Dựa trên dữ liệu cộng đồng, ứng dụng do MIT phát triển giúp xác định tình hình của các bệnh viện như số giường hay số máy thở sẵn có... để phân bổ đều bệnh nhân trên toàn mạng lưới chăm sóc sức khỏe.


Giao diện ứng dụng cho phép bệnh nhân, bác sĩ, y tá báo cáo các số liệu về cơ sở y tế của mình. Trên hình: bác sĩ báo cáo về số máy thở tại bệnh viện.

Ứng dụng này do một nhóm nhà nghiên cứu của Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo MIT (CSAIL) phối hợp với công ty spinoff cũng xuất thân từ MIT là Mobi Systems cùng phát triển. Theo đó, người dùng như bệnh nhân, y tá và bác sĩ có thể truy cập web https://Covid19hospitalstatus.com để báo cáo tình trạng hiện tại của bệnh viện, như thời gian chờ trung bình (con số này bệnh nhân có thể đóng góp) hay số giường, giường ICU và máy thở sẵn có (các bác sĩ và y tá có thể ước tính).

Dữ liệu theo dạng bản đồ, giúp nhân viên cấp cứu tra cứu các bệnh viện trong khu vực theo tiêu chí mà bệnh nhân đang cần gấp, chẳng hạn như máy thở hoặc thời gian chờ ngắn. Trên hình: mỗi vòng tròn tương ứng với tình trạng số lượng máy thở ở các bệnh viện trong khu vực, màu xanh: các bệnh viện còn máy thở, vàng: các bệnh viện còn ít máy, cam: gần hết máy, đỏ: hết máy.

Nhân viên cấp cứu có thể dùng ứng dụng dưới dạng bản đồ theo tiểu bang, hạt hoặc thành phố để nhanh chóng đánh giá tình trạng của các bệnh viện và quyết định xem bệnh viện nào gần nhất và có khả năng điều trị bệnh nhân.

"Đưa bệnh nhân đến đúng bệnh viện, vào đúng thời điểm, để cân bằng sức tải giữa các bệnh viện và nhân viên y tế là một thách thức," Anna Jaffe, CEO của Mobi Systems nói.

Phụ thuộc vào sự hợp tác của cộng đồng

Ứng dụng này phụ thuộc rất nhiều vào sự sẵn sàng đóng góp dữ liệu của cộng đồng. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu người dùng báo cáo sai, dù cố ý hay không?

Theo GS Brian Williams, phòng thí nghiệm CSAIL, để tăng độ chắc chắn của dữ liệu, nhóm nghiên cứu dùng phương pháp xác suất. Chẳng hạn, một người dùng được giả định có độ tin cậy thấp đóng góp dữ liệu về thời gian chờ đợi thì ban đầu dữ liệu của họ sẽ không được cân nhắc nhiều trong ước tính tổng thể. Nhưng nếu hầu hết các dữ liệu khác về thời gian chờ đợi mà ứng dụng nhận được cho kết quả tương tự, thì dữ liệu của người dùng đó sẽ tự động được cân nhắc nhiều hơn trong ước tính tổng thể, và được đánh giá có độ tin cậy cao hơn. Dữ liệu từ các nguồn như nội bộ các bệnh viện được ưu tiên hơn rất nhiều so với dữ liệu từ người dùng.

Các dữ liệu thu thập được cho thấy không phải tất cả các bệnh viện đều bị quá tải mà có sự khác biệt rõ ràng giữa các bệnh viện, theo Peng Yu, giám đốc công nghệ tại Mobi. Bởi vậy vấn đề quan trọng là khả năng phân phối giữa các bệnh viện trong khu vực, để cân bằng các nguồn lực trong mạng lưới y tế - Peng Yu nhấn mạnh.

Tuy nhiên, hầu hết các tiểu bang thiếu thông tin tổng hợp và cập nhật để có thể phân bổ bệnh nhân một cách hợp lý. Nhân viên cấp cứu mặc định đưa bệnh nhân đến một số cơ sở nhất định, hoặc họ phải gọi điện cho các bệnh viện xung quanh để kiểm tra sức tải.

Nhân viên cấp cứu có thể tìm kiếm bệnh viện tùy theo nhu cầu của bệnh nhân: giường ICU, máy thở, xét nghiệm Covid hay các nhu cầu khác không liên quan đến Covid.

Nhóm hiện đang tiếp cận hàng ngàn chuyên gia y tế để thử nghiệm ứng dụng, với hy vọng tăng số người cung cấp dữ liệu. Ứng dụng hiện có thể sử dụng trên bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet. "Đây là dự án cho người dân, bởi người dân, và sẽ luôn công khai và miễn phí," Williams nói.

"Ngay cả trong giai đoạn phục hồi, các bệnh viện sẽ phải tiếp tục chăm sóc các ca bệnh khác đồng thời với điều trị Covid-19," Jaffe nói. "Ứng dụng của chúng tôi cũng có thể giúp cân bằng sức tải theo cách đó: giúp các bệnh viện dự đoán xem họ cần bao nhiêu tầng cho cách ly bệnh nhân Covid-19, để phần còn lại của bệnh viện có thể quay trở lại những việc như cho phép gia đình đến thăm em bé mới sinh. Chúng tôi mong muốn đưa mọi thứ trở lại trạng thái hoạt động bình thường, trong khi vẫn xử lý khủng hoảng."

Nguồn: