Theo đó, 8 lĩnh vực khác nhau trong hệ sinh thái chăm sóc sức khoẻ mà ai và robot sẽ tham gia đóng góp vào:
Một trong những lợi ích tiềm năng lớn nhất của ai là giúp con người khỏe mạnh hơn để không phải tìm đến bác sĩ, hoặc ít nhất là không thường xuyên. việc sử dụng ai và internet vạn vật trong y khoa (internet of medical things - iomt) trong các ứng dụng về chăm sóc sức khỏe đã và đang mang lại nhiều lợi ích cho con người. các ứng dụng công nghệ trong y tế khuyến khích con người có hành vi lành mạnh hơn và giúp chủ động quản lý lối sống theo hướng tích cực, giúp con người kiểm soát được sức khỏe và hạnh phúc.
Ngoài ra, ai làm tăng khả năng cho nhân viên y tế hiểu rõ hơn về mô hình và nhu cầu hàng ngày của những người mà họ chăm sóc và với những thông tin đó, các chuyên gia y tế có thể cung cấp phản hồi, hướng dẫn và hỗ trợ từ xa tốt hơn cho người bệnh giữ gìn và tự chăm sóc sức khỏe.
Ai đã được sử dụng để phát hiện các bệnh, chẳng hạn như ung thư, một cách chính xác hơn và ở ngay giai đoạn đầu của bệnh. theo hiệp hội ung thư hoa kỳ, một tỷ lệ cao các hình ảnh chụp x quang tuyến vú cho kết quả sai lệch, dẫn đến việc cứ 2 phụ nữ khỏe mạnh thì có 1 người được thông báo bị ung thư. việc sử dụng ai cho phép xem xét và đọc các hình ảnh chụp quang tuyến vú nhanh hơn 30 lần với độ chính xác 99%, giảm nhu cầu sinh thiết không cần thiết.
Sử dụng các thiết bị đeo và các thiết bị y tế khác kết hợp với ai cũng đang được áp dụng để giám sát bệnh tim ở giai đoạn đầu, cho phép các bác sĩ và những người chăm sóc khác theo dõi và phát hiện các giai đoạn có thể đe dọa tính mạng sớm hơn, dễ điều trị hơn.
“IBM’s Watson for Health” đang giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe áp dụng công nghệ nhận thức (cognitive technology) để mở khóa lượng lớn dữ liệu về sức khỏe và chẩn đoán bệnh. Watson có thể đánh giá và lưu trữ nhiều thông tin y tế một cách nhanh hơn bất kỳ ai hoặc bất kỳ công cụ nào – từ các công trình nghiên cứu trên khắp thế giới đã đăng tải hoặc chưa đăng tải trên các tạp chí y khoa.
“DeepMind Health” của Google đang hợp tác với các bác sĩ, các nhà nghiên cứu và người bệnh để giải quyết các vấn đề về chăm sóc sức khỏe trong thế giới thực. Công nghệ này kết hợp máy học và khoa học thần kinh hệ thống xây dựng các thuật toán học tập có mục đích giống như các mạng thần kinh của não người.
Cải thiện chất lượng chăm sóc yêu cầu phải có sự gắn kết giữa dữ liệu y tế lớn với việc ra quyết định một cách phù hợp và kịp thời, đồng thời chức năng phân tích dự báo (predictive analytics) của ai có thể hỗ trợ việc ra quyết định và hành động chuyên môn cũng như ưu tiên hoá các công việc hành chính.
Nhận dạng mẫu (pattern recognition) là một ngành thuộc lĩnh vực máy học giúp xác định bệnh nhân có nguy cơ phát triển một tình trạng mới, hoặc tình trạng xấu đi do lối sống, môi trường, do gen hoặc các yếu tố khác, là một lĩnh vực khác mà ai đang bắt đầu nắm giữ trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Ngoài việc quét hồ sơ sức khỏe điện tử giúp thầy Thu*c xác định người bệnh mắc các bệnh mạn tính có thể có nguy cơ bất lợi, ai còn giúp các bác sĩ lâm sàng tiếp cận người bệnh một cách toàn diện hơn để quản lý và điều phối tốt hơn các kế hoạch chăm sóc và giúp người bệnh tuân thủ tốt hơn các kế hoạch điều trị.
Robot đã được sử dụng trong lĩnh vực y học hơn 30 năm qua, bao gồm các loại robot đơn giản trong phòng xét nghiệm cho đến các robot phẫu thuật có độ phức tạp cao hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật hoặc tự thực hiện các hoạt động phẫu thuật. ngoài phẫu thuật, robot còn được sử dụng cho các công việc có tính chất lặp đi lặp lại trong bệnh viện, trong phục hồi chức năng, vật lý trị liệu và hỗ trợ những người bệnh phải nằm viện.
Tuổi thọ của con người đang tăng dần, con người đang ch*t theo một cách khác và chậm hơn, do các tình trạng như mất trí nhớ, suy tim và loãng xương, đây cũng là thời gian con người trở nên cô đơn.
Robot có tiềm năng làm cách mạng hóa dịch vụ chăm sóc cuối đời, giúp con người sống một cách độc lập lâu hơn, giảm nhu cầu nhập viện và nhu cầu chăm sóc tại nhà. trí tuệ nhân tạo kết hợp với những tiến bộ trong thiết kế hình người đang cho phép robot tiến xa hơn nữa và có thể “trò chuyện” cũng như các tương tác xã hội khác với con người để giữ cho đầu óc lão hóa luôn nhạy bén.
Con đường từ phòng nghiên cứu đến khi áp dụng trên người bệnh là một chặng đường dài và tốn kém. theo hiệp hội nghiên cứu y sinh california, trung bình phải mất 12 năm để 1 loại Thu*c đi từ phòng nghiên cứu đến người bệnh. chỉ có 5 trong số 5.000 loại Thu*c thử nghiệm tiền lâm sàng được đưa vào thử nghiệm trên người và chỉ 1 trong số 5 loại Thu*c này được phép sử dụng cho con người. hơn nữa, trung bình, một công ty dược phẩm sẽ tiêu tốn khoảng 359 triệu đô-la mỹ để phát triển một loại Thu*c mới từ phòng nghiên cứu đến khi sử dụng trên người bệnh.
Nghiên cứu và khám phá Thu*c là một trong những ứng dụng gần đây của ai trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. ai giúp xác định những tiến bộ mới nhất để hợp lý hóa quá trình khám phá và xác định mục tiêu sử dụng Thu*c, nhờ đó có khả năng cắt giảm đáng kể cả thời gian tiếp thị Thu*c mới và chi phí tạo ra Thu*c mới.
Ai cho phép học viên tham gia các khoá đào tạo trải qua các mô phỏng tự nhiên theo các thuật toán điều khiển mà máy tính đơn giản không làm được. sự ra đời của giọng nói tự nhiên và khả năng của máy tính ai có thể vẽ ra ngay lập tức các kịch bản trên cơ sở dữ liệu lớn, có nghĩa là các tình huống mô phỏng tự nhiên được tạo ra để phản ứng đối với các câu hỏi, quyết định hoặc lời khuyên từ một học viên, cách đào tạo theo tình huống này con người không thể làm được ở giai đoạn trước đây. và chương trình đào tạo có thể học hỏi từ những phản hồi trước đây của học viên, nghĩa là các thử thách có thể được điều chỉnh liên tục để đáp ứng nhu cầu học tập của học viên.
Với sức mạnh của ai được tích hợp trên điện thoại thông minh, chương trình đào tạo có thể được thực hiện ở bất cứ ở đâu, có thể bắt kịp và xử lý nhanh chóng các tình huống, ngay sau một trường hợp phức tạp trong phòng khám hoặc trong khi đang đi du lịch.
PHA LÊ (Theo Sở Y tế TP.HCM)
Chủ đề liên quan:
bác sĩ phẫu thuật cách mạng hóa chăm sóc chăm sóc sức khỏe chẩn đoán bệnh chuyên gia y tế cơ sở dữ liệu có thể con người công ty dược phẩm đe dọa tính mạng độ chính xác hệ sinh thái hiệu quả cao nhân tạo nhân viên y tế phát hiện bệnh phục hồi chức năng robot phẫu thuật sức khỏe