Công nghệ AI đang mở ra kỷ nguyên sáng tạo số trong ngành y tế

Bà Janet Ooi, Giám đốc bộ phận Giải pháp Y tế Số tại Keysight Technologies, chia sẻ về cách AI đang thay đổi ngành y tế qua các ứng dụng sáng tạo và đổi mới.

Google sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xác định độ tuổi của người dùng Apple bồi thường tiền cho người dùng iPhone 7/7 Plus vì lỗi "Loop Disease" Oppo chuẩn bị ra mắt mẫu điện thoại gập siêu mỏng trong tháng 2 này

Công nghệ AI đang mở ra kỷ nguyên sáng tạo số trong ngành y tế

AI có thể phân tích dữ liệu từ các hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)

5 lĩnh vực y tế chịu ảnh hưởng sâu sắc từ sự phát triển của AI

Khi AI ngày càng phổ biến trong chăm sóc sức khỏe, các ứng dụng đổi mới cũng không ngừng được phát triển. Bà Janet Ooi chỉ ra 5 lĩnh vực y tế chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ AI:

Phân tích dự báo

Việc phân tích và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), chẩn đoán hình ảnh y tế và dữ liệu di truyền đang mở ra những cơ hội lớn trong việc dự đoán kết quả khám chữa bệnh, cả trong hiện tại và tương lai. Những công nghệ này giúp các chuyên gia y tế có cái nhìn toàn diện về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn.

Đặc biệt trong thời kỳ dịch bệnh bùng phát, phân tích dữ liệu có thể giúp phát hiện sớm các dấu hiệu của dịch bệnh, theo dõi sự tiến triển của bệnh trong thời gian thực và hỗ trợ đưa ra các quyết định điều trị phù hợp. Nhờ vào những khả năng này, các kế hoạch điều trị có thể được điều chỉnh và tối ưu hóa kịp thời, mang lại hiệu quả cao hơn trong công tác phòng ngừa và điều trị bệnh.

Chẩn đoán hình ảnh

Các bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh có thể nâng cao độ chính xác trong việc phân tích hình ảnh y tế nhờ vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Công nghệ AI có thể giúp phát hiện các bất thường sớm hơn và đưa ra dự đoán chính xác hơn về kết quả điều trị của bệnh nhân.

Việc huấn luyện các thuật toán AI để phân tích hình ảnh từ các kỹ thuật chẩn đoán như X-quang, chụp cộng hưởng từ (MRI), và chụp cắt lớp vi tính (CT) sẽ giúp tăng cường hiệu quả công việc của các bác sĩ. Không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và đẩy nhanh quá trình chẩn đoán, AI còn góp phần giảm thiểu sai sót do yếu tố con người, từ đó nâng cao độ tin cậy và chất lượng trong công tác chăm sóc sức khỏe.

Hồ sơ bệnh án

Trước đây, các nhân viên y tế thường phải dựa vào hồ sơ bệnh án viết tay hoặc các dữ liệu phi cấu trúc được nhập liệu bởi các nhân viên y tế khác. Điều này không chỉ mất thời gian mà còn dễ gây ra sai sót trong quá trình truy xuất thông tin. Tuy nhiên, hiện nay, công nghệ tiên tiến đã giúp chuyển đổi các hồ sơ bệnh án thành dữ liệu có cấu trúc thông qua các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Quá trình này giúp tối ưu hóa việc lưu trữ và truy cập thông tin y tế, tạo ra một hệ thống dữ liệu dễ dàng phân tích và chia sẻ. Việc tích hợp các hệ thống y tế khác nhau cũng trở nên khả thi, giúp thuận lợi cho các nghiên cứu y khoa và nâng cao hiệu quả vận hành, từ đó cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân và các quyết định điều trị.

Y tế từ xa

AI có thể dự đoán những phân tử nào có khả năng hoạt động tốt nhất

AI trong y tế từ xa đang ngày càng trở thành công cụ quan trọng trong việc nâng cao khả năng tiếp cận các dịch vụ y tế và tối ưu hóa các hoạt động chăm sóc sức khỏe. Thông qua công nghệ này, bệnh nhân có thể dễ dàng tiếp cận sự hỗ trợ y tế gần thời gian thực thông qua các chatbot ứng dụng AI, giúp giảm bớt thời gian chờ đợi và nâng cao hiệu quả tư vấn. Các thuật toán AI có khả năng phân tích và đề xuất các phương pháp điều trị dựa trên triệu chứng, tiền sử bệnh lý và hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân, cung cấp những gợi ý phù hợp.

Đồng thời, AI cũng có thể phân tích dữ liệu từ các hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và thiết bị theo dõi sức khỏe từ xa, đánh giá kết quả theo xu hướng dân số và tình hình bệnh tật. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe mà còn hỗ trợ việc quản lý điều trị và phòng ngừa bệnh tật hiệu quả hơn, đặc biệt đối với những bệnh nhân ở khu vực xa xôi hoặc không thể đến trực tiếp bệnh viện.

Nghiên cứu và phát triển thuốc

AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích các tập dữ liệu sinh học, giúp xác định, sàng lọc và tối ưu hóa quy trình phát triển thuốc. Công nghệ này không chỉ hỗ trợ việc phát hiện các phân tử có tiềm năng mà còn cải thiện hiệu quả quá trình phát triển thuốc thông qua các phương pháp phân tích sâu sắc và chính xác. Bằng cách sử dụng các dữ liệu sinh học, AI có thể dự đoán những phân tử nào có khả năng hoạt động tốt nhất, giảm thiểu thời gian và chi phí trong việc nghiên cứu và phát triển thuốc.

Hơn nữa, AI cũng giúp tăng cường quá trình phát triển thuốc bằng cách phân tích dữ liệu thử nghiệm lịch sử, từ đó thiết kế các thử nghiệm lâm sàng hiệu quả hơn. Những thuật toán AI có thể tối ưu hóa việc lựa chọn đối tượng tham gia thử nghiệm, cải thiện khả năng dự đoán hiệu quả điều trị và giảm thiểu các rủi ro không đáng có, giúp đẩy nhanh quá trình đưa thuốc ra thị trường và nâng cao tỷ lệ thành công trong các thử nghiệm lâm sàng.

Các thách thức

Các tổ chức chính phủ hiện nay đang nhận thức rõ những lợi ích to lớn mà công nghệ AI mang lại về mặt kinh tế và xã hội. Để đảm bảo việc phát triển và triển khai AI được thực hiện một cách an toàn và đáng tin cậy, các hướng dẫn và khung pháp lý toàn diện đang được tích cực phát triển. Các cơ quan quản lý và chính phủ đang nỗ lực thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo trong ngành công nghiệp, đồng thời kiểm soát và giám sát việc sử dụng AI trong các lĩnh vực như y tế, bảo mật và các lĩnh vực nhạy cảm khác.

Mặc dù nhận được sự ủng hộ mạnh mẽ từ các tổ chức chính phủ về việc sử dụng AI trong các thiết bị y tế, công nghệ này vẫn đối mặt với một số quan ngại đáng kể trong ngành y. Một trong những vấn đề nổi bật là sự thiếu tính minh bạch và rõ ràng trong các quy trình, cũng như trách nhiệm giải trình đối với các kết quả mà AI đưa ra. Các công cụ AI, dù thông minh, vẫn khiến nhiều chuyên gia lo ngại về khả năng giải thích các quyết định của hệ thống và khả năng bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân.

Việc áp dụng AI trong y tế còn liên quan đến việc xử lý một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm về bệnh nhân và các bệnh án, làm dấy lên mối lo ngại về tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu. Các cuộc trao đổi hiện tại tập trung vào việc làm sao để đảm bảo tính bao trùm và đại diện trong các bộ dữ liệu huấn luyện, đặc biệt là trong các tiêu chí nhân khẩu học đa dạng. Đồng thời, quá trình ra quyết định của AI cần phải minh bạch hơn, và phải có trách nhiệm giải trình khi hệ thống gặp lỗi hoặc không phát hiện được vấn đề.

Một trở ngại lớn khác trong việc triển khai AI tại các cơ sở y tế là khả năng tương tác giữa các hệ thống. Nhiều cơ sở khám chữa bệnh đã trì hoãn việc áp dụng các công cụ AI mới vì sự khác biệt trong các định dạng và tiêu chuẩn của các hệ thống y tế hiện tại. Việc này khiến việc tích hợp các hệ thống AI vào cơ sở hạ tầng y tế hiện có trở nên khó khăn và không đồng bộ, làm giảm hiệu quả của công nghệ trong việc cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe.

Vượt qua nhận thức tiêu cực

Chuyên gia từ Keysight Technologies nhấn mạnh rằng các công cụ AI được sử dụng trong các hệ thống y tế, đặc biệt là những hệ thống hỗ trợ sự sống, cần phải trải qua quy trình kiểm tra nghiêm ngặt và phải được phê duyệt đầy đủ trước khi triển khai. Các công ty công nghệ và các nhà đổi mới sáng tạo trong ngành y tế cần có một chiến lược tiếp cận đa chiều trong việc thử nghiệm công cụ AI, đồng thời phải tuân thủ nghiêm ngặt các hướng dẫn và quy định của các cơ quan y tế và chính phủ.

Để đảm bảo tính hiệu quả và chính xác của các công cụ AI, các nhà đổi mới sáng tạo phải bắt đầu với việc sử dụng các bộ dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có tính đại diện. Điều này là cần thiết để đào tạo và xác nhận các công cụ AI đạt chuẩn. Ngoài ra, việc liên tục tìm kiếm các nguồn dữ liệu mới và thực hiện thử nghiệm đều đặn là yếu tố quan trọng để đảm bảo công nghệ luôn tiến bộ và đáp ứng yêu cầu của ngành y tế.

Kiểm tra tuân thủ quy định là một hoạt động quan trọng và không thể thiếu trước khi triển khai các công cụ AI vào các môi trường lâm sàng. Các nhà đổi mới sáng tạo phải nghiêm túc tuân thủ các hướng dẫn liên quan đến hệ thống quản lý chất lượng thiết bị y tế để đảm bảo rằng công cụ AI không chỉ hiệu quả mà còn an toàn cho bệnh nhân và đáp ứng các tiêu chuẩn y tế.

Để bảo vệ thông tin sức khỏe nhạy cảm, các nhà đổi mới sáng tạo có thể áp dụng các chiến lược như ẩn danh dữ liệu, hủy nhận dạng, mã hóa và kiểm soát truy cập. Các biện pháp này giúp bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân đồng thời đảm bảo rằng công nghệ AI được triển khai một cách an toàn và bảo mật.