Lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hiện đang áp dụng AI vào một số kỹ thuật kết hợp với các công nghệ liên quan. Các nghiên cứu mới này có tiềm năng thay đổi hoàn toàn các thủ tục hành chính, quy trình chẩn đoán, kế hoạch điều trị, chăm sóc bệnh nhân thích hợp theo các khuyến cáo của các tổ chức y tế.

Trong lĩnh vực xét nghiệm y học, giúp cải thiện độ chính xác, hiệu quả và khả năng cá nhân hóa điều trị, giảm thiểu sai sót, chẩn đoán các vấn đề sức khỏe trước khi dấu hiệu bệnh lý trở nên nghiêm trọng bằng cách phân tích các tập dữ liệu và tìm ra mô hình điều trị hiệu quả. Các ứng dụng AI có thể kể đến:

1. Phân tích hình ảnh y học và xét nghiệm: phân tích các hình ảnh y học như CT, MRI, X-quang và hình ảnh từ xét nghiệm mô học, giúp phát hiện sớm các bất thường như ung thư, tổn thương mô, và các bệnh lý khác. Các mô hình học sâu (deep learning) có thể phân biệt các tế bào lành và bất thường trong các mẫu sinh thiết với độ chính xác cao, hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán.
2. Phân tích và giải trình tự gen: bằng cách xử lý dữ liệu lớn từ xét nghiệm gen và sinh học phân tử nhanh chóng hơn. Thuật toán AI giúp phát hiện đột biến và các biến thể gen liên quan đến nhiều bệnh lý di truyền, ung thư, và bệnh mạn tính, hỗ trợ cá nhân hóa phác đồ điều trị.
3. Chẩn đoán nhanh chóng và phát hiện bệnh từ dữ liệu xét nghiệm: phân tích các dữ liệu xét nghiệm máu, nước tiểu, và sinh hóa để phát hiện các dấu hiệu bất thường hoặc cảnh báo sớm nguy cơ bệnh tật. Các mô hình học máy (machine learning) có thể nhận diện mẫu và dự đoán nguy cơ các bệnh như tiểu đường, bệnh tim mạch, và rối loạn chuyển hóa một cách nhanh chóng.
4. Dự đoán và theo dõi hiệu quả điều trị: AI có thể theo dõi tiến triển của bệnh thông qua phân tích các xét nghiệm định kỳ, cho phép đánh giá hiệu quả điều trị và điều chỉnh phác đồ kịp thời. Trong điều trị ung thư, AI giúp phân tích các chỉ số sinh học và hình ảnh để theo dõi phản ứng của khối u với điều trị, từ đó dự đoán hiệu quả và nguy cơ tái phát.
5. Cải thiện tốc độ và hiệu quả quy trình xét nghiệm: AI có thể tự động hóa các công đoạn xử lý mẫu, phân tích dữ liệu và báo cáo kết quả, giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế, tăng tốc độ xét nghiệm và đảm bảo độ chính xác. Điều này giúp giảm thiểu các sai sót liên quan đến thao tác thủ công và cải thiện quy trình quản lý xét nghiệm trong phòng thí nghiệm.
6. Phân tích dữ liệu xét nghiệm trong chăm sóc cá nhân hóa: AI sử dụng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án và xét nghiệm để đánh giá nguy cơ bệnh tật và đưa ra các khuyến nghị chăm sóc cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Điều này cho phép bác sĩ cung cấp các biện pháp phòng ngừa hoặc can thiệp sớm phù hợp với yếu tố nguy cơ cụ thể của từng cá nhân.

Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ chỉ mở rộng về phạm vi và tầm ảnh hưởng khi công nghệ phát triển, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ để nâng cao kết quả của bệnh nhân và tối ưu hóa quy trình kinh doanh trong lĩnh vực này.

Những thách thức:

Ngoài vấn đề công nghệ, còn có những khó khăn trong việc tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe. Cần có cơ chế giám sát các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư và bảo mật để tránh dẫn đến những hậu quả thảm khốc do vi phạm dữ liệu, lạm dụng hoặc truy cập bất hợp pháp vào thông tin sức khỏe được bảo vệ. Việc ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức đòi hỏi sự thận trọng, người bệnh phải cho phép và được thông báo về cách dữ liệu của họ được sử dụng để tạo mô hình AI.

Thiếu tiêu chuẩn hóa cơ sở hạ tầng là một trong những trở ngại chính. Các giải pháp cho cơ sở hạ tầng phải linh hoạt và thích ứng với điều này. Thông thường, các giải pháp điểm này không tương tác với các hệ thống khác, điều này dẫn đến việc sử dụng không đúng mức máy móc và tài sản.

Nguồn nhân lực để triển khai hiện tại vấn đề này chưa được quan tâm và cập nhật. Cụ thể như các nhân viên y tế chưa được tiếp cận cơ bản các vấn đề về công nghệ AI trong Y khoa, các sinh viên trường Y chưa có khái niệm chính thức về vấn đề này, các chương trình học cử nhân kỹ thuật y học, y, nha, dược chưa có giáo trình chính thống.

Không còn nghi ngờ gì nữa,  chúng ta không muốn cũng phải chấp nhận thế giới phát triển vượt bậc về AI, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe AI có tiềm năng rất lớn trong việc chẩn đoán, theo dõi điều trị. Bằng cách áp dụng các giải pháp sáng tạo và giải quyết những trở ngại này, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn, giá cả phải chăng hơn cho tất cả mọi người.

Bài viết tham khảo từ các trang:

1. https://academic.oup.com/pmj/article/100/1183/289/7504713
2. https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2808471
3. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7640807/

LÊ TRẦN NGUYỄN

Trưởng khoa Xét nghiệm