Chẩn đoán tốt hơn. Hỗ trợ cá nhân hóa cho bệnh nhân. Phát hiện thuốc nhanh hơn. Hiệu quả cao hơn… Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra sự phấn khích và lẫn âu lo; tuy nhiên, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, “đốc tờ AI” đang mang đến những biến đổi đáng kể.Ở châu Âu, các nhà phân tích dự đoán rằng việc triển khai AI có thể cứu sống hàng trăm nghìn người mỗi năm; và ở Mỹ, ứng dụng AI trong y học có thể tiết kiệm rất nhiều, giúp giảm $200 tỷ-360 tỷ trong tổng chi tiêu y tế hàng năm (hiện là $4.5 nghìn tỷ một năm – tức 17% GDP) – theo The Economist ngày 30 Tháng Ba 2024.
Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy hệ thống AI có thể nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và theo dõi bệnh, cải thiện dự đoán kết quả xét nghiệm và đề xuất phương pháp điều trị tốt hơn.
Nó cũng có thể nâng cao hiệu quả trong các bệnh viện lẫn phòng phẫu thuật bằng cách đảm nhận những nhiệm vụ như ghi chép y tế và theo dõi bệnh nhân, cũng như đơn giản hóa việc quản lý. Và AI có thể giúp đẩy nhanh thời gian để các loại thuốc mới được thử nghiệm lâm sàng.
Trong thực tế, như Financial Times cho biết, AI đã được sử dụng trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe từ khá lâu, chẳng hạn giúp theo dõi các tương tác có thể có của thuốc và phân tích bản quét tổn thương da. Một lĩnh vực hiện được giới y học ứng dụng AI nhiều là phẫu thuật.
Proximie, một công ty khởi nghiệp do bác sĩ phẫu thuật Nadine Hachach-Haram thành lập, đã quay video hơn 20,000 ca phẫu thuật với sự đồng ý của nhân viên phẫu thuật lẫn bệnh nhân, nhằm tạo ra kho dữ liệu và nguồn tài nguyên y tế kỹ thuật số mới.
Sứ mệnh của công ty là xây dựng một nền tảng toàn cầu có thể chia sẻ phương pháp thực hành tốt nhất trong thời gian thực và cải thiện hoạt động đào tạo, đánh giá ca bệnh và an toàn cho bệnh nhân. Proximie sử dụng AI tổng hợp để cung cấp các bản tóm tắt quy trình giàu dữ liệu, theo dõi các dụng cụ phẫu thuật và lập hồ sơ bệnh nhân.
Một trong những lý do khiến AI trong y học bùng nổ là tình trạng thiếu nhân sự. USA Today ngày 27 Tháng Ba 2024 cho biết, trí tuệ nhân tạo được quản lý tốt sẽ mang đến cơ hội giải quyết tình trạng kiệt sức trong lực lượng lao động y tế và khôi phục dịch vụ chăm sóc bệnh nhân.
Từ năm 2021 đến năm 2022, khoảng 71,300 bác sĩ đã rời bỏ công việc lâm sàng, khiến tình trạng thiếu nhân sự trở nên trầm trọng. Đáng lo ngại hơn, Hiệp hội các trường Cao đẳng Y tế Hoa Kỳ (Association of American Medical Colleges) dự đoán rằng Mỹ thiếu tới 124,000 bác sĩ vào năm 2034.
Không chỉ nước Mỹ. Thế giới cũng có thể thiếu 10 triệu nhân viên y tế vào năm 2030, tức khoảng 15% lực lượng lao động hiện nay – The Economist cho biết.
Yếu tố chính dẫn đến sự thiếu hụt nhân sự trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là gánh nặng hành chính ngày càng tăng, liên quan việc cung cấp dịch vụ chăm sóc; khiến các bác sĩ, những người được đào tạo để kết nối trực tiếp với bệnh nhân, phải dành nhiều thời gian hơn để dán mắt vào đống hồ sơ sức khỏe điện tử, hơn là dành thời gian cho bệnh nhân.
Và khi bác sĩ dành một nửa thời gian để gõ… máy tính, không có gì ngạc nhiên khi bệnh nhân cảm thấy bị bỏ rơi. Nhiều bệnh nhân phẫn nộ vì thời gian gặp trực tiếp với bác sĩ bị giảm. Một nghiên cứu từ Mayo Clinic cho thấy bác sĩ thường ngắt lời bệnh nhân chỉ trong vòng 11 giây sau khi họ nói chuyện…
Các công cụ AI có thể giảm bớt khối lượng công việc hành chính của bác sĩ. Ví dụ, ở Tennessee, Tiến sĩ Matthew Hitchcock đang sử dụng một công cụ AI để soạn thảo các ghi chú y tế, biến hai giờ đánh máy thành 20 phút chỉnh sửa. Bằng cách giao các nhiệm vụ tốn thời gian cho AI, bác sĩ có thể tập trung vào việc xác minh tính chính xác của những ghi chú y tế; và quan trọng hơn là tương tác trực tiếp với bệnh nhân.
Ngoài việc giảm bớt những nhiệm vụ hành chính cho bác sĩ, việc tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe còn mang lại lợi ích cho việc chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị – đặc biệt thông qua việc tích hợp các kỹ thuật tạo tăng cường truy xuất (retrieval-augmented generation techniques – RAG), giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI. RAG cải tiến các mô hình AI bằng cách tích hợp thông tin hiện tại, liên quan từ các nguồn bên ngoài, theo cách như GPS (hệ thống định vị) cập nhật theo thời gian thực giúp tối ưu hóa các tuyến đường.
Cách tiếp cận này giúp bác sĩ có thể truy cập vào các hồ sơ y tế mới nhất, giảm nguy cơ chẩn đoán lỗi thời hoặc không chính xác.
Cụ thể, khi bác sĩ đánh giá bệnh nhân, hệ thống AI hỗ trợ RAG có thể sàng lọc cơ sở dữ liệu rộng về tài liệu y khoa và lâm sàng hướng dẫn trong thời gian thực; đưa ra các chẩn đoán bổ sung hoặc nhắc nhở bác sĩ về những tình trạng hiếm gặp, giúp xem xét kỹ hơn về mọi khả năng.
Ứng dụng AI thậm chí có thể cảnh báo các tương tác thuốc nguy hiểm tiềm tàng có thể bị bỏ qua trong bối cảnh lâm sàng mà bác sĩ không đủ thời giờ theo dõi sát sao.
Những năm gần đây, các thiết bị y tế AI đã làm được những việc như đọc ảnh chụp X quang tuyến vú, chẩn đoán bệnh về mắt và phát hiện các vấn đề về tim. Điểm mới là khả năng AI tổng hợp có thể đáp ứng các hướng dẫn phức tạp bằng cách dự đoán ngôn ngữ.
Thật ra, như The Washington Post cho biết, các bệnh viện đã nghiên cứu AI trong nhiều thập niên. Những năm 1970, các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Stanford đã tạo ra một hệ thống AI thô sơ có thể hỏi bác sĩ những câu hỏi về các triệu chứng và đưa ra chẩn đoán dựa trên cơ sở dữ liệu về các loại bệnh nhiễm trùng từng biết trước đó.
Những năm 1990 và đầu những năm 2000, thuật toán AI đã giúp giải mã các mẫu phức tạp trong tia X, ảnh chụp CT và ảnh MRI để phát hiện những bất thường mà mắt người có thể bỏ sót.
Phần mình, Cơ quan Quản lý Thực-Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đang đối mặt việc cần thiết phải soạn thảo các quy tắc liên quan AI trong y học.
Không như thiết bị y tế hay thuốc, phần mềm AI luôn thay đổi. Thay vì cấp phép phê duyệt một lần, FDA phải giám sát các sản phẩm trí tuệ nhân tạo theo thời gian, điều mà trước nay họ chưa bao giờ thực hiện một cách chủ động.
Minh An/quinhon11
