Từ dữ liệu đến chẩn đoán, AI đang thay đổi mạnh mẽ ngành y tế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực y tế, giúp giảm bớt các công việc tốn thời gian như ghi chép hồ sơ, từ đó cho phép nhân viên y tế tập trung vào việc điều trị bệnh nhân.

Theo Tạp chí Cosmo, các chuyên gia y tế nhận định rằng, khi được khai thác hết tiềm năng, AI có thể giảm chi phí chăm sóc sức khỏe, tăng khả năng tiếp cận dịch vụ và cải thiện toàn diện hệ thống y tế. Những ứng dụng hiện tại của AI trong y học đang mang lại nhiều triển vọng đầy hứa hẹn.

AI TRONG Y TẾ: NHỮNG ỨNG DỤNG ĐỘT PHÁ

AI đang được sử dụng trong nhiều khía cạnh của y học, từ vai trò như một “trợ lý ghi chép”, phân tích hình ảnh y khoa, đến phân tích dấu ấn sinh học.

Đầu tiên, ứng dụng AI Scribe giúp giảm gánh nặng hành chính. AI scribe hỗ trợ ghi lại các ghi chú của bác sĩ trong quá trình thăm khám, giúp giảm thời gian dành cho công việc hành chính. Các chương trình như Lyrebird có khả năng tạo bản ghi trực tiếp trong thời gian thực. Sau khi bản ghi được hoàn thành và tải xuống, cả file âm thanh lẫn bản ghi sẽ được xóa để đảm bảo bảo mật.

Thông thường, việc viết báo cáo cho một bệnh nhân mất thời gian tương đương với buổi thăm khám. Sự xuất hiện của AI scribe đã trở thành một giải pháp hữu ích tại các bệnh viện trên toàn cầu. Một nghiên cứu từ Trường Y Perelman, Đại học Pennsylvania (Mỹ) khảo sát 46 bác sĩ cho thấy việc sử dụng AI scribe giúp tăng 20% thời gian tương tác trực tiếp với bệnh nhân và giảm 30% thời gian làm việc ngoài giờ.

AI trong y tế còn được sử dụng để phân tích hình ảnh y khoa như X-quang, MRI, và CT scan thông qua công nghệ phát hiện đối tượng (object detection). Các hệ thống AI được huấn luyện trên hàng trăm bộ dữ liệu hình ảnh, trong đó một nửa là hình ảnh bình thường và một nửa có dấu hiệu bệnh lý như khối u hoặc bệnh tật. Dữ liệu huấn luyện cần đa dạng về tình huống và nguồn gốc để tránh việc AI nhận diện sai các mẫu môi trường ngoài hình ảnh y khoa.

Một đánh giá toàn diện từ Đại học Louvain (Bỉ) nhấn mạnh: “Việc thu thập và quản lý dữ liệu là yếu tố then chốt. Sai sót, thiên vị, hoặc sự không đồng nhất trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng đối với hiệu suất và kết quả lâm sàng của mô hình AI. Các vấn đề như mất cân bằng giới tính, thiên vị chủng tộc, hoặc sự thay đổi giao thức điều trị theo thời gian là những ví dụ điển hình.”

AI cũng hỗ trợ phân tích các tập dữ liệu lớn của bệnh nhân để nhận diện các mẫu bệnh lý. Bằng cách sử dụng các mô hình dự đoán, AI có thể xác định các dấu ấn sinh học liên quan đến bệnh tật, đồng thời dự đoán phản ứng hoặc tác dụng phụ của bệnh nhân đối với một loại thuốc cụ thể. Ứng dụng này giúp cá nhân hóa phương pháp điều trị và nâng cao hiệu quả chăm sóc.

AI TRONG Y TẾ HOẠT ĐỘNG NHƯ THẾ NÀO?

Các chương trình AI trong y tế sử dụng hai công nghệ cốt lõi: học máy (machine learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

NLP phân tích các dữ liệu lớn thành các đơn vị nhỏ hơn, sau đó đưa ra giả định dựa trên câu hỏi nhị phân: “Dữ liệu này có đáp ứng yêu cầu không? Có/Không?” Một ví dụ điển hình là chương trình SWIFT (Supportive Weekend Interprofessional Flow Team) tại Bệnh viện Lyell McEwin, Adelaide, Úc. Chương trình này hỗ trợ lập danh sách bệnh nhân sẵn sàng xuất viện.

Theo Toby Gilbert, người tham gia phát triển SWIFT: “AI phân tích ghi chú mới nhất của bệnh nhân, chia nhỏ văn bản để hiểu nội dung. Sau đó, nó sử dụng thuật toán để trả lời câu hỏi: ‘Bệnh nhân có thể xuất viện trong 2 ngày không? Có/Không?’ AI tiếp tục kết hợp các chỉ số như nhịp tim, kết quả xét nghiệm máu vào một thuật toán thứ hai để tính Điểm Adelaide, xếp hạng bệnh nhân theo khả năng xuất viện từ cao đến thấp.”

Trong các chương trình AI y tế, trách nhiệm khi xảy ra sai sót là một vấn đề được quan tâm. Theo Gilbert, hầu hết các chương trình AI hiện nay đều có sự giám sát của con người (human-in-the-loop). Người giám sát chịu trách nhiệm về việc sử dụng chương trình và sẽ chịu trách nhiệm nếu xảy ra sai sót.

Trong lĩnh vực y học chính xác, AI được sử dụng để dự đoán sự cố máy móc trước khi xảy ra, đảm bảo thiết bị hoạt động an toàn, theo Kevin Johnson từ Trung tâm Y tế Đại học Vanderbilt, Mỹ. AI cũng góp phần tạo ra hệ thống chăm sóc sức khỏe rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn. Ông Gilbert giải thích: “AI là công cụ di động, có thể thực hiện các bước thu thập thông tin trước khi tương tác lâm sàng, giúp bác sĩ tập trung vào việc khám và điều trị”.

Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc còn mang lại lợi ích cho nhân viên y tế. Theo một hội nghị năm 2024, các nhân viên y tế sử dụng AI hiệu quả có thể tăng năng suất, cải thiện sự hài lòng trong công việc nhờ tập trung vào mối quan hệ với bệnh nhân, đồng thời hoàn thành nhiều công việc hơn với lực lượng lao động nhỏ hơn.