Tác giả: Erkin Ötleş
Ngày 13 tháng 10 năm 2023
Dữ liệu là nền tảng quan trọng trong việc thực hành y học và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Cho đến gần đây, bác sĩ và hệ thống y tế đã bị hạn chế bởi việc thiếu dữ liệu dễ tiếp cận và có thể tính toán. Tuy nhiên, điều này đang thay đổi khi các hệ thống y tế trên toàn cầu đang trải qua quá trình biến đổi số.
Ngày nay, lĩnh vực y tế không chỉ tồn tại tại sự giao điểm giữa chăm sóc bệnh nhân và khoa học; nó đứng tại sự hợp nhất của các luồng dữ liệu rộng lớn và tính toán tiên tiến. Sự biến đổi số hóa này đang mở đường cho việc truy cập thông tin chưa từng có, giúp bác sĩ và bệnh nhân đưa ra quyết định thông minh hơn bao giờ hết. Trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn sẽ là một yếu tố kích thích, có thể tăng cường khả năng chẩn đoán và điều trị của chúng ta và đồng thời tăng hiệu quả của các hoạt động y tế.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ đào sâu vào thế giới phức tạp của dữ liệu y tế và hoạt động, làm sáng tỏ cách mà trí tuệ nhân tạo đang chuẩn bị thay đổi các mô hình y tế và xem xét một cách phê phán về các thách thức và nguy cơ của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế. Mặc dù lời hứa của trí tuệ nhân tạo tỏa sáng, nhưng nó cũng đổ bóng các nguy cơ mà phải điều hướng cẩn thận và tận tâm.
Phạm vi của Dữ liệu Y tế
Hàng ngày, việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tạo ra lượng dữ liệu lớn, một phần quan trọng của nó vẫn chưa được khai thác. Dữ liệu này đại diện cho một nguồn thông tin chưa được khai thác. Để có cái nhìn tổng quan, bệnh viện trung bình tạo ra khoảng 50 petabyte dữ liệu hàng năm, bao gồm thông tin về bệnh nhân, dân số và thực hành y tế. Phạm vi dữ liệu này có thể được chia thành hai loại quan trọng: dữ liệu sức khỏe và dữ liệu hoạt động.
Dữ liệu Y tế
Tại bản chất của nó, dữ liệu y tế tồn tại để bảo vệ và nâng cao sức khỏe của bệnh nhân. Các ví dụ từ danh mục này bao gồm:
- Dữ liệu Hồ sơ Y tế Điện tử (EMR) Cấu trúc: Đây đại diện cho thông tin y tế quan trọng như các chỉ số quan trọng, kết quả xét nghiệm và thuốc.
- Ghi chú không cấu trúc: Đây là các ghi chú mà các nhà cung cấp dịch vụ y tế tạo ra. Chúng tài liệu các cuộc tương tác lâm sàng quan trọng hoặc các thủ tục y tế. Chúng đóng vai trò là một nguồn thông tin phong phú để xây dựng chiến lược điều trị cá nhân.
- Dữ liệu Máy theo dõi Sinh lý: Hãy tưởng tượng các thiết bị theo dõi thời gian thực từ các bảng điều khiển điện tim liên tục đến công nghệ đeo được mới nhất. Những công cụ này cung cấp cho các chuyên gia khả năng theo dõi liên tục.
Danh sách không hoàn chỉnh này làm nổi bật các ví dụ quan trọng về dữ liệu được sử dụng để hỗ trợ quyết định y tế.
Dữ liệu Hoạt động
Ngoài lĩnh vực trực tiếp liên quan đến sức khỏe của từng bệnh nhân, dữ liệu hoạt động là nền tảng của cơ cấu hoạt động trong việc cung cấp dịch vụ y tế. Một số dữ liệu này bao gồm:
- Thống kê Đơn vị Bệnh viện: Đây là một biện pháp thời gian thực để đo lượng bệnh nhân đang được điều trị tại các khoa bệnh viện và là yếu tố quan trọng để phân bổ tài nguyên bệnh viện, đặc biệt trong quyết định phân phối giường bệnh.
- Sử dụng Phòng Mổ: Thống kê này theo dõi việc sử dụng các phòng mổ và được sử dụng để lập và cập nhật lịch phẫu thuật.
- Thời gian Chờ tại Phòng Khám: Đây là các thước đo về cách một phòng khám hoạt động; phân tích chúng có thể cho biết liệu dịch vụ được cung cấp kịp thời và hiệu quả.
Một lần nữa, danh sách này chỉ là một số ví dụ đại diện và chưa hoàn chỉnh. Tuy nhiên, đây là các ví dụ về cách theo dõi hoạt động để hỗ trợ và nâng cao chăm sóc bệnh nhân.
Trước khi kết thúc cuộc trò chuyện về dữ liệu hoạt động, cần lưu ý rằng mọi dữ liệu đều có thể hỗ trợ hoạt động. Nhãn thời gian từ EMR là một ví dụ kinh điển về điều này. EMR có thể theo dõi khi một bản ghi được mở hoặc khi người dùng thực hiện các nhiệm vụ khác nhau liên quan đến chăm sóc bệnh nhân; như việc xem kết quả xét nghiệm hoặc đặt thuốc đều có thời gian được thu thập. Khi được tổng hợp ở cấp phòng khám, các nhãn thời gian này tái tạo luồng công việc của các y tá và bác sĩ. Ngoài ra, dữ liệu hoạt động có thể khá mơ hồ, nhưng đôi khi, bạn có thể bỏ qua việc thu thập dữ liệu thủ công nếu bạn nghiên cứu vào các hệ thống công nghệ phụ trợ hoạt động y tế. Một ví dụ là một số hệ thống đèn gọi y tá theo dõi khi y tá vào và ra khỏi phòng bệnh nhân.
Tận dụng Tiềm năng của Trí Tuệ Nhân Tạo
Y tế hiện đại không chỉ đơn giản là về ống nghe và phẫu thuật; nó ngày càng trở nên gắn kết với các thuật toán và phân tích dự đoán. Thêm vào đó Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) vào lĩnh vực y tế tương đương với việc giới thiệu một trợ lý có khả năng sàng lọc qua các bộ dữ liệu lớn và khám phá ra các mẫu ẩn giấu. Kết hợp AI/ML vào hoạt động y tế có thể cách mạng hóa nhiều khía cạnh khác nhau, từ phân phối tài nguyên đến y tế từ xa, bảo trì dự đoán đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên
Các công cụ cơ bản nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) là những công cụ mạnh mẽ hỗ trợ phân tích dự đoán. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như dự đoán chuỗi thời gian, các cơ sở y tế có thể dự đoán lịch đến của bệnh nhân và nhu cầu, giúp họ điều chỉnh tài nguyên một cách có hướng dẫn. Điều này đồng nghĩa với việc xây dựng lịch làm việc của nhân viên một cách mượt mà, có sẵn kịp thời các tài nguyên quan trọng và cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân. Đây có lẽ là ứng dụng phổ biến nhất của AI trong vài thập kỷ qua.
Tối ưu hóa luồng bệnh nhân
Các mô hình học sâu được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử của bệnh viện có thể cung cấp thông tin quý báu về thời gian xuất viện của bệnh nhân và các mẫu luồng bệnh nhân. Điều này tăng cường hiệu suất bệnh viện và, kết hợp với lý thuyết hàng đợi và tối ưu hóa định tuyến, có thể giảm đáng kể thời gian chờ đợi của bệnh nhân, đảm bảo cung cấp chăm sóc khi cần thiết. Một ví dụ về điều này là sử dụng học máy kết hợp với mô hình mô phỏng sự kiện rời rạc để tối ưu hóa việc xây dựng lịch làm việc và hoạt động tại khoa cấp cứu.
Dự đoán Bảo dưỡng
Sự gián đoạn của thiết bị y tế có thể rất quan trọng. Bằng cách sử dụng dự đoán và mô hình bảo dưỡng, AI có thể cảnh báo và lập kế hoạch cho việc bảo dưỡng hoặc thay thế thiết bị, đảm bảo việc cung cấp chăm sóc hiệu quả liên tục. Nhiều trung tâm y tế đại học đang làm việc về vấn đề này. Một ví dụ đáng chú ý là Trung tâm điều khiển bệnh viện Johns Hopkins, sử dụng các kỹ thuật dự đoán AI của GE Healthcare để cải thiện hiệu suất hoạt động của bệnh viện.
Hoạt động Y tế từ xa
Đại dịch đã làm nổi bật giá trị của y tế từ xa. Bằng cách tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và chatbot, AI có thể nhanh chóng xác định triệt hạ các câu hỏi của bệnh nhân và định tuyến chúng đến các chuyên gia y tế thích hợp, làm cho cuộc thăm khám từ xa trở nên hiệu quả hơn và tập trung vào bệnh nhân.
Tối ưu hóa Chuỗi Cung Ứng
Khả năng của Trí Tuệ Nhân Tạo không chỉ giới hạn trong việc dự đoán nhu cầu của bệnh nhân mà còn có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên của bệnh viện. Các thuật toán có thể dự đoán nhu cầu về các vật tư khác nhau, từ dụng cụ phẫu thuật đến các vật phẩm cần thiết hàng ngày, đảm bảo rằng không thiếu hụt nào ảnh hưởng đến chăm sóc bệnh nhân. Ngay cả các công cụ đơn giản cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong lĩnh vực này; ví dụ, khi thiết bị bảo vệ cá nhân (PPE) khan hiếm vào đầu dịch, một máy tính đơn giản đã được sử dụng để giúp các bệnh viện cân nhắc nhu cầu PPE của họ với nguồn cung cấp có sẵn.
Giám sát và Cải thiện Môi Trường
Hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo có thể được sử dụng để chăm sóc môi trường chăm sóc sức khỏe. Hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo trang bị cảm biến có thể liên tục giám sát và điều chỉnh môi trường bệnh viện, đảm bảo rằng nó luôn ở trạng thái tốt nhất cho phục hồi và sức khỏe của bệnh nhân. Một ví dụ thú vị về điều này là việc sử dụng dữ liệu đèn gọi y tá để thiết kế lại bố trí tầng bệnh viện và các phòng trong đó.
Những Điểm Cần Cẩn Trọng về Trí Tuệ Nhân Tạo trong Lĩnh Vực Y Tế
Mặc dù việc tích hợp đúng đắn của Trí Tuệ Nhân Tạo (AI/ML) có tiềm năng rất lớn, nhưng quan trọng phải điều tiết một cách thận trọng. Giống như mọi công nghệ khác, AI/ML có những nguy cơ và tiềm năng gây hại nghiêm trọng. Trước khi giao phó AI/ML quyết định quan trọng, chúng ta phải đánh giá một cách phê phán và giải quyết những hạn chế tiềm năng.
Dữ liệu Thiên Vị
Các dự đoán và phân tích của AI chỉ có giá trị bằng dữ liệu mà chúng được đào tạo. Nếu dữ liệu cơ bản phản ánh những thiên vị trong xã hội, thì AI sẽ vô ý làm lưu giữ chúng. Mặc dù có người cho rằng việc tạo ra các bộ dữ liệu không thiên vị là quan trọng nhất, chúng ta cũng cần nhận ra rằng tất cả các hệ thống của chúng ta sẽ tạo ra và lan truyền một số thiên vị. Do đó, quan trọng phải sử dụng các kỹ thuật có thể phát hiện những hại hòa liên quan đến các thiên vị này và sau đó làm việc để sửa những vấn đề này trong hệ thống của chúng ta. Một trong những cách đơn giản nhất để thực hiện điều này là đánh giá hiệu suất của các hệ thống AI đối với các phân nhóm dân số khác nhau. Mỗi khi một hệ thống AI được phát triển, nó nên được đánh giá để xem liệu nó có hiệu suất hoặc tác động khác nhau đối với các phân nhóm dân số dựa trên chủng tộc, giới tính, tình trạng kinh tế, vv.
Nhiễu Dữ liệu
Trong sự hỗn loạn của các luồng dữ liệu lớn, dễ dàng để Trí Tuệ Nhân Tạo bị lạc hướng bởi sự nhiễu. Các điểm dữ liệu sai hoặc không liên quan có thể dẫn dối các thuật toán, dẫn đến những thông tin không chính xác. Đôi khi, chúng được gọi là “lối tắt,” và chúng ảnh hưởng đến tính hợp lệ của các mô hình AI khi chúng phát hiện các đặc điểm không liên quan. Sử dụng thông tin từ nhiều nguồn đáng tin cậy và áp dụng các phương pháp làm sạch dữ liệu mạnh mẽ có thể nâng cao độ chính xác của dữ liệu.
Hiệu ứng nhầm lẫn Mcnamara
Số liệu là hiển nhiên và có thể đo lường nhưng không luôn thể hiện toàn bộ bức tranh. Sự phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu có thể dẫn đến bỏ qua những khía cạnh chất lượng quan trọng trong lĩnh vực y tế. Yếu tố con người của y học – sự đồng cảm, trực giác và câu chuyện của bệnh nhân – không thể được chuyển thành con số.
Tự Động Hóa
Tự động hóa mang lại sự hiệu quả, nhưng sự tin tưởng mù quáng vào Trí Tuệ Nhân Tạo, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng, là một nguy cơ thảm họa. Việc áp dụng một phương pháp từng bước là cần thiết: bắt đầu với các nhiệm vụ thấp rủi ro và tiến cẩn thận. Hơn nữa, các nhiệm vụ có rủi ro cao luôn nên có sự giám sát của con người, cân nhắc sức mạnh của Trí Tuệ Nhân Tạo và sự đánh giá của con người. Điều này cũng là một thực hành tốt để giữ con người trong quá trình làm việc trên các nhiệm vụ có rủi ro cao để cho phép phát hiện và giảm thiểu lỗi.
Hệ thống Tiến Hóa
Thực hành y tế phát triển, và điều đúng hôm qua có thể không còn liên quan vào hôm nay. Dựa vào dữ liệu đã lỗi thời có thể đưa thông tin sai lệch cho các mô hình AI. Đôi khi, dữ liệu thay đổi theo thời gian – ví dụ, dữ liệu có thể trông khác nhau tùy thuộc vào thời điểm truy vấn. Hiểu cách những hệ thống này thay đổi theo thời gian là rất quan trọng, và việc theo dõi liên tục hệ thống và cập nhật định kỳ dữ liệu và thuật toán là quan trọng để đảm bảo rằng các công cụ AI vẫn còn liên quan.
Tiềm năng và Thận Trọng trong việc Tích hợp Trí Tuệ Nhân Tạo vào Hoạt động Y Tế
Tích hợp Trí Tuệ Nhân Tạo vào lĩnh vực y tế không chỉ đơn giản là một xu hướng – đó là một sự chuyển đổi mô hình hứa hẹn cách chúng ta tiếp cận y học. Khi thực hiện một cách chính xác và có sự dự trù, các công nghệ này có khả năng:
- Tối ưu hóa Hoạt động: Dữ liệu hoạt động y tế rộng lớn có thể được phân tích với tốc độ chưa từng có, thúc đẩy hiệu quả hoạt động.
- Nâng cao Sự Hài Lòng của Bệnh nhân: Trí Tuệ Nhân Tạo có thể nâng cao đáng kể trải nghiệm của bệnh nhân bằng cách phân tích và cải thiện hoạt động y tế.
- Giảm Áp Lực cho Các Nhân Viên Y Tế: Lĩnh vực y tế thường xuyên yêu cầu đòi hỏi. Cải thiện hoạt động có thể tăng cường kế hoạch về khả năng và nhân sự, giúp các chuyên gia tập trung vào chăm sóc trực tiếp bệnh nhân và ra quyết định.
Tuy nhiên, sự hấp dẫn của tiềm năng của Trí Tuệ Nhân Tạo không nên khiến chúng ta bỏ qua những nguy cơ của nó. Đó không phải là một viên đạn ma thuật; việc triển khai nó đòi hỏi kế hoạch tỉ mỉ và giám sát cẩn thận. Những nguy cơ này có thể làm mất đi những lợi ích, đe dọa chất lượng chăm sóc bệnh nhân hoặc gây hại nếu không được quan tâm. Điều cần thiết là:
- Thừa nhận Giới Hạn của Dữ liệu: Trí Tuệ Nhân Tạo phát triển dựa trên dữ liệu, nhưng dữ liệu thiên vị hoặc nhiễu có thể dẫn dối thay vì hướng dẫn.
- Duy trì Sự Giám Sát của Con Người: Máy móc có thể xử lý, nhưng sự đánh giá của con người cung cấp các kiểm tra và cân bằng cần thiết, đảm bảo rằng quyết định dựa trên dữ liệu, có đạo đức và phù hợp về ngữ cảnh.
- Cập Nhật Liên Tục: Lĩnh vực y tế là động và các mô hình Trí Tuệ Nhân Tạo cũng nên đạy động. Các cập nhật và đào tạo định kỳ trên dữ liệu đương thời đảm bảo tính liên quan và hiệu quả của các giải pháp dựa trên Trí Tuệ Nhân Tạo.
Tóm lại, mặc dù Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy là các công cụ mạnh mẽ với tiềm năng biến đổi, việc tích hợp chúng vào hoạt động y tế phải được tiếp cận với sự hăng hái và thận trọng. Bằng cách cân bằng sự hứa hẹn với sự thận trọng, chúng ta có thể tận dụng toàn bộ phạm vi của những lợi ích mà không đặt vào hiểm nguy các nguyên tắc cốt lõi của chăm sóc bệnh nhân.
