Congngheaz.org– Trí thông minh nhân tạo đang ngày càng chứng minh khả năng thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trong tương lai không xa.
Trung tâm trợ lý y tá ảo tại San Francisco, Sensely, gần đây đã gây quỹ 8 triệu đô la cho quỹ Series B để triển khai các đội y tá AI ảo nhằm phục vụ các phòng khám và bệnh nhân. Mục tiêu chính của việc ứng dụng công nghệ này là duy trì liên lạc giữa bệnh nhân và các nhà cung cấp dịch vụ y tế trong các lần đến khám và để hạn chế việc tái nhập viện. Molly là tá ảo được sử dụng phổ biến nhất của Sensely, sử dụng một công cụ phân loại độc quyền, lắng nghe và hồi đáp người dùng.
Angel – Trợ lý y tá ảo của công ty CareAngel là một ví dụ điển hình nữa cho việc ứng dụng trí thông minh nhân tạo AI trong y tế. Các bot cho phép kiểm tra sức khỏe thông qua giọng nói và ứng dụng AI để đưa ra kết quả tốt hơn với chi phí thấp hơn. Trợ lý này có thể quản lý, theo dõi và giao tiếp với bệnh nhân bằng cách sử dụng thông tin độc đáo và thông báo trong thời gian thực.
Trí thông minh nhân tạo vai trò là Trợ lý công việc hành chính
Việc tự động hóa quy trình làm việc hành chính đảm bảo rằng các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc ưu tiên những vấn đề khẩn cấp và cũng có thể giúp các bác sĩ, y tá và trợ lý tiết kiệm thời gian cho các công việc thường ngày. Một số ứng dụng của trí thông minh nhân tạo vào công việc hành chính trong ngành y tế bao gồm chuyển giọng nói thành văn bản để tự động hóa các hoạt động như viết ghi chú biểu đồ, kê toa thuốc và thử nghiệm đặt hàng.
Một ví dụ cho ứng dụng này đến từ Nuance – Công ty cung cấp các giải pháp được trang bị trí thông minh nhân tạo, dựa trên công nghệ học máy để giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cắt giảm thời gian soạn tài liệu và cải thiện chất lượng báo cáo. Những tài liệu của bác sĩ được hỗ trợ máy tính như thế này cung cấp các hướng dẫn tài liệu lâm sàng theo thời gian thực, giúp các nhà cung cấp đảm bảo bệnh nhân của họ nhận được lịch sử lâm sàng chính xác và những khuyến nghị nhất quán.
Một ví dụ khác là thỏa thuận kéo dài 5 năm giữa IBM và Cleveland Clinic nhằm mục đích cải tiến các hoạt động chăm sóc y tế và tổ chức hành chính. Sự hợp tác này sử dụng Watson và các công nghệ tiên tiến khác để khai thác dữ liệu lớn và giúp các bác sĩ cung cấp trải nghiệm điều trị hiệu quả và riêng tư hơn. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Watson cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc phân tích nhanh chóng và chính xác hàng ngàn giấy tờ y tế để cải thiện dịch vụ chăm sóc bệnh nhân và giảm chi phí hoạt động.
Bệnh viện John Hopkins cũng có động thái tương tự khi thiết lập quan hệ đối tác với GE Healthcare Camden Group. Sáng kiến này nhằm cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và hiệu suất thông qua việc cho phép trung tâm chỉ huy của bệnh viện trang bị các phân tích dự báo. Chiến lược này sẽ giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định nhanh chóng và sáng suốt trong quá trình thực hiện các nhiệm vụ như lên kế hoạch phân bổ giường và quản lý các yêu cầu hỗ trợ đơn vị.
Hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng
Việc dùng AI để chẩn đoán cho bệnh nhân vẫn còn ở bước đầu, song đã có nhiều ứng dụng thú vị. Nghiên cứu của Đại học Standford thử nghiệm thuật toán AI để phát hiện ung thư da, và nó thực hiện thao tác ở mức như con người. Một hãng phần mềm AI của Đan Mạch thì thử chương trình học sâu bằng cách cho máy tính nghe lỏm khi con người thực hiện các cuộc gọi khẩn. Thuật toán phân tích nội dung người nói, giọng nói, âm thanh nền và phát hiện tim ngừng đập với 93% tỷ lệ thành công, cao hơn so với mức 73% do con người thực hiện.
Baidu Research gần đây thông báo kết quả của các thử nghiệm sớm về thuật toán học sâu chỉ ra rằng nó có thể làm tốt hơn con người trong việc xác định di căn ung thư vú. Thủ tướng Anh Theresa May cho hay cuộc cách mạng AI sẽ giúp Cơ quan Y tế Quốc gia Anh (NHS) dự báo những người đang có ung thư giai đoạn đầu, cuối cùng ngăn chặn hàng ngàn ca tử vong liên quan đến ung thư vào năm 2033. Thuật toán kiểm tra hồ sơ y tế, thói quen, thông tin di truyền được gộp lại từ các tổ chức từ thiện y tế.
Phân tích hình ảnh
Hiện tại, việc phân tích hình ảnh tốn rất nhiều thời gian của nhân viên y tế. Song một nhóm nghiên cứu do Đại học MIT dẫn dắt vừa phát triển thuật toán máy học có khả năng phân tích bản scan 3D nhanh hơn 1.000 lần so với hiện thời. Việc đánh giá tức thì như thế có thể giúp bác sĩ đang trong ca phẫu thuật có nguồn thông tin quan trọng.
