Khoa học và cuộc sống thời Covid-19
Đó là vào những ngày tháng 10 năm 2019, tôi có động lực rất lớn tìm hiểu về những gì có liên quan đến ngành y: y tế công cộng (public health), dịch tễ học (epidemiology). Một trong những lý do xuất phát từ một việc trong danh sách cần làm khi đó: mong muốn nhìn rộng hơn về mồi liên hệ giữa khoa học và thực tế. Dịch tễ học, vì độ ảnh hưởng to lớn của nó đến sức khỏe cộng đồng, là một trường hợp rất đáng để nghiên cứu.
Điều khác nhất với những thứ tôi thường hay làm là độ cẩn trọng trong việc làm thực nghiệm. Một thực nghiệm tin học thông thường tôi vẫn làm nếu dẫn đến kết luận sai thì cùng lắm cũng chỉ gây khó chịu cho người dùng. Hơn nữa, chúng thường sẽ được phát hiện sớm, rồi ta có rất nhiều cơ hội để sửa chữa. Một thực nghiệm dịch tễ học nói riêng hay y học nói chung mà bị làm sai, dẫn tới việc đưa ra những kết luận nhầm lẫn, có thể ảnh hưởng sâu sắc đến sức khỏe con người, đôi khi là không thể sửa chữa.
Một điểm khác biệt nữa là về độ lớn của dữ liệu trong thực nghiệm. Đọc một số tài liệu nghiên cứu về dịch tễ học, tôi thấy sự chênh lệch là một trời một vực: Một bên là tin học giờ đây hay được tính bằng triệu, bằng tỉ, một bên là dịch tễ học chỉ thường tính bằng trăm, bằng ngàn. Chính điều này càng thôi thúc tôi tìm hiểu quá trình làm thực nghiệm để đưa ra một kết luận mang tính quan trọng dựa trên một bộ dữ liệu nhỏ sẽ phải như thế nào. Sự cẩn trọng, ngay thẳng khoa học được thể hiện ra sao.
Lúc đó tôi không hề biết rằng chỉ vài tháng sau đã có rất nhiều sự kiện liên quan diễn ra, với rất nhiều dữ kiện phong phú và sâu sắc để nghiên cứu và phân tích. Dịch Covid-19, một điều không mong muốn, đã xuất hiện và thay đổi toàn thế giới.
Câu chuyện có khởi điểm chỉ là một bệnh dịch mang tính địa phương cục bộ Trung Quốc, tiến triển nhanh chóng thành một đại dịch nghiêm trọng trên toàn thế giới. Vai trò khoa học phía sau và sự ảnh hưởng của nó từ mờ nhạt dần hiện nên rõ ràng. Sống trực tiếp trong câu chuyện đó hiển nhiên mang lại những trải nghiệm lớn về khoa học. Mỗi đất nước với hệ thống chính trị của riêng mình, hệ thống y tế của riêng mình, nền tảng nghiên cứu khoa học của riêng mình đã có cách chống dịch khác nhau. Các nước phương Tây, được cho là có mọi thứ tối ưu hơn, cho tới giờ, lại gánh chịu hậu quả nặng nề hơn. Để tổng hợp, rút ra bài học thì cần rất nhiều công sức và thời gian. Tôi không dám có tham vọng ấy. Ở đây tôi chỉ dám viết ra một vài thứ lượm lặt được.
Trước hết là một câu chuyện không liên quan đến khoa học mà tôi đã dịch Thư gửi Vương quốc Anh từ Ý. Tôi để ở đây không phải cho bây giờ mà là để cho tương lai. Nghĩa là sau này, lúc mọi thứ về dịch bệnh này đã mờ đi, đọc nó sẽ giúp bạn và tôi hồi tưởng lại những khoảnh khắc đau đớn nhất đã từng trải qua.
Những chủ đề liên quan đến khoa học mà tôi muốn kể sẽ được liệt kê ở phía dưới đây (link sẽ được bổ sung khi bài viết chi tiết được đưa lên).
Câu chuyện về các nghiên cứu của Raoult về hydroxychloroquine như là một phản ví dụ về cách làm nghiên cứu và ảnh hưởng tiêu cực của những phản nghiên cứu,
Câu chuyện nhỏ về con đường một nghiên cứu nhỏ chưa qua phản biện Quantifying the effect of quarantine control in Covid-19 infectious spread using machine learning được nâng tầm thành một bài báo to tát ở Việt Nam của Zing News AI dự đoán hậu quả lớn nếu dừng giãn cách xã hội sớm, dịch từ bài của The next Web MIT’s AI predicts catastrophe if social distancing restrictions relax too soon,
Một vài lượm lặt từ các chuỗi nghiên cứu, ví dụ của Imperial College COVID-19 Response Team, của Centre for Mathematical Modelling of Infectious Diseases - London School of Hygiene & Tropical Medicine...,
Một số bình luận về chuỗi tổng hợp thông tin của Tomas Pueyo, một người ngoại đạo về nghiên cứu dịch bệnh giống như tôi,