Tiến sĩ Corey Scurlock MD, MBA là CEO & người sáng lập của Equum Medical.
gettyMột cách chóng mặt, trí tuệ nhân tạo đã trở thành "hiện tượng" trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, với sự quan tâm nồng nhiệt từ ban quản trị, từng nhóm chuyên môn, cánh đồng Cấp cao, nhân viên y tế, công nghệ thông tin và quản lý chu kỳ thu nhập - dai nói ra, và có thuật toán đang trong quá trình phát triển. Được thúc đẩy bởi sự xuất hiện nổi bật của mô hình ngôn ngữ lớn nhất của OpenAI, ChatGPT và mô hình ngôn ngữ lớn nhất mới nhất của nó, GPT-4, cuộc đua giữa các nhà cung cấp công nghệ thông tin và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe để sử dụng trí tuệ nhân tạo nhằm cải thiện mọi thứ từ triển khai cho đến giao tiếp với bệnh nhân, điều trị và xuất viện. Uy tín đã được xây dựng qua việc các triển khai và kết quả thực tiễn đặc biệt trong dịch vụ triển khai tới triệu chứng bệnh nhân sẽ nhân rõ rệt hiệu quả trong căn cứ chẩn đoán.
Ít nhất trong lúc hiện tại, hứa hẹn của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang bị hoãn lại. Hệ thống trí tuệ nhân tạo đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và phải được đào tạo để nhận ra các mẫu trong dữ liệu y tế, hiểu các mối quan hệ giữa các chẩn đoán và liệu pháp khác nhau và cung cấp các khuyến nghị chính xác được điều chỉnh cho mỗi bệnh nhân. Quá trình học này, dù được hướng dẫn bởi các chuyên gia y tế (học máy) hay tự thực hiện (học sâu), đều mất thời gian.
Những thách thức về tích hợp trở lên quá lớn, bao gồm "tối đa hóa khả năng của trí tuệ nhân tạo trong hệ thống Hồ sơ điện tử y tế và cung cấp cơ hội để phát triển tiềm năng và cải thiện chung về chăm sóc sức khỏe toàn cầu."
Là một doanh nhân làm việc trong ngành y, tôi đang tích cực khám phá cách kết hợp trí tuệ nhân tạo vào các dịch vụ lâm sàng có hỗ trợ telehealth của công ty của tôi. Các thuật toán được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một khối lượng dữ liệu bệnh nhân lớn, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định lựa chọn thông tin cụ thể tại thời điểm thực tế. Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho các bác sĩ những công cụ cần thiết để thực hiện chăm sóc cá nhân hiệu quả, tối ưu hóa quy trình chăm sóc và kết quả cho bệnh nhân. Bằng việc đón nhận trí tuệ nhân tạo, tổ chức có thể tạo ra sự thay đổi tích cực trong lĩnh vực y tế và hình thành một tương lai trong đó công nghệ và chuyên môn nhân loại cùng hoạt động để cách mạng hóa trải nghiệm của bệnh nhân.
Can thiệp sớm rất quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, vì nó có thể ảnh hưởng đáng kể đến kết quả của bệnh nhân. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể liên tục giám sát dữ liệu bệnh nhân, bao gồm các dấu hiệu quan trọng, kết quả xét nghiệm và những triệu chứng báo cáo từ bệnh nhân, để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo tiềm năng. Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán và học máy, tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo có thể giúp bác sĩ xác định các bệnh nhân có nguy cơ cao cần được chú ý ngay lập tức, từ đó tiến hành can thiệp kịp thời và có thể ngăn ngừa các biến chứng hoặc việc nhập viện.
Tôi đã đã viết trước đó về lợi ích của telehealth trong việc giảm thiểu thiếu hụt nhân sự và vượt qua "điểm nghẽn" trong quá trình điều trị bệnh nhân qua hệ thống chăm sóc sức khỏe - các chuyển đổi chăm sóc gây thiệt hại cho tất cả các bên liên quan thông qua việc trì hoãn chăm sóc và kết quả tồi hơn. Đã có một số chuyên gia khẳng định rằng trí tuệ nhân tạo có thể "phân tích luồng bệnh nhân, thời gian chờ đợi và thời gian thực hiện các nhiệm vụ cụ thể" để đảm bảo số lượng nhân viên phù hợp.
Các bác sĩ trong lĩnh vực telehealth có thể truy cập hồ sơ điện tử và hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng và sẵn sàng làm việc với các hệ thống trí tuệ nhân tạo khi chúng trưởng thành. Là các chuyên gia y tế, chúng tôi đang đối mặt với gánh nặng hành chính ngày càng gia tăng, thường làm trở ngại cho khả năng chúng tôi có đủ thời gian để tập trung chăm sóc bệnh nhân trực tiếp. Công cụ trí tuệ nhân tạo như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tự động thông minh có thể hỗ trợ các công việc như tài liệu, mã hóa và lập lịch, giải phóng thời gian đáng giá cho các bác sĩ để tập trung vào điều mà họ làm tốt nhất: cung cấp chăm sóc cá nhân cho bệnh nhân. Điều này không chỉ nâng cao năng suất của bác sĩ mà còn góp phần giảm căng thẳng và cải thiện sự hài lòng cho bệnh nhân và người chăm sóc.
Thậm chí hứa hẹn hơn được tìm thấy trong khả năng phân tích của trí tuệ nhân tạo. Một bài viết trong Tạp chí Răng Hàm Mặt Anh mô tả rằng trí tuệ nhân tạo có thể "phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, như hồ sơ y tế, các nghiên cứu hình ảnh và kết quả xét nghiệm, để hỗ trợ quyết định lâm sàng và cải thiện kết quả chăm sóc bệnh nhân." Hỗ trợ quyết định lâm sàng trong hệ thống hồ sơ điện tử hiện tại không luôn được chuyên gia chăm sóc chấp nhận.
Gần đây, Microsoft, đã đầu tư hàng tỷ đô la vào OpenAI, cho biết họ có kế hoạch đưa GPT-4 đến hồ sơ bệnh án điện tử của Epic. Các trường hợp sử dụng ban đầu sẽ liên quan đến giao tiếp với bệnh nhân và trực quan hóa dữ liệu.
Trong hình ảnh y học, một bài báo đã giải thích rằng "trong nhiều ứng dụng, hiệu suất của hệ thống phát hiện và chuẩn đoán tự động dựa trên học máy đã được chứng minh có thể ngang bằng với hiệu suất của một nhà chẩn đoán bác sĩ chuyên nghiệp và có kinh nghiệm." Các cơ sở chẩn đoán y tế có thể giảm thiểu các lỗi và chẩn đoán sai, giảm thiểu chi phí hoạt động và đưa ra kết quả xét nghiệm nhanh hơn.
Vẫn còn tồn tại những lo ngại đáng kể về tác động dự kiến của trí tuệ nhân tạo đối với tổ chức và con người. Giống như các công cụ hỗ trợ lái xe không có nghĩa là người ta nên thả tay khỏi vô lăng và ngủ, thuật toán nên được sử dụng để bổ sung quyết định của nhân viên y tế chứ không phải thay thế hoàn toàn. Bác sĩ và bệnh nhân của họ luôn có quyền cuối cùng trong quá trình chăm sóc.
Đồng thời, dữ liệu được cung cấp cho các chương trình trí tuệ nhân tạo có thể giữ hoặc làm tăng những thành kiến bẩm sinh từ các quyết định điều trị trong quá khứ. Nhiều hệ thống có thể không có đủ "N" đối với các nhóm thiểu số cụ thể để tính đến những nhu cầu chăm sóc sức khỏe đặc biệt của những quốc gia này.
Cũng có các vấn đề quản trị. Hầu hết các hệ thống y tế có cấu trúc IT chính thức để giảm thiểu sự trùng lặp, chuẩn hóa chăm sóc và duy trì quyền riêng tư của bệnh nhân. Bất kỳ ai theo dõi Trí tuệ nhân tạo đều biết rằng nó mắc lỗi và thậm chí có thể tạo ra những thứ không có thật. Chúng ta cần có khả năng trả lời những câu hỏi như: Trí tuệ nhân tạo có làm cho công nghệ thông tin dễ kiểm soát hơn hay khó kiểm soát hơn? Ai quyết định nơi và cách sử dụng nó và cho mục đích gì? Chúng ta sẽ chọn công nghệ tốt nhất và triển khai nó ngay lập tức hay nên chờ các phương pháp được chứng minh dựa trên bằng chứng trong văn bản chuyên ngành?
Nếu được quản lý đúng cách, tôi tin rằng Trí tuệ nhân tạo có khả năng không gian gần là vô hạn để giúp giải quyết một số trong những thách thức lớn nhất đối mặt với chăm sóc sức khỏe. Hiệu quả mới sẽ dẫn đến năng suất lớn hơn. Ví dụ, nếu một thuật toán Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các dấu hiệu quan trọng và lịch sử y tế của bệnh nhân để dự đoán khả năng xảy ra sự cố tim mạch, nhân viên y tế, dù là tại chỗ hay từ xa, có thể ngay lập tức chuyển bệnh nhân đó vào bệnh viện chăm sóc cấp cứu.
Tôi tin rằng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ mang lại sự thay đổi đáng kể, cải thiện chăm sóc bệnh nhân từ triển khai thông qua điều trị đến việc xuất viện và thanh toán cuối cùng. Chúng ta cũng phải nhận ra rằng những công cụ tiên tiến này đi kèm với những thách thức mới. Khi giám đốc điều hành của OpenAI yêu cầu Quốc hội quy định về Trí tuệ nhân tạo, có thể là lúc cài đặt và duy trì các thanh chắn cần thiết để giữ chúng ta, con người, đứng đầu.
Hội đồng Doanh nghiệp Forbes là tổ chức phát triển và mạng lưới hàng đầu dành cho các chủ doanh nghiệp và nhà lãnh đạo. Liệu tôi có đủ điều kiện để tham gia?
