Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

Các ứng dụng sáng tạo của AI trong điều dưỡng và tác động của chúng đối với việc chăm sóc bệnh nhân

Khám phá cách trí tuệ nhân tạo đang định hình lại ngành điều dưỡng! Từ việc theo dõi bệnh nhân tự động đến các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa, hãy khám phá tác động của AI đối với chăm sóc sức khỏe.

Y tá là những anh hùng thầm lặng của chăm sóc sức khỏe. Họ làm việc không mệt mỏi ở tuyến đầu để cung cấp dịch vụ chăm sóc và hỗ trợ từ bi cho bệnh nhân. Trong những năm gần đây, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo trong điều dưỡng đã bắt đầu biến đổi dòng công việc quan trọng này. 

Khi AI tích hợp vào các khía cạnh khác nhau của điều dưỡng, nó hứa hẹn sẽ hỗ trợ các chiến binh chăm sóc sức khỏe này bằng cách hợp lý hóa các nhiệm vụ thường ngày, giảm lỗi và cho phép nhiều thời gian hơn để chăm sóc bệnh nhân trực tiếp. Hãy đi sâu vào tìm hiểu cách AI đang định hình lại điều dưỡng và nâng cao việc chăm sóc bệnh nhân lên một tầm cao mới.

Hiểu lịch sử của trí tuệ nhân tạo trong điều dưỡng

Mục đích của việc áp dụng AI trong điều dưỡng là phát triển các công cụ và giải pháp giúp giảm bớt khối lượng công việc của y tá và tăng cường chăm sóc bệnh nhân. Những công cụ hỗ trợ AI này có thể được nhìn thấy trong các khía cạnh khác nhau của điều dưỡng, chẳng hạn như theo dõi bệnh nhân, quản lý các bệnh mãn tính và thậm chí tạo điều kiện cho các hoạt động từ xa trong môi trường nguy hiểm.

Hình 1. Một y tá sử dụng công nghệ trong các công việc hàng ngày của mình. Nguồn ảnh: Artlist.

Một trong những ứng dụng sớm nhất của AI trong điều dưỡng là trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ quyết định. Các hệ thống này đã giúp các y tá đưa ra quyết định sáng suốt bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu. Những công cụ như vậy là vô giá đối với các y tá vì nó giúp họ quản lý các trường hợp phức tạp trong đó nhiều yếu tố phải được xem xét. Khi lợi ích của trí tuệ nhân tạo trở nên rõ ràng hơn, việc thực hiện nó trong điều dưỡng đã tăng theo cấp số nhân.

Ứng dụng của AI trong điều dưỡng

Bây giờ, chúng ta hãy khám phá một số ứng dụng hứa hẹn nhất của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực điều dưỡng. Từ các công cụ chẩn đoán thông minh đến các hệ thống theo dõi bệnh nhân tiên tiến, chúng ta sẽ thấy AI đang tăng cường chăm sóc điều dưỡng như thế nào.

Theo dõi bệnh nhân tự động

Theo dõi bệnh nhân tự động giúp liên tục theo dõi và phân tích các dấu hiệu và tình trạng quan trọng của bệnh nhân trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Bằng cách đảm nhận vai trò giám sát liên tục, hệ thống này loại bỏ gánh nặng cho các y tá để cung cấp giám sát thủ công liên tục.

Điều này hoạt động như thế nào? Cảm biến và các thiết bị chuyên dụng được đặt trên hoặc gần bệnh nhân. Các cảm biến này liên tục thu thập dữ liệu về các thông số quan trọng như nhịp tim, huyết áp, nồng độ oxy, v.v. Ngoài ra, máy ảnh và thị giác máy tính có thể quan sát trạng thái thể chất và chuyển động của bệnh nhân.

Hình 2. AI có thể giúp thu thập dữ liệu về sức khỏe của bệnh nhân. Nguồn ảnh: Artlist.

Hệ thống AI được đào tạo để nhận ra những gì bình thường đối với mỗi bệnh nhân dựa trên lịch sử y tế và tình trạng hiện tại của họ. Nó thiết lập một đường cơ sở cho các dấu hiệu và hành vi quan trọng của họ. Bất kỳ sai lệch nào so với đường cơ sở này ngay lập tức được gắn cờ là các vấn đề tiềm ẩn.

Ví dụ, nếu nhịp tim của bệnh nhân đột ngột tăng đột biến hoặc nồng độ oxy của họ giảm xuống dưới phạm vi dự kiến, hệ thống AI sẽ phát hiện những bất thường này. Sau đó, nó sẽ gửi cảnh báo đến nhóm chăm sóc sức khỏe, cung cấp cho họ thông tin quan trọng. Phản ứng nhanh này cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe can thiệp và đảm bảo bệnh nhân cảm thấy thoải mái.

Phân tích dự đoán

AI có thể được sử dụng như một công cụ đáng chú ý để phân tích dữ liệu bệnh nhân lịch sử thông qua các thuật toán tiên tiến và dự đoán các sự kiện và xu hướng sức khỏe trong tương lai. Đây được gọi là phân tích dự đoán. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể dự báo khả năng bệnh nhân phát triển một tình trạng cụ thể, trải qua sự suy giảm đột ngột hoặc cần một phương pháp điều trị cụ thể. 

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng phân tích dự đoán trong điều dưỡng:

  • Chăm sóc bệnh nhân và kết quả tốt hơn - Bằng cách giúp phát hiện rủi ro sớm hơn, y tá và bác sĩ có thể hành động nhanh chóng để ngăn ngừa hoặc điều trị những vấn đề này, dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân.
  • Sử dụng hiệu quả tài nguyên - Phân tích dự đoán giúp dự đoán khi nào nhiều bệnh nhân có khả năng cần chăm sóc, cho phép lập kế hoạch tốt hơn. Điều này có nghĩa là lịch trình của nhân viên có thể được điều chỉnh, thiết bị có thể sẵn sàng khi cần thiết và giường bệnh có thể được quản lý hiệu quả hơn.
  • Tiết kiệm chi phí - Bằng cách xác định các phương pháp điều trị hiệu quả nhất, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể tránh chi tiêu cho các xét nghiệm hoặc thủ tục không cần thiết.

Những lợi ích này giải thích tại sao, vào năm 2022, thị trường phân tích dự đoán toàn cầu đạt giá trị 12,49 tỷ đô la và dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng, đạt khoảng 38 tỷ đô la vào năm 2028. Sự tăng trưởng ấn tượng của phân tích dự đoán làm nổi bật tiềm năng của nó trong việc chuyển đổi chăm sóc sức khỏe.

Chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa

Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích hồ sơ y tế của bệnh nhân và tạo hồ sơ chi tiết về sức khỏe của bệnh nhân. Phân tích này có thể bao gồm các hồ sơ như phương pháp điều trị trong quá khứ, kết quả xét nghiệm và thông tin di truyền. Với tất cả thông tin này, các thuật toán AI có thể đề xuất các kế hoạch chăm sóc được cá nhân hóa cao.

Nó có thể đề nghị các loại thuốc, liệu pháp hoặc thay đổi lối sống cụ thể có nhiều khả năng có hiệu quả nhất đối với cá nhân. Nếu ai đó mắc bệnh tiểu đường, hệ thống AI có thể đề xuất một kế hoạch ăn kiêng phù hợp với sự trao đổi chất độc đáo của họ.

Hình 3. Một infographic giải thích những lợi ích của y học cá nhân hóa.

Nhưng mọi chuyện chưa dừng lại ở đó. Các thuật toán AI có thể liên tục học hỏi từ phản ứng của bệnh nhân đối với các phương pháp điều trị và điều chỉnh kế hoạch chăm sóc cho phù hợp. Nếu một loại thuốc cụ thể không hoạt động tốt hoặc gây ra tác dụng phụ, hệ thống thông minh có thể nhanh chóng xác định các lựa chọn thay thế.

Quản lý thuốc

Trong chăm sóc sức khỏe, các vấn đề như cung cấp dịch vụ chăm sóc kém, phối hợp chăm sóc không hiệu quả và các phương pháp điều trị không cần thiết dẫn đến rất nhiều nguồn lực lãng phí. Những người làm việc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe làm hết sức mình nhưng thường phải vật lộn dưới sức nặng của một hệ thống phức tạp và phân mảnh. Sự phức tạp này gây khó khăn cho việc theo kịp mọi thứ và có thể dẫn đến việc chăm sóc bệnh nhân kém lý tưởng. Để giải quyết những vấn đề này, rõ ràng cần có các phương pháp quản lý tốt hơn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như quản lý thuốc.

Quản lý thuốc với AI có thể giúp đảm bảo bệnh nhân nhận được đúng loại thuốc với liều lượng phù hợp vào đúng thời điểm. Quản lý đề cập đến các nhiệm vụ từ kê đơn, cấp phát, quản lý và theo dõi thuốc. Điều này giúp đơn giản hóa quy trình, giảm lỗi của con người và tăng cường an toàn cho bệnh nhân.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng quản lý thuốc trong điều dưỡng:

  • Độ chính xác trong thuốc - AI có thể đảm bảo rằng thuốc được đưa ra với độ chính xác chính xác, giảm nguy cơ sai lầm về liều lượng và thời gian.
  • An toàn là trên hết - Các vấn đề tiềm ẩn như tương tác giữa các loại thuốc có thể tránh được, đảm bảo bệnh nhân an toàn và tránh mọi biến chứng.
  • Phù hợp với bạn - Quản lý y tế có thể hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa.
  • Luôn đi đúng hướng - AI có thể gửi lời nhắc nhở thân thiện cho bệnh nhân dùng thuốc, giúp họ tuân thủ kế hoạch điều trị và nhận được kết quả tốt hơn.

Telehealth và chăm sóc bệnh nhân từ xa

Telehealth, được hỗ trợ bởi công nghệ kỹ thuật số, cho phép bệnh nhân tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe mà không cần đến gặp bác sĩ trực tiếp. Việc sử dụng nó trong điều dưỡng, được khuếch đại bởi AI, đã đạt được sức hút đáng kể trong đại dịch COVID-19. Trước đại dịch, vai trò của nó trong các chuyến thăm ngoại trú là tối thiểu. Tuy nhiên, vào đầu đại dịch, tỷ lệ thăm khám ngoại trú của telehealth đã tăng lên 13%. Mặc dù đã giảm nhẹ kể từ đó, nhưng nó vẫn chiếm 8% số lượt khám ngoại trú vào giữa năm 2021, đánh dấu sự gia tăng đáng kể so với mức sử dụng trước đại dịch.

Theo dõi bệnh nhân từ xa (RPM) là một phần quan trọng của telehealth. Phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong chăm sóc sức khỏe, thị trường RPM dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể. Theo Research and Markets, đến năm 2027, thị trường hệ thống RPM toàn cầu dự kiến sẽ vượt 1,7 tỷ USD, gần gấp đôi giá trị hiện tại.

Hình 4. Hình ảnh một bệnh nhân tham khảo ý kiến bác sĩ qua cuộc gọi video. Nguồn ảnh: Pexels.

RPM sử dụng các thiết bị tại nhà để thu thập dữ liệu sức khỏe như huyết áp, lượng đường trong máu và nhịp tim. Bệnh nhân sau đó gửi dữ liệu này đến các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của họ. Cách tiếp cận này thuận tiện và đặc biệt quan trọng đối với những người ở vùng sâu vùng xa hoặc không được phục vụ. Nó cho phép họ tiếp cận với dịch vụ chăm sóc sức khỏe mà họ có thể không có do khó khăn khi đến thăm trực tiếp.

Sự tham gia và giáo dục của bệnh nhân

Các nền tảng giáo dục dựa trên AI hỗ trợ sự tham gia và giáo dục của bệnh nhân bằng cách cung cấp thông tin và hướng dẫn sức khỏe được cá nhân hóa. Những nền tảng này nâng cao sự hiểu biết về các điều kiện y tế và các lựa chọn điều trị. Chatbot, được hỗ trợ bởi AI, cung cấp hỗ trợ 24/7, trả lời các câu hỏi và cung cấp thông tin có giá trị, thúc đẩy giao tiếp liên tục và truy cập vào các tài nguyên.

Điều này cho phép bệnh nhân kiểm soát sức khỏe của họ, dẫn đến kết quả được cải thiện và sự hài lòng. Tích hợp AI trong giáo dục chăm sóc sức khỏe thúc đẩy bệnh nhân được thông báo và tham gia, tác động tích cực đến việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và hạnh phúc cá nhân. 

AI tác động đến thực hành chăm sóc bệnh nhân và điều dưỡng như thế nào?

AI đang tạo ra tác động tích cực đáng kể đến điều dưỡng theo nhiều cách. Nó giúp làm cho mọi thứ hiệu quả hơn bằng cách xử lý các tác vụ và tài liệu tự động. Nó cũng quan trọng trong việc cắt giảm những sai lầm y tế. Điều này giúp giữ an toàn cho bệnh nhân bằng cách sử dụng dữ liệu để phát hiện sớm các vấn đề.

Hình 5. Một hình ảnh cho thấy tác động của AI trong điều dưỡng.

AI không chỉ cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân mà còn mang lại lợi ích cho cuộc sống của y tá. Nó thay đổi cách y tá làm việc mỗi ngày. AI đơn giản hóa các công việc thường ngày, giúp công việc trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Nó cũng ảnh hưởng đến giáo dục và đào tạo điều dưỡng. Điều này đảm bảo các y tá có thể cập nhật những tiến bộ mới.

Ngoài ra, AI giúp giảm căng thẳng cho các y tá, điều này khiến họ hạnh phúc hơn trong công việc. Nói tóm lại, AI đang thay đổi điều dưỡng theo những cách tốt cho cả nhân viên y tế và bệnh nhân.

Giải quyết các mối quan tâm về đạo đức trong điều dưỡng nâng cao AI

Với AI đóng vai trò lớn hơn trong điều dưỡng, có một số vấn đề đạo đức quan trọng cần xem xét. Đầu tiên và quan trọng nhất, đó là sự riêng tư của bệnh nhân. Các hệ thống AI liên tục thu thập và phân tích dữ liệu, điều đó có nghĩa là chúng ta cần đảm bảo rằng thông tin bệnh nhân luôn riêng tư và an toàn. 

Bảo mật dữ liệu là một mối quan tâm lớn khác. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng dữ liệu bệnh nhân được bảo vệ khỏi mọi truy cập hoặc vi phạm trái phép. Và chúng ta đừng quên sự tiếp xúc của con người. Mặc dù AI có thể làm một số điều đáng kinh ngạc, nhưng nó không thể thay thế sự kết nối và đồng cảm của con người mà các y tá cung cấp. Đạt được sự cân bằng hợp lý giữa hỗ trợ AI và chăm sóc con người là chìa khóa để duy trì dịch vụ chăm sóc sức khỏe chất lượng cao.

Nhìn vào tương lai của AI trong điều dưỡng

Tương lai của AI trong điều dưỡng nắm giữ robot, khả năng chẩn đoán nâng cao và phân tích dự đoán để chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa. Ví dụ, robot được dự đoán là một người thay đổi cuộc chơi. Robot sẽ đảm nhận các nhiệm vụ thường ngày và giải phóng các y tá để tương tác trực tiếp hơn với bệnh nhân.

Moxi, một robot được thiết kế để chăm sóc sức khỏe, thể hiện sinh động tiến bộ công nghệ này trong hành động. Được thiết kế để hỗ trợ các nhiệm vụ phi lâm sàng, Moxi giúp giảm khối lượng công việc cho các y tá, cho phép họ dành nhiều thời gian hơn cho việc chăm sóc bệnh nhân. Robot này có thể điều hướng hành lang bệnh viện và hỗ trợ nhân viên.

Hình 6. Một robot chăm sóc sức khỏe, làm việc trong bệnh viện, cho thấy AI có thể được sử dụng như thế nào trong điều dưỡng. Nguồn ảnh: Artlist.

Ngoài ra, sự tham gia của AI trong việc theo dõi sức khỏe tâm thần và cải thiện giáo dục bệnh nhân được thiết lập để trở nên tiên tiến và hiệu quả hơn. Bằng cách tùy chỉnh các công cụ này để đáp ứng nhu cầu riêng của từng bệnh nhân, các phương pháp điều trị sẽ trở nên hiệu quả hơn, dẫn đến kết quả sức khỏe được cải thiện cho bệnh nhân.

Một sự pha trộn hài hòa giữa công nghệ và sự tiếp xúc của con người là chìa khóa trong tương lai. Sự hợp tác liên tục giữa các chuyên gia công nghệ và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe cũng rất cần thiết. Điều này đảm bảo rằng các công cụ AI có tác động và trực quan cho thực hành điều dưỡng. Tương lai của điều dưỡng với AI có vẻ đầy hứa hẹn, nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc trong khi vẫn duy trì kết nối thiết yếu của con người trong chăm sóc sức khỏe.

Kết luận:

Rõ ràng là trí tuệ nhân tạo trong điều dưỡng đang tạo ra tác động rất lớn trong chăm sóc sức khỏe. Từ việc cải thiện theo dõi bệnh nhân đến tùy chỉnh các phương pháp chăm sóc, AI đang giúp các y tá cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn, hiệu quả hơn. Đó là một ví dụ tuyệt vời về cách AI không chỉ là một xu hướng công nghệ - đó là một công cụ quan trọng. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách AI đang thay đổi chăm sóc sức khỏe, hãy xem trang này để biết thêm thông tin chi tiết.

Hãy cùng nhau khám phá khả năng của AI!

Tại Ultralytics, vượt qua ranh giới của AI là niềm đam mê của chúng tôi. Kiểm tra kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem cách chúng tôi thúc đẩy sự đổi mới trong trí tuệ nhân tạo. Cho dù đó là sản xuất tiên tiến hay xe tự lái, chúng tôi đều đi đầu trong đổi mới AI! ✨🚗

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning