Mục tiêu hàng đầu trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế? Giúp các bác sĩ dành ít thời gian hơn trước màn hình máy tính và nhiều thời gian hơn trước bệnh nhân.
Tác giả: BURT HELM
NGÀY 9 THÁNG 8 NĂM 2023
Trí tuệ nhân tạo tạo nội dung trong lĩnh vực y tế có tiềm năng cá nhân hóa y học, tối ưu hóa quá trình phát hiện thuốc mới và giảm gánh nặng về công việc hành chính.
Tuy nhiên, có những lo ngại lớn về quyền riêng tư dữ liệu và cần thiết phải có các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm về bệnh nhân.
“Chúng ta sẽ bảo vệ dữ liệu bệnh nhân như thế nào? Đó là câu hỏi vô cùng quan trọng,” như Ed Kopetsky, người từng là Giám đốc Công nghệ thông tin tại Stanford Children’s Health, đã nói.
Liệu trí tuệ nhân tạo tạo nội dung có thể cách mạng hóa lĩnh vực y tế như chúng ta biết không? Các nhà công nghệ đã từ lâu dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo sẽ biến đổi ngành công nghiệp y tế khổng lồ và phức tạp—nhưng chỉ có thể thấy sản phẩm thực tế không đạt được kỳ vọng—hãy nhớ đến IBM’s Watson, trí tuệ nhân tạo đã chiến thắng Jeopardy vào năm 2011 nhưng lại không đạt được kết quả tốt trong phòng mạch?
Tuần trước, trong buổi hội thảo trực tuyến của A.Team có tựa đề “Giải mã Trí Tuệ Nhân Tạo trong Lĩnh Vực Y Tế,” một bàn chuyên gia đã phân tích triển vọng y học của trí tuệ nhân tạo tạo nội dung, thảo luận về vai trò của công nghệ mới này trong mọi thứ từ y học cá nhân hóa đến việc phát hiện thuốc mới và sự phiền toái của các thủ tục y tế, nhằm rút gọn các ứng dụng tiềm năng từ những mục tiêu xa vời.
Ba người tham gia bàn tròn bao gồm Ed Kopetsky, người từng là Giám đốc Công nghệ thông tin của Stanford Children’s Health và là thành viên sáng lập của Hội đồng Quản trị Thông tin Quản lý Y tế; Ohad Zadok, người đồng sáng lập và Giám đốc Công nghệ của Alike.Health, và Mida Pezeshkian, người sáng lập của công ty tư vấn STEMA_cg—đề cao một sự căng thẳng trung tâm: Trí tuệ nhân tạo tạo nội dung có thể cải thiện chất lượng cuộc sống của các bác sĩ, các loại thuốc họ kê đơn và chăm sóc họ cung cấp cho bệnh nhân—nhưng chỉ khi các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp và các cơ quan quản lý tìm cách điều hướng qua những thách thức pháp lý và tuân thủ phức tạp.
“Chúng ta sẽ bảo vệ dữ liệu bệnh nhân như thế nào? Đó là câu hỏi quan trọng có giá trị hàng triệu đô la,” Kopetsky nói.
Những gì đang cược kẻo cắt kẻo xanh. Dưới đây là những mục tiêu cận thị có khả năng thực hiện nhất—và cấp bách nhất—cho những người triển khai trí tuệ nhân tạo trong hệ thống y tế:
Cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe cơ bản
Y học cá nhân hóa là mục tiêu cao cả trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cơ bản. Cuối cùng, gen của chúng ta, lịch sử cá nhân và gia đình của chúng ta, thậm chí cách cơ thể chúng ta phân giải thuốc—tất cả những điều này đều khác nhau từ người này sang người khác. Tuy nhiên, ngoại trừ một số trường hợp (như trường hợp bác sĩ Kevin O’Connor chăm sóc cá nhân cho Tổng thống Joe Biden), các bác sĩ hiếm khi cung cấp chăm sóc cá nhân hóa như vậy. Đơn giản là không khả thi: Việc nghiên cứu mất thời gian và dữ liệu liên quan phân tán trong nhiều năm hồ sơ y tế.
Kopetsky ước tính rằng tới 80% dữ liệu bệnh nhân không có cấu trúc và thường bị mất hoặc bị bỏ qua. Ngay cả những chuyên gia cũng bị bỏ rơi, ông nói: Cha của Kopetsky đã qua đời vì bệnh thận ở tuổi 42. “Tôi đã được điều trị trong 14 năm, và không có điều đó được tính vào quá trình điều trị của tôi,” ông nói.
Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể nhanh chóng tiếp thu và hiểu thông tin không có cấu trúc như vậy, giúp các bác sĩ quá tải cung cấp y học cá nhân hóa cho bệnh nhân ngay cả khi thời gian gặp mặt trực tiếp của họ trung bình chỉ là tám phút.
“Chúng ta có một kho dữ liệu lớn có thể sử dụng một cách hiệu quả hơn nhiều—gần như một cách kỳ diệu—trong 30 giây,” Kopetsky nói. “Những thông tin không có ý nghĩa hôm nay có thể trở thành thông tin quan trọng vào ngày mai.”
Giảm gánh nặng về công việc hành chính
Các nhà chuyên môn thường bị áp lực bởi các nhiệm vụ hành chính mà mất đi thời gian quý báu của họ với bệnh nhân. Trí tuệ nhân tạo đã được phát triển để giảm bớt gánh nặng này. Amazon HealthScribe và sự hợp tác giữa Epic Systems và Nuance Communication của Microsoft đang dẫn đầu với công nghệ ghi chú tự động gọi là Ambient Documentation, nó lắng nghe cuộc trò chuyện của bác sĩ với bệnh nhân, tạo ghi chú và thậm chí đề xuất các chuẩn đoán. Trí tuệ nhân tạo cho phép các bác sĩ tập trung lại vào việc chăm sóc bệnh nhân bằng cách thực hiện các nhiệm vụ hàng ngày này.
Mục tiêu hàng đầu, theo Ohad Zadok, là giúp các chuyên gia “dành ít thời gian hơn trước màn hình máy tính và nhiều thời gian hơn trước bệnh nhân.”
Tối ưu hóa quá trình phát hiện thuốc mới
“Dự đoán và ngăn ngừa bệnh tốt hơn” chính là điều mà đông đảo khán giả trong buổi hội thảo cho rằng là khả năng tiềm năng thú vị nhất của trí tuệ nhân tạo—với hơn 50% người tham gia trả lời như vậy trong cuộc khảo sát giữa buổi trò chuyện với câu hỏi, “Khía cạnh nào của trải nghiệm y tế của bạn bạn nghĩ rằng có thể được cải thiện nhiều nhất bằng trí tuệ nhân tạo?”
Các thành viên trong bàn tròn đồng tình rằng phát hiện thuốc mới có tiềm năng thú vị nhất. Giống như các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp bác sĩ sàng lọc thông tin cá nhân không cấu trúc thay mặt cho bệnh nhân, các công cụ trí tuệ nhân tạo cũng có thể phân tích các tập dữ liệu lớn và phức tạp liên quan đến thử nghiệm dược phẩm, xác định các mục tiêu tiềm năng cho thuốc và dự đoán tương tác của chúng với các loại thuốc có thể trong cách tiếp cận mới. Phân tích này có thể dẫn đến việc “khám phá lại nhiều loại thuốc và phương pháp điều trị khó khăn, hiếm hoi,” như Mida Pezeshkian đã nhấn mạnh—và diễn ra với tốc độ nhanh chóng.
“Chúng ta có thể đạt được những thành tựu nhanh hơn 5 đến 10 lần so với các phương pháp truyền thống,” Zadok nói.
“Nhiều nhà khoa học dữ liệu sẽ phải tìm kiếm việc làm mới,” Zadok nói. “Tuy nhiên, ít nhất là cho đến hiện tại, trí tuệ nhân tạo không thể thay thế bác sĩ,” ông thêm với một nụ cười.
Những trở ngại chính là gì?
Mặc dù trí tuệ nhân tạo tạo nội dung hứa hẹn nhiều lợi ích trong lĩnh vực y tế, nhưng nó không thiếu những thách thức của riêng mình. Một trong những rào cản quan trọng là đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và việc chia sẻ dữ liệu đúng đắn. Dữ liệu y tế của bệnh nhân là nhạy cảm và cực kỳ cá nhân, và mọi việc sử dụng nó cần phải tuân thủ các luật quyền riêng tư, xem xét đạo đức và quyền của bệnh nhân. Hệ thống trí tuệ nhân tạo cần có các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ để ngăn chặn truy cập trái phép và lạm dụng, như Kopetsky đã lưu ý. Còn có thách thức về các hạn chế quy định đối với các chuyên gia y tế chỉ sử dụng thông tin mà họ “cần phải biết.”
Mặc dù trí tuệ nhân tạo có tiềm năng cung cấp một lượng lớn dữ liệu của bệnh nhân, các bác sĩ và y tá phải cẩn trọng để không vi phạm các quy định này. Ngoài ra, quan điểm của công chúng về trí tuệ nhân tạo cũng có thể là một rào cản. Rất nhiều người coi trí tuệ nhân tạo như “các tình huống tận thế,” như Pezeshkian nói—với Big Brother xâm nhập quyền riêng tư và kiểm soát chăm sóc sức khỏe của họ. Quan điểm này có thể gây cản trở cho việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế. Công nghiệp chăm sóc sức khỏe và các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo phải giải quyết những lo ngại này, thể hiện rằng trí tuệ nhân tạo có thể nâng cao chất lượng chăm sóc, không phải làm rơi vào hiểm họa.
“Có sự sợ hãi về điều chưa biết,” Pezeshkian nói. “Nhưng càng chúng ta nói chuyện với nhau nhiều hơn, càng ít sợ hãi đi và khả năng thực hiện của chúng ta càng tăng,” bà thêm.
Như với tất cả công nghệ thông tin y tế, Pezeshkian nhấn mạnh rằng chìa khóa thành công luôn là như nhau: Công nghệ mới phải giúp đỡ những người thật sự có vấn đề thực sự theo cách của họ.
