[ad_1]
Daniel D. Gutierrez, Tổng biên tập & Nhà khoa học dữ liệu thường trú, InsideBIGDATA.com, là một nhà khoa học dữ liệu đang hành nghề, người đã làm việc với dữ liệu từ rất lâu trước khi lĩnh vực này trở nên thịnh hành. Anh ấy đặc biệt hào hứng với việc theo sát cuộc cách mạng AI sáng tạo đang diễn ra. Là một nhà báo công nghệ, anh thích theo dõi ngành công nghiệp có nhịp độ phát triển nhanh này.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chuyển đổi các ngành công nghiệp trên toàn cầu và chăm sóc sức khỏe luôn đi đầu trong cuộc cách mạng này. Việc tích hợp AI vào các hệ thống chăm sóc sức khỏe hứa hẹn sẽ tăng cường chăm sóc bệnh nhân, hợp lý hóa các hoạt động lâm sàng và thúc đẩy nghiên cứu đổi mới, đánh dấu sự thay đổi đáng kể trong cách cung cấp và trải nghiệm các dịch vụ y tế.
Phân tích dự đoán và chẩn đoán nâng cao
Một trong những lĩnh vực quan trọng nhất mà AI đang tạo ra tác động đáng kể là chẩn đoán. Các thuật toán AI, đặc biệt là các thuật toán dựa trên học máy, có thể phân tích dữ liệu y tế phức tạp với độ chính xác chưa từng có. Ví dụ: các công cụ do AI điều khiển có thể diễn giải các kết quả hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp X-quang, MRI và CT, để phát hiện các bất thường như khối u, gãy xương hoặc nhiễm trùng với độ chính xác thường vượt quá khả năng của con người. Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature (1) đã báo cáo rằng hệ thống AI do Google Well being phát triển có thể chẩn đoán ung thư vú bằng ảnh chụp X quang tuyến vú với độ chính xác cao hơn các bác sĩ X quang chuyên nghiệp.
Phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI là một yếu tố thay đổi cuộc chơi khác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, AI có thể xác định các mô hình và dự đoán khả năng mắc bệnh trước khi chúng biểu hiện. Khả năng này đặc biệt có giá trị trong việc quản lý các bệnh mãn tính như tiểu đường, bệnh tim và ung thư. Chẳng hạn, thuật toán AI có thể phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) để dự đoán bệnh nhân nào có nguy cơ biến chứng cao hơn, cho phép can thiệp sớm và lập kế hoạch điều trị cá nhân hóa.
Y học cá nhân
AI cũng đang cách mạng hóa lĩnh vực y học cá nhân hóa. Các phương pháp điều trị y khoa truyền thống thường áp dụng phương pháp tiếp cận một kích thước phù hợp với tất cả, có thể không hiệu quả đối với tất cả bệnh nhân do sự khác biệt về di truyền, môi trường và lối sống. AI giúp khắc phục hạn chế này bằng cách phân tích thông tin di truyền, tiền sử bệnh án và dữ liệu lối sống để điều chỉnh phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân. Phương pháp tiếp cận cá nhân hóa này có thể dẫn đến các phương pháp điều trị hiệu quả hơn với ít tác dụng phụ hơn. Ví dụ, thuật toán AI có thể dự đoán cách các bệnh nhân khác nhau sẽ phản ứng với các loại thuốc cụ thể, cho phép bác sĩ kê đơn thuốc và liều lượng phù hợp nhất cho từng cá nhân.
Hiệu quả hoạt động và giảm chi phí
Việc tích hợp AI vào hoạt động chăm sóc sức khỏe đang thúc đẩy những cải tiến đáng kể về hiệu quả và giảm chi phí. Các tác vụ quản trị, chẳng hạn như lên lịch hẹn, thanh toán và quản lý hồ sơ bệnh nhân, có thể được tự động hóa bằng hệ thống hỗ trợ AI. Việc tự động hóa này giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế, cho phép họ tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.
AI cũng có thể tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực trong bệnh viện. Ví dụ, các thuật toán dự đoán có thể dự báo số lượng bệnh nhân nhập viện, cho phép các bệnh viện quản lý nhân sự và công suất giường bệnh hiệu quả hơn. Điều này không chỉ cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân mà còn giảm chi phí vận hành. Một nghiên cứu của Accenture (2) ước tính rằng các ứng dụng AI có thể cứu nền kinh tế chăm sóc sức khỏe của Hoa Kỳ lên tới 150 tỷ USD hàng năm vào năm 2026.
Những tiến bộ trong nghiên cứu y học
AI đang đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu y học bằng cách cho phép các nhà khoa học phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và chính xác. Các thuật toán AI có thể xác định các loại thuốc tiềm năng bằng cách phân tích dữ liệu sinh học và dự đoán cách chúng sẽ tương tác với tế bào người. Điều này đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc, vốn thường mất nhiều năm và tiêu tốn hàng tỷ đô la.
Hơn nữa, các công cụ do AI điều khiển có thể phân tích tài liệu khoa học và dữ liệu thử nghiệm lâm sàng để khám phá những hiểu biết và mối tương quan mới mà các nhà nghiên cứu con người có thể bỏ qua. Ví dụ: thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể quét hàng nghìn tài liệu nghiên cứu để xác định các xu hướng mới nổi và những đột phá tiềm năng trong các lĩnh vực y tế khác nhau.
Cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân
AI cũng đang nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân bằng cách cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa và hiệu quả. Trợ lý sức khỏe ảo, được hỗ trợ bởi AI, có thể cung cấp cho bệnh nhân lời khuyên y tế, nhắc nhở dùng thuốc và câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến liên quan đến sức khỏe. Những trợ lý này cũng có thể phân loại bệnh nhân bằng cách đánh giá các triệu chứng của họ và hướng họ đến mức độ chăm sóc thích hợp, giảm số lần đến phòng cấp cứu không cần thiết.
Y học từ xa, vốn đã trở nên nổi bật trong đại dịch COVID-19, là một lĩnh vực khác mà AI đang tạo ra tác động đáng kể. Các nền tảng được hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ tư vấn ảo, theo dõi bệnh nhân từ xa và phân tích dữ liệu từ các thiết bị đeo để cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe theo thời gian thực. Điều này không chỉ cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe mà còn đảm bảo việc giám sát liên tục và can thiệp kịp thời.
Những cân nhắc và thách thức về đạo đức
Mặc dù lợi ích của AI trong chăm sóc sức khỏe là vô cùng lớn nhưng điều cần thiết là phải giải quyết những cân nhắc và thách thức về mặt đạo đức liên quan đến việc triển khai nó. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là điều tối quan trọng vì hệ thống AI thường dựa vào thông tin nhạy cảm của bệnh nhân. Đảm bảo rằng dữ liệu này được bảo vệ và sử dụng một cách có đạo đức là rất quan trọng để duy trì niềm tin của bệnh nhân.
Hơn nữa, cần có sự minh bạch và trách nhiệm giải trình trong các quyết định chăm sóc sức khỏe do AI điều khiển. Hiểu cách các thuật toán AI đưa ra kết luận là điều cần thiết để có được niềm tin của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cũng như bệnh nhân. Ngoài ra, việc giải quyết những sai lệch tiềm ẩn trong thuật toán AI là rất quan trọng để đảm bảo kết quả chăm sóc sức khỏe công bằng và bình đẳng cho tất cả các cá nhân, bất kể nền tảng của họ.
Phần kết luận
Việc tích hợp AI vào ngành chăm sóc sức khỏe đang thúc đẩy sự thay đổi mô hình hứa hẹn tăng cường chẩn đoán, cá nhân hóa việc điều trị, cải thiện hiệu quả hoạt động, đẩy nhanh nghiên cứu y tế và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân. Khi AI tiếp tục phát triển, điều cần thiết là phải giải quyết các cân nhắc và thách thức về mặt đạo đức liên quan để đảm bảo rằng các lợi ích được hiện thực hóa một cách công bằng và bền vững. Tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe chắc chắn gắn liền với những tiến bộ trong AI, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng trong việc theo đuổi kết quả sức khỏe tốt hơn cho tất cả mọi người.
(1) McKinney, SM và cộng sự. (2020). Đánh giá quốc tế về hệ thống AI để sàng lọc ung thư vú. Thiên nhiên, 577(7788), 89-94. https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6
(2) Giọng nói. (2017). Trí tuệ nhân tạo: Hệ thống thần kinh mới của chăm sóc sức khỏe. Lấy từ https://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-healthcare
Đăng ký miễn phí InsideBIGDATA bản tin.
Tham gia cùng chúng tôi trên Twitter: https://twitter.com/InsideBigData1
Tham gia cùng chúng tôi trên LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/insidebigdata/
Tham gia cùng chúng tôi trên Fb: https://www.facebook.com/insideBIGDATANOW
[ad_2]
Source link