Trí tuệ nhân tạo và Tương lai của Chăm sóc sức khỏe

Cả thế giới công nghiệp hóa và đang phát triển đều đang phải đối mặt với những thay đổi dân số chưa từng có. Tỷ lệ sinh đã đạt mức tối thiểu ở một số quốc gia lớn nhất thế giới, trong khi hàng tỷ công nhân đang chuẩn bị nghỉ hưu.

Các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách đã bắt đầu tìm kiếm các cách để đối phó với chi phí chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng của dân số già. Trên toàn thế giới, trí tuệ nhân tạo đã được coi là giải pháp có lợi nhất.

Không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ cơ bản, loại bỏ nhu cầu can thiệp của con người tốn kém trong nhiều trường hợp, mà trí tuệ nhân tạo còn có thể được sử dụng để cung cấp sự riêng tư và bảo mật hơn cho bệnh nhân. Hơn nữa, nhờ vào học máy, các giải pháp được triển khai ngày nay có thể cải thiện theo thời gian và thích nghi với các thách thức mới có thể phát sinh trong tương lai.

Bài viết này thảo luận về một số ứng dụng có thể của công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy trong chăm sóc sức khỏe. Không có gì được mô tả dưới đây nằm quá xa trong tương lai, và sẽ nhiều khả năng trở thành một phần của thị trường trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe dự kiến sẽ đạt 44,5 tỷ đô la vào năm 2026.

Phát triển Dược phẩm Tối ưu hóa

Mỗi năm, ngành công nghiệp dược phẩm chi khoảng 100 tỷ đô la cho nghiên cứu và phát triển. Nhiều chi phí liên quan đến quá trình này có thể được giảm thông qua việc áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn, bao gồm mạng nơ-ron, để phân loại cấu trúc phân tử của các thành phần thuốc tiềm năng.

Chiến lược này đặc biệt đã chứng minh sự hứa hẹn trong các tình huống khi thời gian là yếu tố quan trọng, chẳng hạn như trong đại dịch. Vào năm 2015, trong đợt bùng phát Ebola ở Đông Phi, Đại học Toronto đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhanh chóng xử lý cơ sở dữ liệu các hợp chất dược phẩm. Việc phát hiện ra một phương pháp điều trị mà trước đây sẽ đòi hỏi hàng tháng hoặc thậm chí hàng năm phân tích đã được thực hiện trong ít hơn một ngày.

Như đã được báo cáo, phân tích trí tuệ nhân tạo cũng đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển vắc-xin và phương pháp điều trị COVID-19 trong hơn một năm rưỡi qua. Khi các chủng virus mới xuất hiện, cùng công nghệ tiếp tục được áp dụng.

Tài liệu Y tế Tự động hóa

Với hầu hết hồ sơ bệnh án và hồ sơ bệnh viện được lưu trữ dưới dạng kỹ thuật số, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đóng vai trò quan trọng trong chăm sóc sức khỏe. Mặc dù công nghệ này đã làm cho việc truy cập hồ sơ bệnh án trở nên dễ dàng, nhanh chóng và cuối cùng là rẻ hơn, nhưng việc số hóa tài liệu y tế có thể đại diện cho một gánh nặng đáng kể cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe bận rộn.

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện có thể tối ưu hóa nhiều quy trình liên quan đến thu thập và lưu trữ dữ liệu y tế. Mặc dù phần mềm nhận dạng giọng nói và nhập văn bản không phải là mới trong y học, nhưng hiện nay đang có đề xuất áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để ghi chép và phân tích toàn bộ tương tác của nhân viên y tế với bệnh nhân.

Một đề xuất triển khai công nghệ này là sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để xử lý các video được quay bằng camera mà các nhân viên y tế sẽ đeo. Về bản chất, điều này sẽ tương tự như máy quay thân thể mà nhiều sĩ quan cảnh sát đang đeo ngày nay. Thông tin thu thập được từ những video này có thể được lập chỉ mục nhanh chóng và kết hợp với các dữ liệu y tế khác để phân tích thêm.

Chẩn đoán Tự chụp

Ở một số khu vực trên thế giới, các phòng khám và bệnh viện rất hiếm. Ở những khu vực khác, việc dành thời gian trong ngày để gặp bác sĩ để kiểm tra thường xuyên có thể seem như một sự phiền toái không cần thiết. Đối với những người sống trong một trong những tình huống này, các tình trạng nghiêm trọng thường không được phát hiện cho đến khi quá muộn.

May mắn thay, ngay cả ở những địa điểm hẻo lánh nhất, hầu hết mọi người ngày nay đã có một công cụ chẩn đoán mạnh mẽ trong túi của họ – điện thoại thông minh của họ. Chất lượng hình ảnh của camera điện thoại di động đang ngày càng tốt hơn mỗi năm, trong khi công nghệ này đang trở nên rẻ hơn để sản xuất. Những bức ảnh được chụp bằng các thiết bị này chắc chắn có thể được phân tích bởi các thuật toán trí tuệ nhân tạo.

Đã có các bác sĩ ở những khu vực không có khả năng tiếp cận hình ảnh lâm sàng chất lượng đã bắt đầu sử dụng hình ảnh được chụp bằng điện thoại di động của họ để phân tích bệnh nhân. Trên thực tế, các điện thoại thông minh với phần mềm được hỗ trợ bởi học máy đang được sử dụng để chẩn đoán ung thư da và u ác tính với tỷ lệ chính xác cao tới 90%. Các ứng dụng dành cho người tiêu dùng đã có trên thị trường cho phép người dùng thường xuyên phát hiện các thay đổi trên da của họ.

Công nghệ tương tự đang được áp dụng cho nhãn khoa. Các thuật toán đã được phát triển và được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ phê duyệt để phát hiện bệnh võng mạc ở những người bị tiểu đường thông qua phân tích ảnh.

Truyền hình Y tế được kích hoạt bởi Trợ lý ảo

Mọi người đều có những điều họ muốn giữ riêng tư, và đối với nhiều người, sức khỏe là một trong những điều đó. Sự thận trọng là hoàn toàn có thể hiểu được khi nói đến việc thảo luận về các vấn đề y tế với đồng nghiệp và người quen, nhưng đối với một số người, thậm chí việc giao tiếp với các chuyên gia y tế có thể seem như một việc đáng sợ.

Trợ lý ảo có thể cung cấp một giải pháp cho những loại bệnh nhân này. Công nghệ này, đã được sử dụng tích cực trong truyền hình y tế để lên lịch hẹn, tái cấp thuốc và phân loại, đang được nghiên cứu tích cực như một cách để tương tác với những người cần tư vấn về các vấn đề chăm sóc sức khỏe tự quản lý cơ bản.

Trên thực tế, các nhà nghiên cứu ở Vương quốc Anh đã phát hiện ra rằng trợ lý ảo sẽ là lựa chọn được ưu tiên cho bệnh nhân đối mặt với các tình trạng sức khỏe có tính stigmatize cao hơn, chẳng hạn như bệnh lây truyền qua đường tình dục. Với sự ẩn danh cao hơn, bệnh nhân sẽ có nhiều khả năng tìm kiếm sự giúp đỡ cho các vấn đề có thể dẫn đến các vấn đề lớn hơn nếu không được điều trị.

Kết luận

Các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe được phác thảo trong bài viết này chỉ đại diện cho một mẫu nhỏ của những gì có thể xảy ra. Khi chúng ta bước vào thập kỷ phát triển Medtech tiếp theo, chúng ta chắc chắn sẽ khám phá ra vô số đổi mới đột phá, một số trong đó chúng ta chỉ có thể suy đoán về ngày hôm nay.

Chìa khóa, sau đó, là khả năng biến lý thuyết thành hiện thực. Tại Daiger, chúng tôi chuyên biến các ý tưởng lý thuyết liên quan đến trí tuệ nhân tạo và học máy thành các giải pháp có thể hành động, mang lại giá trị cho các doanh nghiệp. Vui lòng liên hệ với chúng tôi hoặc truy cập trang web của chúng tôi để tìm hiểu thêm về các dịch vụ của chúng tôi.