9 trường hợp sử dụng AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe đang chuyển đổi

Tạo dữ liệu

AI giống như các chatbot AI y tế cần các tập dữ liệu lớn, đa dạng để học hỏi nhưng luật bảo mật bệnh nhân như HIPAA khiến việc chia sẻ dữ liệu lâm sàng thực tế giữa các tổ chức trở nên khó khăn. Đó là lúc AI tạo ra dữ liệu tổng hợp phát huy tác dụng.

Thay vì truy cập hồ sơ bệnh nhân thực, các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình tạo ra được đào tạo trên các tập dữ liệu ẩn danh . Các mô hình này tìm hiểu các mô hình về cách bệnh tiến triển, cách các triệu chứng tương quan với kết quả xét nghiệm và cách các phương pháp điều trị ảnh hưởng đến kết quả. Sau đó, họ tạo ra các hồ sơ bệnh nhân hoàn toàn tổng hợp trông và hoạt động giống như dữ liệu thực nhưng không liên quan đến bất kỳ cá nhân nào.

Giả sử một bệnh viện muốn đào tạo một mô hình AI để phát hiện các dấu hiệu sớm của nhiễm trùng huyết. Bệnh viện chỉ có 200 ca. Như vậy là không đủ. Vì vậy, mô hình AI phân tích 200 ca thực tế đó và tạo ra hàng nghìn ca tổng hợp:

• Một số có triệu chứng nhiễm trùng huyết điển hình.
• Những triệu chứng khác có thể bắt chước những sự kết hợp hiếm gặp như sốt chậm cộng với các dấu hiệu sinh tồn bất thường ba ngày sau đó.
• Một số thậm chí còn mô phỏng bệnh nhân với các triệu chứng gây hiểu lầm, giúp kiểm tra các trường hợp ngoại lệ.

Những hồ sơ tổng hợp này không thuộc về bất kỳ ai – nhưng chúng hoạt động như dữ liệu thực.

Điều này mở ra những cách mới để thử nghiệm các ý tưởng và khám phá các tình huống "nếu như" trong y học mà không gây nguy hiểm cho quyền riêng tư của bệnh nhân.

Chẩn đoán y khoa

Tại Hoa Kỳ, các bệnh viện như Mayo Clinic và Mass General Brigham đang đưa dữ liệu bệnh nhân ẩn danh như ảnh chụp MRI, CT, kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng vào các công cụ chẩn đoán AI. 

Trên thực tế, 65% bệnh viện ở Hoa Kỳ đã sử dụng mô hình AI dự đoán trong một số phần của quy trình chẩn đoán.

Một lĩnh vực được áp dụng đặc biệt nhanh chóng là X quang, nơi AI giúp các bác sĩ vượt qua giới hạn của mắt người. Các thuật toán được đào tạo để tái tạo hình ảnh mờ và làm nổi bật các khu vực đáng lo ngại như khối u hoặc gãy xương.

Nhưng các ứng dụng có tác động lớn nhất không dừng lại ở một hình ảnh duy nhất. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, từ báo cáo X-quang và ghi chú của bác sĩ đến giá trị xét nghiệm, đơn thuốc và dấu hiệu sinh tồn của bệnh nhân, để xây dựng một bức tranh hoàn chỉnh hơn.

Hãy tưởng tượng hồ sơ bệnh án ghi rằng: “Khó thở nhẹ trong hai tuần, mới bị khò khè, không có tiền sử hen suyễn”.

Trợ lý AI có thể nhận ra một mô hình tiềm ẩn cho tình trạng suy tim sớm. Sau đó, nó sẽ kiểm tra các giá trị xét nghiệm Peptide Natriuretic loại B gần đây (được sử dụng để phát hiện căng thẳng tim) và tiền sử dùng thuốc. Nếu bệnh nhân trên 65 tuổi, hệ thống có thể ưu tiên suy tim có khả năng xảy ra hơn hen suyễn và đánh dấu điều này để bác sĩ lâm sàng xem xét.

Khám phá thuốc

Vào năm 2020, các nhà khoa học tại MIT và Harvard đã sử dụng AI tạo sinh để xác định một loại kháng sinh mới , halicin, có thể tiêu diệt vi khuẩn kháng thuốc. 

Đột phá về AI này đang thay đổi cách các nhà hóa học và nghiên cứu dược phẩm tiếp cận một trong những khía cạnh tốn kém và mất thời gian nhất của y học.

Việc phát triển một loại thuốc duy nhất, bao gồm cả chi phí cho các ứng cử viên thất bại, có thể tốn từ 1 đến 2 tỷ đô USD . Theo truyền thống, đây là một trò chơi về con số: sàng lọc hàng nghìn hợp chất, chạy thử nghiệm này đến thử nghiệm khác và hy vọng một trong số chúng sẽ đạt được mục tiêu. 

Trí tuệ nhân tạo tạo ra quá trình này nhanh hơn đáng kể. Các nhà nghiên cứu bắt đầu bằng một lời nhắc khám phá thuốc như "Thiết kế một phân tử ức chế đột biến KRAS G12C ở ung thư phổi nhưng không ảnh hưởng đến các tế bào khỏe mạnh". 

Lời nhắc này được đưa vào mô hình sinh sản được đào tạo trên cơ sở dữ liệu cấu trúc hóa học, tương tác protein và các tác dụng phụ đã biết. Trong vòng vài giờ, mô hình đề xuất các cấu trúc phân tử hoàn toàn mới đáp ứng các tiêu chí đó với một số lấy cảm hứng từ các hợp chất hiện có trong khi một số khác hoàn toàn mới. 

Sau đó, các nhà nghiên cứu có thể mô phỏng cách các phân tử này liên kết với các protein mục tiêu , thu hẹp danh sách trước khi tiến hành thí nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Nó cũng hoạt động theo cách khác. Nếu các nhà nghiên cứu nhập dữ liệu biểu hiện gen từ bệnh nhân, mô hình có thể suy ra loại hợp chất nào có thể khắc phục tình trạng rối loạn cơ bản, ngay cả khi hợp chất đó chưa tồn tại.

Tài liệu lâm sàng 

Thay vì mất hàng giờ để tìm kiếm trong hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), giờ đây bác sĩ có thể nhận được bản tóm tắt tức thời cung cấp thông tin quan trọng như chẩn đoán, thuốc, xu hướng xét nghiệm và lịch sử điều trị.

Những bản tóm tắt này giúp các nhà cung cấp bắt kịp tiến độ nhanh hơn, đặc biệt là khi thay ca hoặc có lượng bệnh nhân lớn.

Ngoài việc cải thiện khả năng tiếp cận thông tin, các công cụ này cũng đang được sử dụng để tự động hóa tài liệu . Các bác sĩ thường dành nhiều thời gian để viết ghi chú hơn là điều trị bệnh nhân. Nhưng với LLMs , các bác sĩ có thể đọc hoặc tải lên thông tin chi tiết về bệnh nhân và nhận lại bản nháp ghi chú tiến trình hoặc tóm tắt xuất viện. Bước cuối cùng là xem xét và phê duyệt nhanh chóng.

Epic Systems, một trong những nhà cung cấp EHR lớn nhất tại Hoa Kỳ, đang tích cực thử nghiệm tạo ghi chú hỗ trợ AI hợp tác với Microsoft. Trong một nghiên cứu khác, kết quả ban đầu cho thấy các bác sĩ lâm sàng tiết kiệm trung bình 3,3 giờ mỗi tuần với tài liệu hỗ trợ AI. 

Các hệ thống này cũng giới thiệu một lớp kiểm tra an toàn lâm sàng. Các mô hình AI đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn như tương tác thuốc-dị ứng hoặc các hướng dẫn mâu thuẫn ẩn trong hồ sơ. Mặc dù chúng không đưa ra quyết định, nhưng chúng hoạt động như một đôi mắt thứ hai, giúp giảm nguy cơ xảy ra lỗi y khoa.

Y học cá nhân

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể dự đoán phản ứng của từng cá nhân với phương pháp điều trị bằng cách phân tích gen và tiền sử bệnh án của họ. 

Được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, các mô hình AI có thể tìm ra các mô hình tinh tế - như cách một biến thể gen cụ thể ảnh hưởng đến quá trình chuyển hóa thuốc - và sử dụng thông tin chi tiết đó để đề xuất các giải pháp phù hợp.

Điều trị sức khỏe tâm thần

Nguyên tắc sử dụng AI tạo sinh để mô hình hóa các phản ứng được cá nhân hóa này cũng đang được khám phá trong sức khỏe tâm thần. 

Các công ty như Woebot Health đang phát triển các công cụ trị liệu hành vi nhận thức (CBT) do AI điều khiển. Các hệ thống này phân tích các tương tác trước đó để tạo ra các cuộc đối thoại trị liệu tùy chỉnh và mô phỏng các tác nhân gây lo lắng trong thế giới thực, chẳng hạn như tham dự một bữa tiệc đông người hoặc bị chỉ trích tại nơi làm việc. Sau đó, họ hướng dẫn bệnh nhân thông qua các chiến lược đối phó theo thời gian thực, cung cấp tính liên tục giữa các buổi trị liệu.

Giáo dục và đào tạo y tế

Đào tạo y khoa truyền thống luôn dựa vào các nghiên cứu trường hợp tĩnh và bệnh nhân chuẩn hóa. Chúng hữu ích, nhưng không chuẩn bị đầy đủ cho sinh viên về sự không thể đoán trước của công việc lâm sàng thực tế. 

Trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi điều đó bằng cách giới thiệu các mô phỏng mới thích ứng với cách phản hồi và học tập của từng học sinh.

Virti, một công ty có trụ sở tại Anh, đã phát triển "bệnh nhân ảo" được hỗ trợ bởi AI để nâng cao đào tạo lâm sàng từ xa. Trong Virti, một sinh viên có thể phải :

• Báo tin xấu cho một bệnh nhân ung thư ảo
• Làm dịu một thành viên gia đình đang tức giận và đòi hỏi câu trả lời
• Giải thích chẩn đoán phức tạp bằng những thuật ngữ đơn giản

Bệnh nhân ảo phản hồi theo thời gian thực với những gì sinh viên nói hoặc làm, tạo ra trải nghiệm chân thực hơn. 

Bệnh nhân ảo của Virti cũng đánh giá mức độ rõ ràng và đồng cảm của người học khi giao tiếp. Nếu một học viên nói điều gì đó như "di căn", hệ thống có thể gợi ý diễn đạt lại thành "ung thư đã lan rộng" để bệnh nhân dễ hiểu hơn.

Virti cũng theo dõi hiệu suất của học viên qua các lần mô phỏng, cung cấp cho giảng viên bảng thông tin làm nổi bật những lĩnh vực mà người học có thể đang gặp khó khăn, chẳng hạn như kê đơn thuốc kháng sinh quá liều hoặc bỏ sót các chẩn đoán quan trọng.

Công nghệ AI này đang ngày càng trở nên phổ biến trong thực tế. Trong đại dịch COVID-19, công nghệ của Virti đã đào tạo hơn 300 bác sĩ tại Bệnh viện Cedars-Sinai. 

Giáo dục bệnh nhân

Khi nói đến giáo dục bệnh nhân, AI tạo ra cho phép giáo dục cá nhân hóa bằng cách phân tích tình trạng bệnh lý và tiền sử bệnh án của bệnh nhân. 

Các ứng dụng như OneRemission sử dụng chatbot AI để hướng dẫn những người sống sót sau ung thư trong quá trình chăm sóc sau điều trị. Nếu bệnh nhân hỏi "Tôi có thể ăn thức ăn này với thuốc của mình không?", chatbot sẽ đưa ra câu trả lời trực tiếp dựa trên tiền sử bệnh án của bệnh nhân. 

Tương tác này vượt ra ngoài các cuộc trò chuyện tĩnh. Ví dụ, một bệnh nhân tiểu đường mới được chẩn đoán có thể bắt đầu bằng những điều cơ bản: cách kiểm tra lượng đường trong máu, khi nào tiêm insulin, nên ăn gì. Sau đó, họ có thể hỏi, "Điều gì xảy ra nếu tôi quên một liều?" hoặc "Tôi có thể ăn trái cây không?" AI trả lời ngay bằng ngôn ngữ đơn giản, không chuyên môn.

AI cũng gặp gỡ mọi người ở nơi họ đang ở. Nếu ai đó có trình độ hiểu biết về sức khỏe thấp hoặc nói ngôn ngữ khác, AI sẽ điều chỉnh cách giải thích mọi thứ. Thay vì nói "theo dõi lượng đường trong máu của bạn", AI có thể nói "Kiểm tra lượng đường trong máu của bạn bằng thiết bị này. Đây là cách thực hiện".

Để theo dõi bệnh nhân, chatbot AI cũng gửi lời nhắc nhở kịp thời như "Uống thuốc lúc 4 giờ chiều ngay" hoặc "Cuộc hẹn tái khám của bạn là vào ngày mai lúc 10 giờ sáng". 

Chức năng back-office

Bệnh viện có thể có công nghệ cao trong phòng phẫu thuật, nhưng đằng sau hậu trường, nhiều bệnh viện vẫn sử dụng bảng tính, tệp PDF được quét và các chuỗi email dài. Các phòng ban nhân sự, tài chính và vận hành thường dựa vào các hệ thống lỗi thời khiến ngay cả các quy trình làm việc cơ bản cũng trở nên kém hiệu quả.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp hiện đại hóa các chức năng văn phòng này bằng cách chuyển các quy trình thủ công thành hệ thống tự động.

Hãy lấy tài chính làm ví dụ. Thay vì để nhân viên xem xét thủ công từng hóa đơn, một số bệnh viện hiện sử dụng AI để quét lệnh mua hàng, đối chiếu với hợp đồng của nhà cung cấp, đánh dấu những điểm không nhất quán như phí trùng lặp và chuyển đến đúng người phê duyệt. 

Trong HR, AI hỗ trợ các chatbot AI nội bộ trả lời các câu hỏi của nhân viên như "Tôi có thể tìm chính sách PTO ở đâu?" Thay vì phải chờ hàng giờ (hoặc hàng ngày) để CNTT hoặc HR phản hồi, nhân viên sẽ nhận được câu trả lời ngay lập tức, ngay cả lúc 2 giờ sáng

Những công cụ hậu trường này có thể không dễ thấy như các mô hình chẩn đoán hoặc trợ lý ảo, nhưng chúng có thể phát hiện lỗi và giải phóng nhân viên để họ tập trung vào công việc có tác động cao hơn. 

Và bệnh viện không phải là bộ phận duy nhất của hệ thống chăm sóc sức khỏe giải quyết các quy trình làm việc lỗi thời. Các nhà cung cấp bảo hiểm đang sử dụng chatbot AI để xử lý các nhiệm vụ như cập nhật chính sách và xử lý khiếu nại — cung cấp một hướng dẫn rõ ràng về cách các bệnh viện có thể mang lại hiệu quả tương tự cho hoạt động của chính họ.

Cuộc gọi theo dõi vắc-xin tự động với AI giọng nói

Trong quá trình triển khai vắc-xin COVID-19 của Ý, các nhóm y tế công cộng cần một cách để theo dõi tác dụng phụ của hàng nghìn bệnh nhân. Việc dựa vào việc kiểm tra trực tiếp hoặc gọi điện thoại không thể mở rộng quy mô và sự chậm trễ có nguy cơ bỏ sót các phản ứng nghiêm trọng.

engineon đã xây dựng một bot dựa trên giọng nói bằng cách sử dụng Botpress chủ động gọi điện cho bệnh nhân, hỏi về các triệu chứng sau khi tiêm vắc-xin và ghi lại phản hồi, đồng thời vẫn tuân thủ luật bảo mật của EU. 

Dữ liệu được đưa trực tiếp vào hệ thống phân tích của Engineon, giúp các quan chức y tế phản ứng nhanh chóng với các sự kiện bất lợi.

Điều này mang lại độ chính xác phản hồi là 95% , tiết kiệm được 80.000 euro mỗi năm và giải phóng hơn 6.000 giờ làm việc. 

Trợ lý lâm sàng rảnh tay cho bác sĩ

Trung tâm Y tế Đại học Vanderbilt đang phải đối mặt với một vấn đề ngày càng nghiêm trọng: tình trạng kiệt sức của nhân viên y tế. 

Công việc lập tài liệu và quản trị đang ngốn thời gian và đẩy chi phí lao động lên cao. Để giảm bớt gánh nặng, Tiến sĩ Yaa Kumah-Crystal đã dẫn đầu nỗ lực đưa các công cụ AI hỗ trợ giọng nói vào quy trình làm việc lâm sàng hàng ngày.

Làm việc với Epic Systems, nhóm đã phát triển V-EVA : trợ lý giọng nói cho phép bác sĩ truy cập thông tin quan trọng của bệnh nhân bằng cách hỏi bằng lời nói. Thay vì đọc qua hồ sơ hoặc nghe các câu trả lời bằng âm thanh dài, các nhà cung cấp sẽ thấy các bản tóm tắt ngay lập tức trên màn hình được điều chỉnh theo nhu cầu của họ.

Các bác sĩ hiện sử dụng lệnh thoại để ra lệnh xét nghiệm và yêu cầu cập nhật mà không cần dùng tay. Khi AI được cải thiện, nó được kỳ vọng sẽ làm được nhiều hơn nữa, như lắng nghe các cuộc trò chuyện và dự đoán nhu cầu lâm sàng.

Chatbot AI xử lý các câu hỏi thường gặp về sức khỏe cộng đồng ở quy mô lớn

Trong đợt bùng phát COVID-19 ở Quebec, Bộ Y tế và Dịch vụ Xã hội (MSSS) đã phải đối mặt với làn sóng câu hỏi của công chúng, liên quan đến mọi thứ, từ triệu chứng và xét nghiệm đến hỗ trợ tài chính và các quy định về sức khỏe cộng đồng. Các tổng đài của họ không thể theo kịp.

Để phản hồi nhanh, MSSS đã triển khai chatbot AI chạy bằng Botpress chỉ trong hai tuần. Nó được đào tạo để trả lời khối lượng lớn các câu hỏi liên quan đến COVID, có sẵn 24/7 và luôn cập nhật các hướng dẫn y tế mới nhất.

Đường dây nóng phân loại COVID-19 được xử lý bởi AI Voice Bot

Trong đợt bùng phát COVID-19 đầu tiên, Mass General Brigham đã mở đường dây nóng để giúp bệnh nhân giải đáp thắc mắc. Nhưng chỉ trong vòng vài giờ, lượng cuộc gọi đã tăng vọt. 

Để khắc phục điều này, nhóm đã xây dựng một trợ lý giọng nói hỗ trợ AI được đào tạo về các giao thức sàng lọc của CDC. Bot sẽ hỏi các câu hỏi về triệu chứng, đưa ra các bước tiếp theo và hướng dẫn bệnh nhân đến phòng cấp cứu, bác sĩ chăm sóc chính hoặc phòng cấp cứu.

Bằng cách giảm tải các cuộc gọi thường lệ, bot AI đã giảm đáng kể thời gian chờ đợi và giúp hàng nghìn bệnh nhân nhận được hướng dẫn nhanh hơn. 

Ngày nay, động lực ban đầu của việc sử dụng AI vẫn tiếp tục: 1 trong 10 bác sĩ tại Bệnh viện đa khoa Massachusetts Brigham sử dụng AI tạo sinh để hỗ trợ ghi chép tài liệu.

Công cụ hỗ trợ giọng nói AI dành cho người khuyết tật

Vocable là ứng dụng miễn phí giúp những người khiếm khuyết về lời nói giao tiếp bằng cách sử dụng chuyển động của đầu, mặt hoặc mắt để tạo ra phản ứng tự nhiên, được hỗ trợ bởi AI.

Phiên bản đầu tiên sử dụng camera trước của thiết bị di động để theo dõi chuyển động của đầu và mặt, cho phép người dùng chọn từ và cụm từ trên màn hình. Đây là bước tiến lớn so với các thiết bị AAC (giao tiếp tăng cường và thay thế) truyền thống, thường có giá hơn 15.000 đô la và cung cấp chức năng hạn chế.

Nhưng nó vẫn mang tính máy móc. Để thay đổi điều đó, nhóm đã tích hợp ChatGPT . Bây giờ, Vocable hiểu được người chăm sóc nói gì và tạo ra các phản hồi thông minh theo thời gian thực.

Trên Apple Vision Pro, trải nghiệm thậm chí còn tiến xa hơn. Người dùng có thể điều hướng giao diện bằng cách theo dõi mắt trong màn hình hoàn toàn đắm chìm.

Kết quả là một công cụ giao tiếp hiện đại dành cho những người sống sót sau cơn đột quỵ, những người mắc bệnh ALS hoặc MS, những bệnh nhân không nói được và những người khác gặp khó khăn khi nói.

1. Xác định mục tiêu của bạn

Đừng xây dựng một chatbot chỉ để có một chatbot. Hãy quyết định chính xác chatbot đó sẽ làm gì.

• Có nên đặt lịch hẹn không?
• Gửi lời nhắc uống thuốc?
• Phân loại triệu chứng và hướng dẫn bệnh nhân đến cơ sở chăm sóc?

Mỗi mục tiêu dẫn đến các tính năng, tích hợp và quyết định thiết kế khác nhau. Ví dụ, nếu bạn muốn phân loại triệu chứng, bạn sẽ cần một LLM - tác nhân được hỗ trợ có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và xử lý đầu vào mở như: "Tôi bị đau họng và sốt trong hai ngày — tôi có nên vào phòng khám không?"

Không có mục tiêu rõ ràng = bot lộn xộn không có giá trị rõ ràng.

2. Chọn nền tảng AI phù hợp

Không phải mọi trình xây dựng chatbot đều phù hợp với bệnh viện hoặc phòng khám. Hãy chọn một nền tảng được xây dựng cho hoặc dễ dàng thích ứng với chăm sóc sức khỏe. Để bắt đầu, đây là 9 trình xây dựng chatbot AI tốt nhất .

Hãy tìm kiếm các quy trình làm việc có thể tùy chỉnh để bạn có thể xác định logic cho việc phân loại, nhắc nhở hoặc tiếp nhận, cũng như tích hợp với EHR, cổng thông tin bệnh nhân và các công cụ lập lịch.

Ngoài ra, hãy xác nhận nó hỗ trợ tuân thủ (ví dụ HIPAA) và khả năng mở rộng. Bạn không muốn xây dựng lại khi chương trình thí điểm của bạn mở rộng. 

Và hãy đảm bảo rằng nền tảng bạn chọn có các biện pháp bảo mật chatbot mạnh mẽ, như mã hóa dữ liệu và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò. 

3. Tích hợp với Hệ thống cốt lõi

Một chatbot độc lập sẽ không giúp ích được nhiều. Để có được giá trị thực sự từ việc triển khai chatbot của bạn, hãy tích hợp nó với các hệ thống cốt lõi của bạn để nó thực sự có thể làm những việc như:

• Lấy dữ liệu bệnh nhân từ EHR của bạn để cá nhân hóa các tương tác
• Kiểm tra lịch hẹn theo thời gian thực
• Xử lý các câu hỏi về thanh toán bằng cách kết nối với các công cụ bảo hiểm và khiếu nại
• Theo dõi dữ liệu sử dụng thông qua các nền tảng phân tích như Looker hoặc Tableau

Nếu không tích hợp, chatbot của bạn chỉ là một trang FAQ đẹp mắt.

4. Xây dựng và thử nghiệm

Thiết kế luồng hội thoại giống như bạn thiết kế một quy trình lâm sàng. Lập sơ đồ:

• Bot nên nói gì trước tiên?
• Cần phải hỏi những câu hỏi tiếp theo nào?
• Nó xử lý những thông tin đầu vào gây nhầm lẫn hoặc leo thang như thế nào?

Khi mọi thứ đã rõ ràng, hãy xây dựng chatbot của bạn.

5. Lặp lại

Cuối cùng, hãy thử nghiệm theo từng lần.

Mô phỏng cuộc trò chuyện của bệnh nhân, tìm ra lỗi và sửa lỗi. Nhận phản hồi từ nhân viên tuyến đầu và người dùng thực tế. Điều chỉnh giọng điệu và phản hồi cho đến khi hoạt động như mong đợi.

Sự cải tiến không dừng lại sau khi ra mắt. Các bot tốt nhất sẽ phát triển theo quá trình sử dụng thực tế.

Làm sao tôi biết được tổ chức chăm sóc sức khỏe của tôi đã sẵn sàng triển khai AI tạo sinh hay chưa?

Bạn sẽ biết tổ chức chăm sóc sức khỏe của mình đã sẵn sàng triển khai AI tạo sinh nếu bạn có những vấn đề cần giải quyết rõ ràng — chẳng hạn như giảm thời gian lập tài liệu hoặc cải thiện phân tích dữ liệu — và nếu nhóm của bạn sẵn sàng áp dụng các công cụ kỹ thuật số mới. Sự sẵn sàng cũng đồng nghĩa với việc có các hệ thống dữ liệu an toàn (như EHR) mà AI có thể tích hợp, và sự ủng hộ của ban lãnh đạo để thử nghiệm các dự án AI nhỏ, tập trung trước khi mở rộng quy mô.

Tôi cần cân nhắc những luật bảo mật dữ liệu bệnh nhân nào khi sử dụng AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe?

Khi sử dụng AI tạo sinh trong chăm sóc sức khỏe, bạn phải tuân thủ luật bảo mật thông tin bệnh nhân như HIPAA ở Hoa Kỳ (hoặc GDPR ở Châu Âu), vốn quy định cách thức lưu trữ và chia sẻ thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI). Điều này có nghĩa là bất kỳ công cụ AI nào bạn triển khai đều phải hỗ trợ mã hóa, kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, nhật ký kiểm tra và quy trình xóa nhận dạng dữ liệu nếu dữ liệu được sử dụng cho mô hình đào tạo hoặc phân tích.

Liệu AI tạo ra có đủ an toàn cho việc ra quyết định lâm sàng hay chỉ nên được sử dụng cho các nhiệm vụ hành chính?

Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh vẫn chưa đủ tin cậy để thay thế phán đoán lâm sàng và nên được sử dụng như một công cụ hỗ trợ hơn là một công cụ ra quyết định trong chăm sóc bệnh nhân. Nó an toàn cho các nhiệm vụ hành chính — chẳng hạn như soạn thảo ghi chú và xử lý các câu hỏi thường gặp của bệnh nhân — nhưng bất kỳ chẩn đoán y khoa hoặc kế hoạch điều trị nào cũng nên luôn được giám sát bởi con người để tránh sai sót.

Thông thường phải mất bao lâu để triển khai một chatbot AI trong môi trường chăm sóc sức khỏe?

Việc triển khai chatbot AI trong môi trường chăm sóc sức khỏe có thể mất từ vài tuần đến vài tháng, tùy thuộc vào độ phức tạp. Một chatbot hỏi đáp cơ bản có thể khởi chạy trong 2–4 tuần, trong khi một chatbot phức tạp kết nối với EHR, xử lý các cuộc trò chuyện tuân thủ HIPAA hoặc thực hiện phân loại có thể mất 2–6 tháng để phát triển, thử nghiệm và phê duyệt tuân thủ.

Có chuyên khoa y tế cụ thể nào mà AI tạo ra hữu ích hơn không?

Đúng vậy, AI tạo sinh đặc biệt hữu ích trong các chuyên khoa như X quang (để giải thích hình ảnh và soạn thảo báo cáo), bệnh học (để tóm tắt các phát hiện), ung thư (để tóm tắt các kế hoạch điều trị phức tạp), sức khỏe tâm thần (dành cho bot trị liệu đàm thoại) và các lĩnh vực hành chính nặng như chăm sóc sức khỏe ban đầu, nơi AI giúp tạo tài liệu lâm sàng và xử lý giao tiếp với bệnh nhân một cách hiệu quả.