Trạng thái hiện tại của ngành chăm sóc sức khỏe và cách AI có thể biến đổi

Tôi tưởng tượng một thế giới trong đó AI sẽ giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn, sống lâu hơn và có năng lượng sạch hơn. –Fei-Fei Li, Giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Stanford


Trí tuệ nhân tạo có khả năng cải thiện mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta và giúp chúng ta chuyển đổi chăm sóc sức khỏe. Hãy để chúng tôi có một cái nhìn về cách thực hành chăm sóc sức khỏe ngày nay và cách AI biến đổi nó.

Chăm sóc sức khỏe ngụ ý giữ cho sức khỏe của một cá nhân đạt đến mức hoặc cải thiện nó. Nó bao gồm các vết thương nhỏ như cắt giấy đến ung thư máu.

Chăm sóc sức khỏe có thể được chia thành ba loại, cụ thể như sau.

  • Chữa bệnh
  • Dự phòng
  • Dự đoán

Chúng ta có thể sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra mỗi ngày để tìm ra cách chữa trị bệnh tốt hơn, tìm ra loại thuốc mới và thậm chí dự đoán khả năng mắc bệnh từ lâu trước khi có bất kỳ triệu chứng nào liên quan đến nó..

Vấn đề ngành y tế

Các vấn đề của ngành chăm sóc sức khỏe có thể được chia thành hai loại lớn. Một loại vấn đề phát sinh từ các vấn đề xã hội và chính trị, trong khi loại còn lại phát sinh từ những thách thức công nghệ trong ngành. Các vấn đề như thiếu giường, thiếu nhân viên y tế và bác sĩ y khoa không đủ tiêu chuẩn thuộc về loại đầu tiên. Danh mục thứ hai chứa các vấn đề như nghiên cứu chậm, lỗi của con người trong việc phân tích dữ liệu và thiếu minh bạch dữ liệu giữa các tổ chức.

Chúng tôi sẽ chỉ tập trung vào những thách thức công nghệ trong bài viết này.

AI để cải thiện sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo mang đến một cơ hội tuyệt vời để biến đổi thế giới một cách khổng lồ. Nó được gọi là điện mới bởi Andrew Ng. Nó có khả năng chạm vào cuộc sống của mỗi người một cách có ý nghĩa, giống như điện đã làm.

Trong chăm sóc sức khỏe, AI có thể giúp cải thiện từng bước của hệ sinh thái. Từ dự đoán bệnh tật để tìm ra một loại thuốc mới để thực hiện tất cả các sửa đổi gen mới.

Hãy cùng nhìn vào những gì tiềm năng nắm giữ cho tương lai.

Hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe AI

Hãy tưởng tượng một kịch bản mà một cặp vợ chồng sắp kết hôn. Một hệ thống AI có thể kiểm tra khả năng tương thích của các gen của chúng để tìm ra liệu có bất kỳ rủi ro nào đối với đứa trẻ hoặc một số gen có thể dẫn đến một biến chứng trong cuộc sống bình thường của đứa trẻ. Hệ thống này sau đó có thể giúp tìm ra các biện pháp phù hợp có thể được thực hiện trước và sau khi em bé được sinh ra.

Giả sử hệ thống xác định một vấn đề với một gen cụ thể, sau đó chúng ta có thể thay đổi gen này để loại bỏ tác động có hại của nó. AI cũng có thể giúp phát hiện đúng loại thuốc có thể giúp kiểm soát vấn đề ngay cả sau khi đứa trẻ được sinh ra.

Đứa trẻ được sinh ra khỏe mạnh và bây giờ là một thiếu niên; cô ấy đang đeo máy theo dõi sức khỏe như Fitbit, theo dõi tất cả sức sống của cô ấy như nhịp tim, các bước thực hiện trong một ngày và, lượng calo bị đốt cháy trong một ngày. Những bài đọc này được trợ lý AI của cô sử dụng để nói với cô về những thay đổi cô cần thực hiện trong thói quen để tiếp tục lối sống lành mạnh..

Thật không may, một ngày nọ, cô đang trong tình trạng khẩn cấp và đang được đưa đến bệnh viện. Việc đọc Fitbit của cô có thể được gửi đến các nhân viên y tế để đưa ra quyết định ngay cả trước khi họ đến nơi của cô. Hệ thống AI có thể cho biết các vấn đề có thể xảy ra mà cô ấy có thể mắc phải, như ngừng tim, v.v..

Mẫu máu được lấy khi đi trên đường có thể được phân tích dễ dàng bằng hệ thống thị giác máy tính để đưa ra chẩn đoán sơ bộ. Hiện nay, hầu hết các chẩn đoán được thực hiện thủ công bởi một chuyên gia bằng cách nhìn vào kính hiển vi và nghiên cứu các tế bào.

Sau khi cô được xuất viện, dữ liệu quá khứ được phân tích bởi hệ thống AI sẽ dự đoán xác suất cô được đưa vào bệnh viện và sẽ đề xuất các biện pháp thích hợp để ngăn chặn. Điều này có thể được thực hiện thông qua nhắc nhở liên tục về việc tuân theo liều thuốc. Thuốc thông minh cũng có thể được chuẩn bị để gửi tín hiệu khi bệnh nhân đã sử dụng để thực sự làm cho mọi thứ tự động.

Khi tuổi càng cao, trợ lý AI của cô sẽ liên tục thu thập dữ liệu để dự đoán sức khỏe và sẽ thực hiện các biện pháp phòng ngừa thích hợp để giữ sức khỏe của cô ở mức tốt nhất có thể.

Dữ liệu quan trọng suốt đời này sẽ được hệ thống sử dụng để cải thiện bản thân và làm cho mọi thứ tốt hơn nhiều ngay lập tức.

AI trong hành động

Chẩn đoán kỹ thuật số bằng thị giác máy tính

Hiện nay, rất nhiều chẩn đoán đòi hỏi một chuyên gia được đào tạo để phân tích các mẫu máu, nước bọt, mô, tinh dịch, vv dưới kính hiển vi. Điều này rất tốn thời gian và dễ bị lỗi. Máy chuyên dụng tồn tại cho các thử nghiệm khác nhau, nhưng có thể sử dụng giải pháp rẻ hơn bằng AI.

Chẩn đoán kỹ thuật số sử dụng công nghệ thị giác máy tính để phân tích hình ảnh của các mẫu này và sau đó áp dụng các thuật toán như ANN và CNN để tìm ra hình dạng kích thước và chuyển động của các tế bào. Dữ liệu này sau đó được sử dụng làm các tính năng để đào tạo mô hình học máy để tìm ra các vấn đề mà bệnh nhân có thể gặp phải.

Công nghệ tương tự cũng đang được sử dụng để phân tích X-Rays và CT Scan. Mạng thần kinh chuyển đổi rất tốt trong việc phân tích hình ảnh. Họ sử dụng các bộ lọc để tìm các tính năng của hình ảnh, điều không thể sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật tính năng thông thường.

Dự đoán sự lây lan của virus

Các mô hình học máy khác nhau đã được sử dụng để dự đoán sự lây lan của virus và các bệnh truyền nhiễm khác. Dữ liệu truyền thông xã hội từ các nền tảng như Facebook, Twitter, v.v … được sử dụng để phù hợp với các mô hình hồi quy để dự đoán các khu vực bùng phát tiếp theo.

Tối ưu hóa lưu lượng bệnh nhân

Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu như số bệnh nhân mỗi giờ đến bệnh viện, điều kiện thời tiết hiện tại và các chấn thương thông thường để dự đoán số lượng bệnh nhân có thể đến bệnh viện vào một ngày nhất định. Trí thông minh này hữu ích cho các trung tâm y tế để tối ưu hóa nguồn cung cấp của họ và được chuẩn bị tốt hơn cho các trường hợp khẩn cấp.

 Bác sĩ cá nhân

Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã giúp tạo ra các chatbot thông minh hơn để giúp đỡ bệnh nhân vào bất kỳ giờ nào trong ngày. Một người dùng có thể chỉ cần nhập vào các triệu chứng phổ biến mà cô ấy đang phải đối mặt và chatbot của cô ấy sẽ cho cô ấy biết liệu cô ấy có nên gặp bác sĩ hay không. Trợ lý cũng có thể tự động đặt một cuộc hẹn với bác sĩ dựa trên mức độ khẩn cấp của tình huống.

NLP giúp tìm ra ý định của người dùng, người dùng của người dùng từ câu mà người dùng đã gõ. Các kỹ thuật như bắt nguồn và từ vựng, loại bỏ từ khóa được sử dụng để xử lý trước dữ liệu. Dữ liệu được xử lý trước này sau đó được đưa vào các mô hình như LSTM để tìm ra ý định của người đó và sau đó tìm phản hồi cho nó.

Giám sát 24 × 7

Khi một bệnh nhân được theo dõi, các bác sĩ và y tá cần phải thăm khám thường xuyên để theo dõi sức sống của bệnh nhân. Điều này chiếm rất nhiều thời gian và cũng dẫn đến trường hợp khẩn cấp do khoảng thời gian giữa các lần truy cập. Các hệ thống AI hiện có khả năng theo dõi dữ liệu này mọi lúc và dự đoán nếu có điều gì đó sai sẽ xảy ra. Cảnh báo kịp thời được tạo bởi các hệ thống này đang giúp tiết kiệm thời gian cũng như cuộc sống.

Dự báo chuỗi thời gian là một trong những phương pháp được sử dụng trong một hệ thống như dữ liệu nhận được là một luồng các giá trị theo thời gian. Mạng thần kinh định kỳ cũng có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu như RNN rất tốt trong việc dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên các giá trị trong quá khứ trong luồng.

Thử thách

Hệ sinh thái AI-Chăm sóc sức khỏe được mô tả ở trên mặc dù rất lý tưởng, hiện đang diễn ra nhưng không được kết nối như mong muốn. Dưới đây là một số thách thức mà ngành công nghiệp hiện tại phải đối mặt.

  • IoT của chăm sóc sức khỏe không phải là rất dễ thực hiện. Các dữ liệu sống trong silo; một Fitbit có thể giao tiếp với hệ thống bệnh viện; bệnh lý kỹ thuật số có thể giao tiếp với các hệ thống khác trong bệnh viện. Nếu hồ sơ sức khỏe của bệnh nhân từ một bệnh viện khác, thì dữ liệu đó có thể được lấy bởi bệnh viện mới như hiện tại, dữ liệu được lưu giữ riêng bởi mỗi tổ chức.
  • Không có tiêu chuẩn nào tồn tại xung quanh việc xử lý, lưu trữ, quyền riêng tư và chia sẻ dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Mọi tổ chức tuân theo các tiêu chuẩn được đặt ra bởi nhóm CNTT hoặc nhà cung cấp của họ. Tất cả điều này làm cho dữ liệu rất khó chia sẻ giữa các tổ chức và hệ thống. Chính sách của cấp quốc gia và quốc tế là cần thiết để mang hệ sinh thái này lại với nhau.

Đạo đức trong chăm sóc sức khỏe

Đạo đức là một trong những mảnh ghép quan trọng nhất khi chúng ta đang nói về AI trong chăm sóc sức khỏe. Tôi để nó cho người đọc suy nghĩ về các kịch bản sau đây và nhận ra mức độ phức tạp của nó khi chúng ta có những cỗ máy thông minh đưa ra quyết định cho chúng ta.

  • Ai sở hữu dữ liệu của bạn? Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) rằng bệnh viện của bạn thuộc về bạn, nhưng bạn có được phép sở hữu nó không? Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn mắc một căn bệnh rất hiếm gặp và dữ liệu của bạn có tầm quan trọng hàng đầu, nếu xã hội được phép sử dụng dữ liệu ngay cả khi bạn không muốn?
  • Giả sử hệ thống AI phát hiện ra rằng bạn rất có khả năng mắc một loại ung thư không thể chữa được. Bạn có muốn tìm hiểu về nó? Nghĩ về phí tổn cảm xúc có thể có trên người.
  • Điều gì xảy ra nếu dự đoán của AI là sai. Ai phải chịu trách nhiệm cho việc đó, chính là nhà phát triển đã mã hóa nó hoặc các tổ chức tạo ra hệ thống hoặc dữ liệu được sử dụng để tạo ra hệ thống ở nơi đầu tiên?

AI trong chăm sóc sức khỏe có tiềm năng rất lớn nếu chúng ta có thể giải quyết một số vấn đề đã nói ở trên. Chúng tôi thấy những tiến bộ to lớn trong khu vực và hầu hết những điều được mô tả trong bài viết này không phải là hư cấu như chúng có vẻ.

THẺ

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map