Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe được tăng tốc trong thời kỳ đại dịch. Nó ở đây để ở lại.

Ngày 5 tháng 5 năm 2021

5 phút đọc

Ý kiến ​​được bày tỏ bởi Doanh nhân những người đóng góp là của riêng họ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã phá vỡ nhiều ngành công nghiệp và thúc đẩy việc bổ sung hậu tố “-tech” cho nhiều ngành trong số đó: insurtech, fintech, agritech. Đặc biệt, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã phát triển mạnh mẽ nhờ AI, ngay cả trước đại dịch, khi trí thông minh máy móc làm cho việc quét các quần thể lớn để tìm bệnh khả thi và thúc đẩy một cách tiếp cận chủ động đối với chăm sóc sức khỏe – giữ cho mọi người khỏe mạnh thay vì chờ đợi họ bị bệnh.

Như tên cho thấy, “sức khỏe dân số” tập trung vào nhóm thuần tập hơn là các cá nhân, nhưng còn nhiều điều hơn thế. Đối với các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, sức khỏe dân số dựa vào việc theo dõi tỷ lệ mắc bệnh ở nhiều nhóm người khác nhau. Ví dụ: họ có thể so sánh các đợt bùng phát Covid-19 giữa các cá nhân thuộc các nhóm nhân khẩu học khác nhau cư trú trong một loạt các mã ZIP. Nó tập trung vào việc phòng ngừa hoặc phát hiện sớm bệnh tật ở những quần thể lớn thông qua sàng lọc.

Điều này khác với sức khỏe cộng đồng tổng quát hơn, kiểm tra tình trạng sức khỏe của toàn bộ quần thể cá nhân. Phục vụ sức khỏe cộng đồng yêu cầu phân tích các chất ô nhiễm trong không khí và nước. Chăm sóc sức khỏe dân số đòi hỏi phải kiểm tra tỷ lệ mắc bệnh của các nhóm theo các tiêu chí như tuổi, giới tính hoặc vị trí.

Liên quan: Ai-Da, Nghệ sĩ Robot đầu tiên thể hiện bản thân

AI thực sự đang làm gì trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe?

Khi nói đến AI trong chăm sóc sức khỏe, có thể nói rằng công nghệ không thể thay thế phán đoán và kinh nghiệm điều trị công chúng của các bác sĩ con người – cũng như không ai có ý định làm như vậy. Đối với sức khỏe dân số, vốn càng trở nên quan trọng hơn kể từ sau đại dịch, AI cần thiết hơn bao giờ hết để cung cấp thống kê chẩn đoán và điều trị cũng như các thông tin khác cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu sức khỏe cộng đồng.

Phần mềm quản lý dân số-sức khỏe thường tích hợp dữ liệu bệnh nhân trên các hệ thống CNTT chăm sóc sức khỏe để phân tích. Dữ liệu được sử dụng để dự đoán và quản lý bệnh tật và bệnh tật tốt hơn. Phần mềm này cũng được sử dụng để hỗ trợ việc cung cấp dịch vụ chăm sóc giữa các quần thể dựa trên nhu cầu. Theo một số cách, nó phục vụ cho các nhóm người, nhưng cuối cùng nó giúp cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân theo từng cá nhân. Xét cho cùng, việc phân tích dữ liệu dân số dẫn đến dự đoán tốt hơn về rủi ro sức khỏe cá nhân và đại diện chính xác hơn về xu hướng sức khỏe trong các cộng đồng khác nhau.

Liên quan: Tương lai của chăm sóc sức khỏe là trong đám mây

Tất cả các giải pháp đều được chào đón

Các bệnh viện và phòng khám liên quan đã chuyển sang sử dụng các giải pháp AI trong quá trình xảy ra đại dịch để cải thiện hiệu quả nguồn lực, tăng cường chẩn đoán và quản lý khối lượng bệnh nhân. Điều này đặc biệt quan trọng trong chăm sóc phòng ngừa, đặc biệt là với phẫu thuật chỉnh hình. Các cuộc phẫu thuật chỉnh hình là dự kiến ​​sẽ tăng từ 22,3 triệu vào năm 2017 lên 28,3 triệu vào năm 2022 trên toàn thế giới. Khi tính toán trong tình trạng khan hiếm nguồn lực, điều đó gây áp lực lên các bác sĩ phẫu thuật, bác sĩ lâm sàng và bác sĩ X quang.

Các công nghệ dựa trên học tập sâu như Zebra Medical Vision giảm bớt gánh nặng bằng cách cung cấp cho bác sĩ X quang phân tích hình ảnh y tế để quét và tự động phân tích chúng cho các phát hiện lâm sàng khác nhau. Những phát hiện như vậy có thể được chuyển cho bác sĩ, những người có thể xem xét các báo cáo khi đưa ra chẩn đoán.

Nhìn vào sự giao thoa giữa quản lý dân số-sức khỏe và phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể là một điều thú vị, vì mỗi thị trường sẽ trở thành thị trường trị giá 40 tỷ đô la trong vòng vài năm tới. Nếu chúng ta đang kiểm tra không gian bộ gen một mình, thì điểm tới hạn đã đến gần với chi phí phải chăng là 600 đô la cho việc giải trình tự bộ gen đầy đủ ngày nay, theo dõi với 100 đô la giải trình tự chỉ trong vài năm nữa. Khi dữ liệu bộ gen trở nên hợp lý về mặt tài chính và dữ liệu được tạo ra từ bộ gen tăng gấp đôi mỗi năm, dự kiến ​​đạt 20 exabyte vào năm 2025, 5.000 nhà di truyền học trên toàn thế giới sẽ không thể xử lý một phần đáng kể trong số đó. Phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe về sức khỏe dân số sẽ là điều cần thiết.

Y học chính xác phải dựa trên xử lý và phân tích dữ liệu thích hợp. Các mô hình AI đã đủ mạnh – chúng chỉ cần dữ liệu để hoạt động. Công ty phiên dịch di truyền Emedgene đã phát triển khái niệm “trí thông minh bộ gen nhận thức” – một nền tảng toàn diện, ngày càng phát triển, tự động tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu bộ gen, giảm thời gian và chi phí diễn giải, vốn theo truyền thống đòi hỏi hàng giờ đánh giá thủ công và mang lại thông tin chi tiết hạn chế khi chỉ dựa vào con người Sự thông minh.

H2O.AI là một giải pháp khác sử dụng AI để phân tích dữ liệu trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe nhằm khai thác, tự động hóa và dự đoán các quy trình. Bao giờ hết phổ biến IBM Watson Health sử dụng AI để cung cấp các giải pháp chăm sóc dựa trên giá trị để quản lý dân số-sức khỏe, trực tiếp mang lại lợi ích cho các nhà cung cấp, chương trình y tế, người sử dụng lao động và các tổ chức dược phẩm và công nghệ sinh học.

Liên quan: Healthtech là dịch vụ chăm sóc sức khỏe mới

AI đang nâng cao các tiêu chuẩn về sức khỏe dân số, cuối cùng giúp các bác sĩ dễ dàng đưa ra các quyết định sáng suốt hơn khi họ đưa ra các chế độ chăm sóc được tối ưu hóa. Bản thân công nghệ này được nhiều người coi là một thứ xa xỉ về mặt hành chính, ban đầu nó có thể là như vậy, nhưng sau đó nó đã trở thành một phương tiện cứu sống theo nghĩa đen.