Tiềm năng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe có thể đang bị truyền thông đại chúng cường điệu nhưng chắc chắn có 7 điều có thể mong đợi từ AI.
Các thuật toán thông minh có thể sàng lọc khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn con người và tìm ra xu hướng từ những phân tích này. Nhiều ứng dụng AI được liệt kê dưới đây vẫn còn đang trong giai đoạn thử nghiệm hoặc mới được thực hiện trên quy mô nhỏ, nhưng chỉ là vấn đề thời gian trước khi chúng được tinh chỉnh và triển khai trên quy mô đại trà.
1. Tổ chức hậu cần y tế tốt hơn
Hằng năm, có hàng nghìn người lỡ hẹn khám bác sĩ vì lý do đi lại bất cập. Ngay cả những người đến khám đúng hẹn cũng phải chờ đợi khá lâu mới đến lượt, khiến không ít người cảm thấy bực bội và phí phạm thời gian.
Vấn đề hậu cần này có thể được cải thiện nếu cách tổ chức tốt hơn. Bằng việc tích hợp một trợ lý AI cho hệ thống chăm sóc sức khỏe, nó có thể hướng dẫn từng bệnh nhân và tối ưu hóa thời gian khám bệnh của họ. Phần mềm này có thể xác định đâu là hàng đợi ngắn nhất và làm xét nghiệm nào sẽ tốn ít thời gian hơn cho mỗi bệnh nhân.
Nếu kết hợp AI đặt lịch khám với những nền tảng giao thông như Grab, Uber, Lyft hay các hãng taxi khác, thuật toán thậm chí có thể đề xuất cơ sở khám chữa bệnh tiết kiệm thời gian nhất và hướng dẫn người bệnh đến đó.
A.I. cũng giúp cho việc tư vấn khám chữa bệnh từ xa trở nên hiệu quả hơn. Người dùng có thể báo cáo các triệu chứng bệnh của họ cho ứng dụng, phần mềm sẽ sử dụng nhận dạng giọng nói và kiểm tra thông tin dựa trên lịch sử y tế cá nhân và cơ sở dữ liệu kiến thức chung về các bệnh, để từ đó đưa ra các gợi ý hành động thích hợp.
Ngoài ra, đã có một số giải pháp để theo dõi xem bệnh nhân có đang dùng thuốc thực sự hay không. Ứng dụng
AiCure do Viện Y tế Quốc gia Mỹ hỗ trợ cho phép người dùng sử dụng webcam của điện thoại thông minh và A.I. để tự xác nhận rằng mình đang tuân thủ các đơn thuốc và giúp người dùng quản lý tình trạng sử dụng thuốc.
Điều này có ý nghĩa thiết thực với những người bị bệnh nặng, những người có xu hướng đi ngược lại với lời khuyên của bác sĩ và những người tham gia vào các thử nghiệm lâm sàng.
2. Thúc đẩy thiết kế thuốc mới
Thông thường, việc tìm ra một loại thuốc mới và thử nghiệm thuốc để đưa ra thị trường có thể tốn
khoảng 12 năm và gần 3 tỷ USD. Điều này bao gồm cả thời gian, nguồn lực để tìm kiếm các ứng viên phù hợp, giải quyết những tác dụng phụ không mong muốn khi thử nghiệm lâm sàng và nhiều chuỗi kiểm-thử khác.
Tuy nhiên, AI có thể cắt giảm đáng kể quá trình đó. Một ví dụ điển hình là công ty khởi nghiệp dược phẩm Insilico Medicine (Hong Kong) đã xác định được một loại thuốc tiềm năng mới chỉ
trong 46 ngày bằng cách phân tích một loạt dữ liệu mà con người phải mất nhiều năm mới xem qua. Trong trận dịch Ebola năm 2015, công ty Atomwise (Mỹ) đã sử dụng thuật toán AI để xác định hai loại thuốc có tiềm năng giảm lây nhiễm Ebola đáng kể chỉ trong vòng chưa đầy 1 ngày.
Do đó, không phải ngẫu nhiên mà có hơn 200 công ty khởi nghiệp trên khắp thế giới đang sử dụng công nghệ AI cho mục đích này.
3. Cải thiện điều kiện làm việc cho các nhân viên y tế
Tình trạng mệt mỏi vì báo động là vấn đề phổ biến ở các nhân viên y tế. Họ trở nên nhạy cảm với các dấu hiệu báo động do phải tiếp xúc liên tục với các cảnh báo bíp bíp suốt ngày. Có những nhân viên gặp
187 lần báo thức trên mỗi giường bệnh trong một ngày; trong đó tới 72% - 99% là báo động giả.
Với tình trạng quá tải của nhân viên y tế, tình trạng mệt mỏi vì báo động có xu hướng khiến họ bỏ lỡ một phần nhỏ các cảnh báo thực sự cần được chăm sóc y tế. Một nghiên cứu tại Mỹ đưa ra "con số tử vong liên quan đến báo động" vào khoảng 200 người/năm.
Làm thế nào để nghe thấy ít cảnh báo hơn nhưng nghe đúng những cảnh báo thuộc diện 1% cần hành động lâm sàng? Các nhà nghiên cứu đã phát triển một AI có thể thực hiện điều đó và công bố những phát hiện của họ trong một
bài báo khoa học. Cơ chế suy luận tự động của máy tính đã giúp giảm tới 99,3% thông báo mà người chăm sóc nhận được, khiến nhân viên y tế có thể tập trung vào những ca bệnh cần chú ý tốt hơn. Tính năng hữu ích này có thể sẽ được triển khai ở nhiều nơi.
4. Tìm ra mối liên hệ mới giữa rủi ro và bệnh tật
Với khả năng phân tích thông tin, nhận dạng mẫu và xác định xu hướng theo những cách mà con người không thể ngờ được, các thuật toán dựa trên AI có thể khiến chúng ta ngạc nhiên với những liên tưởng mới trong y học.
Ví dụ, các nhà nghiên cứu của Google đã cung cấp hình ảnh võng mạc cho AI để xác định những nguy hiểm sức khỏe lâu dài. Sau khi xem qua đủ dữ liệu, thuật toán tự học những gì cần tìm trong
hình ảnh võng mạc để phát hiện những người có dấu hiệu nguy cơ tim mạch.
Trong một trường hợp khác, các nhà nghiên cứu tại Đại học California, San Francisco, đã đào tạo một thuật toán để nhận ra các mô hình trao đổi chất liên quan đến
bệnh Alzheimer từ các bản quét não. Trong các thử nghiệm sau đó, AI phát hiện được tình trạng bệnh tật ở thời điểm khoảng sáu năm trước khi có chẩn đoán cuối cùng, với độ nhạy 100%.
Trong nghiên cứu, đã có một số trường hợp AI phát hiện các liên tưởng bất thường khác trong y học. Chúng ta có thể sẽ bắt gặp những kết quả này nhiều hơn khi công nghệ được áp dụng rộng rãi hơn.
5. Mở ra kỷ nguyên mới cho nghệ thuật y khoa
Nhiều người có thể nghĩ rằng AI sẽ đảm nhận nhiều công việc chuyên môn của bác sĩ và loại bỏ nghệ thuật y khoa (art of medicine) - tức cách chúng ta áp dụng y học và duy trì mối quan hệ chữa trị với từng bệnh nhân - ra khỏi thực hành chăm sóc sức khỏe.
Trên thực tế, AI có thể sẽ tạo điều kiện cho một thời đại thực sự của nghệ thuật y khoa. Các thuật toán AI có thể hỗ trợ bác sĩ ra quyết định chính xác hơn.
Một số nghiên cứu cho thấy với sự hỗ trợ của AI, các bác sĩ đọc phim X quang có thể tăng độ chính xác trong việc phát hiện ung thư thêm tới 10%. Điều này cực kì hữu ích với những cơ sở y tế tuyến dưới không có sẵn chuyên gia đầu ngành để chẩn đoán các ca bệnh khó lường.
Bên cạnh đó, AI có thể giải phóng thời gian cho y bác sĩ khỏi những nhiệm vụ hành chính gây mệt mỏi nhưng hoàn toàn không liên quan đến thực hành y học như quản lý hệ thống giấy tờ, hồ sơ y tế điện tử (EHR). Khi đó, các bác sĩ sẽ có thời gian quý báu để tập trung cho người bệnh và xây dựng mối quan hệ tin cậy với người bệnh nhằm chữa trị tốt hơn; hoặc dành thời gian để nghiên cứu sâu hơn về những tình trạng bệnh lý chưa biết.
6. Dự báo các đợt bùng phát dịch và đại dịch trong tương lai
Trước khi WHO hoặc Trung tâm kiểm soát và phòng ngừa dịch bệnh Mỹ (CDC) đưa ra cảnh báo về sự lây lan của COVID-19, thì
BlueDot, một công ty AI có trụ sở tại Canada đã làm được điều đó. Thuật toán của họ thông qua các báo cáo tin tức, dữ liệu hàng không và báo cáo về sự bùng phát dịch bệnh ở động vật để phát hiện xu hướng. Những kết quả này được công ty đưa cho các nhà dịch tễ học phân tích, sau đó họ cảnh báo cho các khách hàng của mình.
Khi virus lây lan, các tổ chức khác đã sử dụng giải pháp tương tự. Các nhà nghiên cứu đã đưa ra một thuật toán với dữ liệu di chuyển hàng không và điện thoại thông minh ẩn danh để khám phá cách dịch bệnh lây lan từ Vũ Hán đến các thành phố khác.
Một nhóm khác đã sử dụng AI để
mô hình hóa sự lan truyền của COVID-19 từ các báo cáo ca bệnh, sự di chuyển của con người và các can thiệp sức khỏe cộng đồng. Điều này giúp chứng minh việc hạn chế đi lại đã hạn chế sự lây lan của dịch bệnh như thế nào.
Sự đóng góp của AI đã trở nên rõ ràng trong đại dịch COVID-19, do vậy các nhà chức trách có thể sẽ đầu tư nhiều hơn vào các phương pháp dự báo như thế để chuẩn bị tốt hơn cho các loại bùng phát dịch bệnh trong tương lai.
7. Thực hiện xuất sắc các nhiệm vụ cụ thể, có định hướng dữ liệu
Khi các phần mềm như DeepBlue của IBM hoặc AlphaGo của Google đánh bại các nhà vô địch thế giới ở trò chơi cờ vua hoặc cờ vây, nó gửi đi một thông điệp mạnh mẽ rằng các thuật toán sẽ trở nên bất bại trong các nhiệm vụ cụ thể, có định hướng về dữ liệu. Đây là lĩnh vực mà Trí tuệ nhân tạo dạng hẹp (Artificial Narrow Intelligence - ANI) tỏ ra vượt trội.
Các thuật toán như vậy có thể phân tích khối lượng thông tin y tế và dữ liệu nghiên cứu lớn ngày càng tăng mà con người không thể làm được. Từ những hiểu biết có được, con người có thể hiểu rõ hơn về các tình trạng bệnh lý phức tạp như ung thư mà các nhà nghiên cứu đang không ngừng đưa ra những khám phá mới.
