X
Ultralytics YOLOv8.2 Phát hànhUltralytics YOLOv8.2 Phát hànhUltralytics YOLOv8.2 Mũi tên thả
Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

10 lợi ích hàng đầu của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Khám phá tác động của Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe với hướng dẫn toàn diện của chúng tôi: từ chẩn đoán nâng cao đến kế hoạch điều trị được cá nhân hóa.

Sức khỏe là sự giàu có, và điều đó làm cho ngành chăm sóc sức khỏe trở nên cực kỳ quan trọng. Nhờ những tiến bộ công nghệ, những người cần chăm sóc y tế có thể nhận được sự giúp đỡ tốt hơn. Trong số những tiến bộ này, trí tuệ nhân tạo nổi bật bằng cách cung cấp một loạt các lợi ích.

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn 10 lợi ích hàng đầu của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và xem nó tạo ra sự khác biệt thực sự như thế nào trong lĩnh vực y tế!

1) Cải thiện chẩn đoán lâm sàng

Khi bác sĩ đưa ra chẩn đoán, họ xem xét các yếu tố như tiền sử, triệu chứng và kết quả xét nghiệm của bệnh nhân. Có rất nhiều điều để suy nghĩ, và có những tình huống mà chẩn đoán không chính xác. Đó là một quá trình phức tạp, và đôi khi, bất chấp những nỗ lực tốt nhất của họ, các bác sĩ có thể không làm đúng. Họ cũng là con người và có thể bỏ qua các chi tiết quan trọng, đặc biệt là dưới sự căng thẳng của những ca làm việc dài, mệt mỏi.

Ngay cả khi hoạt động tối ưu, các bệnh viện tạo ra khoảng 50 petabyte dữ liệu mỗi năm và 97% trong số đó không được sử dụng. Trí tuệ nhân tạo giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe tổ chức, phân loại và sử dụng thông tin này một cách hiệu quả để chẩn đoán chính xác hơn.

Ví dụ, Google và Verily đã phát triển một thuật toán học máy để hỗ trợ sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường (DR) và phù hoàng điểm tiểu đường (DME), hai nguyên nhân hàng đầu gây mù lòa có thể phòng ngừa được ở người lớn. Nó cho phép các bác sĩ dành nhiều thời gian hơn để điều trị và quản lý bệnh nhân, thay vì chỉ chẩn đoán ban đầu.

Cách máy học được sử dụng để sàng lọc DR và DME
Hình 1. Một hình ảnh minh họa cách học máy có thể được sử dụng để sàng lọc DR và DME.

2) Phát hiện bệnh sớm

AI có thể đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn, trực tiếp dẫn đến việc phát hiện bệnh tật và các vấn đề sức khỏe sớm hơn. Điều này rất quan trọng vì nhiều bệnh có thể được chữa khỏi nếu được phát hiện ở giai đoạn đầu.

Ví dụ, ung thư phổi có cơ hội điều trị thành công cao hơn đáng kể khi được phát hiện sớm. Theo Tổ chức Y tế Thế giới, ung thư phổi là bệnh ung thư nguy hiểm nhất trong tất cả các loại ung thư trên toàn thế giới. Ung thư phổi chịu trách nhiệm cho hơn 1,7 triệu ca tử vong trên toàn cầu mỗi năm.

Google Health đã phát triển một mô hình AI phát hiện thêm 5% trường hợp ung thư và giảm hơn 11% dương tính giả so với các bác sĩ X quang không được hỗ trợ. Mô hình AI có thể phân tích CT scan 3D để xác định tổng thể ung thư phổi, ác tính và thậm chí cả các mô ác tính tinh tế.

AI được sử dụng để phát hiện ung thư phổi

Hình 2. Một GIF giới thiệu cách AI có thể được sử dụng để phát hiện ung thư phổi.

Hình 2. Một GIF giới thiệu cách AI có thể được sử dụng để phát hiện ung thư phổi.

Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu y tế hiệu quả hơn con người, AI có thể xác định các mô hình và sự bất thường có thể là dấu hiệu của bệnh giai đoạn đầu. Khả năng này mang lại hy vọng và cải thiện sức khỏe cho vô số bệnh nhân!

3) Kế hoạch điều trị cá nhân

Với AI đẩy nhanh quá trình phân tích dữ liệu y tế, các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho mọi người có thể trở thành hiện thực. Một kế hoạch điều trị cá nhân là một chiến lược sức khỏe tùy chỉnh được tạo ra dành riêng cho bạn. Nó tính đến lịch sử sức khỏe, lối sống và thậm chí cả trang điểm di truyền độc đáo của bạn. Nó không phải là một cách tiếp cận một kích thước phù hợp với tất cả, mà là một kế hoạch được thực hiện đặc biệt để phù hợp với nhu cầu sức khỏe cá nhân của bạn.

Dưới đây là một số lợi thế của việc có kế hoạch điều trị cá nhân hóa do AI tạo ra:

  • Thăm khám bác sĩ ảo tốt hơn - AI có thể xem thông tin sức khỏe của bạn từ xa và đưa ra lời khuyên tốt, điều này rất tốt khi bạn không thể hoặc không muốn đến bác sĩ trực tiếp.
  • Tìm hiểu về sức khỏe của bạn - AI có thể cung cấp cho bạn các mẹo và thông tin về sức khỏe phù hợp với tình trạng của chính bạn, giúp bạn hiểu và quản lý sức khỏe của mình tốt hơn.
  • Giúp chăm sóc tại nhà - Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị y tế gia đình, AI có thể giúp theo dõi sức khỏe của bạn nếu bạn đang đối phó với một căn bệnh lâu dài hoặc trở nên tốt hơn sau khi nằm viện.
  • Cảnh báo sức khỏe nhanh - AI có thể theo dõi số liệu thống kê sức khỏe của bạn và nhanh chóng cho bạn và bác sĩ biết nếu có điều gì đó không ổn.

4) Phân tích hình ảnh y tế sáng tạo

Hình ảnh y tế liên quan đến các công nghệ khác nhau cho phép các bác sĩ nhìn thấy bên trong cơ thể con người để chẩn đoán, theo dõi và điều trị các vấn đề sức khỏe. Nó dựa vào các phương pháp không xâm lấn để giúp các chuyên gia y tế phát hiện chấn thương, xác định bệnh hoặc quản lý các tình trạng mãn tính. AI trong hình ảnh y tế giúp phát hiện các khu vực có vấn đề hoặc các chi tiết tinh tế có thể không được chú ý bởi mắt người.

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là sử dụng học máy để phân tích hình ảnh MRI của các khối u não. Có thể mất tới 40 phút để phân loại khối u não bằng các phương pháp truyền thống. Nhưng bây giờ, chúng ta có thể làm điều đó chỉ trong vài phút. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà kết quả còn chính xác và chính xác hơn nhiều.

5) Tối ưu hóa quy trình phát triển thuốc

Thời gian phát hiện và phát triển thuốc truyền thống
Hình 3. Một hình ảnh giải thích thời gian phát hiện và phát triển thuốc truyền thống.

Quá trình khám phá, thiết kế, thử nghiệm và đưa ra thị trường các hợp chất dược phẩm hoặc phương pháp điều trị mới, được gọi là phát triển thuốc, theo truyền thống có thể mất tới 10 đến 15 năm. Quá trình này có thể được tối ưu hóa bằng AI. Các nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc sử dụng AI trong khám phá thuốc có thể giúp tiết kiệm ít nhất 25% đến 50% cả về thời gian và chi phí.

Có một loạt các cách mà AI có thể được áp dụng để khám phá và phát triển thuốc. Chúng ta hãy xem một vài ví dụ:

  • Làm cho nghiên cứu hiệu quả hơn: Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể hỗ trợ khai thác tài liệu khoa học và cơ sở dữ liệu cho thông tin liên quan.
  • Hợp lý hóa quy trình: Các thuật toán được hỗ trợ bởi AI có thể dự đoán ái lực liên kết của các hợp chất để nhắm mục tiêu protein và giảm nhu cầu thử nghiệm rộng rãi trong phòng thí nghiệm.
  • Cải thiện an toàn thuốc: Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân trong thế giới thực để xác định các phản ứng bất lợi tiềm ẩn của thuốc.
  • Tái sử dụng thuốc: AI có thể xác định loại thuốc hiện có nào có khả năng điều trị các bệnh mới.

6) Cải thiện sự hiểu biết của chúng ta về di truyền học cá nhân

Những tiến bộ trong AI đang định hình lại sự hiểu biết của chúng ta về di truyền học cá nhân. Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu di truyền rộng lớn, AI có thể xác định chính xác các biến thể di truyền ảnh hưởng đến phản ứng của một cá nhân đối với các phương pháp điều trị. Ngoài ra, các thuật toán do AI điều khiển có thể phát hiện ra các dấu ấn sinh học quan trọng và dự đoán rủi ro sức khỏe dựa trên thông tin di truyền. Điều này cung cấp cho các cá nhân những hiểu biết có giá trị để chủ động quản lý sức khỏe của họ.

Tiến sĩ Zhenghe J. Wang, Chủ tịch Khoa Khoa học Di truyền và Bộ gen và đồng lãnh đạo chương trình bộ gen và biểu sinh ung thư tại Đại học Case Western Reserve, giải thích: "Chúng tôi có rất nhiều dữ liệu gen, nhưng việc hiểu ý nghĩa của nó có thể thực sự khó khăn. AI sẽ là một cách để chúng tôi trích xuất thông tin quan trọng mà bộ não con người không thể, và đó là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị. "

Trong tương lai, rất có khả năng AI có thể phân tích dữ liệu di truyền rộng rãi cùng với quét hình ảnh để tạo ra các kế hoạch điều trị cá nhân hóa.

7) Tự động hóa quản lý chu kỳ doanh thu (RCM)

Lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe không chỉ giới hạn ở việc chăm sóc bệnh nhân hoặc công việc lâm sàng. AI cũng có thể giúp tự động hóa và cải thiện các bộ phận khác nhau của ngành chăm sóc sức khỏe, bao gồm Quản lý chu kỳ doanh thu (RCM). RCM đề cập đến cách các bệnh viện và hệ thống y tế quản lý hoạt động tài chính của họ.

Một cuộc khảo sát gần đây liên quan đến các nhà lãnh đạo từ các bệnh viện và hệ thống y tế Hoa Kỳ cho thấy gần 74% đang tích cực tự động hóa các phần trong hoạt động chu kỳ doanh thu của họ. Việc áp dụng tự động hóa ngày càng tăng trong chăm sóc sức khỏe biểu thị một xu hướng rộng lớn hơn nhằm tăng hiệu quả, cắt giảm chi phí và nâng cao kết quả của bệnh nhân.

Một trong những lợi ích chính của tự động hóa trong RCM là khả năng xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với sự can thiệp tối thiểu của con người. Ngoài ra, AI đang ngày càng được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân tích dự đoán cho các quy trình thanh toán của bệnh nhân, giao tiếp bệnh nhân được cá nhân hóa, xác minh bảo hiểm và quản lý từ chối yêu cầu bồi thường nâng cao.

8) Tự động hóa quy trình hành chính chăm sóc sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo trong quản lý chăm sóc sức khỏe ngày càng trở nên thiết yếu. AI có thể tự động hóa các tác vụ thông thường, chẳng hạn như lên lịch, thanh toán và nhập dữ liệu, sử dụng các công nghệ như Tự động hóa quy trình robot và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong những năm tới, AI dự kiến sẽ thay đổi cách các bệnh viện hoạt động mạnh mẽ.

Sử dụng AI trong quản lý chăm sóc sức khỏe
Hình 4. Nhiệm vụ AI trong quản trị chăm sóc sức khỏe

Ví dụ, khoảng 40% nhiệm vụ được thực hiện bởi nhân viên hỗ trợ chăm sóc sức khỏe và khoảng một phần ba nhiệm vụ được thực hiện bởi các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể được tự động hóa bằng AI. Ngoài ra, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc triển khai AI trong chăm sóc sức khỏe có thể giải phóng thời gian quý báu cho các y tá và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác. Điều này cho phép họ tập trung hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân và phát triển chuyên môn.

9) Hợp lý hóa nhân sự và nhân sự

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách thức hoạt động của nhân sự và nhân sự y tế bằng cách làm cho các quy trình này hiệu quả và sáng tạo hơn. Các công ty đang sử dụng AI để thu hút nhân viên tốt hơn, hợp lý hóa việc tuyển dụng và cải thiện cách họ quản lý nhân tài. Ví dụ, chatbot AI hiện đang phổ biến trong tuyển dụng, giúp thực hiện các nhiệm vụ như sàng lọc ứng viên và thiết lập các cuộc phỏng vấn.

Dưới đây là một số ứng dụng chính của AI trong Nhân sự và Nhân sự:

  • Sử dụng thuật toán AI để kết hợp công việc và lựa chọn ứng viên chính xác.
  • Áp dụng phân tích dự đoán để xác định các lĩnh vực tiềm năng để nâng cao kỹ năng cho nhân viên.
  • Tạo các chương trình đào tạo và phát triển tùy chỉnh với sự trợ giúp của AI.
  • Cải thiện đánh giá hiệu suất của nhân viên thông qua các công cụ phân tích và phản hồi dựa trên AI.

10) Tinh chỉnh hệ thống công nghệ thông tin

AI đang chuyển đổi các hệ thống CNTT trong chăm sóc sức khỏe bằng cách làm cho chúng hiệu quả hơn. AI có thể tăng cường an ninh mạng bằng cách phát hiện và giải quyết các mối đe dọa. Điều này giúp bảo vệ thông tin bệnh nhân.

AI cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ CNTT thông thường như quản lý mạng và sao lưu dữ liệu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian cho nhân viên CNTT và cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn. Sự kết hợp giữa AI với CNTT chăm sóc sức khỏe giúp tinh chỉnh hoạt động và nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Những điểm chính

Chúng tôi đã khám phá 10 lợi ích hàng đầu của trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe và rõ ràng AI là một người thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực này. Từ việc cải thiện đáng kể chẩn đoán lâm sàng đến phát hiện bệnh sớm, AI đang làm cho việc chăm sóc sức khỏe trở nên chính xác và cá nhân hóa hơn. Để tìm hiểu thêm về các giải pháp AI khác nhau trong chăm sóc sức khỏe, hãy xem trang của chúng tôi tại đây.

Khám phá AI cùng chúng tôi

Tại Ultralytics, chúng tôi rất vui mừng được mở rộng giới hạn của AI. Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá những đóng góp mới nhất của chúng tôi đối với trí tuệ nhân tạo. Từ sản xuất đến xe tự lái, chúng tôi tích cực tham gia vào việc đổi mới với 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