Biến đổi khí hậu và sóng nhiệt đang trở thành những thách thức đáng kể đối với khả năng chịu đựng của con người. Mới đây, Hà Nội và các tỉnh thành khác ở đồng bằng Bắc Bộ đã chứng kiến một đợt sóng nhiệt nghiêm trọng vào đầu hè năm 2025, với nhiệt độ lên đến trên 40 độ C và độ ẩm từ 40-45%. Cảnh tượng đường phố vắng vẻ, người giao hàng, bán hàng rong, bảo vệ… tìm bóng cây ven đường để tạm nghỉ là một hình ảnh phổ biến. Những giọt mồ hôi chưa kịp rơi đã bốc hơi trên chiếc áo chống nắng khô giòn.

Sóng nhiệt không chỉ xảy ra ở Việt Nam mà còn trên toàn thế giới. Theo Giáo sư Phan Văn Tân, chuyên gia hàng đầu về khí tượng, khí hậu của Việt Nam, sóng nhiệt là một hệ quả của biến đổi khí hậu. Nếu xem xét lại cả năm thập kỷ qua, những ngày nắng nóng trong mùa hè đã gia tăng theo thời gian ở hầu hết các vùng trên Việt Nam.

Sóng nhiệt không chỉ là một hiện tượng thời tiết cực đoan đơn lẻ mà còn gắn liền với hạn hán, tạo thành một cặp bài trùng của hiện tượng thiên tai phức hợp. Hệ quả của sự kết hợp này là làm tăng độ khốc liệt của sóng nhiệt. Tác động của sóng nhiệt lên con người cũng rất nghiêm trọng. Sóng nhiệt và phơi nhiễm nhiệt gần như là một trong những hiện tượng sức khỏe đáng lo ngại nhất toàn cầu trong thế kỷ 21.

TS. Trần Nữ Quý Linh, nhà khoa học nghiên cứu về sự ảnh hưởng của sóng nhiệt và các hiện tượng thời tiết cực đoan lên sức khỏe con người, cho rằng sóng nhiệt có thể gây ra nhiều vấn đề sức khỏe, từ đau đầu, chóng mặt, mất nước đến tử vong. Nhóm người dễ bị tổn thương nhất bao gồm trẻ em, người già, những người có bệnh mãn tính hoặc công nhân, nông dân lao động ngoài trời. Nghiên cứu cho thấy sóng nhiệt làm tăng đáng kể số ca nhập viện do nhiều nguyên nhân và do bệnh truyền nhiễm.

Thích ứng với sóng nhiệt ngày một khốc liệt là một thách thức lớn đối với các nhóm dễ bị tổn thương. TS. Trần Nữ Quý Linh cho rằng cần phải nâng cao nhận thức về mối quan tâm của người dân với nhiệt, với sức khỏe. Đồng thời, cần có những giải pháp có mức chi phí thấp nhất, dễ áp dụng nhất và nhanh nhất, như thay đổi khả năng tự thích ứng của cá nhân, phân biệt được những dấu hiệu cảnh báo đầu tiên về sức khỏe.

Các chuyên gia kêu gọi các chính phủ quan tâm hơn nữa đến chính sách thích ứng với sóng nhiệt đa dạng hơn cả ở đô thị và nông thôn, được thiết kế phù hợp với các nhóm yếu thế hơn và tạo ra những không gian công cộng nhiều cây xanh, mặt nước, nhiều bóng râm, thoáng khí, bổ sung các phương tiện làm mát như quạt, điều hòa nhiệt độ… (xem thêm). Để đối phó với sóng nhiệt, mỗi người cũng cần có những biện pháp phòng ngừa và thích ứng phù hợp, nhằm bảo vệ sức khỏe của mình và cộng đồng.

Trước tình hình sóng nhiệt ngày càng gia tăng, Việt Nam và các quốc gia trên thế giới cần tăng cường hợp tác, nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới để giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu và sóng nhiệt. Đồng thời, việc nâng cao ý thức cộng đồng và đầu tư vào cơ sở hạ tầng cũng là những bước đi cần thiết để thích ứng với những thách thức của tương lai (climate change).

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Tokyo đã áp dụng một hình thức trí tuệ nhân tạo tiên tiến, gọi là mạng lưới thần kinh Bayes, để phân tích dữ liệu về các vi khuẩn đường ruột và khám phá những hiểu biết sâu sắc về sức khỏe con người. 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. Sự đa dạng của chúng và 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, hệ thống VBayesMM, để phân tích dữ liệu. Hệ thống này 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.