AI đóng vai trò gì trong Chăm sóc sức khỏe?

AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sử dụng học máy, học sâu và các công nghệ khác để xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ, mang lại lợi ích cho bệnh nhân, nhà cung cấp, nghiên cứu và hoạt động trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Từ nghiên cứu đến chăm sóc bệnh nhân, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ. Ở một mức độ nào đó, việc cung cấp liệu pháp chăm sóc phù hợp và hiệu quả phụ thuộc vào việc hiểu được tất cả thông tin đó. Trí tuệ nhân tạo, bao gồm học máy, học sâu, AI tạo sinh (GenAI) và các phương pháp thuật toán khác, được thiết kế để phân tích lượng dữ liệu tách biệt khổng lồ để tìm và hành động trên các mô hình ở tốc độ và quy mô vượt quá khả năng của con người.

Khi áp dụng cho chăm sóc sức khỏe, AI mang lại vô số lợi ích dựa trên dữ liệu cho bệnh nhân, nhân viên lâm sàng và điều dưỡng và quản trị viên. Kết quả như cải thiện tốc độ và độ chính xác của các chẩn đoán, giám sát bệnh nhân từ xa và trợ lý ảo tăng cường hỗ trợ bệnh nhân. Quy trình làm việc hợp lý, các tác vụ hành chính tự động và cải thiện quy trình theo dõi hàng tồn kho giúp giảm chi phí và cho phép nhân viên dành thời gian cho các tương tác cá nhân có giá trị cao hơn. Trong phòng thí nghiệm, AI đang tự động hóa các thiết bị phòng thí nghiệm để mang lại kết quả thử nghiệm đúng và chính xác ở quy mô lớn; tăng tốc chẩn đoán và phát triển thuốc; đồng thời hỗ trợ y học chính xác.

Các giải pháp bảo mật được AI tăng cường và máy tính cá nhân AI giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe tuân thủ và bảo vệ hệ thống và dữ liệu của họ và của bệnh nhân khỏi các mối đe dọa mạng.

Lợi ích của AI trong chăm sóc sức khỏe

AI mang lại những lợi ích hữu hình trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống:

• Lợi tức đầu tư (ROI): Một nghiên cứu IDC do Microsoft ủy quyền năm 2023 cho thấy các tổ chức chăm sóc sức khỏe đã đạt được lợi tức rõ ràng từ các khoản đầu tư AI trong vòng 14 tháng, với ROI trung bình ước tính 3,20 đô-la Mỹ cho mỗi đô-la chi cho dự án và sáng kiến AI.³
• Hiệu quả hoạt động: AI có thể tự động hóa các công việc hành chính, cho phép nhân viên dành thời gian cho các tương tác cá nhân có giá trị cao hơn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng cho các khả năng chuyển giọng nói thành văn bản để hợp lý hóa quy trình tài liệu hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Các công cụ GenAI có thể được sử dụng để hướng dẫn và cá nhân hóa việc huấn luyện và phát triển kỹ năng của nhân viên. AI có thể được sử dụng để cải thiện việc quản lý hàng tồn kho hoặc phân tích các quy trình kinh doanh nhằm đưa ra đề xuất cải thiện hiệu quả.
• Chẩn đoán và phát hiện tăng tốc: quy trình làm việc chụp ảnh y tế được tăng cường bằng AI giúp tăng tốc thời gian tạo ra kết quả với nhiều chi tiết trực quan hơn. Phân tích tăng cường bằng AI có thể đánh dấu các bất thường và các mô hình bị bỏ qua bởi mắt người. Phân tích dữ liệu di truyền hoặc hồ sơ bệnh nhân từ các hệ thống khác nhau có thể cảnh báo các bác sĩ lâm sàng về các dấu hiệu sớm của bệnh, cho phép điều trị sớm hơn.
• Cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc và giám sát: Các thiết bị đeo được AI hỗ trợ có thể theo dõi từ xa các dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân và tự động hóa việc lấy dữ liệu để tiết kiệm thời gian trong quá trình tham khảo ý kiến từ xa. Các nền tảng hợp nhất được AI hỗ trợ trong các bệnh viện có thể cung cấp dữ liệu gần như theo thời gian thực và hồi cứu tốt hơn cho nhân viên để cải thiện quy trình làm việc và cung cấp dịch vụ chăm sóc hoặc được sử dụng để tạo các trạm điều dưỡng ảo nơi một y tá duy nhất có thể giám sát, trong một số trường hợp, hơn 50 bệnh nhân trên một giao diện người dùng duy nhất trên các đơn vị và/hoặc cơ sở.⁴
• Cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân: Các ki-ốt tự phục vụ được tăng cường bằng AI có thể cho phép bệnh nhân kiểm tra, lập lịch và thanh toán hợp lý. Chatbot AI và trợ lý ảo có thể giúp bệnh nhân tạo danh sách kiểm tra dịch vụ chăm sóc từ ghi chú sau khi khám hoặc tìm kiếm tài liệu của nhà cung cấp để có câu trả lời cho các câu hỏi về sức khỏe không quan trọng.
• Y học được cá nhân hóa: AI có thể được sử dụng để tạo ra các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa bằng cách phân tích dữ liệu để dự đoán các liệu pháp hiệu quả nhất. Ở quy mô lớn hơn, trong phòng thí nghiệm, các hệ thống được AI hỗ trợ có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để chẩn đoán bệnh và cá nhân hóa các phương pháp điều trị và chăm sóc lấy bệnh nhân làm trung tâm cho các tập hợp con cụ thể của các cá nhân có chung dấu hiệu, đặc điểm hoặc tình trạng di truyền.
• Tăng tốc nghiên cứu và khám phá: Trong quá trình tìm kiếm các phương pháp điều trị mới cứu người, các nhà nghiên cứu khoa học đời sống ngày càng dựa vào AI để tăng tốc thời gian tìm hiểu thông tin chuyên sâu và giảm thời gian đưa ra thị trường thông qua những lợi ích về hiệu quả và năng suất. AI có thể tăng cường các quy trình nghiên cứu và phát triển, tăng tốc phát triển thuốc, tối ưu hóa các thử nghiệm lâm sàng và hỗ trợ y học được cá nhân hóa.

Những cân nhắc về AI

Mặc dù có thể mang lại lợi ích đáng kể, nhưng việc sử dụng AI cũng có thể mang lại những thách thức và rủi ro không thể bỏ qua:

• Bảo mật và quyền riêng tư: Chăm sóc sức khỏe là một trong những ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ nhất trên thế giới vì những lý do chính đáng. Thực tế là các cơ sở y tế có quyền truy cập và lưu trữ rất nhiều thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI) có thể dẫn đến cảnh báo một số quản trị viên trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, vì trong bối cảnh được quản lý chặt chẽ, các cơ quan chăm sóc sức khỏe đã có các chính sách quản lý dữ liệu, cung cấp nền tảng quan trọng để bắt đầu sử dụng AI.
• Thành kiến: Các mô hình AI được đào tạo và học hỏi từ những dữ liệu sẵn có mà có thể có thiên kiến. Do đó, các mô hình AI có thể thừa hưởng và tuyên truyền những thiên kiến đó trong các phản hồi mà chúng tạo ra. Để giải quyết vấn đề này, người ta ngày càng tập trung vào AI có thể giải thích, giúp các tổ chức, người ra quyết định và các nhà khoa học dữ liệu có thể truy nguyên thông tin chi tiết về cách thuật toán đạt được kết quả cụ thể. Với tính minh bạch về cách thuật toán hoạt động, người dùng có thể xác định các thiên kiến tiềm ẩn và khám phá cách các biến góp phần tạo ra kết quả. AI có thể giải thích thường được yêu cầu cho các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ như chăm sóc sức khỏe.

• Sử dụng AI có trách nhiệm: Những thách thức bổ sung khi sử dụng AI bao gồm các ý nghĩa đạo đức và xã hội. Những người dẫn đầu trong đổi mới AI đang hợp tác với nhau và cam kết theo đuổi các thực hành AI có trách nhiệm minh bạch, toàn diện và có trách nhiệm để giúp nuôi dưỡng chánh niệm về tác động tiềm ẩn của AI đối với xã hội và đảm bảo những tiến bộ trong AI tiếp tục hỗ trợ nâng cao cộng đồng.

Các Trường hợp Sử dụng AI trong Lĩnh vực Chăm sóc Sức khỏe

Mặc dù AI đã được áp dụng trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, các tổ chức chỉ mới bắt đầu khám phá tiềm năng của công nghệ này. Dưới đây là một số cách bổ sung mà AI đang cung cấp giá trị trong ngành.

AIOps

Cơ sở hạ tầng CNTT mạnh mẽ là yếu tố cần thiết cho bất kỳ tổ chức chăm sóc sức khỏe nào, đặc biệt chú trọng đến quyền riêng tư và bảo mật. AI rất phù hợp để tự động hóa việc giám sát hệ thống, phân tích hệ thống và các chức năng bảo mật, cung cấp cho các chuyên gia CNTT thông tin họ cần để giữ cho mọi thứ hoạt động trơn tru:

• Quản trị AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: Kết hợp sự đổi mới kinh doanh và tuân thủ quy định mang lại lợi ích cho mọi người. AI có thể giúp tổng hợp dữ liệu được phân chia theo lịch sử, tạo ra bức tranh rõ ràng hơn cho các bác sĩ lâm sàng và cho phép bệnh nhân kiểm soát dữ liệu cá nhân của họ nhiều hơn.
• Giám sát hệ thống AI: Các đội ngũ CNTT có thể sử dụng các giải pháp bảo mật được AI hỗ trợ để chủ động xác định rủi ro an ninh mạng. Các hoạt động AI (AIOps) có thể xác định và giải quyết hoặc cảnh báo nhân viên về các vấn đề máy tính cá nhân và mạng nhanh hơn so với việc giám sát hoặc tự báo cáo thủ công để hạn chế sự gián đoạn kinh doanh.

AI trong Chăm sóc Bệnh nhân

Chăm sóc bệnh nhân là khía cạnh quan trọng nhất của việc chăm sóc sức khỏe và các trường hợp sử dụng AI để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân không ngừng xuất hiện. Chẩn đoán sớm hơn, theo dõi bệnh nhân tốt hơn và phân tích hình ảnh y tế nhanh hơn chỉ là ba lĩnh vực mà AI đã tạo ra tác động tích cực đến việc điều trị bệnh nhân:

• AI trong phân tích dự đoán: Tìm dấu hiệu ung thư sớm hơn sẽ cải thiện kết quả. Ung thư tuyến tụy rất khó chẩn đoán sớm, nhưng tỷ lệ sống năm năm thấp hơn nhiều khi chẩn đoán ở giai đoạn sau. Một cách sử dụng AI mới ra đời là giúp tìm các tổn thương ung thư sớm hơn. Ví dụ: quét phân tích vùng bụng phía trên, vị trí tuyến tụy, có thể cung cấp chẩn đoán y tế AI đã được con người xác nhận về ung thư tuyến tụy sớm hơn nhiều và thông qua quá trình quét không xâm lấn. Các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu ẩn danh từ hàng ngàn bệnh nhân bị tổn thương cho thấy sự hứa hẹn tuyệt vời. Học máy trong chăm sóc sức khỏe, được thiết kế riêng cho một mục đích cụ thể, chẳng hạn như tìm tổn thương, là một trong những ví dụ thành công nhất về AI trong y học.
• AI trong lĩnh vực điều dưỡng: Khi dân số già đi và tỷ lệ sinh giảm đi, tình trạng thiếu nhân viên y tế hiện tại dự kiến sẽ tăng lên. AI trong điều dưỡng cung cấp các cơ hội, chẳng hạn như giám sát bệnh nhân từ xa, để giúp bệnh nhân an toàn trong thời gian nhân viên điều dưỡng đang chăm sóc một số lượng lớn bệnh nhân.
• AI trong chụp hình: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất cho AI hiện nay là trong chụp hình. AI đã được sử dụng rộng rãi trong chụp hình và khi AI tạo sinh ngày càng trở nên mạnh mẽ, các trường hợp sử dụng mới không ngừng xuất hiện. Lượng dữ liệu khổng lồ phải được xử lý để chụp MRI, quét CT và các loại hình ảnh có ích khác. AI rút ngắn cả thời gian cần thiết để hình ảnh được xử lý, giảm độ phơi sáng của bệnh nhân và thời gian cần thiết để hình ảnh được xử lý.

AI trong Phòng thí nghiệm

Nghiên cứu là trung tâm để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe. Phát triển thuốc và dịch tễ học chỉ là hai trong số nhiều lĩnh vực mà AI có thể được triển khai để tăng tốc nghiên cứu thành công:

• AI trong phát triển thuốc: Nghiên cứu về hệ gen đang định nghĩa lại y học được cá nhân hóa và tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ. AI giải quyết những thách thức do nghiên cứu hệ gen đưa ra đồng thời cải thiện khả năng của các nhà khoa học để đạt được thông tin chuyên sâu từ dữ liệu.
• AI trong dịch tễ học: Khi công nghệ được AI hỗ trợ được áp dụng cho dịch tễ học, có thể theo dõi sự lây lan của các bệnh truyền nhiễm chính xác hơn và dự đoán sự bùng phát và xu hướng trong tương lai. Các công cụ AI hiện đang được sử dụng để dự đoán thời gian và nơi bùng phát có thể xảy ra. Các nhà nghiên cứu cũng đang phát triển các công cụ cung cấp cảnh báo sức khỏe cộng đồng để có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa trước khi xu hướng chẩn đoán tăng lên.

Tương lai của AI trong Lĩnh vực Chăm sóc Sức khỏe

AI đang phát triển nhanh chóng. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe có vị trí tốt để khám phá tiềm năng của các giải pháp AI cho chăm sóc sức khỏe. Bối cảnh được quản lý chặt chẽ có nghĩa là các hệ thống y tế đã có các chiến lược dữ liệu nền tảng, bước đầu tiên quan trọng trong việc triển khai công nghệ AI.

Từ phòng thí nghiệm đến xuất viện, AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang giúp cải thiện cách ngành hoạt động cho các nhà cung cấp, nhân viên, bệnh nhân và gia đình của họ. Việc áp dụng rộng rãi đang diễn ra hiện nay và các tổ chức và bệnh nhân mà họ phục vụ đã nhận ra lợi ích.