần lắp đặt có thể lên tới hàng triệu đô la. Tệp khách hàng tiềm năng cũng hạn chế, và nhà sản xuất phải cung cấp dịch vụ bảo trì cùng hỗ trợ kỹ thuật trong nhiều năm. Với một startup nhỏ, điều này khiến robot phẫu thuật trở thành lĩnh vực kinh doanh đặc biệt phức tạp và đòi hỏi nhiều vốn.

Đó là lý do một số nhóm xây dựng chiến lược xoay quanh khả năng được một công ty công nghệ y tế lớn mua lại trong tương lai. Mục tiêu của họ là phát triển một ý tưởng công nghệ thuyết phục và chứng minh tiềm năng của nó. Chẳng hạn, một startup có thể chế tạo nguyên mẫu cánh tay robot có khả năng thực hiện một số thủ thuật nhất định trên mô hình bệnh nhân, dù nó còn lâu mới sẵn sàng hoạt động trên người thật. Trong khi đó, nhóm chủ động làm việc với các nhà đầu tư, tham dự hội nghị trong ngành và xây dựng quan hệ với những bên mua tiềm năng là doanh nghiệp, như chúng tôi thường thấy khi làm việc với các sự kiện y tế tại Scryon. Về cơ bản, họ đang cố gắng bán triển vọng của một công nghệ trước khi nó trở thành sản phẩm hoàn chỉnh.

Ban đầu, tôi thấy cách tiếp cận này khá kỳ lạ. Tại sao lại phát triển thiết bị y tế nếu bạn không định tự đưa sản phẩm ra thị trường? Nhưng cách làm này có lý do kinh doanh. Một nhóm nhỏ có thể sở hữu những kỹ sư tài năng và một ý tưởng đầy hứa hẹn, nhưng lại thiếu nguồn lực để tiến hành thử nghiệm trong nhiều năm, tiếp cận bệnh viện và sản xuất ở quy mô lớn. Một tập đoàn lớn có thể cung cấp cơ sở hạ tầng đó bằng cách mua lại startup ở giai đoạn tương đối sớm.

Chiến lược này cho thấy các nhóm nhỏ và tập đoàn lớn có thể bổ trợ cho nhau: một bên tập trung phát triển và thử nghiệm những ý tưởng mới, còn bên kia có đủ nguồn lực để biến chúng thành sản phẩm y tế khả thi. Quy mô của một công ty cũng không nhất thiết phản ánh mức độ phức tạp của công việc đằng sau công nghệ của họ. 

Tôi đã trực tiếp chứng kiến điều này qua các dự án tại Keymakr, nơi chúng tôi đã làm việc với các nhà phát triển từ những startup nhỏ cho đến một trong những nhà sản xuất thiết bị y tế hàng đầu thế giới. Bất kể quy mô công ty ra sao, các dự án này đều đòi hỏi công sức tỉ mỉ để hoàn thiện thuật toán, chuẩn bị bộ dữ liệu y tế và xác minh độ chính xác của dữ liệu gán nhãn theo các yêu cầu lâm sàng. 

Vượt ra ngoài ý tưởng ban đầu

Bất kỳ công ty nào nghiên cứu một cơ chế sinh học cụ thể cũng có thể một ngày nào đó phát triển công nghệ làm biến đổi hoàn toàn những ngành không liên quan. Điều này có thể tạo ra những tác động sâu rộng, thậm chí kéo theo sự gia tăng mạnh mẽ về tuổi thọ và làm thay đổi hoàn toàn xã hội như chúng ta biết.

Có lẽ đây chính là điều khiến tôi hứng thú nhất với các startup y tế ngày nay. Nhờ AI, những nhóm nhỏ đang giải quyết các thách thức mà cho đến gần đây còn đòi hỏi nguồn lực của các tập đoàn lớn, và thường tiếp cận chúng theo những hướng bất ngờ. Nhiều ý tưởng trong số này sẽ không bao giờ được đưa vào thực tế, nhưng các doanh nhân không nhất thiết phải biết trước một công nghệ thành công rốt cuộc có thể tạo ra thị trường lớn đến đâu. Đôi khi, những cơ hội thú vị nhất chỉ xuất hiện sau khi vấn đề khoa học ban đầu đã được giải quyết.