ThanhDat
Writer
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế hiện nay chủ yếu được ứng dụng trong các nhiệm vụ hành chính và một số tình huống lâm sàng như chẩn đoán hình ảnh. Tuy nhiên, làn sóng AI tiếp theo trong chăm sóc sức khỏe sẽ chuyển từ việc chẩn đoán sang dự báo rủi ro sức khỏe trong tương lai, giúp thực hiện chăm sóc chủ động hơn.
Theo Tiến sĩ Mintu Turakhia, chuyên gia về AI trong y tế và đồng điều tra viên chính của Nghiên cứu Tim mạch Apple, AI dự báo sẽ sử dụng dữ liệu để ước tính nguy cơ mắc bệnh hoặc các sự kiện lâm sàng có thể xảy ra sau này. Ví dụ, một máy theo dõi ECG di động có thể không phát hiện rung nhĩ ngay lập tức, nhưng dữ liệu thu thập được có thể dự báo nguy cơ rung nhĩ trong tương lai. Tương tự, các dữ liệu về dấu hiệu sinh tồn, kiểu ngủ, và hoạt động từ đồng hồ thông minh có thể giúp dự đoán nguy cơ nhập viện do suy tim.
Để đạt được khả năng dự báo này, cần phải có những tập dữ liệu lớn, đồng bộ và kết nối các nguồn dữ liệu như hình ảnh y tế, ECG, hồ sơ bệnh án và dữ liệu bảo hiểm. Khi các dữ liệu này được liên kết, AI sẽ có thể phát triển các mô hình dự báo chính xác hơn.
AI dự báo sẽ giúp thực hiện chăm sóc phòng ngừa, xác định các yếu tố rủi ro và điều chỉnh phác đồ điều trị từ sớm. Ví dụ, AI có thể dự đoán nguy cơ mắc rung nhĩ, suy tim hoặc ngưng thở khi ngủ, phát hiện sự tiến triển của bệnh và đề xuất các biện pháp can thiệp phù hợp.
Tuy nhiên, để AI thực sự hiệu quả, nó cần đạt độ chính xác cao. Nếu hệ thống AI có tỷ lệ dương tính giả quá cao, hiệu quả sẽ giảm sút và có thể gây tác dụng ngược. Do đó, AI hiện nay hoạt động hiệu quả nhất với các bệnh phổ biến, trong khi các bệnh hiếm gặp vẫn còn là một thách thức.
Nhiều bệnh viện và hệ thống y tế đã và đang tích hợp AI dự báo vào các hệ thống thông tin y tế. Những ứng dụng chính của AI bao gồm:
Theo Tiến sĩ Mintu Turakhia, chuyên gia về AI trong y tế và đồng điều tra viên chính của Nghiên cứu Tim mạch Apple, AI dự báo sẽ sử dụng dữ liệu để ước tính nguy cơ mắc bệnh hoặc các sự kiện lâm sàng có thể xảy ra sau này. Ví dụ, một máy theo dõi ECG di động có thể không phát hiện rung nhĩ ngay lập tức, nhưng dữ liệu thu thập được có thể dự báo nguy cơ rung nhĩ trong tương lai. Tương tự, các dữ liệu về dấu hiệu sinh tồn, kiểu ngủ, và hoạt động từ đồng hồ thông minh có thể giúp dự đoán nguy cơ nhập viện do suy tim.
Để đạt được khả năng dự báo này, cần phải có những tập dữ liệu lớn, đồng bộ và kết nối các nguồn dữ liệu như hình ảnh y tế, ECG, hồ sơ bệnh án và dữ liệu bảo hiểm. Khi các dữ liệu này được liên kết, AI sẽ có thể phát triển các mô hình dự báo chính xác hơn.
AI dự báo sẽ giúp thực hiện chăm sóc phòng ngừa, xác định các yếu tố rủi ro và điều chỉnh phác đồ điều trị từ sớm. Ví dụ, AI có thể dự đoán nguy cơ mắc rung nhĩ, suy tim hoặc ngưng thở khi ngủ, phát hiện sự tiến triển của bệnh và đề xuất các biện pháp can thiệp phù hợp.
Tuy nhiên, để AI thực sự hiệu quả, nó cần đạt độ chính xác cao. Nếu hệ thống AI có tỷ lệ dương tính giả quá cao, hiệu quả sẽ giảm sút và có thể gây tác dụng ngược. Do đó, AI hiện nay hoạt động hiệu quả nhất với các bệnh phổ biến, trong khi các bệnh hiếm gặp vẫn còn là một thách thức.
Nhiều bệnh viện và hệ thống y tế đã và đang tích hợp AI dự báo vào các hệ thống thông tin y tế. Những ứng dụng chính của AI bao gồm:
- Cấp độ bệnh nhân: AI giúp tối ưu hóa điều trị, nhận diện các nguy cơ cao và đề xuất các can thiệp kịp thời.
- Cấp độ dân số: AI hỗ trợ xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao, từ đó thực hiện các can thiệp ngăn ngừa nhập viện và giảm chi phí.
