Giá trị thị trường của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe đạt mức cao mới vào năm 2020 tại $ 6.7bn. Các chuyên gia trong lĩnh vực này và những người kỳ cựu trong lĩnh vực công nghệ cũng tiết lộ rằng ngành công nghiệp này sẽ đạt giá trị khoảng 8.6 tỷ đô la vào năm 2025 và doanh thu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ đến từ 22 giải pháp chăm sóc sức khỏe đa dạng được hỗ trợ bởi AI.
Như bạn đã đọc, rất nhiều cải tiến trên toàn cầu đang diễn ra để thúc đẩy các dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nâng cao khả năng cung cấp dịch vụ, mở đường cho việc chẩn đoán bệnh tốt hơn, v.v. Đã đến lúc thực sự chín muồi cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.
Hãy cùng khám phá những lợi ích của AI trong chăm sóc sức khỏe và đồng thời phân tích những thách thức liên quan. Khi chúng tôi hiểu cả hai, chúng tôi cũng sẽ đề cập đến những rủi ro không thể thiếu đối với hệ sinh thái.
Lợi ích của AI trong Chăm sóc sức khỏe
Cải thiện kết quả của bệnh nhân
- Phát hiện bệnh sớm:AI nâng cao độ chính xác và tốc độ chẩn đoán các bệnh như ung thư vú thông qua phân tích hình ảnh tiên tiến.
- Y học cá nhân:AI giúp điều chỉnh phương pháp điều trị dựa trên hồ sơ bệnh nhân, mang lại hiệu quả chăm sóc cao hơn.
Các lợi ích về kinh tế
- Tiết kiệm chi phí: Chẩn đoán sớm và điều trị cá nhân hóa giúp giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách giảm thiểu các biến chứng sau điều trị và cải thiện hiệu quả thử nghiệm lâm sàng.
- Hiệu quả và Năng suất:AI tự động hóa các nhiệm vụ hành chính, giải phóng các chuyên gia chăm sóc sức khỏe để họ tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân, giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm tình trạng kiệt sức.
Nâng cao trải nghiệm bệnh nhân
- Trao quyền cho bệnh nhân:Các công cụ sử dụng AI giúp bệnh nhân quản lý sức khỏe tốt hơn thông qua các thiết bị đeo được và các khuyến nghị sức khỏe được cá nhân hóa.
- Cải thiện sự phối hợp chăm sóc: AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp và phối hợp tốt hơn giữa các nhóm chăm sóc, nâng cao sự hài lòng và kết quả điều trị cho bệnh nhân.
Nghiên cứu và Phát triển
- Khám phá thuốc tăng tốc:AI đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc bằng cách mô phỏng và đánh giá các phương pháp điều trị tiềm năng, giảm thời gian và chi phí trong các thử nghiệm lâm sàng.
- Quản lý sức khỏe dân số:AI hỗ trợ dự đoán xu hướng sức khỏe và quản lý sức khỏe dân số hiệu quả hơn.
Tinh giản hành chính
- Tự động hóa nhiệm vụ:AI tự động hóa các tác vụ như lên lịch hẹn, xử lý khiếu nại và nhập dữ liệu, giúp giảm bớt gánh nặng hành chính.
- Giảm lỗi:AI giảm thiểu lỗi của con người trong phân tích dữ liệu và giải thích hình ảnh y tế, giúp chẩn đoán chính xác hơn.
Thách thức dữ liệu độc đáo nâng cao của AI trong chăm sóc sức khỏe
Mặc dù những lợi thế của AI trong chăm sóc sức khỏe, nhưng việc triển khai AI cũng có một số thiếu sót nhất định. Đây là cả những thách thức và rủi ro liên quan đến việc triển khai chúng. Chúng ta hãy xem xét cả hai chi tiết.
Duy trì quyền riêng tư
- Ngành chăm sóc sức khỏe đòi hỏi quyền riêng tư nghiêm ngặt do tính chất nhạy cảm của dữ liệu bệnh nhân, bao gồm hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), dữ liệu thử nghiệm lâm sàng và thông tin từ các thiết bị đeo được. Các ứng dụng AI thường yêu cầu các tập dữ liệu lớn để đào tạo, điều này làm dấy lên mối lo ngại về sự đồng ý của bệnh nhân và tính minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu.
- Các quy định như HIPAA cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu bệnh nhân cho mục đích hoạt động, nhưng vấn đề phát sinh khi bệnh nhân không biết dữ liệu của họ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu. Trong khi một số tổ chức, như Google và Mayo Clinic, ẩn danh dữ liệu, nhiều công ty khởi nghiệp vẫn giữ bí mật về nguồn dữ liệu của họ vì lý do cạnh tranh.
- Việc cân bằng giữa quyền riêng tư và đổi mới AI là rất quan trọng. Các giao thức để hủy nhận dạng và nhận dạng lại đã tồn tại nhưng cần được tinh chỉnh để đảm bảo quyền riêng tư liền mạch trong khi thúc đẩy các ứng dụng AI.
Loại bỏ sự thiên vị và lỗi
- Lỗi hệ thống AI có thể bắt nguồn từ lỗi của con người (ví dụ: nhập dữ liệu không chính xác) và lỗi máy móc (ví dụ: lỗi thuật toán). Ví dụ, sai lệch trong tập dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến chẩn đoán sai, chẳng hạn như thuật toán phát hiện ung thư da kém hiệu quả hơn trên tông màu da sẫm do dữ liệu đào tạo bị lệch.
- Sự thiên vị khó phát hiện hơn lỗi vì chúng thường phản ánh định kiến xã hội hoặc hệ thống ăn sâu. Việc giải quyết những sự thiên vị này đòi hỏi các tập dữ liệu đa dạng và mang tính đại diện, thử nghiệm nghiêm ngặt và giám sát liên tục để đảm bảo kết quả chăm sóc sức khỏe công bằng.
Thiết lập Tiêu chuẩn hoạt động
- Khả năng tương tác dữ liệu là điều cần thiết trong chăm sóc sức khỏe do sự tham gia của nhiều đơn vị như phòng khám, hiệu thuốc và trung tâm nghiên cứu. Nếu không có định dạng chuẩn, các tập dữ liệu sẽ bị phân mảnh, dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và giao tiếp sai giữa các bên liên quan.
- Chuẩn hóa hiệu quả liên quan đến việc tạo ra các giao thức được chấp nhận rộng rãi để thu thập, lưu trữ và chia sẻ dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể truy cập và diễn giải dữ liệu một cách liền mạch trên nhiều nền tảng.
Duy trì an ninh
- Dữ liệu chăm sóc sức khỏe là mục tiêu béo bở cho tội phạm mạng do giá trị của nó trên thị trường chợ đen. Các vi phạm an ninh mạng, chẳng hạn như các cuộc tấn công bằng phần mềm tống tiền, đã trở nên ngày càng phổ biến, với 37% các tổ chức báo cáo sự cố trong đại dịch COVID-19.
- Đảm bảo các biện pháp bảo mật mạnh mẽ là rất quan trọng để ngăn chặn truy cập trái phép và bảo vệ thông tin nhạy cảm của bệnh nhân. Việc tuân thủ các quy định như GDPR và HIPAA rất quan trọng để bảo vệ thông tin sức khỏe cá nhân (PHI) đồng thời cho phép các tiến bộ do AI thúc đẩy.
Những cân nhắc về đạo đức
- Ngoài quyền riêng tư và sự thiên vị, các mối quan tâm về đạo đức bao gồm đảm bảo rằng các hệ thống AI minh bạch, có thể giải thích được và công bằng. Điều này liên quan đến việc giải quyết các câu hỏi về trách nhiệm giải trình và quy trình ra quyết định.
- Khuôn khổ đạo đức phải hướng dẫn việc phát triển và triển khai AI để đảm bảo rằng các hệ thống này phù hợp với các giá trị xã hội và thúc đẩy kết quả chăm sóc sức khỏe công bằng.
Hạn chế về cơ sở hạ tầng và tài nguyên
- Việc triển khai các giải pháp AI thường đòi hỏi đầu tư đáng kể vào cơ sở hạ tầng công nghệ, bao gồm phần cứng, phần mềm và nhân sự lành nghề. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe nhỏ hơn có thể gặp phải rào cản do nguồn lực hạn chế.
- Để giải quyết những hạn chế này cần phải có kế hoạch chiến lược, quan hệ đối tác và phân bổ nguồn lực để đảm bảo lợi ích của AI có thể tiếp cận được ở nhiều cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau.
Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu
- Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và mang tính đại diện là điều cần thiết để đào tạo các mô hình AI hiệu quả. Tuy nhiên, các vấn đề về chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như giá trị bị thiếu hoặc định dạng không nhất quán, có thể cản trở hiệu suất AI.
- Đảm bảo chất lượng dữ liệu bao gồm các biện pháp quản lý dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm dọn dẹp, xác thực và chuẩn hóa dữ liệu để hỗ trợ thông tin chi tiết đáng tin cậy do AI thúc đẩy.
Tổng kết
Đây là những thách thức cần được giải quyết và khắc phục để các mô-đun AI luôn kín gió nhất có thể. Toàn bộ điểm của việc triển khai AI là loại bỏ các trường hợp sợ hãi và hoài nghi khỏi các hoạt động nhưng những thách thức này hiện đang kéo thành tựu. Một cách bạn có thể vượt qua những thách thức này là, với bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe chất lượng cao từ Shaip không thiên vị và cũng tuân thủ các nguyên tắc quy định nghiêm ngặt.