8 chi phí ẩn cần xem xét trước khi triển khai AI trong lĩnh vực y tế

Những năm gần đây, số lượng nhân viên y tế ngày càng giảm trong khi số bệnh nhân lại tăng lên. Có nhiều nguyên nhân để giải thích cho tình trạng này, nhưng vấn đề chính vẫn là: không đủ bác sĩ, y tá, kỹ thuật viên và nhân viên y tế để đáp ứng lượng bệnh nhân ngày càng lớn. Ngành y cần một giải pháp giúp giảm tải áp lực — và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể là câu trả lời.

Tuy nhiên, ngoài chi phí ban đầu để mua hệ thống AI, còn nhiều khoản chi ẩn mà bệnh viện có thể chưa lường trước hoặc chưa được thông báo, Technode Global nhận định.

CHUẨN BỊ DỮ LIỆU

Bệnh viện lưu trữ dữ liệu theo nhiều cách khác nhau — từ hồ sơ giấy đến hồ sơ điện tử. Nếu muốn AI truy cập và duy trì dữ liệu chi tiết, bệnh viện phải chuẩn bị nội dung tương thích cho quá trình huấn luyện hoặc vận hành, và điều đó vô cùng tốn kém.

AI tuy “thông minh” nhưng cần dữ liệu đầu vào được định dạng và diễn đạt chính xác để xử lý, phân loại và lưu trữ đúng cách. Việc chuẩn hóa dữ liệu là yếu tố then chốt để AI hoạt động hiệu quả.

THIẾT KẾ VÀ HUẤN LUYỆN MÔ HÌNH

Các trung tâm y tế thường đứng trước hai lựa chọn chính khi ứng dụng AI: mua mô hình AI đã được phát triển riêng cho y tế hoặc tự xây dựng và huấn luyện mô hình. Cả hai phương án đều tốn kém, đặc biệt khi dữ liệu y tế rất phức tạp.

Nếu bệnh viện tự phát triển, cần tính đến chi phí huấn luyện để hệ thống có thể vận hành. Ngay cả khi mua sẵn thành phẩm, việc điều chỉnh và huấn luyện bổ sung cũng cần thiết, và mô hình càng phức tạp thì chi phí càng cao.

TÍCH HỢP THIẾT BỊ

Các cơ sở y tế hiện đã trang bị nhiều hệ thống kỹ thuật số. Một trong những bước khó và tốn kém nhất khi triển khai AI là đảm bảo hệ thống mới hoạt động trơn tru với nền tảng sẵn có. Quá trình này tốn thời gian và chi phí, phụ thuộc vào quy mô dự án.

Ngoài ra, bệnh viện còn phải đảm bảo rằng y tá, kỹ thuật viên và nhân viên y tế có thể sử dụng hệ thống mới một cách dễ dàng. Điều đó đồng nghĩa với quá trình đào tạo lại nhân sự, cập nhật quy trình và chi thêm cho nguồn lực huấn luyện hoặc thậm chí tăng lương cho nhân viên sẵn sàng học kỹ năng mới.

TUÂN THỦ QUY ĐỊNH

Hầu hết quốc gia trên thế giới đều có luật bảo vệ thông tin cá nhân. Các luật này quy định rõ việc chia sẻ và bảo mật dữ liệu.

AI trong y tế lưu trữ nhiều dữ liệu nhạy cảm như kết quả xét nghiệm, tiền sử bệnh và một số thông tin liên quan khác. Bệnh viện phải tuân thủ đầy đủ quy định để tránh vi phạm, vì có thể dẫn đến phạt tiền hay ảnh hưởng uy tín. Ngoài ra, một số hệ thống còn cần thử nghiệm lâm sàng và giấy phép phê duyệt — cũng là khoản chi lớn.

GIÁM SÁT HỆ THỐNG

AI chưa đủ tiên tiến để tự vận hành hoàn toàn, đặc biệt trong lĩnh vực khoa học như y tế. Vì vậy, hệ thống cần được giám sát liên tục để đảm bảo tính chính xác và tuân thủ quy định. Việc này đòi hỏi nhân viên chuyên trách, đồng nghĩa với chi phí nhân sự tăng lên.

RỦI RO AN NINH

AI không hoàn hảo — lỗi hệ thống và trục trặc vẫn có thể xảy ra. Khi gặp sự cố, nhân viên y tế đôi khi phải sử dụng cách thủ công để duy trì hoạt động, gây rủi ro bảo mật. Điều này có thể khiến dữ liệu nhạy cảm bị lộ, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng và tốn kém cho bệnh viện.

CHI PHÍ DUY TRÌ VÀ SỬ DỤNG

Một số hệ thống AI tính phí thuê bao hàng tháng hoặc hàng năm, thậm chí thu phí mỗi lần sử dụng — có thể lên tới hàng nghìn lượt mỗi ngày. Do đó, bệnh viện cần tính toán kỹ trước khi mua để tránh chi phí phát sinh ngoài dự kiến.

RỦI RO VỀ UY TÍN

Nếu AI mắc lỗi hoặc đưa ra khuyến nghị sai lệch do dữ liệu thiên lệch, uy tín của cơ sở y tế sẽ bị ảnh hưởng. Khi bệnh nhân tương tác với chatbot hoặc trợ lý ảo, nguy cơ mất niềm tin có thể gia tăng nếu hệ thống cung cấp thông tin không chính xác. Quy trình giám sát chặt chẽ giúp giảm thiểu rủi ro này, nhưng vẫn cần nhận thức rõ về khả năng xảy ra.

LIỆU AI CÓ THỰC SỰ GIÚP NGÀNH Y HOẠT ĐỘNG HIỆU QUẢ?

Vẫn còn nhiều tranh cãi về việc AI có thực sự tiết kiệm thời gian, chi phí và nguồn lực hay không — nhất là khi tồn tại ít nhất tám loại chi phí ẩn liên quan. Thời gian mà nhân viên y tế cần để triển khai và học cách sử dụng AI có thể vượt quá lợi ích mà công nghệ mang lại. Dù AI có rất nhiều tiềm năng, nhưng các chi phí phát sinh có thể làm mờ đi hiệu quả tổng thể.

Bước đầu tiên là phải hiểu rõ tất cả chi phí — bao gồm cả chi phí tiềm ẩn — trước khi quyết định triển khai. Khi đã nắm rõ tổng chi phí thực tế, bệnh viện có thể tìm cách tối ưu, như chọn gói thuê bao thấp hơn, tự phát triển thuật toán nội bộ hoặc áp dụng giải pháp tương tự để tiết kiệm.

Rõ ràng, trước thực trạng số lượng bệnh nhân tăng và nhân lực y tế thiếu hụt, nhu cầu áp dụng AI ngày càng cao. Tuy nhiên, chi phí ban đầu không phải là rào cản duy nhất — mà còn hàng loạt chi phí ẩn tích lũy theo thời gian. Nhận thức đầy đủ về những yếu tố này sẽ giúp các cơ sở y tế đưa ra quyết định đúng đắn và bền vững hơn khi bước vào kỷ nguyên AI.