Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, bảo vệ thông tin cá nhân và quyền riêng tư của người dùng đã trở thành một vấn đề quan trọng hơn bao giờ hết. Việc sử dụng cookie và các phương pháp tương tự để nhận diện khách truy cập và ghi nhớ sở thích của họ đang được các doanh nghiệp và tổ chức áp dụng rộng rãi. Những công nghệ này không chỉ giúp đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo mà còn cho phép nhắm mục tiêu quảng cáo và phân tích lưu lượng truy cập trang web một cách chính xác hơn.

Một số công nghệ trong số này được coi là thiết yếu để đảm bảo hoạt động đúng của dịch vụ hoặc trang web, trong khi những công nghệ khác là tùy chọn nhưng giúp nâng cao trải nghiệm người dùng. Các doanh nghiệp và tổ chức, cùng với các đối tác của họ, đang lưu trữ và truy cập thông tin trên thiết bị của người dùng, bao gồm địa chỉ IP, định danh duy nhất và dữ liệu duyệt web được lưu trữ trong cookie. Điều này cho phép họ xử lý dữ liệu cá nhân của người dùng.

Người dùng có quyền quản lý sở thích của mình bằng cách chọn tùy chọn ‘Quản lý sở thích’ nằm ở chân trang. Ngoài ra, để xem xét hoặc từ chối các trường hợp mà các đối tác của doanh nghiệp khẳng định có lợi ích hợp pháp trong việc sử dụng dữ liệu của người dùng, người dùng có thể truy cập trang dành cho nhà cung cấp của doanh nghiệp.

Cụ thể, các mục đích xử lý dữ liệu của doanh nghiệp và các đối tác của họ bao gồm: sử dụng Cookie nhắm mục tiêu, Cookie mạng xã hội, Cookie hiệu suất, Đo lường đối tượng, Cookie chức năng, và Cookie thiết yếu. Những mục đích này thể hiện sự đa dạng trong cách thức mà dữ liệu người dùng được tận dụng để nâng cao trải nghiệm trực tuyến và cung cấp nội dung phù hợp hơn.

Một nghiên cứu gần đây tại Đại học Tokyo đã ứng dụng thành công mạng lưới thần kinh nhân tạo vào việc phân tích tập dữ liệu lớn về hệ vi sinh vật đường ruột. Mục đích của nghiên cứu này là khám phá những hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo chuyên biệt được gọi là mạng lưới thần kinh Bayes để phân tích dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột.

Phương pháp này cho phép họ phát hiện ra các mô hình và mối liên hệ mà các kỹ thuật phân tích truyền thống không thể phát hiện một cách đáng tin cậy. Vi khuẩn đường ruột đóng vai trò quan trọng trong một loạt các tình trạng sức khỏe, và sự đa dạng của chúng cũng như sự phức tạp của các tương tác với cả hóa học của cơ thể và với nhau làm cho chúng rất khó nghiên cứu.

Cơ thể con người chứa khoảng 30 đến 40 nghìn tỷ tế bào, nhưng đường ruột chứa khoảng 100 nghìn tỷ vi khuẩn đường ruột. Điều này có nghĩa là các tế bào vi khuẩn trong cơ thể chúng ta nhiều hơn số lượng tế bào của chính chúng ta. Mặc dù vi khuẩn đường ruột thường được liên kết với tiêu hóa, chúng cũng ảnh hưởng đến một loạt các chức năng cơ thể.

Chúng tồn tại trong sự đa dạng rộng lớn và tạo ra hoặc sửa đổi nhiều hợp chất hóa học được gọi là chất chuyển hóa. Các chất chuyển hóa này hoạt động như các phân tử tín hiệu, đi qua cơ thể và ảnh hưởng đến các hệ thống như miễn dịch, trao đổi chất, hoạt động não và tâm trạng.

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức lớn trong việc hiểu rõ mối quan hệ giữa vi khuẩn đường ruột và sức khỏe con người. Các nhà nghiên cứu đang chỉ bắt đầu hiểu được loại vi khuẩn nào tạo ra chất chuyển hóa của con người và làm thế nào các mối quan hệ này thay đổi trong các bệnh khác nhau. Bằng cách lập bản đồ chính xác các mối quan hệ giữa vi khuẩn và hóa chất, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa.

Để giải quyết thách thức này, các nhà nghiên cứu đã áp dụng công cụ trí tuệ nhân tạo tiên tiến để phân tích dữ liệu. Hệ thống VBayesMM của họ tự động phân biệt các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất chuyển hóa từ số lượng lớn các vi khuẩn ít liên quan, đồng thời thừa nhận sự không chắc chắn về các mối quan hệ dự đoán.

Khi được thử nghiệm trên dữ liệu thực từ các nghiên cứu về rối loạn giấc ngủ, béo phì và ung thư, phương pháp này đã liên tục vượt trội so với các phương pháp hiện có và xác định các gia đình vi khuẩn cụ thể phù hợp với các quá trình sinh học đã biết.

Điều này mang lại sự tự tin rằng hệ thống này phát hiện ra các mối quan hệ sinh học thực sự chứ không phải là các mẫu thống kê không có ý nghĩa. Mặc dù hệ thống được tối ưu hóa để đối phó với khối lượng phân tích nặng, việc khai thác các tập dữ liệu lớn vẫn đi kèm với chi phí tính toán cao.

Tuy nhiên, khi thời gian trôi qua, rào cản này sẽ trở nên ít quan trọng hơn. Các hạn chế hiện tại bao gồm việc hệ thống có lợi khi có nhiều dữ liệu về vi khuẩn đường ruột hơn là về các chất chuyển hóa mà chúng tạo ra.

Khi dữ liệu về vi khuẩn không đủ, độ chính xác giảm. Ngoài ra, VBayesMM giả định rằng các vi khuẩn hoạt động độc lập, nhưng trên thực tế, chúng tương tác theo nhiều cách phức tạp.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu có kế hoạch làm việc với các tập dữ liệu hóa học toàn diện hơn để bắt toàn bộ phạm vi sản phẩm của vi khuẩn, mặc dù điều này tạo ra thách thức mới trong việc xác định hóa chất đến từ đâu.

Họ cũng nhằm mục đích làm cho VBayesMM mạnh mẽ hơn khi phân tích dân số bệnh nhân đa dạng, kết hợp mối quan hệ ‘cây gia đình’ của vi khuẩn để đưa ra dự đoán tốt hơn và giảm thời gian tính toán cần thiết cho phân tích.