NhatDuy
Writer
Đầu tư giá trị 21 triệu bảng Anh vào AI cạch hiện đại hóa mong đợi trong NHS phản ánh ánh sáng lực của chính phủ Anh trong ứng dụng công nghệ để giải quyết các công thức lớn về thời gian chờ đợi và cải thiện dịch vụ y tế. Quỹ Chẩn đoán AI sẽ phát triển các công cụ hỗ trợ máy học (ML) hỗ trợ Dự đoán và điều trị, bao gồm phân tích hình ảnh X-quang và các công cụ hỗ trợ quyết định cho mạng lưới bạo lực. Tiến sĩ Katharine Halliday, chủ tịch Học viện X quang Hoàng gia, nhấn mạnh rằng AI có thể tự động hóa nhiều quy trình như sẵn sàng lọc và đặt lịch hẹn, giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả.
Tuy nhiên, một số ý kiến cho rằng các tài khoản đầu tư này có thể bỏ qua các vấn đề cơ bản cần được hóa học trong NHS. Ben Court, chuyên gia từ Civica, cho rằng còn nhiều "quả chín dễ hái" như quản lý giấy tờ, quy trình hành chính và lập kế hoạch. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và chatbot cũng đang được phát triển để cải thiện hiệu suất, từ lưu trữ tài liệu kỹ thuật số đến hỗ trợ bệnh nhân qua NLP. Công cụ này tập trung vào việc giảm tải công việc chính và cải thiện trải nghiệm của nhân viên y tế.
Halliday và Jay Verma, chuyên gia về chăm sóc ban đầu, đều nhấn mạnh rằng AI nên được xem như công cụ hỗ trợ, không phải thay thế các bác sĩ lâm sàng. AI có thể giúp bác sĩ tự tin hơn trong quyết định điều trị khẩn cấp, đặc biệt là các trường hợp như quấy rối, nơi thời gian là yếu tố sống còn. Tôi cho rằng AI vẫn giúp tập trung vào các phần công việc quan trọng và giảm bớt các nhiệm vụ hành chính được sử dụng trong thời gian dài.
Dù vậy, một cột vấn đề nổi bật là thiếu cơ sở hạ tầng và quy trình đánh giá kết quả của các công cụ AI trong NHS. Halliday nhấn mạnh sự cần thiết của việc xây dựng hệ thống kiểm tra dài hạn để đảm bảo công cụ này mang lại kết quả tích cực cho bệnh nhân. Verma cũng chỉ ra rằng hệ thống CNTT hiện tại của NHS quá lỗi và thiếu kết nối, cần phải thiết kế lại để phục vụ tốt hơn cho bệnh nhân.
Một quan điểm đáng chú ý khác là Dự đoán AI phải bỏ qua trò chơi của chăm sóc ban đầu, nơi mà việc cải thiện dịch vụ bác sĩ gia đình có thể giảm tải đáng kể cho hệ thống. Verma khẳng định: "Cải thiện chăm sóc ban đầu không chỉ giảm số bệnh trên danh sách chờ mà còn tạo hiệu ứng lan tỏa tích cực cho toàn hệ thống." Đây là cơ hội để thiết kế lại dịch vụ y tế xoay quanh nhu cầu của bệnh nhân, đảm bảo sự thay đổi thực sự mang lại giá trị lâu dài.
Đọc chi tiết tại đây: https://www.digitalhealth.net/2023/07/ai-and-data-special-report/
Tuy nhiên, một số ý kiến cho rằng các tài khoản đầu tư này có thể bỏ qua các vấn đề cơ bản cần được hóa học trong NHS. Ben Court, chuyên gia từ Civica, cho rằng còn nhiều "quả chín dễ hái" như quản lý giấy tờ, quy trình hành chính và lập kế hoạch. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) và chatbot cũng đang được phát triển để cải thiện hiệu suất, từ lưu trữ tài liệu kỹ thuật số đến hỗ trợ bệnh nhân qua NLP. Công cụ này tập trung vào việc giảm tải công việc chính và cải thiện trải nghiệm của nhân viên y tế.
Halliday và Jay Verma, chuyên gia về chăm sóc ban đầu, đều nhấn mạnh rằng AI nên được xem như công cụ hỗ trợ, không phải thay thế các bác sĩ lâm sàng. AI có thể giúp bác sĩ tự tin hơn trong quyết định điều trị khẩn cấp, đặc biệt là các trường hợp như quấy rối, nơi thời gian là yếu tố sống còn. Tôi cho rằng AI vẫn giúp tập trung vào các phần công việc quan trọng và giảm bớt các nhiệm vụ hành chính được sử dụng trong thời gian dài.
Dù vậy, một cột vấn đề nổi bật là thiếu cơ sở hạ tầng và quy trình đánh giá kết quả của các công cụ AI trong NHS. Halliday nhấn mạnh sự cần thiết của việc xây dựng hệ thống kiểm tra dài hạn để đảm bảo công cụ này mang lại kết quả tích cực cho bệnh nhân. Verma cũng chỉ ra rằng hệ thống CNTT hiện tại của NHS quá lỗi và thiếu kết nối, cần phải thiết kế lại để phục vụ tốt hơn cho bệnh nhân.
Một quan điểm đáng chú ý khác là Dự đoán AI phải bỏ qua trò chơi của chăm sóc ban đầu, nơi mà việc cải thiện dịch vụ bác sĩ gia đình có thể giảm tải đáng kể cho hệ thống. Verma khẳng định: "Cải thiện chăm sóc ban đầu không chỉ giảm số bệnh trên danh sách chờ mà còn tạo hiệu ứng lan tỏa tích cực cho toàn hệ thống." Đây là cơ hội để thiết kế lại dịch vụ y tế xoay quanh nhu cầu của bệnh nhân, đảm bảo sự thay đổi thực sự mang lại giá trị lâu dài.
Đọc chi tiết tại đây: https://www.digitalhealth.net/2023/07/ai-and-data-special-report/
