Xử lý Sự Hoài nghi về Trí tuệ Nhân tạo trong Chăm sóc Sức khỏe: Vượt qua Các chướng ngại vật Để Đảm bảo Truyền thông An toàn

Lãnh đạo chăm sóc sức khỏe rất muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo, một phần để theo kịp với các đối thủ cạnh tranh và các ngành công nghiệp khác, nhưng quan trọng hơn, để tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân. Tuy nhiên, chỉ có 77% lãnh đạo chăm sóc sức khỏe thực sự tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo để mang lại lợi ích cho doanh nghiệp của họ.

Mặc dù các rô-bốt trò chuyện trí tuệ nhân tạo giỏi trong việc xử lý các nhiệm vụ thường xuyên, xử lý dữ liệu và tóm tắt thông tin, nhưng ngành chăm sóc sức khỏe có quy định cao lại lo lắng nhất về độ tin cậy và chính xác của dữ liệu được nhập vào và giải thích bởi các công cụ này. Nếu không có sự sử dụng và đào tạo nhân viên đúng cách, việc vi phạm dữ liệu trở thành mối đe dọa cấp bách thêm.

Tuy nhiên, 95% lãnh đạo chăm sóc sức khỏe dự định tăng ngân sách trí tuệ nhân tạo lên đến 30% vào năm 2025, với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xuất hiện như một trong những công cụ đáng tin cậy nhất. Khi LLM trưởng thành, 53% lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đã thực hiện các chính sách chính thức để giúp đội ngũ của họ thích nghi với chúng, và 39% khác dự định thực hiện các chính sách sớm.

Đối với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe muốn簡 hóa dịch vụ truyền thông với trí tuệ nhân tạo nhưng vẫn còn e ngại, dưới đây là một số khuyến nghị để vượt qua các chướng ngại vật phổ biến nhất.

1.   Đào tạo Trí tuệ Nhân tạo với Nguồn Y tế Tin cậy

Mặc dù lãnh đạo chăm sóc sức khỏe có thể không trực tiếp tham gia vào việc đào tạo trí tuệ nhân tạo, nhưng họ phải đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát việc triển khai. Họ nên đảm bảo rằng nhà cung cấp rô-bốt trò chuyện đào tạo và cập nhật thường xuyên trí tuệ nhân tạo của họ với các nguồn tin cậy.

Dữ liệu sức khỏe kỹ thuật số phong phú, có cấu trúc được thu thập bởi hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) bắt buộc cung cấp kho dữ liệu khổng lồ có thể phục vụ làm nền tảng cho việc đào tạo thuật toán trí tuệ nhân tạo. Các LLM tiên tiến có thể hiểu nghiên cứu y khoa, phân tích kỹ thuật, đánh giá văn học và đánh giá quan trọng. Tuy nhiên, thay vì đào tạo các công cụ này với tất cả dữ liệu cùng một lúc, bằng chứng mới cho thấy rằng tập trung vào một số điểm giao nhau sẽ tối đa hóa hiệu suất của trí tuệ nhân tạo đồng thời giữ chi phí đào tạo thấp.

2.   Đảm bảo Thực hành Dữ liệu Tuân thủ HIPAA

Đạo luật Chuyển giao và Tính toán Sức khỏe (HIPAA) quy định các tiêu chuẩn để bảo vệ thông tin sức khỏe bệnh nhân (PHI) nhạy cảm. Để tuân thủ các quy định này, lãnh đạo chăm sóc sức khỏe nên đảm bảo rằng nhà cung cấp bên thứ ba:

• Thu thập chỉ lượng thông tin sức khỏe bệnh nhân tối thiểu cần thiết để thực hiện mục đích của rô-bốt trò chuyện.
• Cho phép truy cập vào thông tin sức khỏe bệnh nhân chỉ đối với nhân viên được ủy quyền với chính sách mật khẩu và xác thực mạnh.
• Sử dụng các kỹ thuật mã hóa mạnh để bảo vệ thông tin sức khỏe bệnh nhân cả khi nghỉ và trong quá trình truyền.
• Lưu trữ dữ liệu cần thiết trên máy chủ tuân thủ HIPAA với kiểm soát truy cập mạnh.
• Đảm bảo họ ký kết thỏa thuận liên kết kinh doanh (BAA) để tuân thủ HIPAA.
• Yêu cầu họ cung cấp kế hoạch phản ứng với các sự cố bảo mật.

Lãnh đạo chăm sóc sức khỏe sử dụng các công cụ này nên thường xuyên kiểm tra báo cáo truy cập – một bước cũng có thể được tự động hóa với trí tuệ nhân tạo – và gửi cảnh báo đến quản lý nếu có hoạt động bất thường.

Hơn nữa, họ phải có được sự đồng ý rõ ràng và thông tin từ bệnh nhân trước khi thu thập và sử dụng thông tin sức khỏe của họ. Khi yêu cầu sự đồng ý, hãy thông báo cách dữ liệu bệnh nhân sẽ được sử dụng và bảo vệ.

3.   Giao diện Được Thiết kế Tốt để Cải thiện Lưu trình Công việc

Một trong những chướng ngại vật lớn nhất khi chuyển sang hồ sơ sức khỏe điện tử bắt buộc là tính khả dụng của công nghệ. Bác sĩ không hài lòng với thời gian dành cho các nhiệm vụ hành chính khi họ điều chỉnh đến các quy trình công việc phức tạp, tăng nguy cơ kiệt sức nghề nghiệp và khả năng mắc lỗi có thể ảnh hưởng đến điều trị bệnh nhân.

Khi làm việc với nhà cung cấp bên thứ ba, yêu cầu một bản demo và ý kiến thứ hai trước khi chọn một nền tảng hoặc giải pháp phần mềm trí tuệ nhân tạo. Đừng quên hỏi xem sản phẩm của họ có cho phép tùy chỉnh để thích ứng với chương trình hiện tại của bạn hay không, để bạn có thể tích hợp các tính năng sẵn sàng sử dụng tốt nhất cho quy trình công việc của mình.

Thiết kế lấy người dùng làm trung tâm và các định dạng dữ liệu và giao thức tiêu chuẩn sẽ giúp thúc đẩy việc trao đổi thông tin liền mạch giữa công nghệ chăm sóc sức khỏe và các nền tảng trí tuệ nhân tạo. Với các tiêu chuẩn này, các thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể được tích hợp có ý nghĩa vào chăm sóc lâm sàng trên các môi trường chăm sóc sức khỏe khác nhau. Các giao thức đã thiết lập cũng giúp các công cụ này hoạt động tốt hơn bằng cách thúc đẩy khả năng tương tác và cho phép truy cập vào các tập dữ liệu lớn hơn và đa dạng hơn.

4.   Sử dụng và Đào tạo Nhân viên Đúng cách

Một nghiên cứu năm 2024 cho thấy rằng tư vấn y khoa do ‘bác sĩ và trí tuệ nhân tạo’ cung cấp thực sự là toàn diện hơn nhưng ít đồng cảm hơn so với tư vấn do ‘chỉ bác sĩ’ cung cấp. Để bắc cầu khoảng cách này, lãnh đạo chăm sóc sức khỏe phải hiểu khả năng và hạn chế của trí tuệ nhân tạo và đảm bảo sự giám sát và can thiệp của con người đúng cách.

Lãnh đạo chăm sóc sức khỏe có thể nhúng rô-bốt trò chuyện vào trang web và ứng dụng bệnh nhân của họ để cung cấp cho người dùng quyền truy cập tức thời vào thông tin y tế, hỗ trợ tự chẩn đoán và giáo dục sức khỏe. Các công cụ này có thể gửi nhắc nhở kịp thời cho bệnh nhân để họ tái khám và giúp bệnh nhân tuân thủ kế hoạch điều trị. Họ cũng có thể giúp phân loại bệnh nhân dựa trên mức độ nghiêm trọng của tình trạng của họ, hỗ trợ nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe trong việc ưu tiên các trường hợp và phân bổ nguồn lực hiệu quả.

Tuy nhiên, các công cụ này vẫn có thể tạo ra các thông tin không chính xác, và điều quan trọng là phải có sự tham gia của người xác thực con người trong các nhiệm vụ phức tạp. Làm việc với các chuyên gia bên thứ ba để xác định tầm nhìn của bạn cho các công cụ truyền thông trí tuệ nhân tạo và tạo quy trình công việc mong muốn. Khi bạn đã đồng ý về các trường hợp sử dụng của mình, các quy trình quản lý thay đổi vận hành và văn hóa – như quy trình thay đổi 8 bước của Kotter – cung cấp một bản đồ đường cho việc tích hợp nhân viên, cuối cùng nâng cao kết quả bệnh nhân.

5.   Yêu cầu Rô-bốt Trò chuyện Phát hiện Lỗi

Không có lãnh đạo doanh nghiệp nào muốn mắc lỗi, nhưng ngành chăm sóc sức khỏe là một môi trường có rủi ro cao nơi mà даже những sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Tuy nhiên, ngay cả những bác sĩ giỏi nhất cũng không miễn nhiễm với lỗi y khoa. Trí tuệ nhân tạo có thể là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện chăm sóc bệnh nhân bằng cách phát hiện lỗi và lấp đầy khoảng trống.

Một điều tra năm 2023 sử dụng GPT-4 để ghi và tóm tắt cuộc trò chuyện giữa bệnh nhân và bác sĩ sau đó sử dụng rô-bốt trò chuyện để xem xét lại cuộc trò chuyện để tìm lỗi. Trong quá trình xác thực, nó phát hiện ra một lỗi trong chỉ số khối cơ thể (BMI) của bệnh nhân. Rô-bốt trò chuyện cũng nhận thấy rằng các ghi chú bệnh nhân không đề cập đến các xét nghiệm máu đã được đặt hàng, cũng như lý do tại sao chúng được đặt hàng.

Ví dụ này cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng như một bổ sung để giúp bác sĩ xử lý các ảo giác, bỏ sót và lỗi của trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để đào tạo và cải thiện các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe tồn tại để hỗ trợ bác sĩ và y tá, đơn giản hóa quy trình công việc, cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc của bệnh nhân và giảm thiểu các sai sót. Mặc dù chúng không thể thay thế hoàn toàn sự đồng cảm, trực giác và kinh nghiệm thực tế mà các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe mang lại, nhưng những công cụ này mang lại lợi ích phân tích và tiết kiệm thời gian tuyệt vời. Khi các lãnh đạo chăm sóc sức khỏe dành thời gian để đảm bảo tuân thủ cẩn thận các quy định HIPAA, giao tiếp minh bạch với bệnh nhân và đào tạo nhân viên đúng cách, họ có thể triển khai các công cụ này một cách an toàn và tự tin.