Ngày nay, các công ty chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm tỷ lệ bệnh nhân gắn bó với dịch vụ chăm sóc sức khỏe và tuân thủ các kế hoạch điều trị như mua đơn thuốc, thay đổi hành vi hoặc đi đúng các cuộc hẹn tái khám.
Trong một cuộc khảo sát với hơn 300 nhà lãnh đạo lâm sàng và giám đốc điều hành chăm sóc sức khỏe, hơn 70% người được hỏi cho biết < 50% bệnh nhân của họ có tương tác cao.
Khoảng 42% số người được hỏi cho biết < 25% bệnh nhân của họ có tương tác cao.
Điều này không chỉ có tác động đến sức khỏe của bệnh nhân mà còn đối với các tổ chức chăm sóc sức khỏe, có thể làm mất cơ hội kinh doanh và doanh thu. Vì thế, các công nghệ như Machine Learning (ML) được áp dụng cho chăm sóc sức khỏe có thể giúp giải quyết vấn đề này.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá công nghệ Machine Learning trong Y tế mang lại lợi ích cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe và áp dụng nó vào thực tế như thế nào.
ML giúp các công ty hoạt động hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn
1. Cắt giảm chi phí
Sử dụng ML trong chăm sóc sức khỏe thực sự có thể cắt giảm chi phí công nghệ.
Ví dụ, Quotient Health, một công ty có trụ sở tại Denver, “giảm chi phí hỗ trợ hệ thống EMR (hồ sơ y tế điện tử)” bằng cách sử dụng phần mềm dựa trên ML.
Công ty đang cải thiện dịch vụ chăm sóc với chi phí thấp hơn bằng cách tối ưu hóa và tiêu chuẩn hóa cách các hệ thống đó được thiết kế.
2. Nâng cao hiệu quả và năng suất của nhân viên
ML trong chăm sóc sức khỏe giúp bác sĩ nâng cao hiệu quả và tốc độ điều trị cho bệnh nhân.
Ví dụ, công nghệ được cấp bằng sáng chế của PathAI giúp các bác sĩ chẩn đoán chính xác và xác định các liệu pháp hữu ích nhất cho một bệnh nhân cụ thể.
3. Giảm rủi ro
ML cho phép các tổ chức chăm sóc sức khỏe giảm thiểu yếu tố con người trong quá trình xử lý dữ liệu và các rủi ro liên quan.
Ví dụ: hệ thống dựa trên ML của BioSymetrics “cho phép khách hàng thực hiện ML tự động và xử lý trước dữ liệu”.
Các tổ chức trong nhiều lĩnh vực như dược phẩm sinh học, công nghệ và chăm sóc sức khỏe có thể tự động hóa các công việc hàng ngày và tăng độ chính xác của chúng.
Cách các công ty chăm sóc sức khỏe có thể triển khai ML
Hãy cùng xem xét một số cách mà các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể triển khai ML và áp dụng nó vào thực tế.
1. Cải thiện việc xác định và chẩn đoán bệnh
Từ việc phát hiện ung thư ở giai đoạn đầu đến xử lý các bệnh nhiễm trùng thông thường, công nghệ ML có thể giúp phát hiện bệnh và chẩn đoán.
Ví dụ, trong lĩnh vực ung thư, gã khổng lồ sinh học Berg tận dụng AI để tạo và phát triển các phương pháp điều trị.
IBM Watson Genomics tích hợp giải trình tự khối u dựa trên bộ gen và tính toán nhận thức để tăng tốc độ chẩn đoán.
2. Sản xuất và khám phá ma túy
Một ứng dụng tuyệt vời của ML trong chăm sóc sức khỏe có thể nằm trong giai đoạn đầu của việc khám phá ra các loại thuốc mới.
Thuốc chính xác và đáp ứng trình tự thế hệ tiếp theo có thể cải thiện việc cung cấp các phương pháp điều trị hiện tại và giúp tìm ra các lựa chọn thay thế.
Microsoft đã phát triển Project Hanover, sử dụng các kỹ thuật dựa trên ML cho nhiều sáng kiến, như cá nhân hóa các kết hợp thuốc cho bệnh AML (bệnh bạch cầu cấp tính dòng tủy) và đang phát triển công nghệ dựa trên AI để điều trị ung thư.
3. Cải thiện chẩn đoán hình ảnh y tế
Một công nghệ có tên là Computer Vision kết hợp Machine Learning và Deep Learning để giúp sáng kiến InnerEye hoạt động trên các giải pháp chẩn đoán hình ảnh.
Khi ML trong chăm sóc sức khỏe trở nên phổ biến hơn, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể cải thiện quy trình chẩn đoán của họ bằng cách nhận dữ liệu từ các nguồn mới và làm cho dữ liệu này hiển thị và dễ truy cập hơn.
4. Cá nhân hóa các dịch vụ chăm sóc sức khỏe
Điều trị cá nhân được thực hiện hiệu quả hơn bằng cách sử dụng phân tích dự đoán. Nó cũng có thể thúc đẩy các nghiên cứu và phát triển y tế trong tương lai.
Hiện tại, các bác sĩ dựa vào tiền sử bệnh và các triệu chứng của bệnh nhân để lựa chọn một số phương pháp điều trị đã biết. Công nghệ ML có thể có giá trị trong bối cảnh này.
IBM Watson Oncology giúp nghiên cứu bệnh nhân ung thư để nhanh chóng đưa ra nhiều lựa chọn điều trị.
Trong tương lai, nhiều loại cảm biến sinh học, hệ thống và thiết bị sẽ giúp thu thập dữ liệu sinh trắc học của bệnh nhân để cá nhân hóa việc điều trị và làm cho nó hiệu quả hơn.
5. ML giúp tạo hồ sơ sức khỏe thông minh
Xử lý và lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu y tế là một quá trình tốn nhiều thời gian và có thể được đơn giản hóa rất nhiều với sự trợ giúp của công nghệ.
Trong lĩnh vực này, ML có thể tiết kiệm chi phí và thời gian của công nhân.
Công nghệ nhận dạng chữ viết tay dựa trên ML của MATLAB và API Cloud Vision của Google đang hoạt động theo hướng này, phát triển các máy vectơ và các phương pháp phân loại tài liệu khác nhau.
6. Hỗ trợ các thử nghiệm và nghiên cứu lâm sàng
Công nghệ ML có một số ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng.
Bất kỳ chuyên gia nào tham gia vào nghiên cứu lâm sàng đều biết đây là một quá trình lâu dài và tốn kém, thường mất nhiều năm.
Áp dụng phân tích dự đoán dựa trên ML có thể giúp xác định các ứng viên thử nghiệm lâm sàng tiềm năng.
Điều đó giúp các nhà nghiên cứu xây dựng một nhóm bệnh nhân phù hợp dựa trên tiền sử bệnh của họ, các lần khám bác sĩ, khiếu nại, hồ sơ y tế,…
Thứ 2, ML trong chăm sóc sức khỏe có thể được sử dụng trong chính nghiên cứu, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn và giảm thiểu rủi ro bằng cách loại bỏ yếu tố con người trong phân tích dữ liệu.
Ví dụ, Prognos Registry chứa 19 tỷ hồ sơ cho 185 triệu bệnh nhân.
Sử dụng ML, hệ thống AI của Prognos làm nổi bật các cơ hội thử nghiệm lâm sàng, xác định chính xác các yêu cầu điều trị, tạo điều kiện phát hiện bệnh sớm và ghi nhận những khoảng trống trong chăm sóc và các yếu tố khác đối với một số tình trạng bệnh.
Kết luận
Ngày nay, các thách thức của các công ty chăm sóc sức khỏe có thể được giải quyết bằng công nghệ ML. Nó có thể giúp các tổ chức giảm rủi ro và chi phí, cũng như tăng hiệu quả của nhân viên.
Trên thực tế, bất kỳ tổ chức chăm sóc sức khỏe nào cũng có thể triển khai công nghệ ML và biến nó thành một phần trong các quy trình làm việc của mình. Các công ty chăm sóc sức khỏe có thể triển khai ML để:
- Xác định bệnh và chẩn đoán
- Hỗ trợ sản xuất và khám phá thuốc
- Tạo chẩn đoán hình ảnh y tế thông minh hơn
- Cá nhân hóa trải nghiệm chăm sóc sức khỏe
- Lưu trữ và thu thập hồ sơ sức khỏe thông minh
- Hỗ trợ nghiên cứu và thử nghiệm lâm sàng
Trí tuệ nhân tạo hiện đang được áp dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực, nhất là trong marketing.
Đọc thêm Trí tuệ nhân tạo trong Marketing (+ 10 tool marketing automation)
Nguồn: Relevant
