Mang đến cho chăm sóc sức khỏe sự chạm chạm cá nhân hơn

Hãy tưởng tượng có thể truy cập ngay lập tức hình ảnh MRI của bạn từ 10 năm trước, các ghi chú của bác sĩ từ cuộc đến khám lịch sử trong mùa thu vừa qua, và mọi kết quả xét nghiệm bạn từng nhận được—tất cả trong một nơi. Với trí tuệ nhân tạo, kịch bản này trở nên thực tế hơn nhờ vào khả năng tự động hóa và xử lý thông tin của nó. Bác sĩ của bạn có thể xem an toàn toàn bộ lịch sử y tế của bạn và đề xuất một kế hoạch điều trị duy nhất dành cho bạn. Nghe có vẻ tuyệt vời, phải không?

Và chúng ta có thể không còn xa lạ với hiện thực đó như bạn nghĩ. Những tiến bộ trong công nghệ đã làm cho ngành chăm sóc sức khỏe trở nên hiệu quả và cá nhân hóa hơn trong thập kỷ qua. Hiệp hội Y học Mỹ (AMA) báo cáo rằng việc áp dụng các công cụ chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số để cung cấp chăm sóc từ xa, như telehealth và theo dõi từ xa trên thiết bị đeo được, đã tăng đáng kể từ năm 2016, khi các bác sĩ làm việc quá độ và cố gắng giảm căng thẳng và kiệt sức trong khi cung cấp chăm sóc tốt nhất cho bệnh nhân. Năm 2022, 93% bác sĩ cho biết các công cụ sức khỏe kỹ thuật số là một lợi thế cho chăm sóc bệnh nhân.

Trí tuệ nhân tạo mang lại cho ngành chăm sóc sức khỏe cơ hội tiếp cận sức khỏe cá nhân hóa hơn. Cả các công ty dược và y tế có quy mô từ các công ty sinh học lớn nhất thế giới, như Roche, đến các startup nền tảng y tế dữ liệu, như Omada Health, đều đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích tốt hơn hồ sơ chăm sóc sức khỏe của bệnh nhân, phát triển thuốc chính xác, và tạo ra hỗ trợ cá nhân hóa hơn cho bệnh nhân.

Cải thiện Tốc độ và Độ chính xác của Chuẩn Đoán

Kịch bản về một hệ thống chăm sóc sức khỏe được tối ưu hóa bằng trí tuệ nhân tạo là điều mà Mustaqhusain Kazi, giám đốc toàn cầu chiến lược Roche Informatics và đổi mới kỹ thuật số và chủ tịch Liên minh vì Trí tuệ Nhân tạo trong Lĩnh vực Y tế, gọi là "Báu vật thánh".

“Từ ghi chú của bác sĩ đến kết quả xét nghiệm, hình ảnh quét, và dữ liệu được bệnh nhân báo cáo từ ứng dụng iPhone, bác sĩ có thể làm tam giác hóa các bộ dữ liệu này để xem toàn bộ bức tranh y tế của bạn,” Kazi nói. Theo thời gian, bác sĩ có thể sử dụng dữ liệu này để theo dõi tiến triển của một căn bệnh và đưa ra các khuyến nghị cho sức khỏe của bạn chính xác và cụ thể hơn. Với sự đồng ý của bạn, và một cách an toàn, bác sĩ của bạn cũng có thể xem xét dữ liệu của bạn và so sánh nó với thông tin tổng hợp về bệnh nhân có lịch sử y tế tương tự để hiểu rõ hơn về sự tiến triển của căn bệnh, đưa ra chuẩn đoán sớm hơn và tạo ra kế hoạch điều trị tốt hơn.

Tuy nhiên, việc tổng hợp tất cả dữ liệu này là một nhiệm vụ đầy thách thức đòi hỏi tích hợp dữ liệu không có cấu trúc, như ghi chú của bác sĩ viết tay và hình ảnh quét, với dữ liệu có cấu trúc, như kết quả xét nghiệm hoặc dữ liệu từ ứng dụng đeo được. Nếu làm thủ công, nó sẽ đòi hỏi một số giờ công của con người không thể chấp nhận được và sẽ tạo ra nhiều cơ hội cho lỗi nhập dữ liệu thủ công.

Để giải quyết vấn đề này, Roche đã tạo ra Apollo, một nền tảng end-to-end được xây dựng trên AWS sử dụng các công cụ phân tích tiên tiến của AWS. Trí tuệ nhân tạo trên nền tảng Apollo có thể đọc ghi chú viết tay của bác sĩ, phân tích chúng cùng với kết quả xét nghiệm và hình ảnh quét của bạn, và lưu trữ chúng một cách an toàn. Nó cũng có thể ẩn danh các bộ dữ liệu và cho phép nhà nghiên cứu và nhà khoa học dữ liệu truy cập đến một loạt các công cụ phân tích để tạo ra cái nhìn, chia sẻ kết quả và hợp tác. Nhờ đó, Roche đang cải thiện hiệu suất của các thử nghiệm lâm sàng, phát triển các phương pháp chẩn đoán mới và kết hợp bệnh nhân với phương pháp điều trị tốt hơn.

“Chúng tôi đang sử dụng dữ liệu từ bệnh nhân để đổi mới vì lợi ích của họ,” Kazi nói. “Và đang hướng tới sứ mệnh của chúng tôi là cung cấp mọi bệnh nhân với phương pháp điều trị tốt nhất có thể trong thời gian ngắn nhất có thể.”

Tăng Cường Sự Tin Tưởng của Bệnh Nhân

Xây dựng trên giả định rằng mối quan hệ cá nhân tốt hơn với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sẽ đưa ra kết quả sức khỏe tốt hơn, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe ảo đầu tiên Omada Health cung cấp cho mỗi thành viên của họ một đội chăm sóc để hỗ trợ họ thay đổi sức khỏe lâu dài. Đội chăm sóc bao gồm các chuyên gia về tiểu đường, thạc sĩ về vấn đề sức khỏe, chuyên gia về hành vi sức khỏe, huấn luyện viên sức khỏe và những người khác chuyên về thay đổi hành vi và chăm sóc lâm sàng.

Đội chăm sóc của Omada giúp các thành viên bằng cách nhắc nhở họ uống thuốc, đề xuất lựa chọn ăn uống lành mạnh và gợi ý cách giảm căng thẳng dựa trên dữ liệu sức khỏe cá nhân thời gian thực từ nền tảng dữ liệu của Omada.

“Việc giải quyết một vấn đề sức khỏe là điều cực kỳ cá nhân. Có lẽ không nơi nào mà sự tin tưởng lại quan trọng như vậy,” ông Sean Duffy, người sáng lập và giám đốc điều hành của Omada nói. “Cách bạn tương tác với ai đó hàng ngày, qua thời gian, là điều xây dựng sự tin tưởng đó—và đó là điều bạn có thể kiến trúc xây dựng.

“Chúng tôi theo dõi đường huyết của bạn cùng với dữ liệu chất lượng cao hơn—như phương pháp giao tiếp ưa thích của bạn hoặc bạn cảm thấy hạnh phúc nhất khi bạn ở biển. Sự kết hợp này giữa thông tin định lượng và định tính làm nên một mối quan hệ cá nhân, và đó chính là mối quan hệ cá nhân đưa ra những thay đổi về hành vi sức khỏe.”

Xây dựng trên nền tảng AWS, nền tảng của Omada sử dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập và phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu sức khỏe, tích hợp dữ liệu định tính và khoa học hành vi, và đưa ra các gợi ý dựa trên dữ liệu có tính cá nhân. Khi nền tảng phát hiện một bất thường trong dữ liệu—ví dụ, đường huyết thấp bất thường của một thành viên—nó tự động thông báo cho HLV sức khỏe của thành viên để liên lạc kiểm tra. Nền tảng cũng đề xuất một biện pháp can thiệp cho HLV dựa trên những gì khoa học hành vi dự đoán sẽ hiệu quả nhất cho thành viên cụ thể đó.

Phương pháp dựa trên dữ liệu của Omada đang hiệu quả. Ví dụ, với trung bình 15 lần đăng nhập và 31 điểm tham gia hàng tuần mỗi thành viên, thành viên Omada quản lý tiểu đường có khả năng cao 11% so với non-members—đồng thời đạt được kiểm soát đường huyết tốt hơn và cholesterol tổng thấp hơn. Đối với những người quản lý huyết áp, gần 50% thành viên Omada giảm mức huyết áp của họ xuống mức thấp hơn. Và trên tất cả các nhóm, những thành viên gửi tin nhắn cho HLV của họ có trải nghiệm giảm cân gấp đôi.

Cách Trí Tuệ Nhân Tạo Sinh Ra Cơ Hội Lớn

Các tổ chức y tế đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tổng hợp dữ liệu, tìm kiếm mô hình và làm cho y tế cá nhân hóa hơn—nhưng trí tuệ nhân tạo sinh ra nhiều khả năng để đưa cá nhân hóa lên một tầm cao mới.

Trí tuệ nhân tạo sinh ra khác biệt từ các dạng khác của trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu chủ yếu vì nó có thể tạo ra nội dung mới từ dữ liệu mà nó đã được đào tạo. Sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh ra, các tổ chức y tế có thể tạo ra các chatbot để cải thiện trải nghiệm tại trung tâm cuộc gọi hoặc tự động hóa các nhiệm vụ quản lý hành chính của bác sĩ để họ có nhiều thời gian hơn với bệnh nhân.

Giống như hầu hết trí tuệ nhân tạo, trí tuệ nhân tạo sinh ra được động cơ bởi các mô hình học máy—các mô hình rất lớn, thường được gọi là mô hình cơ bản, đã được đào tạo trước trên lượng lớn dữ liệu. Các tổ chức y tế có thể tùy chỉnh và điều chỉnh các mô hình này trên dữ liệu độc quyền để sử dụng cho những mục đích phức tạp hơn, như hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán lâm sàng và cá nhân hóa chăm sóc bệnh nhân. Việc điều chỉnh cơ bản mô hình với dữ liệu độc quyền cũng có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình liên quan đến đối tượng bệnh nhân của tổ chức và có thể được xây dựng với trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm.

“Trí tuệ nhân tạo sinh ra hứa hẹn nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân, làm sâu sắc mối quan hệ bác sĩ-bệnh nhân, tăng tốc độ phát triển các phương pháp điều trị mới và cải thiện hiệu quả của các phương pháp điều trị và chẩn đoán—đem lại sức khỏe tốt hơn,” nói Tehsin Syed, quản lý chung của trí tuệ nhân tạo y tế tại AWS. “Người áp dụng sớm không chỉ nói về các khả năng, họ đang tiến lên phía trước nhanh chóng để xác định và khám phá các lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo sinh ra có thể giảm chi phí hoặc phức tạp, tăng sức chứa và cải thiện kết quả cho bệnh nhân.”

Với sự phát triển cẩn thận và các phương pháp suy nghĩ sâu sắc, Kazi tin rằng những thay đổi mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho lĩnh vực y tế sẽ là những tiến bộ công nghệ hứng thú nhất trong đời chúng ta.

Tìm hiểu thêm về việc xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại để cung cấp thế hệ tiếp theo của chăm sóc y tế cá nhân hóa với trí tuệ nhân tạo, học máy và trí tuệ nhân tạo sinh ra.

Truyện này được sản xuất bởi AWS và được biên tập bởi Mytour Brand Lab.