Trí tuệ nhân tạo đang được ứng dụng trong y tế như thế nào?

Ngành chăm sóc sức khỏe đang rất cần sự đổi mới sáng tạo. Đây là lĩnh vực tiêu tốn nguồn vốn khổng lồ từ cả khu vực công và tư nhân, nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu của dân số ngày càng đông và già hóa trên toàn cầu.

Vì vậy, trí tuệ nhân tạo ngày càng trở thành công cụ quan trọng trong y tế. Tuy nhiên, cũng như nhiều ngành khác, tiềm năng của AI chỉ mới bắt đầu được khai phá. Vẫn còn nhiều điều chưa rõ về cách ứng dụng AI hiệu quả nhất để nâng cao chất lượng, hiệu quả chăm sóc – đồng thời cải thiện trải nghiệm cho cả bệnh nhân lẫn nhân viên y tế.

CHẨN ĐOÁN VÀ HÌNH ẢNH

Một trong những lĩnh vực y tế khiến AI tạo ra nhiều kỳ vọng nhất là khả năng cải thiện tốc độ và độ chính xác trong việc phân tích các bản chụp chẩn đoán.

Ví dụ, Imperial College Health Partners tại Vương quốc Anh – tổ chức tập hợp các nhà cung cấp dịch vụ y tế quốc gia, các trường đại học và ngành công nghiệp ở tây bắc London – nhận thấy AI có tiềm năng lớn trong việc nâng cao chất lượng sức khỏe nhờ các bằng chứng thực tiễn. Giám đốc điều hành Axel Heitmueller cho biết, hiện nay các hệ thống AI đã cho phép việc quét Chụp cộng hưởng từ (MRI), Chụp cắt lớp vi tính (CAT) và X-quang đạt được độ nhất quán có lẽ còn cao hơn cả con người.

Tuy nhiên, ông cảnh báo rằng các chuyên gia lâm sàng không nên bị loại khỏi quá trình này: “Dù có bao nhiêu sự cường điệu, bằng chứng cho thấy kết quả tốt nhất đạt được khi kết hợp giữa con người và máy móc.”

Ông cũng nhấn mạnh cần chú ý hơn nữa về các tiêu chí đánh giá công cụ AI trong chẩn đoán. “Mọi người thường tập trung vào máy móc và chỉ ra những thiếu sót của chúng. Nhưng chúng ta phải thừa nhận là các chuyên gia y tế cũng chưa hoàn hảo tuyệt đối”.

Pranav Rajpurkar, phó giáo sư tin sinh học tại Trường Y Harvard và đồng sáng lập a2z Radiology AI (nơi phát triển mô hình AI cho chụp cắt lớp vùng bụng và vùng chậu), tin rằng một ngày nào đó tỷ lệ sai sót y khoa có thể bị loại bỏ hoàn toàn nhờ AI. Ông chia sẻ: “Tôi tin rằng với AI, có thể có một thế giới mà chúng ta không mắc sai lầm y khoa và không bỏ sót bệnh tật nào.”

Tuy nhiên, ông cảnh báo rằng dù AI đã giúp phát hiện sớm hơn một số bệnh lý nhạy cảm với thời gian, nó vẫn chưa “giúp mọi người làm việc nhanh hơn”. Mục tiêu nghiên cứu của ông là phát triển các mô hình AI y khoa “tổng quát” – có thể thực hiện toàn bộ các nhiệm vụ mà bác sĩ làm khi đọc và phân tích hình ảnh y khoa.

Hiện tại, AI đã có thể phát hiện các nốt bất thường trong phổi từ phim chụp X-quang ngực hoặc các tổn thương trên phim chụp nhũ ảnh. Nhưng, Rajpurkar cho biết, “một chuyên gia vẫn phải thực hiện 200 đến 400 nhiệm vụ khác trong quá trình chẩn đoán, và chúng ta chưa có thuật toán nào có thể làm được hết những việc đó.”

“Giá trị về mặt hiệu quả mà AI mang lại là điều mà chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đạt được, nhưng tôi tin rằng chúng ta sắp đạt được điều này nhờ những tiến bộ công nghệ sắp tới,” ông nói.

ĐIỀU TRỊ

Một lĩnh vực khác mà AI đã chứng tỏ giá trị là trong việc giúp tìm ra phương pháp điều trị phù hợp hơn cho bệnh nhân. Anna Sala, bác sĩ chuyên khoa dị ứng và là người đứng đầu đơn vị đổi mới tại Bệnh viện Vall d’Hebron Barcelona, cho biết về một dự án châu Âu mang tên TRUSTroke nhằm tối ưu hóa điều trị đột quỵ. Dự án này đã vừa hoàn thành một thử nghiệm thành công tại bệnh viện ở Tây Ban Nha.

Hệ thống AI của TRUSTroke sẽ được “huấn luyện” bằng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án và thông tin mà bệnh nhân và nhân viên y tế cung cấp qua một ứng dụng di động. Sala giải thích rằng nền tảng này sẽ “phân tích mọi yếu tố liên quan đến bệnh, tình trạng của bệnh nhân và môi trường sống của họ.”

Thông tin này sẽ giúp AI đưa ra các hướng dẫn đáng tin cậy cho bác sĩ, bệnh nhân, và người chăm sóc để cá nhân hóa phương pháp điều trị tốt nhất, đồng thời giảm nguy cơ biến chứng.

Sala cũng cho biết AI đang thể hiện khả năng trong việc chẩn đoán các bệnh hiếm. Một nền tảng AI đã có thể đưa ra chẩn đoán chính xác dựa trên triệu chứng và tiền sử bệnh của bệnh nhân, thậm chí những chẩn đoán mà bác sĩ không thể đưa ra.

GIAO TIẾP VỚI BỆNH NHÂN

AI cũng đang giúp cải thiện tương tác giữa nhóm chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân, làm cho quá trình này dễ dàng và hiệu quả hơn. Ví dụ, AI có thể hỗ trợ phiên âm các cuộc tư vấn của bác sĩ với bệnh nhân, cho phép bác sĩ tập trung giao tiếp bằng mắt mà vẫn yên tâm vì thông tin đang được ghi lại và có thể dễ dàng chia sẻ với bệnh nhân.

AI còn có những ứng dụng tham vọng hơn, như giúp xác định khi nào bệnh nhân cần tái khám. Bác sỹ Sala nhắc đến một chatbot tên Lola, được phát triển tại Vall d’Hebron cùng với hai công ty AstraZeneca và Tucuvi. Chatbot này cung cấp tính năng theo dõi cá nhân cho bệnh nhân suy tim và bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính bằng cách hỏi họ một số câu hỏi qua điện thoại về tình trạng sức khỏe và khả năng thực hiện các công việc hàng ngày.

Các câu trả lời sẽ được gửi lên đám mây để AI phân tích. Nếu có dấu hiệu đáng lo ngại, bệnh nhân sẽ được nhắc lên lịch hẹn khám. Sala chỉ ra rằng sáng kiến này không chỉ giúp bệnh nhân tránh những chuyến đi không cần thiết mà còn góp phần bảo vệ môi trường nhờ giảm khí thải carbon.

Bác sỹ Heitmueller cho rằng AI có thể tạo ra thay đổi mạnh mẽ, giống như những tiến bộ nổi bật trong sàng lọc và chăm sóc bệnh nhân.

Ông chỉ ra rằng hầu hết các ngành công nghiệp đều bắt đầu với những đổi mới về quản lý, không phải với dịch vụ trực tiếp cho khách hàng. Ví dụ, ngành luật đã sử dụng AI để tự động hóa các công việc lặp lại như tìm kiếm dữ liệu trong cơ sở dữ liệu. Nhưng trong chăm sóc sức khỏe, dường như mọi người luôn bắt đầu bằng câu hỏi “Chúng ta có nên có một bác sĩ AI không?” thay vì “Chúng ta đã tự động hóa hệ thống quản lý của mình chưa?”

Heitmueller nhận thấy rằng trong hệ thống y tế công của Anh (NHS), việc cải thiện quản lý có thể không được ưu tiên cao. Ông giải thích: “Chúng tôi có ngân sách hàng năm, vì vậy nếu tiết kiệm được chi phí, ngân sách năm sau có thể sẽ bị cắt giảm. Điều này làm giảm động lực ứng dụng AI để cải thiện hiệu suất.” Tuy nhiên, ông cho rằng các hệ thống y tế tích hợp tại Mỹ có thể hưởng lợi từ công nghệ này.

Dù AI có tiềm năng tự động hóa rất lớn, công nghệ này vẫn chưa nhận được nhiều tài trợ hoặc sự quan tâm trong ngành y tế.