VBD 
Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích gì cho việc chăm sóc sức khỏe?
Theo Statista, thị trường chăm sóc sức khỏe ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trị giá 11 tỷ USD vào năm 2021, được dự đoán sẽ đạt mức 187 tỷ USD vào năm 2030. Sự tăng trưởng mạnh mẽ này sẽ tạo ra nhiều thay đổi lớn đối với các nhà cung cấp dịch vụ y tế, bệnh viện, nhà thuốc, các công ty công nghệ sinh học và các công ty khác trong ngành y tế, chăm sóc sức khỏe nói chung.
Thuật toán học máy (ML) tốt hơn, khả năng truy cập dữ liệu sâu hơn cùng sự ra đời của 5G đã góp phần thúc đẩy tính ứng dụng của AI trong ngành chăm sóc sức khỏe, tăng cường khả năng cạnh tranh. Công nghệ AI và học máy (ML) có thể sàng lọc lượng dữ liệu sức khỏe khổng lồ, từ hồ sơ sức khỏe và nghiên cứu lâm sàng đến gen di truyền, sau đó đưa ra các phân tích chuyên sâu “tốc độ hơn” so với con người.
1. AI có thể giúp hoạt động chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang sử dụng AI để gia tăng năng suất trong quy trình làm việc, từ các tác vụ hậu cần đến chăm sóc bệnh nhân. Một số ứng dụng cụ thể có thể kể đến như:
- Thủ tục hành chính: Thay vì việc nhân viên y tế phải dành nhiều thời gian làm thủ tục giấy tờ và các công việc hành chính khác thì AI và tự động hóa có thể giúp giảm thiểu tối đa các bước này, giúp nhân viên có nhiều thời gian cho các công việc khác và tiếp xúc nhiều hơn với bệnh nhân. Ví dụ, AI tạo sinh có thể hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng ghi chú và tóm tắt nội dung, giúp lưu trữ hồ sơ y tế cẩn thận nhất có thể. Ngoài ra AI cũng có thể giúp mã hóa chính xác và chia sẻ thông tin giữa các bộ phận nội bộ và công việc thu chi.
- Trợ lý điều dưỡng ảo: Một nghiên cứu cho thấy 64% bệnh nhân cảm thấy thoải mái với việc sử dụng AI để truy cập 24/24 vào các câu trả lời do trợ lý điều dưỡng ảo cung cấp. Trợ lý điều dưỡng ảo AI là các chatbot, ứng dụng hoặc giao diện khác được hỗ trợ bởi AI, có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi về thuốc, sau đó chuyển báo cáo cho bác sĩ và giúp bệnh nhân lên lịch khám với bác sĩ. Những loại công việc thường ngày này có thể giúp nhân viên y tế giảm bớt khối lượng công việc, dành nhiều thời gian trực tiếp chăm sóc bệnh nhân hơn, bởi việc chẩn đoán trực tiếp và tương tác giữa con người với nhau là quan trọng nhất.
- Giảm sai sót về liều lượng: AI có thể được sử dụng để giúp xác định sai sót trong cách bệnh nhân tự dùng thuốc. Một ví dụ đến từ một nghiên cứu ở Nature Medicine cho thấy, có tới 70% bệnh nhân không dùng insulin theo quy định. Một công cụ hỗ trợ AI bên cạnh bệnh nhân (giống như bộ định tuyến wifi) có thể được sử dụng để đánh dấu các lỗi trong cách bệnh nhân sử dụng bút insulin hoặc ống hít.
- Phẫu thuật ít xâm lấn hơn: Robot tích hợp AI có thể được sử dụng để hoạt động xung quanh các cơ quan và mô nhạy cảm nhằm giúp giảm mất máu, nguy cơ nhiễm trùng và đau đớn sau phẫu thuật.
- Phòng chống gian lận: Gian lận trong Y tế đến từ nhiều nguồn, có thể trong quá trình thu Bảo hiểm hoặc thu lợi bất chính từ chi phí dịch vụ. Việc ứng dụng AI có thể giúp nhận ra các dấu hiệu bất thường hoặc đáng ngờ trong các quy trình bảo hiểm, chẳng hạn như thanh toán dịch vụ giá cao hoặc các thủ tục thừa không cần thiết.
2. AI có tiềm năng cải thiện trải nghiệm người dùng trong ngành Y tế
Các nghiên cứu gần đây cho thấy giao tiếp khó khăn với nhân viên y tế là điều bệnh nhân không hài lòng nhất, thể hiện nhu cầu mạnh mẽ về việc giao tiếp rõ ràng hơn giữa bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ. Các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích dự đoán và nhận dạng giọng nói có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe giao tiếp hiệu quả hơn với bệnh nhân. Ví dụ, AI có thể cung cấp thông tin cụ thể hơn về các lựa chọn điều trị của bệnh nhân, giúp nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dễ dàng tư vấn cho bệnh nhân để đưa ra quyết định chung.
3. AI có thể được sử dụng để tăng hiệu quả trong chẩn đoán hình ảnh
Theo Harvard’s School of Public Health, mặc dù đây là giai đoạn khởi đầu áp dụng phương pháp này, nhưng việc sử dụng AI để chẩn đoán hình ảnh có thể giảm tới 50% chi phí điều trị và cải thiện kết quả sức khỏe tới 40%.
Một đội nghiên cứu sinh tại đại học Hawaii nhận thấy rằng việc triển khai Deep Learning có thể cải thiện khả năng dự đoán nguy cơ ung thư vú. Tất nhiên cần nhiều nghiên cứu hơn để khẳng định, nhưng các nhà nghiên cứu chủ chốt đã chỉ ra rằng thuật toán AI có thể được đào tạo trên một tập hợp hình ảnh lớn hơn nhiều so với con người, lên tới một triệu hình ảnh X-quang trở lên. Ngoài ra, thuật toán đó có thể được sao chép miễn phí ngoại trừ chi phí phần cứng.
Bên cạnh đó, một nhóm nghiên cứu tại MIT đã phát triển thuật toán ML để xác định khi nào cần có sự can thiệp của một chuyên gia. Trong một số trường hợp, chẳng hạn như xác định bệnh cơ tim phì đại (bệnh tim to) trong chụp X-quang ngực, họ phát hiện ra rằng mô hình kết hợp giữa con người và AI mang lại kết quả tốt hơn
Một ví dụ điển hình của việc ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh có thể kể đến VinDr – Nền tảng số hóa hình ảnh y tế được phát triển bởi VinBigdata. Mới đây, sản phẩm đã nhận được chấp thuận của Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) ở hạng mục phân tích ảnh X-quang tuyến vú, chính thức được lưu hành trên thị trường Mỹ. Được nghiên cứu và đánh giá dựa trên các bộ dữ liệu của nhiều nhóm đối tượng khác nhau ở cả Mỹ và Việt Nam, sản phẩm đã chứng minh được khả năng tự động phân loại ảnh chụp X-quang tuyến vú, phát hiện các ca chụp nghi ngờ ung thư vú với độ chính xác cao, lên tới 96,5% với dữ liệu người Việt và 95,8% với dữ liệu người Mỹ.
Ngoài chẩn đoán ảnh X-quang tuyến vú, VinDr còn được tích hợp các công cụ hỗ trợ chẩn đoán thông minh cho 6 loại ảnh khác, bao gồm: X-quang lồng ngực, X-quang cột sống, CT sọ não, CT lồng ngực, CT gan mật, MRI sọ não, phát hiện và khoanh vùng gần 70 loại bất thường phổ biến. Hiện nay, sản phẩm VinDr đang được ứng dụng tại một số cơ sở y tế uy tín trên cả nước, trở thành cánh tay nối dài, hỗ trợ đắc lực cho y bác sĩ… Bên cạnh đó, các giải pháp AI về y tế của VinBigdata cũng được triển khai tại thị trường quốc tế như Mỹ, Hàn Quốc, Ấn Độ, Israel,… góp phần khắc phục các hạn chế về chẩn đoán hình ảnh theo phương thức truyền thống, thúc đẩy nền y tế thông minh.
4. AI trong các tổ chức Y tế có thể giúp theo dõi sức khỏe và chăm sóc phòng ngừa tốt hơn
Khi máy theo dõi sức khỏe và thể lực trở nên phổ biến, ngày càng có nhiều người sử dụng các ứng dụng theo dõi và phân tích chi tiết về sức khỏe. Họ có thể chia sẻ các bộ dữ liệu thời gian thực này với bác sĩ để theo dõi các vấn đề sức khỏe và đưa ra cảnh báo trong trường hợp có vấn đề.
Các giải pháp AI như ứng dụng dữ liệu lớn, thuật toán học máy (ML) và thuật toán học sâu (DL) cũng có thể được sử dụng để giúp con người phân tích các tập dữ liệu lớn, nhằm hỗ trợ lâm sàng và đưa ra quyết định. AI cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ phát hiện và theo dõi các bệnh truyền nhiễm, chẳng hạn như Covid-19, bệnh lao và sốt rét.
5. AI có thể giúp kết nối dữ liệu y tế khác nhau
Một lợi ích mà việc sử dụng AI mang lại cho hệ thống y tế là giúp việc thu thập và chia sẻ thông tin trở nên dễ dàng hơn. AI có thể giúp các cơ sở y tế theo dõi dữ liệu bệnh nhân hiệu quả hơn.
Một ví dụ là bệnh tiểu đường. Theo Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa dịch bệnh CDC Hoa Kỳ, 10% trên tổng dân số Hoa Kỳ mắc bệnh tiểu đường. Bệnh nhân có thể sử dụng các thiết bị theo dõi sức khỏe đeo trên người và các thiết bị khác để phản ánh về mức đường huyết cho bản thân và bác sĩ của họ. AI có thể giúp các cơ sở y tế thu thập thông tin, lưu trữ và phân tích thông tin đó, đồng thời cung cấp thông tin tham khảo chuyên sâu dựa trên dữ liệu từ rất nhiều người khác nhau. Sử dụng thông tin này có thể giúp các chuyên gia y tế đưa ra phác đồ điều trị và kiểm soát bệnh tốt hơn.
Trong một số trường hợp, AI có thể giúp giảm chi phí thử nghiệm các hợp chất thuốc. Phương pháp mô phỏng phân tử (Molecular simulations) có thể chạy trên máy tính mà không phải chịu chi phí cao như các phương pháp thử truyền thống. AI cũng có khả năng giúp con người dự đoán độc tính, hoạt tính sinh học và các đặc điểm khác của phân tử hoặc tạo ra các phân tử thuốc chưa từng được biết đến trước đây.
6. Quản trị AI trong chăm sóc sức khỏe
Trước sự phát triển mạnh mẽ của AI trong ngành cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, việc quản trị AI theo quy định pháp luật và tiêu chuẩn đạo đức cũng cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Các vấn đề gây lo ngại bao gồm sự thiên kiến (Bias), thiếu minh bạch (Transparency), lo ngại về quyền riêng tư (Privacy) liên quan đến dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình AI, cũng như các vấn đề về an toàn và trách nhiệm pháp lý.
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) đã dành 18 tháng thảo luận với các chuyên gia hàng đầu về đạo đức, công nghệ kỹ thuật số, luật pháp và nhân quyền cũng như nhiều thành viên của Bộ Y tế để đưa ra một báo cáo có tên là Đạo đức & Quản trị trí tuệ nhân tạo vì sức khỏe. Báo cáo này xác định những thách thức đạo đức đối với việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, xác định rủi ro và nêu ra sáu nguyên tắc đồng thuận để đảm bảo AI hoạt động vì lợi ích cộng đồng, cụ thể:
- Bảo vệ quyền tự chủ
- Thúc đẩy sự an toàn của con người
- Đảm bảo tính minh bạch
- Khuyến khích tinh thần trách nhiệm
- Đảm bảo tính công bằng
- Thúc đẩy AI mang tính bền vững
Báo cáo của WHO cũng đưa ra các khuyến nghị nhằm đảm bảo việc vừa quản lý AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hiệu quả, vừa tối đa hóa ứng dụng của công nghệ này.
Kết luận
Như vậy, AI đã mang lại cơ hội giúp giảm thiểu sai sót của con người, hỗ trợ các chuyên gia và nhân viên y tế, cũng như cung cấp dịch vụ cho bệnh nhân 24/7. Các công cụ tích hợp AI nên được khuyến khích sử dụng rộng rãi bởi tiềm năng ứng dụng không giới hạn trong việc đọc ảnh y tế, hỗ trợ sàng lọc – chẩn đoán bệnh và lập phác đồ điều trị.
Nguồn: ibm.com
Liên hệ với VinBigdata qua các kênh:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigdata
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
