AI trong chăm sóc sức khỏe là gì?
AI trong chăm sóc sức khỏe là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) biến đổi mọi khía cạnh của chăm sóc sức khỏe — từ nghiên cứu và phát triển thuốc mới đến chăm sóc bệnh nhân, vận hành và quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Hướng dẫn này khám phá cách các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể tận dụng AI để mang lại hiệu quả và cải thiện kết quả cho bệnh nhân cũng như các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trong toàn ngành.
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với nhiều thách thức khi họ cố gắng mang lại trải nghiệm chăm sóc bệnh nhân tốt hơn. Khi nhu cầu về dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng tăng lên, chi phí y tế, các vấn đề pháp lý và nút thắt vận hành cũng gia tăng. Thường thì các chuyên gia y tế chịu áp lực phải tối ưu hóa nguồn lực được cung cấp để cải thiện kết quả điều trị trong khi vẫn duy trì tính toàn vẹn y khoa.
AI, đặc biệt là AI tạo sinh, có thể giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe giải quyết những thách thức của họ. AI tạo sinh có khả năng phân tích dữ liệu trên quy mô lớn và xác định các mẫu phức tạp mà con người thường bỏ sót. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, công nghệ AI giúp xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng mà các cơ sở y tế thu thập, mang đến nhiều trường hợp sử dụng đổi mới. Nhân viên y tế có thể sử dụng các ứng dụng AI để hỗ trợ quy trình làm việc, giúp chẩn đoán và điều trị chính xác, hiệu quả hơn. Tương tự như vậy, nghiên cứu y học, thanh toán, kê đơn và các quy trình liên quan đến chăm sóc sức khỏe khác cũng được hưởng lợi từ những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu mà hệ thống AI cung cấp.
Ban đầu, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe còn ngần ngại áp dụng AI do chi phí cơ sở hạ tầng, rủi ro đạo đức và lo ngại về bảo mật dữ liệu. Tuy nhiên, khi AI phát triển, nó ngày càng được các nhà cung cấp đám mây hỗ trợ tốt hơn, mang lại môi trường AI tiết kiệm chi phí, tuân thủ và an toàn. Ví dụ: các tổ chức sử dụng Amazon Bedrock để xây dựng các ứng dụng AI trong việc chăm sóc sức khỏe với các mô hình AI phổ biến và hưởng lợi từ chính sách định giá theo mức sử dụng.
Các ứng dụng của AI trong chăm sóc sức khỏe là gì?
Công nghệ AI cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khắc phục các vấn đề liên quan đến quản lý sức khỏe dân số, nghiên cứu và chăm sóc bệnh nhân.
Nghiên cứu y học
Khám phá thuốc, nghiên cứu gen và thử nghiệm lâm sàng là rất quan trọng đối với sự tiến bộ trong thực hành y tế. Tuy nhiên, những ngành học này đòi hỏi nghiên cứu, thí nghiệm và xác nhận một cách cẩn thận, quá trình này thường kéo dài nhiều năm. Trong các giai đoạn này, các nhà nghiên cứu y học phải hợp nhất các tập dữ liệu khổng lồ, xác minh độ chính xác của chúng và xác định các mô hình dẫn đến các giả thuyết mới. Nếu hoạt động riêng lẻ, các nhà nghiên cứu có nguy cơ gặp phải sự thiếu nhất quán về dữ liệu, điều này có thể gây chậm trễ cho các kết quả nghiên cứu.
AI có thể xác định, phân loại và phân tích tập dữ liệu lâm sàng nhanh hơn. Với sự hỗ trợ của AI, các nhà nghiên cứu có thể phát triển các loại thuốc mới chỉ với một phần nhỏ thời gian so với trước đây. AI cũng hỗ trợ nghiên cứu gen, lĩnh vực nghiên cứu mà trong đó các nhà khoa học dành thời gian cho phân tích sinh học và đa phương thức. Ví dụ: khi tiến hành nghiên cứu ung thư, Roche sử dụng AWS HealthOmics để giảm thời gian phân tích từ 1 năm xuống còn 3 tháng. Với AWS HealthOmics, họ thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu gen, phiên mã và các dữ liệu omics khác để phát triển các phương pháp điều trị tốt hơn. Bạn cũng có thể sử dụng AWS HealthOmics để đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và thử nghiệm lâm sàng bằng cách tự động đánh giá mức độ hiệu quả của các loại thuốc tiềm năng.
Chẩn đoán
Dân số toàn cầu có nguy cơ mắc các bệnh có thể phòng ngừa được do thay đổi lối sống. Các chuyên gia y tế ở tuyến đầu của cơ sở chăm sóc sức khỏe được giao nhiệm vụ tư vấn, chẩn đoán và điều trị kịp thời cho bệnh nhân. Tuy nhiên, các công nghệ y tế thông thường không phải lúc nào cũng hiệu quả. Do đó, các bác sĩ phải chịu gánh nặng từ các nhiệm vụ hành chính thay vì chăm sóc nhu cầu của bệnh nhân.
Khi được tích hợp một cách chiến lược, AI giúp việc chẩn đoán được nhanh gọn, hiệu quả hơn cũng như giúp các chuyên gia y tế có thời gian cho các công việc quan trọng. AI tạo sinh và công nghệ thị giác máy tính cũng có thể xác định khối u, gãy xương và các dị thường khác để can thiệp y tế kịp thời. Ví dụ: các kỹ thuật viên phòng thí nghiệm sử dụng AWS HealthImaging để lưu trữ khối lượng lớn hình ảnh y tế trên đám mây mà các bác sĩ có thể truy xuất sau này. HealthImaging hỗ trợ DICOM P10 và giảm chi phí lưu trữ lên đến 40% với các công nghệ nén tệp tiên tiến.
Bên cạnh việc giảm thời gian chẩn đoán bệnh, các công nghệ AI chăm sóc sức khỏe cũng hữu ích không kém trong việc điều trị cho bệnh nhân. Các bác sĩ có thể tận dụng AI để thiết kế kế hoạch điều trị bằng cách phân tích lịch sử y tế của bệnh nhân, chẩn đoán hiện tại và các rủi ro khác có thể xảy ra. Y tá có thể theo dõi bệnh nhân từ xa bằng các công nghệ chăm sóc sức khỏe từ xa được hỗ trợ bởi AI.
Quản lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe
Các bác sĩ lâm sàng truy cập và chia sẻ EHR cho việc chẩn đoán, điều trị, thanh toán và các mục đích y tế khác. Với AI, họ có thể tìm kiếm hồ sơ bệnh nhân phù hợp hoặc dữ liệu lâm sàng khác một cách dễ dàng hơn. Hệ thống tự động hóa AI phá vỡ các lô cốt dữ liệu, cho phép nhân viên y tế truy xuất thông tin họ cần ngay lập tức. Các nhóm có thể chia sẻ EHR và dữ liệu hành chính dễ dàng hơn giữa các phòng ban và tổ chức. Bằng cách này, việc phục hồi chức năng của bệnh nhân được phối hợp nhiều hơn và họ nhận được các biện pháp khắc phục dựa trên các quan sát thời gian thực.
Ví dụ, các bác sĩ có thể sử dụng Amazon HealthScribe, được hỗ trợ bởi các mô hình AI, để chuyển đổi các cuộc trò chuyện giữa họ với bệnh nhân thành ghi chú y tế thay vì ghi chú thủ công.
Mặc dù AI tạo sinh giúp phổ biến việc truy cập dữ liệu trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe, các bên liên quan trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cần phải thực hiện các biện pháp thích hợp để đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân, bảo mật dữ liệu và tuân thủ luật chăm sóc sức khỏe. AWS Wickr là dịch vụ nhắn tin đám mây cho phép nhân viên y tế truyền đạt thông tin bệnh nhân một cách an toàn. Khi phát triển một hệ thống y tế từ xa cho Trung tâm Nghiên cứu Công nghệ Tiên tiến & Telemedicine của Quân đội Hoa Kỳ, Deloitte đã tích hợp Wickr với mạng lưới quân sự, cho phép các bác sĩ cung cấp dịch vụ chăm sóc chuyên sâu cho các binh sĩ bị thương với rủi ro về an toàn ở mức tối thiểu.
Chatbot lâm sàng và trợ lý ảo
Các bác sĩ thường bị quá tải với những công việc lặp đi lặp lại (hay tẻ nhạt) khiến họ mất đi thời gian quý báu lẽ ra có thể dùng để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Ví dụ, họ có thể cần truy xuất kết quả chẩn đoán từ một khoa khác, sau đó tổng hợp lại kết quả này khi xây dựng các lựa chọn điều trị.
Các mô hình AI hiểu và phản hồi trong các cuộc trò chuyện hàng ngày vô cùng hiệu quả. Tích hợp chatbot AI với quy trình lâm sàng giúp các bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và đẩy nhanh quá trình điều trị. Ví dụ: các bác sĩ sử dụng Amazon Comprehend Medical để trích xuất các thuật ngữ y tế cụ thể từ đơn thuốc, thủ tục hoặc chẩn đoán.
Tương tự, bệnh nhân có thể tận hưởng trải nghiệm tích cực và cá nhân hóa hơn khi tương tác với trợ lý hỗ trợ bởi AI. Ví dụ: thay vì gọi phòng khám để đặt lịch hẹn, họ có thể nêu chi tiết cuộc hẹn của họ cho trợ lý y tế ảo.
Tự động hóa luồng công việc quản trị
Công nghệ AI chăm sóc sức khỏe hỗ trợ các chức năng hành chính của các cơ sở y tế. Từ việc nhập thông tin bệnh nhân đến lập hóa đơn và khiếu nại bảo hiểm, các giải pháp AI có thể cải thiện hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và hợp nhất dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: nhân viên y tế có thể tận dụng dịch vụ Xử lý tài liệu thông minh (IDP) của AWS để trích xuất, xử lý và phân loại thông tin từ hồ sơ y tế. IDP sử dụng AI để tóm tắt khối lượng lớn dữ liệu sức khỏe và biến dữ liệu này thành những thông tin chuyên sâu hữu ích cho việc đưa ra quyết định.
Chăm sóc bệnh nhân từ xa
Đôi khi, bệnh nhân cần được chăm sóc liên tục sau khi rời khỏi cơ sở y tế. Điều này tạo ra những thách thức về hoạt động và hậu cần cho các đội y tế, đặc biệt là khi theo dõi tình trạng của bệnh nhân. Để hỗ trợ những nỗ lực này, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe triển khai các thiết bị Internet Vạn vật (IoT), những thiết bị này được bệnh nhân đeo khi họ rời khỏi cơ sở y tế. Thiết bị liên tục gửi dữ liệu sức khỏe đến một máy chủ đám mây an toàn, sau đó các mô hình AI sẽ phân tích. Ví dụ: BioT, nhà cung cấp thiết bị IoT trong y tế, sử dụng AWS IoT Core để xây dựng một hệ thống giám sát bệnh nhân từ xa với khả năng kết nối và thu thập dữ liệu hiệu quả hơn. AWS IoT Core kết nối các thiết bị y tế với đám mây, cho phép các thiết bị này trao đổi dữ liệu một cách an toàn.
Robot chăm sóc sức khỏe
Hệ thống robot đã được chứng minh là một trợ lý đáng tin cậy trong các thủ tục y tế. Với AI, robot chăm sóc sức khỏe có thể thúc đẩy hơn nữa quy trình làm việc lâm sàng. Ví dụ, một cánh tay robot AI có thể hỗ trợ các thủ tục phẫu thuật hoặc phân tích các mẫu mô được chiết xuất trong sinh thiết.
Ngay cả trong các hoạt động hàng ngày, robot vận hành bởi AI đã được chứng minh là hữu ích. Diligent Robotics đã tạo ra Moxi, một robot AI có khả năng tìm kiếm vật dụng cho các bác sĩ lâm sàng tuyến đầu. Robot này được phát triển bằng cách sử dụng các mô hình AI từ Amazon SageMaker, giúp các y tá giảm khối lượng công việc không cần tiếp xúc trực tiếp với bệnh nhân. Amazon SageMaker cung cấp các công cụ để xây dựng các ứng dụng AI và phân tích dữ liệu trong một nền tảng thống nhất.
Làm thế nào để các tổ chức bắt đầu với AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe?
AI tạo sinh mang lại lợi ích cho ngành chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, sử dụng AI có trách nhiệm là yếu tố cần thiết để bảo vệ lợi ích của các bác sĩ, bệnh nhân và các bên khác trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi chia sẻ một số yếu tố cần cân nhắc khi triển khai AI trong chăm sóc sức khỏe.
Thu thập và lưu trữ dữ liệu sức khỏe
Các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe có chức năng thu thập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu y tế giữa các khoa phòng. Điều này nhằm đảm bảo toàn bộ đội ngũ y tế có nhận định thống nhất về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Khối lượng dữ liệu bệnh nhân khổng lồ được truyền giữa các công cụ AI đặt ra những thách thức về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tuân thủ cho các cơ sở y tế. Ví dụ, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hoạt động tại Hoa Kỳ bị bắt buộc bởi Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA), trong đó nhấn mạnh trách nhiệm của các tổ chức trong việc bảo vệ thông tin sức khỏe. Do đó, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cần thiết lập một cơ chế lưu trữ và trao đổi dữ liệu an toàn để nhận tối đa lợi ích từ AI.
AWS HealthLake là một dịch vụ đủ điều kiện HIPAA cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe lưu trữ và phân tích dữ liệu y tế trên quy mô lớn. Với AWS HealthLake, bạn có thể hợp nhất dữ liệu sức khỏe thành một kho lưu trữ trên đám mây an toàn, có thể mở rộng và có thể được truy cập bởi nhân viên y tế được ủy quyền. Ví dụ: Cortica, một công ty phục vụ trẻ tự kỷ, sử dụng AWS HealthLake để lưu trữ an toàn lịch sử y tế của bệnh nhân, đánh giá hành vi và lập báo cáo phòng thí nghiệm.
Triển khai quy trình làm việc RAG
AI tạo sinh học từ các tập dữ liệu công khai, cho phép mô hình trả lời các câu hỏi về các chủ đề rộng. Tuy nhiên, các mô hình AI không thể trả lời các câu hỏi về dịch vụ, sản phẩm hoặc thông tin dành riêng cho một tổ chức trừ khi được đào tạo với dữ liệu sức khỏe cụ thể. Việc đào tạo một mô hình AI mới từ đầu đòi hỏi nỗ lực, thời gian và chi phí đáng kể – đây là yếu tốc mà một số nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe không chuẩn bị.
Thay vào đó, các tổ chức có thể sử dụng kĩ thuật tạo có kết hợp truy xuất thông tin ra ngoài (RAG) để đạt được kết quả tương tự. RAG là một kỹ thuật cho phép mô hình AI truy cập cơ sở kiến thức của tổ chức. Khi nhận được truy vấn, mô hình AI sẽ tìm kiếm trong cơ sở kiến thức để cung cấp phản hồi cập nhật và chính xác.
Amazon Kendra là một dịch vụ tìm kiếm doanh nghiệp có độ chính xác cao cho phép các nhà phát triển thêm khả năng tìm kiếm để người dùng cuối có thể khám phá thông tin từ các nguồn dữ liệu. Chỉ số GenAI Amazon Kendra là một chỉ số mới trong Kendra được thiết kế cho RAG và tìm kiếm thông minh để giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe triển khai các mô hình AI hiệu quả hơn. Ví dụ, Orion Health sử dụng Amazon Kendra để cung cấp cho khách hàng quyền truy cập nhanh chóng và chính xác vào thông tin sức khỏe thông qua các truy vấn đàm thoại.
Xác thực đầu ra AI
Các mô hình AI có thể tạo ra câu trả lời kém chính xác hơn nhưng lại có vẻ hợp lý đối với người dùng. Những điểm không chính xác như vậy có thể ảnh hưởng đến kinh nghiệm chăm sóc lâm sàng và sức khỏe của bệnh nhân trong chăm sóc sức khỏe. Do đó, khi triển khai các hệ thống chăm sóc sức khỏe AI, cần có các biện pháp bảo vệ thích hợp. Ví dụ, phương pháp tiếp cận LLM-as-a-Judge giúp các nhà khoa học dữ liệu chăm sóc sức khỏe phân tích và đảm bảo phản ứng của mô hình AI là hữu ích, chính xác, đầy đủ và mạch lạc.
Thay vì chỉ dựa vào AI, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe nên tham gia vào việc ra quyết định lâm sàng. Bằng cách này, tất cả các quyết định sẽ được kiểm tra bởi một chuyên gia được ủy quyền trước khi áp dụng vào các quy trình chẩn đoán, điều trị và các quy trình chăm sóc sức khỏe khác.
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng Quy tắc bảo vệ của Amazon Bedrock để thực hiện các biện pháp bảo vệ thích hợp phù hợp với các thực hành AI có trách nhiệm. Nó có chức năng lọc bỏ các thông tin sai lệch từ phản hồi của AI, đồng thời giúp bạn xây dựng và tùy chỉnh các hàng rào bảo vệ về quyền riêng tư và tính chân thực ngay trong cùng một giải pháp duy nhất. Với tính năng suy luận tự động tiên tiến, Quy tắc bảo vệ của Amazon Bedrock có thể xác minh và giải thích cho các bác sĩ lâm sàng lý do tại sao mô hình AI tạo ra phản ứng cụ thể.
AWS có thể hỗ trợ AI của bạn trong các nhu cầu chăm sóc sức khỏe như thế nào?
Từ việc cho phép can thiệp sớm đến giảm khối lượng công việc lâm sàng, việc áp dụng AI chăm sóc sức khỏe đang trên đà phát triển. Các công nghệ AI đổi mới việc cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân, đơn giản hóa quy trình chăm sóc sức khỏe, đẩy nhanh nghiên cứu y tế và hơn thế nữa. Cả nhân viên y tế và bệnh nhân đều được hưởng lợi từ tiềm năng gần như vô hạn mà AI tạo sinh mang lại. Tuy nhiên, việc triển khai AI chăm sóc sức khỏe phải đi kèm với các biện pháp bảo vệ đạo đức, bảo mật dữ liệu và kiểm tra tuân thủ.
AI Tạo sinh trong Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống của AWS cung cấp các giải pháp giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe đổi mới, triển khai và mở rộng các ứng dụng AI một cách an toàn để cải thiện trải nghiệm chăm sóc bệnh nhân.