Tin tức & Sự kiện
Thị trường - Công nghệ

AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe: Ứng dụng và lợi ích

time 19 tháng 03, 2024

AI tạo sinh (GenAI) là công nghệ mới đã làm thay đổi nhiều lĩnh vực trong đời sống, bao gồm cả y tế - chăm sóc sức khỏe với nhiều lợi ích thiết thực.

Thị trường toàn cầu về AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe đã đạt 1,07 tỷ USD vào năm 2022. Với tốc độ CAGR được dự báo là 35,14% trong giai đoạn từ 2023 đến 2032, thị trường này dự kiến sẽ vượt 21,74 tỷ USD vào năm 2032.

Những con số này chứng minh tầm quan trọng ngày càng tăng của GenAI trong lĩnh vực này. Theo một cuộc khảo sát gần đây, 72% nhà lãnh đạo tại các tổ chức chăm sóc sức khỏe tin tưởng AI tạo sinh sẽ tự động hóa những nhiệm vụ hành chính, cho phép bác sĩ lâm sàng tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.

Các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác nhau vốn có rất nhiều trong lĩnh vực y tế. Đó là “tài sản” giá trị để cung cấp hiểu biết cho AI tạo sinh. Đổi lại, AI tạo sinh không chỉ thay đổi hoạt động chăm sóc sức khỏe, công nghệ này còn đang định hình lại cơ cấu điều trị bệnh nhân và nghiên cứu y học.

Ứng dụng AI tạo sinh cho ngành y tế - chăm sóc sức khỏe

Với những tiến bộ từ AI tạo sinh, ngành chăm sóc sức khỏe sẽ được hưởng nhiều lợi ích, bao gồm:

1. Phân tích dự đoán khủng hoảng sức khỏe

AI tạo sinh cho thấy lợi ích trong việc dự đoán các cuộc khủng hoảng về sức khỏe, chẳng hạn như đại dịch. Trong đại dịch COVID-19, những mô hình tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích tập dữ liệu khổng lồ để dự đoán sự lây lan của vi rút và tác động của nó.

Những mô hình này cũng rất cần thiết trong việc xác định kháng thể mới đối với bệnh truyền nhiễm, nghiên cứu rõ ràng nguồn gốc của chúng và gợi ý phương pháp xử lý dựa trên dữ liệu. Cách tiếp cận này tăng cường khả năng chuẩn bị nguồn lực cần thiết trước những rủi ro nhờ cung cấp công cụ AI mạnh mẽ để dự đoán.

Ví dụ, một nhóm nhà nghiên cứu từ Trường Y Harvard và Đại học Oxford đã phát triển một công cụ AI mang tên EVEscape, có cốt lõi là mô hình tạo sinh. Công cụ này sử dụng thông tin tiến hóa và sinh học nhằm dự đoán cách thức vi rút có thể thay đổi để thoát khỏi hệ thống miễn dịch.

Trong đại dịch COVID-19, EVEscape đã dự đoán thành công những biến thể mới đáng lo ngại nhất. Theo các nhà nghiên cứu, công cụ này có thể giúp phát triển vắc xin và liệu pháp điều trị SARS-CoV-2, cũng như nhiều loại vi rút đột biến nhanh khác.

2. Phác đồ điều trị được cá nhân hóa

GenAI đang thay đổi lĩnh vực y học theo hướng cá nhân hóa. Thông qua phân tích dữ liệu của bệnh nhân, thuật toán AI sẽ đưa ra khuyến nghị điều trị tùy chỉnh. 

Ví dụ, trong ung thư, AI tạo sinh có thể phân tích cấu trúc di truyền, xem xét đột biến gen của bệnh nhân để đề xuất phương pháp điều trị hiệu quả nhất, giảm thiểu tác dụng phụ và nâng cao tỷ lệ sống sót.

Việc tùy chỉnh này đảm bảo cơ sở y tế cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn cho người dân.

3. Trợ lý ảo

Các tác nhân GenAI trong lĩnh vực y tế đang cải thiện sự tương tác của bệnh nhân và cung cấp dịch vụ y tế hiệu quả hơn. Những tác nhân này, chẳng hạn trợ lý ảo, hỗ trợ quản lý cuộc hẹn, đưa ra khuyến nghị cải thiện sức khỏe thể chất và cung cấp sự hỗ trợ về sức khỏe tâm thần.

Ví dụ, robot trong chăm sóc sức khỏe hỗ trợ bệnh nhân mắc bệnh mãn tính lên lịch hẹn thường xuyên, cung cấp lời khuyên sức khỏe được cá nhân hóa dựa trên tiền sử bệnh của họ. Sự hướng dẫn liên tục này giúp bệnh nhân quản lý tình trạng của mình hiệu quả, giảm nguy cơ biến chứng và phải nhập viện điều trị.

Công nghệ này đóng một vai trò quan trọng trong quá trình theo dõi, giúp cải thiện việc tuân thủ kế hoạch điều trị và trao quyền cho chính bệnh nhân để quản lý sức khỏe của họ.

Trợ lý ảo AI hỗ trợ người bệnh

Trợ lý ảo AI hỗ trợ người bệnh theo dõi sức khỏe thường xuyên - Ảnh: Internet

4. Tăng cường quản lý sức khỏe dân số

AI tạo sinh có vai trò rất quan trọng trong việc phân tích tập dữ liệu lớn để xác định xu hướng và quản lý sức khỏe dân số. Ví dụ, công nghệ này được sử dụng để dự đoán sự lây lan của bệnh tật liên quan đến lối sống trong một nhóm dân số nhất định.

Nhờ đó, các tổ chức chăm sóc sức khỏe phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, tạo ra chiến dịch nâng cao sức khỏe có mục tiêu. Điều này dẫn đến sự cải thiện tổng thể về sức khỏe người dân, cho thấy hiệu quả rõ rệt hơn.

Ở một thành phố có tỷ lệ béo phì cao, GenAI sẽ phân tích dữ liệu về lối sống và hồ sơ sức khỏe của người dân để dự đoán xu hướng trong tương lai. Dựa trên những dự đoán này, các chiến dịch y tế công cộng có thể được điều chỉnh để khuyến khích lối sống lành mạnh hơn, giảm khả năng mắc bệnh mãn tính.

5. Thúc đẩy nghiên cứu và mô phỏng y tế

Trong nghiên cứu y học, AI tạo sinh là yếu tố mang lại sự thay đổi đáng kể. Nó phân tích dữ liệu y sinh rộng lớn để khám phá những hiểu biết sâu sắc và tạo ra giả thuyết.

Ở khía cạnh tim mạch, AI tạo sinh có thể mô phỏng sự tiến triển của bệnh tim, hỗ trợ nhà nghiên cứu phát triển phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Những mô phỏng này cung cấp thông tin chuyên sâu về bệnh lý phức tạp, cho phép cá nhân hóa y học dựa trên hồ sơ di truyền của từng cá nhân.

Trong nghiên cứu bệnh Alzheimer, GenAI mô phỏng sự tiến triển bệnh trong mô hình ảo, cho phép nhà khoa học thử nghiệm phương pháp điều trị tiềm năng và xác định các dấu ấn sinh học mới. Điều này đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu và đưa con người đến gần hơn với việc tìm ra phương pháp chữa trị.

6. Tối ưu hóa nguồn lực

AI tạo sinh nâng cao hiệu quả hoạt động tại các cơ sở y tế. Nó giúp dự đoán nhu cầu của bệnh nhân, tối ưu hóa việc phân bổ nhân lực và quản lý vật tư y tế.

Ví dụ, mô hình AI tạo sinh có thể dự báo nhu cầu tiêm vắc xin cúm tại bệnh viện theo từng mùa trong năm, đảm bảo cung cấp đầy đủ và tránh lãng phí. Điều này hỗ trợ cơ sở y tế quản lý nguồn lực tốt hơn.

Tại những bệnh viện đông đúc, AI tạo sinh được ứng dụng nhằm dự đoán lượng bệnh nhân trong giai đoạn cao điểm. Từ dữ liệu đó, bệnh viện sẽ điều chỉnh số lượng nhân sự sao cho phù hợp, đảm bảo rằng có đủ vắc xin để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng, cuối cùng là cải thiện sự hài lòng và an toàn của bệnh nhân.

7. Ghi chú y tế tự động

GenAI đơn giản hóa tài liệu y tế thông qua số hóa ghi chú và sắp xếp dữ liệu một cách khoa học.

Trong một phòng khám bận rộn, trợ lý AI ghi lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân theo thời gian thực, đảm bảo hồ sơ y tế chính xác và toàn diện. Tính năng tự động hóa này giúp giảm thời gian thực hiện công việc hành chính, cho phép chuyên gia y tế tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân.

Khi bác sĩ đa khoa sử dụng phần mềm nhận dạng giọng nói GenAI trong quá trình tư vấn, phần mềm sẽ chuyển lời nói thành văn bản, tạo ra hồ sơ bệnh án chi tiết và chính xác mà không cần ghi chép thủ công.

8. Cách mạng hóa việc khám phá và phát triển thuốc

Các nền tảng ứng dụng GenAI có thể đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc, giúp nhanh chóng xác định những loại thuốc có triển vọng cho thử nghiệm lâm sàng, đồng thời dự đoán tác dụng phụ tiềm ẩn. Điều này làm giảm đáng kể thời gian và chi phí liên quan, đồng thời tăng tỷ lệ bình phục của bệnh nhân.

Ví dụ, khi phát triển thuốc mới điều trị chứng rối loạn di truyền hiếm gặp, AI tạo sinh có thể phân tích cơ sở dữ liệu di truyền rộng lớn để xác định các loại thuốc tiềm năng, nhắm vào gen đột biến cụ thể gây ra căn bệnh.

Cách tiếp cận có mục tiêu rõ ràng đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và mang lại hy vọng cho những bệnh nhân có ít lựa chọn điều trị.

AI tạo sinh thúc đẩy nhanh chóng hơn quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc chữa bệnh

AI tạo sinh thúc đẩy nhanh chóng hơn quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc chữa bệnh - Ảnh: Internet

Tích hợp AI tạo sinh an toàn cho tổ chức chăm sóc sức khỏe

Đảm bảo sự tích hợp an toàn và bảo mật khi ứng dụng GenAI trong tổ chức chăm sóc sức khỏe là điều tối quan trọng. Vì dữ liệu bệnh nhân là trọng tâm của hoạt động chăm sóc sức khỏe nên cần thiết lập các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ để bảo vệ thông tin nhạy cảm.

Mã hóa nâng cao, giao thức xác thực và giám sát liên tục là điều cần thiết để bảo vệ hồ sơ sức khỏe, thông tin cá nhân của người bệnh. Việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu như Luật của Liên minh Châu Âu quy định về xử lý dữ liệu cá nhân (GDPR) hoặc Quy tắc bảo vệ dữ liệu sức khoẻ chuẩn Hoa Kỳ (HIPAA) là yêu cầu cố định.

Hơn nữa, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và nhà phát triển AI tạo sinh phải hợp tác chặt chẽ để thiết lập nguyên tắc đạo đức cho việc sử dụng AI, đảm bảo rằng hệ thống AI duy trì tiêu chuẩn cao nhất về tính bảo mật, tôn trọng cũng như chiếm được sự tin cậy từ bệnh nhân.

Xem thêm bài viết: Những vấn đề đạo đức quan trọng trong trí tuệ nhân tạo

Tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe được thúc đẩy bởi Generative AI, hứa hẹn một cách tiếp cận cá nhân hóa, hiệu quả và chủ động hơn đối với sức khỏe và thể chất con người.

Khi áp dụng quá trình chuyển đổi kỹ thuật số này, tiềm năng cải thiện kết quả của bệnh nhân và vận hành hệ thống y tế hiệu quả hơn sẽ ngày càng trở nên rõ ràng. 

AI tạo sinh không chỉ là một công nghệ mới nổi, đó là sự thay đổi mô hình, báo trước một kỷ nguyên mới trong chăm sóc sức khỏe, lấy bệnh nhân làm trung tâm, dựa trên dữ liệu và hiệu quả.

Với các ứng dụng đa dạng và tiềm năng vượt trội, ngành chăm sóc sức khỏe đang đứng trước một kỷ nguyên biến đổi, nơi trí tuệ nhân tạo tạo sinh và chuyên môn của con người kết hợp với nhau để cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt nhất có thể cho bệnh nhân.

Nguồn tham khảo: 

https://www.calls9.com/blogs/8-generative-ai-use-case-in-healthcare


Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
time 29/05/2024
Hợp đồng thông minh tự động thực hiện nhiệm vụ được giao khi có sự kiện cụ thể xảy ra. Chúng thường được sử dụng để xử lý các luồng tài nguyên và dữ liệu lớn, do đó thu hút những kẻ tấn công mạng muốn đánh cắp dữ liệu.
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
time 23/05/2024
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi quá trình chuyển đổi số khi doanh nghiệp triển khai công nghệ để nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng lợi thế cạnh tranh và doanh thu.
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
time 22/05/2024
Xu hướng chuyển đổi số 2024 xoay quanh trí tuệ nhân tạo, giảm thiểu chi phí, thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng và không ngừng của công nghệ.
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
time 20/05/2024
AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra nhiều giá trị cho quy trình kinh doanh, cung cấp động lực đáng kể cho sự phát triển công nghệ trong doanh nghiệp, đặc biệt là khi kết hợp với Dữ liệu lớn.
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
time 15/05/2024
AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra nhiều giá trị cho quy trình kinh doanh, cung cấp động lực đáng kể cho sự phát triển công nghệ trong doanh nghiệp, đặc biệt là khi kết hợp với Dữ liệu lớn.