Không khó nhận ra rằng chi phí y tế và chăm sóc sức khỏe hiện nay đã tăng nhanh hơn lạm phát trong nhiều thập kỷ. Một số chuyên gia ước tính rằng chăm sóc sức khỏe sẽ chiếm hơn 20% GDP của Mỹ vào năm 2025. Trong khi đó, các bác sĩ đang làm việc chăm chỉ hơn bao giờ hết để điều trị cho bệnh nhân khi tình trạng thiếu bác sĩ ở Mỹ tiếp tục gia tăng. Nhiều chuyên gia y tế có lịch trình của họ được lập ra một cách chặt chẽ đến nỗi phần lớn yếu tố “con người” thúc đẩy việc theo đuổi y học của họ ngay từ đầu đã bị giảm sút.
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) có vẻ như là một sự đe dọa. Trong bữa tiệc sinh nhật của một người bạn phụ trách công việc chụp X-quang trong bệnh viện, cô nhẹ nhàng bày tỏ rằng cô cảm thấy công việc của mình sẽ bị đe dọa bởi AI trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, đối với hầu hết các nghề y, AI sẽ là một nhân tố tăng tốc và tạo điều kiện, không phải là một mối đe dọa. Nó sẽ là lĩnh vực kinh doanh rất tốt cho các công ty AI, cũng như để giúp đỡ, thay vì cố gắng thay thế các chuyên gia y tế.
Giá trị của AI nằm ở 3 yếu tố: tốc độ, cắt giảm chi phí và độ chính xác. Trong chăm sóc sức khỏe, các yếu tố này càng có ý nghĩa nhiều hơn. Dưới đây là ba ví dụ về cách AI sẽ thay đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Nhanh hơn
Ít có lĩnh vực nào mà vấn đề tốc độ quan trọng như lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Trong trường hợp nền tảng phát hiện đột quỵ Viz.ai, mỗi phút thời gian trôi qua cho việc điều trị tương đương với việc tiết kiệm 1,9 triệu tế bào não của bệnh nhân. Thông thường, các thuật toán học sâu trong nền tảng của Viz.ai tiết kiệm vài phút và trong một số trường hợp, chúng có thể cứu được hàng giờ mất mát của các tế bào não. Trong một nghiên cứu gần đây, Viz.ai đã tác động đến việc giảm bớt đáng kể tình trạng khuyết tật của bệnh nhân. Trung bình, bệnh nhân đi từ nằm liệt giường, cần chăm sóc điều dưỡng 24/7, đến khi ra khỏi bệnh viện mà không cần sự trợ giúp.
Ít tốn kém
Khi chi phí chăm sóc sức khỏe tiếp tục tăng lên, tiết kiệm chi phí là một động lực chính khác. Ví dụ: Athelas sử dụng học máy và thị giác máy tính để xác định hình thái và nhanh chóng mô tả các loại tế bào máu từ một ngón tay nhỏ xíu. Giám đốc điều hành của Athelas, Tanay Tandon giải thích, các bác sĩ lâm sàng và các chương trình y tế có thể tiết kiệm hàng ngàn đô la của mỗi bệnh nhân bằng cách giảm bớt trường hợp nhập viện, phát hiện các tác dụng phụ sớm hơn từ các xét nghiệm Athelas thường xuyên và bằng cách giữ cho bệnh nhân tuân thủ an toàn các liệu pháp cần thiết. Công nghệ này được sử dụng bởi hàng ngàn bệnh nhân trên khắp đất nước mỗi ngày, bao gồm cả những người đang điều trị hóa trị chống ung thư tích cực, về thuốc chống tâm thần miễn dịch và thuốc chống viêm. Hơn cả việc tiết kiệm tiền, Athelas cho phép bệnh nhân hóa trị liệu có được kết quả quan trọng từ sự thoải mái trong nhà, giảm căng thẳng và rủi ro (đặc biệt là trong đại dịch này) khi đến bệnh viện.
Suki là một trợ lý kỹ thuật số lâm sàng sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để đánh máy các ghi chú mà các bác sĩ hoặc người ghi chép sẽ phải gõ. Không cần bác sĩ nào phải đánh máy các ghi chú, và các công cụ như Suki cho phép các bác sĩ tập trung vào bệnh nhân, thay vì các ghi chú. Giám đốc điều hành Suki, Punit Soni giải thích rằng, chúng tôi giúp giảm trung bình 76% thời gian ghi tài liệu và gần đây chúng tôi đã ra mắt một nền tảng giọng nói cập nhật có tên là Suki Speech Service có tính năng trích xuất ý định mới với độ chính xác 99,5%, nằm trong số cao nhất trong tất cả các trợ lý kỹ thuật số bất kể lĩnh vực nào. Vì Suki được cung cấp bởi phần mềm, không phải là ghi chép của con người, nên nó có thể cung cấp một giải pháp hiệu quả hơn về mặt chi phí cũng như giúp cải thiện doanh thu và kết quả của bệnh nhân.
Chính xác hơn
Các vấn đề chính xác, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ tẻ nhạt hoặc nhàm chán đối với con người. Năm 2020 khởi đầu mạnh mẽ với thông báo rằng Google AI có thể vượt trội hơn các bác sĩ về một số loại phát hiện ung thư vú nhất định (hãy nhớ khi năm 2020 trông rất hứa hẹn?). Giám đốc điều hành của Health Catalyst, Dan Burton giải thích rằng, dù ở cấp độ của một bệnh nhân / người gặp phải hoặc ở cấp lãnh đạo y tế cao cấp nhất, AI cải thiện độ chính xác của quyết định bằng cách tách tín hiệu khỏi tiếng ồn và giữ cho chúng tôi tập trung vào tương lai. Ví dụ: nó có thể giúp chúng tôi trả lời chính xác hơn các câu hỏi như, ‘sự gia tăng gần đây trong COVID-19 có kiểm tra dương tính một tín hiệu mà chúng tôi cần hoãn các thủ tục không khẩn cấp không?’. Mô hình chính xác hơn có thể dẫn đến các quyết định sáng suốt hơn trong ngành y tế. Ví dụ, khi phục hồi chăm sóc không khẩn cấp, các nhà cung cấp cần thông báo khi các xét nghiệm / xét nghiệm dương tính Covid-19 của họ tăng lên.
Để xây dựng hệ thống y tế thành công, các công ty trí tuệ nhân tạo cần có sự liên kết đồng bộ
Sự tác động của tốc độ, chi phí và độ chính xác có thể tạo ra những điều tuyệt vời cho bệnh nhân. Tuy nhiên, sự hứa hẹn về tốc độ, chi phí hoặc độ chính xác nếu chỉ được cải thiện riêng lẻ thường không đủ để tác động đến khả năng chăm sóc bệnh nhân một cách có ý nghĩa. Anthony Bertrand, MD, MBA giải thích, “có nhiều công ty đang cố gắng bán phần mềm cải thiện độ chính xác chẩn đoán của một lần xét nghiệm tăng lên x%, đặc biệt là trong các lĩnh vực liên quan đến chẩn đoán qua thị giác hoặc hình ảnh như bệnh lý hoặc X-quang, chỉ nhận được những hoài nghi. Các sản phẩm phải được phát triển với sự hiểu biết rõ ràng về quy trình làm việc lâm sàng. Để vượt qua sức ì và ngại thay đổi, cũng cần cân nhắc cẩn thận đối với các yếu tố kinh tế của các bác sĩ và các đơn vị đang thuê họ.
May mắn thay, việc gia tăng áp lực chi phí và các yêu cầu về lợi ích, sự xuất hiện của các phương thức thanh toán như thanh toán theo gói và dữ liệu EMR có sẵn để phân tích có thể giúp đẩy nhanh lợi ích của AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chìa khóa ở đây là việc gắn kết công nghệ tuyệt vời với thực tế của ngành chăm sóc sức khỏe. Việc chứng minh chỉ số ROI trong kinh doanh bên cạnh những cải tiến lâm sàng là vô cùng quan trọng. Khi các doanh nghiệp có thể khai thác AI để cải thiện kết quả của bệnh nhân trong khi dàn xếp các ưu đãi của bệnh viện, các cải tiến thực sự sẽ được thực hiện.
Bài viết liên quan
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform
- LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn
- Máy chủ Supermicro X14: Hiệu suất mạnh mẽ, hiệu quả tối đa cho AI, Cloud, Storage, 5G/Edge
- NVIDIA HGX AI Supercomputer: Nền tảng điện toán AI hàng đầu thế giới