Các loại AI trong chăm sóc sức khỏe y tế áp dụng rộng rãi nhất

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

AI dành cho chăm sóc sức khỏe là tập hợp nhiều công nghệ, mỗi công nghệ phục vụ các mục đích cụ thể. Mặc dù ngành được hưởng lợi rất nhiều từ các công nghệ AI khác nhau nhưng các nhiệm vụ và quy trình mà chúng hỗ trợ có thể khác nhau. Hãy cùng khám phá một số công nghệ AI trong chăm sóc sức khỏe y tế:

1. Các loại AI trong chăm sóc sức khỏe y tế

1.1 Học máy

Machine Learning (ML) là một trong những dạng AI phổ biến trong ngành chăm sóc sức khỏe. Học máy sử dụng dữ liệu và thuật toán để bắt chước cách con người học, dần dần cải thiện độ chính xác của nó.

Y học chính xác là một trong những ứng dụng đáng chú ý nhất của AI trong chăm sóc sức khỏe y tế. Nó dự đoán những quy trình điều trị nào sẽ phù hợp nhất với bệnh nhân dựa trên các thuộc tính và phương pháp điều trị khác nhau của bệnh nhân. Phần lớn các ứng dụng y học chính xác đều dựa vào việc học có giám sát, sử dụng tập dữ liệu huấn luyện với các kết quả đã biết.

Hình thức học máy phức tạp nhất là mô hình học sâu hoặc mạng lưới thần kinh với nhiều cấp độ biến hoặc tính năng để dự đoán kết quả. Một ứng dụng phổ biến của học sâu là nhận biết các tổn thương có khả năng gây ung thư trong hình ảnh X quang. 

1.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bao gồm các ứng dụng như phân tích văn bản, nhận dạng giọng nói, v.v. Việc sử dụng phổ biến NLP trong chăm sóc sức khỏe liên quan đến việc tạo và phân loại tài liệu lâm sàng và nghiên cứu đã xuất bản. Hệ thống NLP có thể phân tích các ghi chú lâm sàng phi cấu trúc trên bệnh nhân, mang lại cái nhìn sâu sắc đáng kinh ngạc về các phương pháp cải tiến, hiểu rõ chất lượng và chăm sóc bệnh nhân tốt hơn. 

1.3 Tự động hóa quy trình bằng robot

RPA trong chăm sóc sức khỏe sử dụng công nghệ tự động hóa để tìm hiểu, bắt chước và thực hiện các quy trình kinh doanh dựa trên quy tắc. So với các công nghệ AI khác trong chăm sóc sức khỏe, chúng không tốn kém, dễ lập trình và minh bạch trong hành động. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng giúp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như cập nhật hồ sơ bệnh nhân hoặc thanh toán.

1.4 Hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc

Hệ thống chuyên gia dựa trên quy tắc là dạng trí tuệ nhân tạo đơn giản nhất và sử dụng các quy tắc dựa trên kiến ​​thức được quy định để giải quyết vấn đề. Mục đích của hệ thống chuyên gia là lấy kiến ​​thức từ chuyên gia con người và chuyển đổi kiến ​​thức này thành một số quy tắc được mã hóa cứng để áp dụng cho dữ liệu đầu vào. 

AI trong chăm sóc sức khỏe y tế, chúng được sử dụng rộng rãi cho mục đích hỗ trợ quyết định lâm sàng. Các hệ thống dựa trên quy tắc này hoạt động tốt ở một mức độ nào đó và rất dễ hiểu. Nhưng khi số lượng quy tắc tăng lên, chúng bắt đầu xung đột với nhau và bị phá vỡ. Tuy nhiên, hiện nay chúng đang được thay thế trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng nhiều phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu và thuật toán học máy.

>>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo ngành chăm sóc sức khỏe đang biến đổi như thế nào?

2. Những thách thức của AI trong chăm sóc sức khỏe y tế

Với các ứng dụng ngày càng phát triển của AI trong chăm sóc sức khỏe y tế, cũng xuất hiện một loạt thách thức cần được giải quyết một cách hiệu quả. Những thách thức này bao gồm từ vấn đề chất lượng dữ liệu đến lo ngại về bảo mật, tạo ra trở ngại trong việc khai thác toàn bộ tiềm năng của các giải pháp AI trong chăm sóc sức khỏe y tế. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn để hiểu tác động của những thách thức này đối với ngành.

2.1 Tính sẵn có của dữ liệu

Một trong những rào cản lớn nhất trong việc tận dụng các xu hướng AI trong chăm sóc sức khỏe y tế là việc đào tạo họ đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử, hồ sơ nhà thuốc, v.v. Do dữ liệu bị phân mảnh và bệnh nhân thường tham khảo ý kiến ​​của các nhà cung cấp dịch vụ y tế khác nhau nên dữ liệu trở nên phức tạp và khó hiểu hơn, dẫn đến sai sót và chi phí cao hơn.

2.2 Mối quan tâm về quyền riêng tư

Một thách thức quan trọng khác của việc sử dụng AI cho chăm sóc sức khỏe là nhu cầu về các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong lượng lớn dữ liệu được thu thập. Vì vậy, điều quan trọng là phải tìm kiếm công ty phát triển Trí tuệ nhân tạo và ML phù hợp  có thể cung cấp nhiều tùy chọn bảo mật để bảo vệ dữ liệu của khách hàng. 

2.3 Lỗi và chấn thương

Có một số trường hợp hệ thống AI có thể mắc sai lầm trong việc phát hiện các rủi ro tiềm ẩn hoặc thiết kế các kế hoạch xử lý hiệu quả. Ví dụ: nếu hệ thống dựa trên AI gợi ý sai loại thuốc cho bệnh nhân hoặc mắc lỗi trong việc xác định vị trí khối u khi chụp X quang, điều đó có thể dẫn đến thương tích cho bệnh nhân hoặc hậu quả nghiêm trọng liên quan đến sức khỏe.

>>> Xem thêm: 20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

3. Tương lai của AI trong chăm sóc sức khỏe y tế

AI trong chăm sóc sức khỏe y tế đã định nghĩa lại các hoạt động y tế, trải nghiệm của bệnh nhân và hoạt động dược phẩm. Các đơn vị y tế đang sử dụng AI tổng hợp trong chăm sóc sức khỏe để dự đoán mọi thứ, từ thiết kế kế hoạch điều trị hiệu quả cho những phụ nữ mắc bệnh ung thư vú đến dự báo số lượng khoa cấp cứu và hơn thế nữa.

Tuy nhiên, đó mới chỉ là khởi đầu của một hành trình thú vị. Trong tương lai, AI sẽ cho phép tạo ra các công cụ vô tuyến thế hệ tiếp theo đủ chính xác và chi tiết để thay thế nhu cầu lấy mẫu mô trong một số trường hợp. Nó có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ xác định mức độ xâm lấn của bệnh ung thư và nhắm mục tiêu điều trị phù hợp hơn. AI cũng đang cho phép thực hiện “sinh thiết ảo” và thúc đẩy lĩnh vực micro vô tuyến đổi mới. 

Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu sức khỏe điện tử có thể giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ và phát hiện các kiểu lây nhiễm trước khi chúng biểu hiện các triệu chứng. Bằng cách tận dụng AI trong chăm sóc sức khỏe y tế, những khả năng phân tích này có thể đưa ra cảnh báo nhanh chóng và chính xác cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. AI cũng có thể đưa ra cảnh báo sớm hơn về các tình trạng như động kinh hoặc nhiễm trùng huyết, thường đòi hỏi phải phân tích chuyên sâu các bộ dữ liệu có độ phức tạp cao.

Đánh giá rủi ro, hỗ trợ quyết định lâm sàng và cảnh báo sớm là một số lĩnh vực phát triển quan trọng của xu hướng công nghệ mang tính cách mạng này trong chăm sóc sức khỏe, thúc đẩy ngành chăm sóc sức khỏe bước vào một kỷ nguyên mới của sự xuất sắc về mặt lâm sàng và những tiến bộ vượt bậc trong chăm sóc bệnh nhân.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo và lợi ích của trí tuệ nhân tạo

AI trong kinh doanh mang lại sự chuyển đổi như thế nào? Hướng dẫn đầy đủ

Tương lai của việc học tập: Giáo dục dựa trên AI

Nguyễn Cúc