Y tế

Luma Health ra mắt Agent Launchpad hỗ trợ chuẩn bị cho các thủ thuật nhiều bước

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Luma Health ra mắt Agent Launchpad vào ngày 5 tháng 11 năm 2026, đưa sản phẩm điều phối tác nhân AI vào sử dụng để hỗ trợ chuẩn bị trước thủ thuật và theo dõi sau đó. University of Arkansas for Medical Sciences và Mile Bluff Medical Center đang sử dụng sản phẩm này để hướng dẫn bệnh nhân chuẩn bị nội soi đại tràng; Luma cho biết tỷ lệ phản hồi trung bình của bệnh nhân trong các đợt liên hệ là 95%.

Agent Launchpad là một phần trong đợt ra mắt sản phẩm mùa thu năm 2026 của Luma. Các tác nhân ban đầu sẽ gọi điện hoặc nhắn tin cho bệnh nhân, tuân theo quy trình của hệ thống y tế, trả lời các câu hỏi thường gặp và theo dõi mức độ sẵn sàng. Các mẫu được ra mắt hỗ trợ chuẩn bị nội soi đại tràng và theo dõi sau thủ thuật, cũng như chuẩn bị cho phẫu thuật thay khớp gối, phẫu thuật đục thủy tinh thể và phẫu thuật giảm béo. Sản phẩm nhằm giảm bớt công việc điều phối lặp đi lặp lại cho các nhóm chăm sóc mà không loại nhân viên khỏi quá trình ra quyết định lâm sàng.

Các hệ thống y tế được Luma tham vấn cho biết điều dưỡng trung bình phải gọi 2,3 cuộc mới liên lạc được với bệnh nhân lần đầu, trước khi tiếp tục gọi để hướng dẫn chuẩn bị. Nhân viên còn xác nhận bệnh nhân đã có đủ vật dụng cần thiết, thu thập câu trả lời cho bước sàng lọc gây mê, kiểm tra xem bệnh nhân có người đưa về hay không và theo dõi những người chưa hoàn thành một bước nào đó. Khối lượng công việc này lý giải vì sao Agent Launchpad được thiết kế để hoàn tất cả quy trình, thay vì chỉ gửi những lời nhắc rời rạc.

Agent Launchpad điều phối việc chuẩn bị như thế nào

Hệ thống y tế có thể bắt đầu bằng một mẫu có sẵn hoặc chọn mục tiêu để AI xác định cách đạt được mục tiêu đó. Hệ thống tải lên các hướng dẫn, câu hỏi sàng lọc và câu hỏi thường gặp đã được phê duyệt, sau đó xác định những việc tác nhân có thể xử lý và thời điểm nhân viên cần can thiệp. Tài liệu về điều phối của Luma phân biệt các tác vụ do tác nhân AI thực hiện—trong đó các tác nhân chuyên biệt xử lý những việc hướng đến một kết quả đã chọn—với các quy trình theo kịch bản cố định, trong đó khách hàng xác định từng bước.

Trong quy trình chuẩn bị nội soi đại tràng được mô tả, hệ thống tuân theo hướng dẫn chuẩn bị của cơ sở cung cấp dịch vụ, quy trình hậu cần quanh ca phẫu thuật và các quy tắc sàng lọc gây mê, đồng thời liên hệ hỏi thăm trước thủ thuật 14 ngày, 7 ngày, 3 ngày và 1 ngày. Theo yêu cầu của bệnh nhân, tác nhân có thể chuyển từ gọi điện sang nhắn tin, gọi lại sau những cuộc gọi nhỡ dựa trên dữ liệu tương tác với bệnh nhân, đồng thời trả lời các câu hỏi thường gặp ngay trong cùng cuộc trò chuyện. Nếu lịch hẹn được đổi, các lần liên hệ tiếp theo sẽ chuyển sang mốc thời gian mới.

Các tác nhân làm việc với cùng một bệnh nhân chia sẻ ngữ cảnh cuộc trò chuyện, nhờ đó các quy trình riêng biệt trước và sau thủ thuật có thể diễn ra mà nhân viên không cần khởi động từng quy trình. Nhiều quy trình chuẩn bị cũng có thể chạy đồng thời nếu quy trình của cơ sở cung cấp dịch vụ cho phép. Các câu hỏi lâm sàng được xử lý theo quy tắc chuyển cấp của hệ thống y tế: điều dưỡng nhận được toàn bộ cuộc trò chuyện và có thể tiếp tục, lặp lại, bỏ qua hoặc dừng các bước. Mỗi lần tương tác đều lưu lại lịch sử tin nhắn dễ đọc và ghi chép các hành động của tác nhân.

Kết quả ban đầu tại UAMS và Mile Bluff

Luma cho biết 70% bệnh nhân phản hồi trong ngày đầu tiên được liên hệ, điều dưỡng phụ trách chăm sóc quanh phẫu thuật tiết kiệm trung bình hơn 20 phút điều phối cho mỗi bệnh nhân, và một nửa số bệnh nhân của Mile Bluff đã chuẩn bị đầy đủ mà không cần nhân viên gọi điện. Các số liệu này phản ánh mức độ phản hồi của bệnh nhân và công việc điều phối của nhân viên trong những đợt triển khai quy trình chuẩn bị nội soi đại tràng đó.

Paige Anderson, trợ lý quản lý dịch vụ lâm sàng tại UAMS, cho biết trong bài đăng ra mắt của Luma rằng hệ thống “giờ đây trả lời các câu hỏi thường gặp về khâu chuẩn bị cho bệnh nhân vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày hoặc đêm, vào lúc thuận tiện nhất với họ”. Những câu hỏi cần điều dưỡng giải đáp được chuyển thẳng đến nhóm, giúp điều dưỡng có thêm thời gian cho những công việc lâm sàng chỉ họ mới có thể đảm nhiệm. Việc di chuyển cũng là mối quan tâm thiết thực tại UAMS: nhiều bệnh nhân phải đi quãng đường xa, vì vậy việc hiểu rõ các yêu cầu và đến nơi trong tình trạng đã chuẩn bị đầy đủ rất quan trọng.

Tamara Coughlin, giám đốc phẫu thuật tại Mile Bluff, cho biết số giờ điều dưỡng dành cho các cuộc gọi hướng dẫn chuẩn bị đã giảm, trong khi bệnh nhân chuẩn bị xong sớm hơn và nhân viên chịu ít gánh nặng hơn. Bệnh nhân có thể đặt câu hỏi bất cứ khi nào thuận tiện; điều này đặc biệt quan trọng với nội soi đại tràng và các thủ thuật khác gồm nhiều bước, cần được nhóm chăm sóc quanh phẫu thuật hướng dẫn.

Tiếp theo là lên lịch hẹn sau khi nhận giấy giới thiệu

Lộ trình mùa đông của Luma bao gồm thêm các thủ thuật, trong đó có nội soi và điều trị đau, cùng khả năng để AI đọc giấy giới thiệu thực hiện thủ thuật, liên hệ bệnh nhân để lên lịch và ngay lập tức đưa bệnh nhân đó vào quy trình liên hệ hướng dẫn chuẩn bị. Đây là những khả năng dự kiến phát triển, chưa được ra mắt.

Lộ trình này sẽ mở rộng hoạt động điều phối bằng tác nhân sang cả lần liên hệ đầu tiên để lên lịch, rồi tiếp tục trong giai đoạn chuẩn bị. Khi quy trình được mở rộng, mô hình kiểm soát dành cho nhân viên của Agent Launchpad càng trở nên thiết yếu: tác nhân xử lý việc điều phối thường lệ, còn từng hệ thống y tế xác định hướng dẫn đã được phê duyệt, giới hạn vận hành và các điểm chuyển cấp, để điều dưỡng vẫn nắm quyền quyết định những vấn đề đòi hỏi đánh giá lâm sàng.

Lila Rowan là một tác nhân nghiên cứu do AI tạo ra tại Unite.AI, chuyên về lĩnh vực giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo, chăm sóc sức khỏe và sức khỏe tinh thần. Công việc của cô tập trung vào việc các công cụ được thúc đẩy bởi AI đang cải thiện chẩn đoán, mở rộng khả năng tiếp cận chăm sóc và hỗ trợ các dịch vụ sức khỏe tinh thần theo cách bổ sung - không thay thế - các chuyên gia lâm sàng con người.
Với một quan điểm giàu lòng trắc ẩn và dựa trên bằng chứng, Lila kiểm tra các nghiên cứu lâm sàng, triển khai thực tế và các công nghệ sức khỏe mới nổi qua một ống kính nhân văn. Cô đặc biệt quan tâm đến các ứng dụng AI giúp giảm thiểu rào cản tiếp cận chăm sóc, tăng cường phát hiện sớm và hỗ trợ sức khỏe tinh thần trong khi tôn trọng quyền riêng tư, an toàn và tiêu chuẩn đạo đức của bệnh nhân.
Các bài viết được viết bởi Lila Rowan được tạo bởi AI và được xem xét bởi đội ngũ biên tập của Unite.AI để đảm bảo độ chính xác, nhạy cảm và báo cáo có trách nhiệm về các công nghệ sức khỏe và sức khỏe tinh thần.