AI tối ưu quy trình chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân

Những thách thức dân số già hóa, bệnh tật và đại dịch gia tăng… đang làm kiệt sức đội ngũ y bác sĩ. Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) dự báo, toàn cầu sẽ tiếp tục thiếu hụt 10 triệu nhân viên y tế đến năm 2030. Con số mà Việt Nam cần bổ sung giai đoạn này là khoảng 374.000 bác sĩ và điều dưỡng . Để giảm nhẹ khối lượng công việc và thời gian cho các bác sĩ, AI là một trong những giải pháp tiềm năng phù hợp với thực tế thiếu nhân lực y tế hiện nay.

Bên cạnh khối lượng khổng lồ, các nhà quản lý còn gặp thách thức khi xử lý các dữ liệu y tế dưới nhiều định dạng khác nhau. Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ước tính cần đến 2.300 tỷ đĩa DVD để lưu trữ kho dữ liệu đồ sộ của ngành y tế - chiếm hơn 30% tổng dữ liệu toàn cầu. Trung bình, mỗi bệnh viện sẽ tạo ra thêm 50 petabyte dữ liệu chăm sóc sức khỏe mỗi năm, song 97% thông tin giá trị đang bị lãng phí . Nếu mở khóa được khối dữ liệu này, ngành Y có thể tối ưu hóa quy trình làm việc thông minh và hiệu quả hơn, giải phóng nguồn lực cho y bác sĩ.

Theo Forbes, 90% trong số 50 petabyte của mỗi bệnh viện là dữ liệu chẩn đoán hình ảnh. Chỉ AI mới có thể phân tích và hợp nhất toàn bộ kho hình ảnh phức tạp này cùng với kết quả xét nghiệm, ghi chú của bác sĩ đa chuyên khoa khác nhau. Chính vì vậy, biến AI thành công cụ hỗ trợ các bác sĩ đọc các dữ liệu y khoa, giúp họ trở thành chuyên gia chẩn đoán mà không phải tiếp xúc quá nhiều với dữ liệu, góp phần giải quyết thách thức trong việc thiếu hụt nhân viên y tế là điều thiết yếu. Đây cũng chính là định hướng lâu dài của GE HealthCare được ông Hà Thúc Nhân chia sẻ tại Hội nghị Điện quang và Y học hạt nhân Thường niên lần thứ 25 vừa diễn ra.

Tính đến năm 2023, FDA (Mỹ) đã cấp phép sử dụng AI cho gần 700 thiết bị y tế, bước đầu mở khóa sức mạnh của trí thông minh nhân tạo nơi bệnh viện. Dẫn đầu về số giấy phép hợp chuẩn hiện nay là GE HealthCare với 58 thiết bị chẩn đoán hình ảnh AI , tích lũy được sau 10 năm tiên phong ra mắt thiết bị AI đầu tiên .

Ông Parminder Bhatia - Giám đốc AI của GE HealthCare khẳng định tiềm năng ứng dụng AI là vô hạn trong lĩnh vực y tế. AI xử lý dữ liệu nhanh hơn con người gấp 1.000 lần với độ nhất quán và chính xác cực cao. Trong 10 năm tới, AI kết hợp với kỹ thuật số, điện toán đám mây… có thể chuyển đổi quy trình làm việc lâm sàng và tối ưu vận hành bệnh viện với tốc độ bằng 100 năm trước gộp lại .

Sức mạnh của AI nằm ở việc rút ngắn thời gian cho hàng trăm công đoạn trong quy trình chăm sóc bệnh nhân, qua đó giảm chi phí và giảm áp lực cho hệ thống y tế. Đầu tiên, AI tích hợp vào các thiết bị chẩn đoán hình ảnh y khoa chất lượng cao, làm nổi bật những bất thường nhỏ mà mắt người dễ bỏ qua và diễn giải phù hợp bằng cách liên hệ với kho dữ liệu lịch sử về bệnh nhân. Từ đó, AI hỗ trợ nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán sớm, thúc đẩy cá nhân hóa phác đồ điều trị để gia tăng cơ hội cứu chữa cho người bệnh.

Quy trình số hóa dữ liệu trong và ngoài bệnh viện trước đây cần 3-5 năm, giờ có thể hoàn thành chỉ trong vài tháng với AI. Thông qua việc tích hợp liền mạch dữ liệu hình ảnh - âm thanh - văn bản, các công cụ kỹ thuật số tích hợp AI Tạo sinh có thể phân loại dữ liệu, trích xuất những hiểu biết giá trị theo thời gian thực để hỗ trợ bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định điều trị, trao quyền để họ làm việc thông minh hơn thay vì kiệt sức hơn.

AI Tạo sinh (Generative AI) tương tự như ChatGPT, sử dụng giao diện thân thiện với người dùng và ngôn ngữ tương tác tự nhiên, giúp y bác sĩ dễ dàng truy vấn chéo thông tin bệnh nhân thăm khám ở các chuyên khoa khác nhau để có cái nhìn bao quát và đa diện. Chẳng hạn, bác sĩ có thể hỏi AI bằng giọng nói: “Tìm mọi bệnh nhân nữ 40-60 tuổi được chẩn đoán mắc ung thư vú trong 6 tháng qua” và nhận về danh sách hồ sơ chỉ sau vài phút, thay vì phải tìm kiếm thủ công vài tuần.

Thứ hai, bằng cách thu thập dữ liệu hợp lý và sử dụng công nghệ điều khiển giọng nói, AI còn tối ưu hóa các tác vụ hành chính và giải phóng thủ tục giấy tờ nơi bệnh viện. Chẳng hạn như quy trình xạ trị cho bệnh nhân ung thư, hiện mất 3 giờ nhưng sau này có thể chỉ mất 15 phút. Các thao tác chụp chiếu, sao lưu hình ảnh, nhập dữ liệu, tạo báo cáo… đều có thể được thực hiện tự động hoàn toàn bằng AI.

AI cũng có thể dự đoán khả năng đáp ứng của bệnh nhân đối với phác đồ điều trị cá nhân hóa. Ví dụ, bác sĩ thường băn khoăn khi lựa chọn một phương án hiệu quả và ít tác dụng phụ nhất trong 5.000 liệu pháp miễn dịch hiện hữu cho bệnh nhân ung thư. Song nếu ứng dụng mô hình AI được phát triển gần đây bởi GE HealthCare, Đại học Y Vanderbilt (Mỹ) và Đại học Y Essen (Đức), bác sĩ có thể dự đoán tỷ lệ đáp ứng của bệnh nhân với độ chính xác 70-80%.

Ông Parminder Bhatia cho biết, nhờ những tiến bộ đột phá về AI gần đây, các mô hình trên chỉ cần vài tuần huấn luyện AI là có thể sẵn sàng ứng dụng vào quy trình làm việc. Một mô hình AI thành công còn có thể dễ dàng mở rộng quy mô ra nhiều lĩnh vực bệnh học khác nhau, theo chiều dọc như từ ung thư gan đến ung thư phổi, và theo chiều rộng từ ung thư đến tim mạch.