Vấn đề tại hiện trường đằng sau DARPA Triage Challenge

Hãy hình dung một tòa nhà vừa sập. Những mảng bê tông chất đống như núi, và người mắc kẹt bên dưới. Khói phủ đầy không khí, lại là ban đêm nên tầm nhìn rất kém. Một nhân viên y tế đến nơi. Có hàng chục người bị thương. Ai cần được khám trước? Ai có thể sống nếu được điều trị ngay, và ai có thể chờ thêm một chút? Quyết định ấy phải được đưa ra trong vài phút. Đó là cảnh mà DARPA đang cố gắng tái hiện thông qua một cuộc thi mang tên DARPA Triage Challenge, hay DTC.

Triage là một thuật ngữ y khoa có nghĩa là phân loại người bị thương. Đó là việc quyết định ai cần được điều trị trước. Từ này vốn bắt nguồn từ tiếng Pháp, có nghĩa là 'phân loại', và khái niệm ấy đã hình thành vững chắc trong các bệnh viện dã chiến trên chiến trường. Khi nguồn lực khan hiếm, phép tính lạnh lùng là điều trị trước cho những người còn có thể cứu được. Khó khăn nằm ở chỗ các phương pháp phân loại hiện nay không còn phù hợp khi các sự cố thương vong hàng loạt, hay MCIs, đưa một số lượng lớn nạn nhân vào hệ thống chăm sóc cùng lúc. DARPA xác định chương trình này là một vấn đề tại hiện trường của U.S. Department of Defense, đồng thời lưu ý rằng các cách triage hiện nay không phù hợp với tình huống thương vong hàng loạt và có khả năng hạn chế trong việc dự báo thời điểm cần can thiệp để cứu sống người bệnh. Chương trình do Biological Technologies Office của DARPA điều hành.

Vì sao phương pháp hiện nay chưa đủ? Triage ban đầu đòi hỏi nhân viên y tế phải trực tiếp tiếp cận từng người bị thương và kiểm tra tình trạng của họ bằng tay. Khi từng người đều phải được chạm vào và khám riêng, phương pháp này bắt đầu đổ vỡ khi số người bị thương tăng lên. Phán đoán cũng thay đổi tùy người quan sát. Một nhân viên y tế giàu kinh nghiệm và một nhân viên mới có thể đưa ra quyết định khác nhau về cùng một bệnh nhân. Trong triage thứ cấp, nơi xử lý sơ tán và hồi sức, khả năng dự đoán tình trạng của người bị thương sẽ xấu đi ra sao sau đó vẫn chỉ ở mức trung bình hoặc thấp hơn. Một bệnh nhân trông ổn định bên ngoài có thể suy sụp nhanh chỉ vài phút sau. Khoảng trống này làm chậm điều trị, và điều trị chậm có thể trở thành cái chết. Người đáng lẽ ban đầu còn có thể sống sót lại bị thời gian lấy mất. Đó là kẻ thù thật sự mà DTC nhắm tới.

DARPA muốn đưa máy móc vào trước con người. Bức tranh ở đây là các phương tiện bay không người lái, drone và phương tiện mặt đất không người lái đi vào những nơi nguy hiểm trước tiên để tìm người bị nạn. Trước khi bàn tay của nhân viên y tế con người có thể chạm tới họ, robot quét hiện trường và vẽ bản đồ cho biết ai đang ở đâu, trong tình trạng nào. Hiện trường thật không giống phòng thí nghiệm. Luật thi mô tả rõ địa hình mà robot phải vượt qua. Chúng phải đi qua bùn, nhựa đường và những con đường phủ tro sau đám cháy. Chúng phải tìm người không chỉ dưới ánh sáng ban ngày, mà cả ban đêm khi gần như không có ánh sáng, trong khói dày, bụi mù và giữa ngọn lửa. Các tòa nhà nhiều tầng và đống đổ nát lớn chặn lối đi, và không có mốc đánh dấu nào để robot tự xác định vị trí của mình. Để mô phỏng cảnh hỗn loạn này, DARPA dùng Guardian Centers ở Georgia và Disaster City ở Texas làm đường thi thật. Những thuật toán chạy tốt trên dữ liệu thử nghiệm được đưa đến đó để xem liệu chúng có thất bại trước đống đổ nát thật hay không.

Thời gian cũng ngắn đến tàn nhẫn. Các đội thi được thả vào hiện trường với chỉ vài thông tin mơ hồ, chẳng hạn như 'đây là tình huống chiến đấu' hoặc 'một tòa nhà sập trong động đất.' Họ không được cho biết người bị nạn ở đâu, có bao nhiêu người, hay họ bị thương như thế nào. Không kịch bản nào kéo dài quá 30 phút. Trong 30 phút đó, robot phải tìm kiếm một hiện trường xa lạ và phát hiện người bị nạn. Con số 30 phút ấy lặng lẽ cho thấy phản ứng ban đầu trong một thảm họa thật phải được tổ chức chặt chẽ đến mức nào.

Một nguyên tắc nghiêm ngặt nữa được đặt ra. Robot tuyệt đối không được chạm vào người bị nạn. Chúng không được tiếp xúc với bất kỳ bộ phận nào trên cơ thể người bị nạn, cũng không được dọn mảnh vỡ tại hiện trường. Những thương tích mà robot phải phát hiện không hề nhẹ. Chúng phải nhận ra chấn thương đầu, vết thương xuyên thấu, bỏng, suy hô hấp, chảy máu nặng, nhiều thương tích xảy ra cùng lúc, thậm chí cả tình trạng cụt chi. Chúng phải đọc được tất cả những điều này trong thời gian thực, từ xa, chỉ bằng cảm biến và không chạm vào con người. Bài toán nhận dạng rất khắc nghiệt. Những gì con người xác nhận bằng cách bắt mạch và ấn vào vết thương, máy móc phải thay thế bằng thị giác và cảm biến nhiệt.

Luật thi cũng xử lý rất nặng các bước đi sai của robot. Để mô phỏng chiến trường có liên lạc kém, các sở chỉ huy của DARPA buộc phải giới hạn số báo cáo về người bị nạn mà mỗi đội có thể gửi. Mục đích là ngăn các đội gửi phỏng đoán bừa bãi và giữ lại dung lượng liên lạc. Nguyên tắc tương tự được áp dụng trong chấm điểm. Nếu một đội báo nhầm có người bị nạn ở nơi thực tế không có ai, báo cáo đó được tính là dương tính giả và bị phạt theo trọng số. Một lỗi của máy có thể đưa nhân viên y tế đến sai chỗ, làm lãng phí con người và thời gian. Bảng điểm phản ánh không chỉ những gì robot tìm thấy, mà cả những gì nó đã nhìn sai.

Mục tiêu tăng dần theo thời gian. Ban đầu, việc con người điều khiển từ xa được cho phép, nhưng mục tiêu cuối cùng của Phase 3 giả định một tình huống trong đó liên lạc bị cắt đứt và có quá ít người để vận hành máy móc. Khi đó, mười robot phải di chuyển hoàn toàn tự chủ và không có sự can thiệp của con người. Các robot phải tự tìm người bị thương, đánh giá tình trạng của họ và xếp họ vào các nhóm triage. Hình ảnh ở đây không phải là một người vận hành bám sát một robot, mà là một đội hình tự tỏa ra và tự chia khu vực hiện trường.

Giai đoạn tiếp theo sau khi tìm thấy người bị thương có tính chất khác. Trong secondary triage, khi nhân viên y tế đến nơi và gắn biosensors lên bệnh nhân, cuộc đấu chuyển thành cuộc đấu với dữ liệu. Những đội tham gia cuộc thi dữ liệu làm việc với hồ sơ bệnh nhân chấn thương thật do các nhóm như U.S. Army Institute of Surgical Research thu thập. Họ dùng 4,230 ca trong Phase 1, 6,061 ca trong Phase 2, và cuối cùng là hơn 8,000 ca thật. Thuật toán chỉ được nhìn vào vài phút dữ liệu đầu tiên sau khi bệnh nhân đến nơi, rồi dự đoán liệu có cần can thiệp cứu sống trong vòng bốn giờ sau đó hay không. Nó phải báo cáo thay đổi qua các cửa sổ trượt 15 phút và thích nghi với những môi trường có nguồn lực khác nhau, chẳng hạn một bệnh viện dân sự ở tuyến sau và một lều y tế nghèo nàn ở tuyến trước. Ngay cả với cùng một bệnh nhân, điều có thể làm được cũng khác nhau tùy bệnh nhân ấy đang ở bệnh viện nào.

Chương trình cũng gặp bức tường đạo đức và quy định. Nghiên cứu liên quan đến đối tượng con người chịu sự quản lý của những quy tắc nghiêm ngặt. Các đội tự tài trợ, không nhận tài trợ trực tiếp từ DARPA, không thể được DARPA giám sát, nên họ bị cấm thu thập hoặc dùng dữ liệu mới về đối tượng con người ngoài những tài liệu được cung cấp chính thức. Họ cũng bị cấm tìm cách tái định danh bệnh nhân từ dữ liệu chấn thương quân sự mà họ nhận được, hoặc gửi dữ liệu đó ra bên ngoài. Để vượt qua bức tường này, các đội dùng trình mô phỏng được xây dựng bằng cách kết nối Unreal Engine 5, một game engine, với một physiology engine. Họ tạo ra những con người ảo chi tiết, khác nhau về tuổi, giới tính và màu da, rồi huấn luyện thuật toán trong thế giới đó bằng cách mô phỏng huyết áp giảm, nhịp tim tăng và mao mạch thay đổi do bỏng. Vì không thể tùy tiện đưa người bị thương thật vào thử nghiệm, bệnh nhân ảo trở thành sân tập.

Nhìn bằng con mắt chính sách, mọi quy tắc của cuộc thi đều phơi bày một mối lo của U.S. Department of Defense. Giới hạn 30 phút phản ánh tốc độ phản ứng ban đầu. Quy tắc không tiếp xúc phản ánh mong muốn đưa ít người hơn vào vùng nguy hiểm. Mức phạt đối với false positives phản ánh phép tính rằng nguồn lực không được lãng phí. Mục tiêu về một đội hình tự chủ gồm mười robot đã giả định sẵn một chiến trường nơi liên lạc thất bại. Đây không phải là sân khấu để khoe công nghệ. Nó giống một đề thi hơn, trong đó những điều kiện tệ nhất được viết ra trước và các đội buộc phải cạnh tranh trong chính các điều kiện ấy.

Cần đánh dấu rõ một điểm. DTC là một cuộc cạnh tranh đang tiếp diễn, không phải một thành tựu đã làm thay đổi chiến trường. Bộ quy tắc và phần tóm tắt chương trình mô tả mục tiêu và điều kiện thử nghiệm, chứ không phải kết quả đã được kiểm chứng. Một hệ thống trong đó mười robot phân loại thương vong trong đống đổ nát trong vòng 30 phút mà không cần tiếp xúc, dự báo trước bốn giờ, và hỗ trợ sơ tán không người lái để cứu sinh mạng là bài toán mà chương trình này nói rằng nó sẽ giải quyết. Đó không phải bằng chứng cho thấy bài toán đã được giải xong. Cách đọc trung thực hơn là coi đây như phần việc vẫn còn phải làm. Với ứng phó thảm họa hoặc y học quân sự của Korea cũng vậy, điều đáng học có thể không phải là một robot đã hoàn thiện, mà là phương pháp chia một bài toán thành những phần nhỏ và cố định các phần đó thành điều kiện.

Thiết kế của VITAL và quyền tự chủ y tế

Giả sử một người lính ngã xuống trên chiến trường. Người ở bên cạnh anh ta thường không phải là bác sĩ cấp cứu. Người đó có thể là quân y đã được huấn luyện, nhưng bước vào hiện trường với kinh nghiệm lâm sàng từ bệnh viện còn hạn chế. Trong tay anh ta cũng có rất ít căn cứ để phán đoán. Anh ta ước lượng mức nguy hiểm của bệnh nhân từ vài ngưỡng, chẳng hạn nhịp tim đã vượt 100 nhịp mỗi phút hay nhịp thở đã giảm xuống dưới 15 lần mỗi phút. Những con số này là mức trung bình rút ra từ nhiều cơ thể. Chúng không cho anh ta biết bệnh nhân cụ thể đang nằm trước mặt mình lúc này đang chuyển biến theo hướng nào.

Vấn đề là thời gian. Một bệnh nhân trông có vẻ ổn định có thể đột ngột suy sụp chỉ vài phút sau đó. Khi mất máu vượt qua một ngưỡng nhất định, rất khó đảo ngược tình thế. DARPA gọi điểm này là 'delayed lethality'. Nó chỉ tình trạng mà khi nguy cơ được nhận ra thì đã quá muộn, và vài phút còn có thể hành động đã trôi qua. Trên các chiến trường trước đây, nơi việc sơ tán có thể diễn ra ngay, việc mất vài phút đó có thể ít gây chết người hơn. Chiến trường tương lai của DARPA thì khác. Nó giả định một tiền tuyến nơi sự can thiệp của đối phương chặn đường sơ tán bằng trực thăng, liên lạc và tiếp tế bị cắt đứt, và binh sĩ bị thương phải cầm cự trong thời gian dài. Con đường tới bệnh viện càng xa, vài phút ngoài hiện trường càng trở nên nặng nề.

VITAL là một chương trình được xây dựng để giành lại vài phút ít ỏi ấy. Tên này có nghĩa là Virtual Integrated Twin for Autonomous Lifesaving. Ý tưởng cốt lõi là dựng hệ tim mạch của bệnh nhân bên trong máy tính. Bằng cách nhận tín hiệu sinh học từ cơ thể thật, chương trình tạo ra 'bản sao số' của chính người đó trên màn hình. Rồi nó hỏi bản sao ấy về tương lai gần. Điều gì sẽ xảy ra với bệnh nhân này sau 15 phút nữa? Nếu đặt garô, nếu bắt đầu truyền máu, nếu thực hiện CPR, kết quả sẽ rẽ theo những hướng nào? VITAL cố chạy trước các nhánh đó trong môi trường ảo, rồi đưa cho quân y lựa chọn tốt hơn để hành động ngay. Mục tiêu là đưa phán đoán rời khỏi các ngưỡng trên giấy, tiến tới các dự báo khớp với chuyển động thật của cơ thể bệnh nhân này.

Ý tưởng này khó vì hiệu năng và trọng lượng kéo về hai phía ngược nhau. Muốn mô phỏng cơ thể người thật sát về mặt vật lý, mô hình sẽ trở nên nặng. Nó phải tiếp nhận dữ liệu phong phú từ MRI, CT, siêu âm và cảm biến hóa học, rồi tính từng chuyển động của mạch máu và tim. DARPA gọi phiên bản nặng này là mô hình độ trung thực cao, hay HF. HF chính xác, nhưng đòi hỏi thiết bị tính toán lớn. Nó không thể chạy trong chiến hào, nơi liên lạc và nguồn điện đã hỏng. Một mô hình cho câu trả lời chính xác trong phòng thí nghiệm và một mô hình phải đưa ra câu trả lời trong vòng năm giây trên nền đất có yêu cầu khác nhau ngay từ đầu.

VITAL chuẩn bị phiên bản thứ hai. Đó là mô hình bậc rút gọn, hay ROM. Đây là phiên bản nhẹ hơn, chỉ chọn những chuyển động thật sự quan trọng từ HF và giảm mạnh khối lượng tính toán. Một câu trong định nghĩa của chính chương trình này nổi bật. VITAL nói công việc không phải là tạo một mô hình, mà là 'học' phương pháp chuyển một HF nặng thành một ROM nhẹ. Công cụ được dùng ở đây là 'trí tuệ nhân tạo cơ chế'. Nó nhận các trạng thái cơ thể như tốc độ chảy máu hoặc trương lực mạch máu, cùng các can thiệp như cầm máu và truyền máu, làm đầu vào, rồi dự báo các dạng sóng mà cảm biến sẽ phát hiện. Khác với mô hình thống kê ghi nhớ trực tiếp câu trả lời từ dữ liệu quan sát, cách tiếp cận này cố giữ lại lý do vì sao cơ thể phản ứng như vậy thông qua các định luật vật lý.

Các mục tiêu VITAL tự đặt ra rất khắc nghiệt. Điều kiện mục tiêu được chia làm hai. Tình trạng cấp tính là sốc mất máu, còn tình trạng mạn tính là suy tim. Nhóm nghiên cứu đề xuất phải chọn một trong hai khi nộp bản tóm tắt. Với sốc mất máu, nguy cơ phải được nhận diện ít nhất 15 phút trước khi biến cố xảy ra. Với suy tim, sự xấu đi từ Stage 3 sang Stage 4 phải được dự báo trước khi 80 percent thời gian cần để tình trạng ấy xấu đi đã trôi qua. Đến Phase 2 của chương trình, thời gian dự báo đó phải tăng hơn 30 percent so với giai đoạn đầu.

Mô hình phải trở nên nhẹ hơn mà không trở nên kém sắc bén. Khi HF được rút gọn thành ROM, mức mất hiệu năng phải được giữ ở 15 phần trăm hoặc thấp hơn, và mô hình không được bịa ra những dạng sóng kỳ lạ vốn không thể xuất phát từ một cơ thể thật. Đồng thời, nó phải chạy nhanh hơn hơn 1.000 lần so với một HF đã được tinh chỉnh tốt. Thời gian cần để chỉnh lại mô hình theo tình trạng thời gian thực của bệnh nhân không được vượt quá năm giây. Khi gặp một tình huống xa lạ mà nó chưa từng học, nó phải nhận ra điều đó với xác suất trên 90 phần trăm và báo cáo khả năng sai sót của chính mình. Điều kiện cuối cùng này rất đáng chú ý. Chương trình đưa sự trung thực trước điều chưa biết thành một chỉ số hiệu năng, thay vì chỉ đo khả năng trả lời đúng những việc quen thuộc. Nó ghi thẳng vào thiết kế rằng một cỗ máy sai nhưng lại tự tin là cỗ máy nguy hiểm nhất khi sinh mạng con người đang bị đặt cược. Đây cũng là điều kiện để hệ thống không trở thành một cỗ máy chỉ nhả ra các con số. VITAL phải tạo ra lập luận ở cấp chuyên gia, phong phú hơn hơn mười lần so với các phương pháp đánh giá tiêu chuẩn. Nó không được dừng ở việc liệt kê nhịp tim và chỉ số huyết áp. Nó cũng phải mang theo các căn cứ cho một phán đoán có ý nghĩa lâm sàng.

Các cơ chế kiểm chứng được gắn vào để những mục tiêu này không kết thúc như lời nói suông. Một nhóm đánh giá độc lập, được DARPA hỗ trợ riêng, kiểm tra kết quả nghiên cứu từ bên ngoài. Nếu có nghiên cứu trên động vật hoặc con người, quy trình xét duyệt đạo đức bắt buộc phải hoàn tất trước khi công việc bắt đầu. Đây là hàng rào bảo vệ chống lại một cấu trúc trong đó một nhóm tự chấm điểm hiệu năng của chính mình. Từ góc nhìn của người làm chính sách, thiết kế này có ý nghĩa. Mục tiêu càng tham vọng, cám dỗ thổi phồng kết quả càng mạnh. Việc trao quyền đánh giá cho một nhóm độc lập thay vì cho chính các nhà nghiên cứu cho thấy thủ tục tưởng như khô khan gọi là quản lý hiệu năng, trên thực tế, chính là khung của niềm tin.

VITAL không chỉ nhắm tới chiến trường. Tài liệu của chương trình cũng đưa ra các phép tính dẫn sang y học dân sự. Tại Hoa Kỳ, bệnh tim mạch chiếm một phần tư tổng số ca tử vong. Ước tính cho rằng chỉ cần giảm số ca nhập viện do suy tim 10 phần trăm cũng sẽ tiết kiệm được 7 tỷ đô la mỗi năm. Bức tranh này để ngỏ khả năng công nghệ dự báo được mài sắc trên chiến trường có thể chuyển sang phòng cấp cứu và khoa hồi sức tích cực của bệnh viện. Nghiên cứu bắt đầu bằng tiền quốc phòng trong khi vẫn nhắm tới giá trị dân sự là một phép tính DARPA đã dùng từ lâu.

Những gì đã viết đến đây chưa phải là thành tựu, mà là thiết kế. Một bản sao số nhìn trước 15 phút và một mô hình nhẹ nhanh hơn 1.000 lần vẫn là các mục tiêu. VITAL là một chương trình do văn phòng công nghệ sinh học của DARPA vận hành, và những con số vừa nêu là điều kiện chương trình đặt ra cho các nhóm nghiên cứu, không phải những kỷ lục đã đạt được. Chuyển một mô hình nặng thành một mô hình nhẹ mà không mất mát, rồi tự phát hiện các trạng thái bệnh nhân xa lạ, là việc không dễ ngay cả trong phòng thí nghiệm. Mục tiêu càng cao, rủi ro không đạt tới càng lớn. Các tài liệu chính thức hiện có không cho chúng ta biết chương trình này sẽ vượt qua rủi ro đó bằng cách nào. Lời hứa không chỉ vẽ DARPA như một huyền thoại thành công được giữ trong những đoạn như thế này.

Khi nhìn VITAL trong một khung cảnh rộng hơn một chút, bức tranh trở nên rõ hơn. Văn phòng công nghệ sinh học của DARPA đang chia y học chiến trường thành nhiều chương trình và thúc đẩy chúng cùng lúc. DARPA Triage Challenge được bàn trong chương này tìm cách phát hiện thương vong từ xa bên trong các tòa nhà sụp đổ và thực hiện phân loại ban đầu, trong khi RAPIID tìm cách đưa các chất thay thế máu có thể bảo quản lâu dài ở nhiệt độ phòng ra chiến trường. Tài liệu chương trình cũng đưa ra một kịch bản trong đó các phần này ghép lại thành một tương lai chung. Một drone phát hiện người bị thương, VITAL dự đoán trạng thái gần sắp tới của cơ thể, rồi cầm máu và truyền máu tiếp nối. Tuy vậy, kịch bản ấy chưa phải là sự thật đã được kiểm chứng ngoài thực địa. Nó là bản phác thảo về hướng đi mà các chương trình này cùng chỉ tới. Khi nào từng phần sẽ hoàn thành, và liệu chúng có thật sự nối được với nhau hay không, vẫn chưa ngã ngũ. Trong bản phác thảo ấy, VITAL giữ vị trí phán đoán, nói cho các thiết bị khác biết khi nào phải làm gì và làm việc gì.

Cụm từ tự chủ y tế có thể nghe đáng sợ. Nó có thể được hiểu như việc trao sự sống và cái chết của con người cho dự đoán của máy móc. Nhưng nhìn kỹ thiết kế của VITAL, nó gần với việc để máy móc báo cho con người biết vài phút mà trước đây họ thường bỏ lỡ, hơn là tham vọng thay thế con người. Nó không được thiết kế để đẩy bàn tay của quân y ra xa, mà để những bàn tay ấy chuyển động sớm hơn một chút. Bài học mà các nhà hoạch định chính sách Hàn Quốc có thể rút ra từ chương trình này cũng nằm ở đó. Điều đáng để ý có lẽ không phải là năng lực dự đoán hào nhoáng, mà là thái độ ấn định mục tiêu bằng con số, giao việc chấm điểm cho bên ngoài, và nói trước khả năng thất bại. Liệu thiết kế ấy có vượt khỏi các mục tiêu trên giấy và trở thành hiện thực trên chiến trường hay không sẽ được trả lời bằng các kết quả thử nghiệm còn ở phía trước.

RAPIID và bước chuyển sang chất thay thế máu trên chiến trường

Trước hết, hãy hình dung một người lính bị thương đang nằm trên mặt đất. Dù vết thương đến từ đạn súng hay mảnh văng, thứ khiến người đó gục xuống trong vài phút không phải là bản thân vết thương. Đó là máu rời khỏi cơ thể qua vết thương ấy. Khi một mạch máu lớn bị rách, máu chảy ra rất nhanh. Rồi một tình trạng bắt đầu xuất hiện, trong đó oxy không thể tới mọi ngóc ngách của cơ thể. Các cơ ở tay chân, thận và não bắt đầu thiếu oxy. Y học từ lâu đã biết câu trả lời cho cảnh tượng này. Hãy truyền máu toàn phần của người, nghĩa là máu hoàn chỉnh lấy từ một người. Vấn đề là gần như không thể mang câu trả lời ấy ra tuyến đầu.

Các tài liệu chính thức do DARPA công bố năm 2026 nêu giới hạn này rất rõ. Máu người phải được giữ lạnh. Nếu hệ thống phân phối lạnh, tức chuỗi lạnh, bị đứt gãy dù chỉ một lần, máu đó không thể dùng được. Thời hạn bảo quản của máu ngắn. Và nguồn cung hoàn toàn phụ thuộc vào lượng máu mà người khác đã hiến. Trong một đơn vị tiền phương không có cơ sở bệnh viện, hoặc trong một chiến hào nơi không ai biết khi nào trực thăng sơ tán sẽ tới, rất khó đáp ứng cùng lúc ba điều kiện này. Ngay cả khi việc cầm máu được kiểm soát tốt, một binh sĩ bị thương vẫn dần suy sụp vì thiếu oxy nếu không có máu để truyền. DARPA gọi tình trạng mô thiếu oxy và chức năng bị phá vỡ này là ischemia, tức thiếu máu cục bộ. Tên của chương trình bắt nguồn từ chính từ đó.

RAPIID là từ viết tắt tiếng Anh của Resuscitation and Prevention of Ischemic Injury and Dysfunction. Chương trình này do văn phòng công nghệ sinh học của DARPA, Biological Technologies Office, hay BTO, điều hành. Chương trình có một câu chuyện đi trước. Đó là chương trình FSHARP. FSHARP trước hết thử nghiệm xem các thành phần sinh tổng hợp có thể bắt chước những chức năng cốt lõi của máu người hay không. Những chức năng đó là vận chuyển oxy, bịt chỗ rò rỉ để đạt cầm máu, và khôi phục thể tích máu cùng các yếu tố đông máu đã bị giảm. DARPA tóm tắt FSHARP là chương trình đã giảm rủi ro trong quá trình tạo ra các thành phần này. Đó là giai đoạn xác nhận trong phòng thí nghiệm rằng nguyên lý này vận hành được.

Thứ vận hành được trong phòng thí nghiệm và thứ thật sự có thể dùng trên chiến trường là hai chuyện hoàn toàn khác nhau. Vượt qua khoảng cách đó là cánh cửa kế tiếp. RAPIID được khởi động để nhắm đúng vào khoảng cách ấy. Người quản lý chương trình, Thiếu tá Robert Murray, Ph.D., giải thích tính chất của nó như sau. Nếu FSHARP đã chứng minh rằng việc tạo ra một vật liệu giống máu có thể bảo quản ở nhiệt độ phòng là khả thi về mặt khoa học, thì RAPIID tập trung biến khả năng đó thành một 'deployable reality', tức một thực tế có thể triển khai, để cứu mạng người ngay tại điểm bị thương. Cách dùng từ này đáng chú ý. Đây không phải là phát minh, mà là chuyển giao. Không phải câu chuyện tạo ra một thứ mới, mà là câu chuyện lấy thứ đã được tạo ra và đưa nó vào túi đồ của quân y.

Mốc thời gian mục tiêu đã được ấn định. DARPA đặt mục tiêu thúc đẩy lần lượt các bước thử nghiệm lâm sàng, phê duyệt theo quy định, mở rộng sản xuất và công nghệ triển khai thực địa, và sớm nhất là trong năm tài khóa 2029, đưa ra chiến trường một hệ thống triển khai hoàn chỉnh đã được U.S. Food and Drug Administration, hay FDA, phê duyệt. Toàn bộ lịch trình là 36 tháng. Nó được chia thành hai giai đoạn lớn. Trong 12 tháng đầu, các nhóm chứng minh độ an toàn và hiệu quả trước khi dùng trên người, đồng thời thiết kế kế hoạch sản xuất để sản xuất hàng loạt. Các kế hoạch đó phải đáp ứng tiêu chuẩn Good Manufacturing Practice, hay GMP. Trong 24 tháng tiếp theo, công việc chuyển sang các thử nghiệm lâm sàng sớm trên người và xác nhận một chiến lược thương mại hóa để đưa công nghệ vào thị trường y tế dân sự hoặc mua sắm quốc phòng. Cấu trúc là xây dựng bằng chứng trong phòng thí nghiệm trong vòng một năm, rồi dùng hai năm tiếp theo để đi qua hai cánh cửa: cơ thể con người và thị trường.

Một điểm nổi bật trong thiết kế của RAPIID là chương trình này không đặt toàn bộ gánh nặng lên một nhóm nghiên cứu. Chương trình được chia thành bốn mảng kỹ thuật chạy cùng lúc. Mảng đầu tiên tạo ra chính các thành phần có thể bảo quản ở nhiệt độ phòng. Đó là chất mang oxy, sản phẩm có nguồn gốc từ tiểu cầu, và huyết tương khô. Cả ba được phát triển độc lập và được đưa qua các giai đoạn lâm sàng, quản lý, và sản xuất ở quy mô lớn. Mảng thứ hai xử lý phần phần cứng cho phép dùng các chất lỏng đó trên chiến trường. Phần này gồm bao bì bền chắc có thể chịu môi trường khắc nghiệt, như ống tiêm hoặc túi chứa đã nạp sẵn. Các thiết bị chẩn đoán tại điểm chăm sóc cũng thuộc mảng này. Chúng là công cụ phán đoán cho người quân y biết rằng người lính bị thương này cần truyền máu ngay. Mảng thứ ba và thứ tư hỗ trợ công việc lâm sàng, quản lý, thương mại hóa, và duy trì. Để vượt qua đoạn mà kết quả nghiên cứu thường biến mất vì không thể đi vào thị trường, điểm thường được gọi là 'valley of death', DARPA vận hành mảng thương mại hóa này song song với hai mảng đầu. Trình tự không phải là hoàn tất các thành phần trước rồi mới nghĩ cách bán chúng. Điều đó có nghĩa là mang theo con đường quản lý và thị trường ngay từ ngày đầu tiên.

Cấu trúc này đáng được dừng lại nhìn từ góc độ chính sách. Nghiên cứu quốc phòng ở nhiều nước thường đạt tới giai đoạn tạo ra một nguyên mẫu tốt. Vấn đề xuất hiện sau đó. Một nguyên mẫu đã hoàn thành có thể mất nhiều năm trong khâu xét duyệt quản lý, hoặc có thể dừng lại ở một hoặc hai nguyên mẫu vì không ai chuẩn bị quy trình sản xuất hàng loạt. RAPIID kéo điểm thất bại đó vào trong chương trình từ trước. Phản ứng quản lý và kế hoạch sản xuất được đặt cùng lịch trình với nghiên cứu. Đây là một ví dụ cho thấy cách DARPA định nghĩa vấn đề, đặt kết quả có thể triển khai lên trước riêng khoa học tốt, xuất hiện trong y học như thế nào.

Cần nói thẳng một điểm. RAPIID chưa phải là một thành tựu. Nó là một kế hoạch. Năm 2029 không phải là kết quả đã đến, mà là một mục tiêu. Không có chỗ nào trong các tài liệu này ghi rằng máu bảo quản ở nhiệt độ phòng đã thật sự được cung cấp cho chiến trường. Bản thân DARPA cũng hạ tư thế trước quản lý. Tài liệu Q&A của chương trình nói rõ rằng FDA là một cơ quan chính phủ độc lập và DARPA sẽ tôn trọng, tuân theo thẩm quyền của FDA trong các vấn đề quản lý. Tài liệu cũng nói DARPA sẽ làm việc để xin giấy phép sử dụng khẩn cấp của FDA hoặc phê duyệt chính thức nhằm chuyển tiếp nhanh. Đó không phải là câu bảo đảm sẽ được phê duyệt. Đó là câu nói rằng họ sẽ cố gắng xin phê duyệt. Nếu làm mờ khác biệt này, một kế hoạch sẽ bị đọc nhầm thành báo cáo thành tích. Thử nghiệm lâm sàng đưa máu nhân tạo vào cơ thể người là một lĩnh vực cực kỳ thận trọng. Các chất thay thế mang oxy đã được thử ở nhiều nước trong vài thập niên qua, nhưng nhiều thử nghiệm đã dừng lại sau khi không vượt qua được ngưỡng tác dụng phụ và an toàn. Kết quả lâm sàng trong tương lai sẽ phải trả lời RAPIID sẽ vượt qua lịch sử đó như thế nào.

Vì vậy, phần này yêu cầu đọc RAPIID như một lộ trình. Đây là kế hoạch phá vỡ chuỗi cung ứng máu của thế kỷ 20 dựa vào tủ lạnh và người hiến máu, đồng thời tạo ra loại máu có thể bảo quản ở nhiệt độ phòng và dùng ngay tại điểm bị thương. Tham vọng rất lớn. Các cửa kiểm chứng phải đi qua cũng nhiều không kém. Thử nghiệm lâm sàng trên người vẫn còn đó, sản xuất hàng loạt ở cấp GMP vẫn còn đó, và phán đoán của FDA vẫn còn đó. Ngay cả khi việc phân loại thương vong của Triage Challenge và dự báo tình trạng bệnh nhân của VITAL đã bàn ở trên trở nên nhanh hơn, những phán đoán ấy sẽ mất đích đến nếu không có máu để truyền. Nếu một robot tìm thấy một người lính bị thương và trí tuệ nhân tạo cảnh báo nguy hiểm trước 15 phút, dự báo vẫn chỉ là một con số trên giấy nếu trong tay không có công cụ điều trị. RAPIID đang cố lấp chỗ trống đó. Nhưng chỗ trống ấy chưa được lấp. Nó đang được lấp hướng tới năm 2029. Bất kỳ ai suy nghĩ về y học quân sự của Korea đều nên giữ cả sự khâm phục lẫn thận trọng trước cảnh này. Điều đáng khâm phục là thiết kế đã tính các điểm thất bại và đưa chúng vào lịch trình. Điều đáng thận trọng là sao chép một mục tiêu chưa đến như thể nó đã đến rồi.