Trong kỷ nguyên số, công nghệ AI nhận dạng giọng nói đã trở thành một phần quan trọng của cuộc sống, không chỉ giới hạn ở những trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Trợ lý Google mà còn bước vào nhiều lĩnh vực chuyên môn khác. Đặc biệt, trong y tế, công cụ này mở ra tiềm năng to lớn, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của bác sĩ và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe bệnh nhân. Nhưng tại sao tính năng này lại có thể tạo nên sự khác biệt lớn đến vậy? Hãy cùng khám phá!
Thách thức của nhập liệu y tế
Theo một nghiên cứu được công bố trên Journal of the American College of Radiology, trung bình khoảng 20% báo cáo X-quang chứa ít nhất một lỗi. Những lỗi này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng chẩn đoán và điều trị, gây tác động tiêu cực đến sức khỏe của bệnh nhân. Bởi vậy việc duy trì sự tập trung tối đa trong quá trình chẩn đoán là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, bác sĩ phải đối mặt với thách thức lớn trong việc cân bằng giữa công việc chuyên môn và làm báo cáo y tế.
“Thông thường khi đọc một ca chụp cắt lớp phát xạ Positron (PET) thì sẽ cần đến 2 người: một phân tích hình ảnh, một gõ máy lại kết quả. Đôi khi nếu bác sĩ đọc quá nhanh thì người gõ máy có thể gõ không kịp hoặc ghi nhận sai kết quả”, Bác sĩ Mai Huy Thông,Khoa Y học hạt nhân, Bệnh viện TWQĐ 108 chia sẻ về công việc hằng ngày.
Bác sĩ chia sẻ thêm rằng do hạn chế về nguồn lực, không phải lúc nào cũng có đủ nhân viên hỗ trợ, dẫn đến việc bác sĩ thường phải đảm nhận cả hai nhiệm vụ cùng lúc. Sau khi hoàn tất phân tích hình ảnh, bác sĩ phải chuyển sang nhập dữ liệu, và trong quá trình này, có thể quên mất các chi tiết vừa phân tích. Việc phải quay lại kiểm tra kết quả có thể gây ra sự mất thời gian và tăng nguy cơ thiếu sót trong báo cáo.
Việc duy trì sự tập trung tối đa trong quá trình chẩn đoán là vô cùng quan trọng đối với bác sĩ chẩn đoán hình ảnh
Nhìn chung, việc vừa phân tích hình ảnh vừa gõ dữ liệu có thể dẫn đến:
Mất tập trung vào công việc chuyên môn
Việc đọc hình ảnh và ghi chép báo cáo cùng 1 lúc có thể làm giảm khả năng tập trung của bác sĩ vào công việc chuyên môn. Sự phân tán này khiến bác sĩ dễ dàng tăng nguy cơ bỏ sót các chi tiết quan trọng trong chẩn đoán, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của chất lượng chăm sóc bệnh nhân.
Tốn thời gian chờ đợi của bệnh nhân
Việc nhập liệu thủ công khiến bác sĩ phải dành quá nhiều thời gian cho các công việc hành chính, làm giảm hiệu quả trong việc phân tích và chẩn đoán bệnh. Điều này không chỉ gây ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà còn kéo dài thời gian chờ đợi của bệnh nhân.
Cần ngay lập tức đưa giải pháp AI vào cuộc
Trước những thách thức này, công nghệ AI nhận dạng giọng nói hay chuyển giọng nói thành văn bản đã được áp dụng như một giải pháp hiệu quả. Công nghệ đột phá này cho phép bác sĩ văn bản hóa các thông tin ngay lập tức mà không cần nhập liệu, sau đó hệ thống sẽ tự động chuyển đổi thành báo cáo y tế theo tiêu chuẩn Radreport của Hội điện quang Bắc Mỹ (RSNA) và đẩy lên hệ thống lưu trữ hồ sơ bệnh nhân.
“Mục tiêu cuối cùng là làm cho việc báo cáo hình ảnh y khoa trở nên hiệu quả, chính xác và ngắn gọn hơn mà không gây thêm gánh nặng cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Thay vào đó, các hệ thống báo cáo thế hệ mới sẽ tự động làm việc cùng lúc với bác sĩ”, BS. Adam Flanders, Thành viên HĐQT Hiệp hội Điện quang Bắc Mỹ (RSNA).
Công nghệ hiện đang được VinBrain tiên phong ứng dụng trên nền tảng DrAid™ Quản lý Dữ liệu Y tế với tên gọi “Tạo báo cáo bằng tính năng chuyển giọng nói thành văn bản”. Tính năng góp phần làm giảm 82% tổng thời gian làm báo cáo y tế cho bác sĩ khi chỉ cần bỏ ra 40-60 giây thay vì 4-5 phút cho 1 ca bệnh.
Giao diện tính năng Tạo báo cáo bằng tính năng chuyển giọng nói thành văn bản trên DrAid™ Quản lý Dữ liệu Y tế
Lợi ích của tính năng:
“Theo như kết quả thử nghiệm tại bệnh viện chúng tôi, AI có tỉ lệ chuyển thể chữ chính xác lên đến gần 85%”, Bác sĩ Mai Huy Thông, Khoa Y học hạt nhân, Bệnh viện TWQĐ 108 chia sẻ sau khi trải nghiệm sản phẩm DrAid™.
Công nghệ nhận diện giọng nói đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong y tế, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao chất lượng dịch vụ. Với những tiến bộ không ngừng trong công nghệ, tương lai của y tế thông minh đang ngày càng rõ ràng và đầy hứa hẹn.
Top
