Generative AI trong y tế đang được áp dụng nhiều quy trình và khía cạnh trong chăm sóc sức khỏe để nâng cao độ chính xác trong điều trị và cải thiện quy trình, thủ tục. Tuy nhiên, quá trình này cũng gặp nhiều thách thức do hạn chế về nguồn dữ liệu và cơ sở hạ tầng công nghệ.
Generative AI (Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh) trong Y tế được coi là công nghệ chăm sóc sức khỏe hiệu quả đến từ tương lai. AI tạo sinh trong y tế là phương pháp áp dụng trí tuệ nhân tạo để tăng khả năng chẩn đoán và xây dựng phác đồ điều trị phù hợp nhất với từng ca bệnh. Hơn nữa, GenAI cũng có thể hỗ trợ thực hiện nhiều hoạt động mà đòi hỏi sự tương tác giữa con người như quản lý mối quan hệ giữa các hệ thống y tế.
Sàng lọc dữ liệu, thông tin y khoa và lịch sử bệnh án của bệnh nhân là một công việc thủ công mất nhiều thời gian. Tuy nhiên, khi áp dụng công nghệ GenAI vào y tế, các dữ liệu liên quan sẽ được tổng hợp đầy đủ và cung cấp ngay lập tức. Đồng thời, AI tạo sinh cũng đề xuất giải pháp dựa trên dữ liệu có sẵn, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất làm việc của y bác sĩ.
Theo một báo cáo gần đây liên quan đến thị trường toàn cầu của Generative AI trong ngành y tế, các chuyên gia ước tính đến năm 2032 sẽ đạt giá trị 21 tỷ USD. Đó cũng là lý do khiến các bên liên quan đến lĩnh vực y tế, sức khỏe như công ty bảo hiểm, các nhà quản trị bệnh viện sẵn sàng tích hợp GenAI vào nhiều khía cạnh của chăm sóc sức khỏe.
Generative AI trong Y tế đang được phát triển với nhiều công nghệ và thuật toán tiên tiến nhất để giải quyết nhiều hạn chế còn tồn tại và mang đến hiệu suất tối ưu nhất. AI tạo sinh được áp dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hỗ trợ cho cả người sử dụng và bác sĩ trong nhiều khía cạnh
Triển khai GenAI trong y tế cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm chất lượng và hiệu quả hơn thông qua việc nâng cấp hệ thống quản lý. Quản lý hệ thống chăm sóc sức khỏe sẽ được cải tiến thông qua việc đồng bộ hóa các dữ liệu như đặc điểm sức khỏe, tiền sử bệnh lý,... của bệnh nhân. Các quyền lợi bảo hiểm của bệnh nhân cũng được đề cập đầy đủ và chi tiết trên hệ thống. Bên cạnh đó, bệnh nhân cũng có thể nhận được thông tin từ các cơ sở y tế đầy đủ và nhanh chóng.
Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh trong y tế có thể hỗ trợ các y bác sĩ ở khía cạnh chuyên môn để đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn. GenAI được tích hợp các dữ liệu liên quan đến tình trạng sức khỏe của bệnh nhân để bác sĩ có thể nắm được chi tiết hồ sơ bệnh án. Bên cạnh đó, AI tạo sinh cũng kết hợp với nguồn dự liệu có sẵn để đưa ra các dự đoán về tốc độ phát triển bệnh và gợi ý phác đồ điều trị phù hợp. Do đó, trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể là một công cụ hỗ trợ các bác sĩ tăng hiệu quả điều trị cho bệnh nhân
GenAI trong y tế hỗ trợ các nhân viên y tế xử lý các quy trình, thủ tục có tính lặp lại nhằm tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất. Thủ tục xuất viện của bệnh nhân thường sẽ mất rất nhiều thời gian để xử lý vì nhân viên y tế cần rà soát quyền lợi bảo hiểm và kiểm kê dịch vụ để làm hóa đơn viện phí. Khi GenAI được tích hợp, thông tin bệnh nhân xuất nhập viện sẽ được xử lý nhanh chóng và cập nhập liên tục. Hơn nữa, AI tạo sinh cũng có thể thu thập thông tin và nguồn dự liệu y tế thông qua các cuộc hội thoại nhằm thiết kế các hình ảnh, xây dựng video với mục đích truyền tải kiến thức y khoa.
Có thể thấy được, Generative AI trong y tế mang lại rất nhiều những lợi ích tiềm năng trông thấy cho không chỉ bệnh nhân, bác sĩ mà cả cơ sở y tế nói chung. Mặc dù vậy, để những ứng dụng GenAI đi vào thực tiễn, vẫn còn đó rất nhiều thách thức mà ngành y tế phải đối mặt.
Hiệu suất của GenAI phụ thuộc vào chất lượng và nhóm dữ liệu tiêu biểu được sử dụng để đào tạo AI. Trong trường hợp nguồn dữ liệu thiếu sự đa dạng và tính bao quát, nhận định của trí tuệ nhân tạo sẽ thiếu chính xác, những nhóm bệnh mà AI thiếu nguồn dữ liệu sẽ không được nhắc đến.
Các tổ chức y tế cần thiết lập các quy tắc nghiêm ngặt cho quy trình phát triển và kiểm tra ác thuật toán, theo dõi và đánh giá hiệu suất của AI trong thực tế để khắc phục lỗi sai kịp thời, mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu.
Generative AI trong Y tế cần sử dụng nhiều dữ liệu cá nhân nhạy cảm của bệnh nhân như tình trạng sức khỏe, hồ sơ bệnh án, ... để huấn luyện trí tuệ nhân tạo và tạo ra đánh giá. Do đó, vấn đề về bảo mật dữ liệu là một thách thức to lớn khi vận hành AI tạo sinh trong y tế.
Để bảo vệ tối đa dữ liệu cá nhân của bệnh nhân, các cơ sở y tế cần tuân thủ nghiêm ngặt quy định bảo mật dữ liệu, triển khai mã hóa dữ liệu, kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập, xây dựng cơ chế rá soát để ngăn chặn các hành vi truy cập trái phép. Hơn nữa, các cơ sở chăm sóc sức khỏe cũng cần xây dựng quy định về chia sẻ dữ liệu số và đảm bảo rằng dữ liệu sử dụng để xây dựng AI sẽ được sử dụng ẩn danh hoặc loại bỏ các thông tin các nhân không cần thiết để giảm thiểu tối đa rủi ro.
Triển khai AI tạo sinh trong y tế phải xây dựng những nội quy chặt chẽ và yêu cầu giám sát sự tuân thủ nghiêm ngặt. Các cơ sở y tế cần đảm bảo xây dựng khung quy định đáp ứng đúng hướng dẫn và tiêu chuẩn của cơ quan quản lý đề ra cho cả trí tuệ nhân tạo và thiết bị y tế.
Đa phần các cơ sở y tế hiện nay đều hoạt động với hệ thống cũ và không tương thích với công nghệ AI tiên tiến hiện nay. Sự mâu thuẫn này sẽ gây ra gián đoạn trong quy trình làm việc đang tồn tại trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe và có thể vướng phải sự phản đối từ y bác sĩ vì công nghệ mới sẽ thay đổi quy trình làm việc của họ.
Các cơ sở y tế nên thực hiện cuộc khảo sát đánh giá kỹ lưỡng về cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của họ, đảm bảo sự tương thích nhất định giữa hệ thống AI và các công nghệ có sẵn dựa. Đồng thời, các chương trình đào tạo cũng cần được xây dựng để hỗ trợ nhân viên y tế làm quen và thích nghi với quy trình có kết hợp AI.
AI tạo sinh trong y tế đang dần được phát triển và nâng cao thuật toán để đưa ra kết quả chính xác và nhanh chóng cho quá trình chẩn đoán hình ảnh X-quang, MRI và chụp CT.
Công nghệ AI này được huấn luyện thông qua các nguồn dữ liệu của lượng lớn bệnh nhân để nhận biết được dấu hiệu sớm của bệnh và dựa vào các chỉ số sức khỏe cũng như là tình trạng của bệnh nhân để dự đoán tốc độ phát triển của bệnh.
Các thuật toán của GenAI sẽ xác định các hợp chất có triển vọng cho thí nghiệm lâm sàng bằng cách phân tích các phản ứng hóa học và cấu trúc phân tử. Nó cũng đưa ra dự đoán hiệu quả và tác dụng phụ của thuốc.
Quá trình để nghiên cứu và phát triển thuốc rất phức tạp, chi phí lên đến hàng chục tỷ và sẽ mất hàng chục năm. Nhưng đã có nhiều ví dụ thực tế đã cho thấy quá trình này đã tiết kiệm đáng kể thời gian nhờ ứng dụng GenAI.
Y học cá thể hóa là phương pháp điều trị dựa theo tình trạng sức khỏe và chỉ số trong các xét nghiệm để đưa ra phác đồ điều trị phù hợp. GenAI sẽ dựa vào nguồn dữ liệu đa dạng, tiền sử bệnh và kết quả xét nghiệm để dự đoán tốc độ phát triển và đưa ra phương pháp, kế hoạch điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.
Phương pháp y học cá nhân hóa này mang lại hiệu quả tối đa trong điều trị, chăm sóc sức khỏe và giảm thiểu các tác dụng phụ.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh sẽ hỗ trợ tự động tối ưu hóa các quy trình có tính lặp lại như quy trình xử lý bảo hiểm y tế, thủ tục thanh toán. Các thuật toán của GenAI cũng có thể phân loại chính xác các chi phí nằm trong và ngoài bảo hiểm, các quyền lợi cụ thể của từng bệnh nhân theo bảo hiểm và nhiều yếu tố khác. Công nghệ này giúp tiết kiệm nhiều thời gian thay vì để các nhân viên y tế xác nhận và phê duyệt thủ công như trước.
GenAI đang được phát triển để hồi phục các chức năng như khả năng nói, vận động bị mất do chấn thương hay bệnh tật thông qua các tín hiệu từ não và dây thần kinh. Phương pháp này sẽ cấy vi mạch vào não và sử dụng các thuật toán để kết nối não và cột sống để hỗ trợ người bị liệt có thể hồi phục cảm giác và cử động. Công nghệ này mang lại hy vọng hồi phục và thay đổi cuộc sống của những người bị mất chức năng.
DrAid™ Enterprise Data Solution, giải pháp AI đột phá của VinBrain được thiết kế cho Quản lý Dữ liệu Y tế, thúc đẩy chuyển đổi số Y tế toàn diện, hướng tới mục tiêu "1 bệnh nhân 1 hồ sơ". Nền tảng toàn diện và mạnh mẽ này tận dụng sức mạnh vô tận của AI để lưu trữ, tập trung hóa, cấu trúc, phân tích và bổ sung trí tuệ vào dữ liệu y tế, mở ra những triển vọng mới cho việc chăm sóc chính xác. Cốt lõi của nền tảng là DrAid™ Copilot, trợ lý y tế ảo 24/7 dành cho bác sĩ và nhà quản lý y tế, khai thác Generative AI và kiến thức y khoa để tương tác với các bác sĩ bằng ngôn ngữ tự nhiên theo thời gian thực.
Top
Cập nhật những tin tức và thông tin mới nhất từ VinBrain bằng cách đăng ký nhận bản tin của chúng tôi!
