Thời của "đốc tờ A.I."

[trungthuc]

Chẩn đoán tốt hơn. Hỗ trợ cá nhân hóa cho bệnh nhân. Phát hiện thuốc nhanh hơn. Hiệu quả cao hơn… Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra sự phấn khích lẫn âu lo, tuy nhiên, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, "đốc tờ AI" đang đem đến những sự biến đổi đáng kể.

Ở châu Âu, giới phân tích có dự đoán rằng việc triển khai AI có thể cứu sống hàng trăm ngàn người mỗi năm và ngay ở Mỹ, ứng dụng AI trong y học có thể tiết kiệm rất nhiều, giúp giảm từ 200 tỷ-360 tỷ USD trong tổng số chi tiêu y tế hàng năm (hiện là 4,5 ngàn tỷ USD một năm, tức là chiếm đến 17% GDP), theo The Economist đưa tin hôm 30 tháng Ba 2024.

Một trong những ứng dụng của AI cụ thể nhất là giúp làm giảm gánh nặng phụ trách hồ sơ bệnh án cho các bác sĩ (Ảnh: Hilary Swift for The Washington Post via Getty Images)

Ngày càng có thêm nhiều bằng chứng cho thấy hệ thống AI có thể nâng cao độ chính xác trong việc chẩn đoán và theo dõi bệnh trạng, cải thiện dự đoán về kết quả xét nghiệm và đề xuất ra các phương pháp điều trị tốt hơn. Điều đó cũng có thể nâng mức cao hiệu quả trong các bệnh viện lẫn phòng phẫu thuật bằng cách đảm nhận những nhiệm vụ như ghi chép y tế và theo dõi các dấu hiệu bệnh lý, cũng như đơn giản hóa việc chăm sóc và phụ trách hồ sơ. Và AI có thể giúp đẩy nhanh thời gian tìm kiếm ra các loại thuốc mới đã được thử nghiệm qua lâm sàng.

Trong thực tế, như Financial Times cho biết, AI đã được sử dụng trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe từ khá lâu, chẳng hạn giúp theo dõi các tương tác có thể có của dược tính và phân tích bản quét về tổn thương ở da. Một lĩnh vực hiện được giới y học ứng dụng AI nhiều là phẫu thuật.

Proximie, một công ty khởi nghiệp do bác sĩ phẫu thuật Nadine Hachach-Haram thành lập, đã cho quay video hơn 20,000 ca phẫu thuật với sự đồng ý của nhân viên phẫu thuật lẫn bệnh nhân, nhằm tạo ra kho chứa dữ liệu và nguồn tài nguyên y tế kỹ thuật số mới. Sứ mạng của công ty là xây dựng một nền tảng toàn cầu về mặt y khoa có thể được chia sẻ rộng rãi về phương pháp thực hành tốt nhất trong thời gian thực tế và cải thiện việc huấn luyện đào tạo, đánh giá ca bệnh và mức độ an toàn cho bệnh nhân. Proximie sử dụng AI tổng hợp để cung cấp các bản tóm tắt về các quy trình điều trị với nhiều chi tiết rõ ràng hơn, theo dõi các dụng cụ phẫu thuật và thiết lập ra hệ thống hồ sơ bệnh nhân.

Một trong những lý do khiến cho AI trong y học bùng nổ là tình trạng thiếu thốn về mặt nhân sự. USA Today ngày 27/3/2024 cho biết, trí tuệ nhân tạo nếu được xử lý tốt sẽ mang đến cơ hội giải quyết tình trạng bị kiệt sức trong giới y tế và khôi phục dịch vụ chăm sóc bệnh nhân.

Từ năm 2021 đến năm 2022, có khoảng 71,300 bác sĩ đã rời bỏ công việc điều trị lâm sàng, khiến cho tình trạng thiếu nhân sự trở nên trầm trọng hơn. Đáng lo ngại hơn, Hiệp hội các trường Cao đẳng Y tế Hoa Kỳ (Association of American Medical Colleges) dự đoán rằng, Hoa Kỳ sẽ thiếu đến 124,000 bác sĩ vào năm 2034 nếu không có chính sách đãi ngộ xứng đáng. Không chỉ riêng ở nước Mỹ. Thế giới cũng có thể đang thiếu khoảng 10 triệu nhân viên y tế vào năm 2030, tức là khoảng 15% số lượng nhân viên y tế hiện nay, theo tin của The Economist cho biết.

Yếu tố chính dẫn đến sự thiếu hụt nhân sự trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe là gánh nặng về hành chính ngày càng tăng, liên quan việc cung cấp dịch vụ chăm sóc, khiến ccho ác bác sĩ, những người được đào tạo để kết nối trực tiếp với bệnh nhân, phải dành nhiều thời gian hơn để dán mắt vào đống hồ sơ sức khỏe điện tử, hơn là dành thời gian tiếp xúc với bệnh nhân. Và khi bác sĩ dành một nửa thời gian để gõ… máy tính, không có gì ngạc nhiên khi bệnh nhân cảm thấy bị bỏ rơi. Nhiều bệnh nhân phẫn nộ vì thời gian gặp trực tiếp với bác sĩ bị giảm đi. Một cuộc nghiên cứu từ Mayo Clinic cho thấy bác sĩ thường ngắt lời bệnh nhân chỉ trong vòng 11 giây sau khi họ nói chuyện…

Các công cụ AI có thể giảm bớt khối lượng công việc hành chính của bác sĩ. Ví dụ, ở Tennessee, tiến sĩ Matthew Hitchcock đang sử dụng một công cụ AI để soạn thảo các ghi chú y tế, biến hai giờ đánh máy thành 20 phút chỉnh sửa. Bằng cách giao các nhiệm vụ gây mất nhiều thời gian cho AI phụ trách, bác sĩ có thể tập trung vào việc xác minh tính chính xác của những ghi chú y tế và quan trọng hơn là có nhiều sự tương tác trực tiếp với bệnh nhân hơn.

Ngoài việc giảm bớt những nhiệm vụ hành chính cho bác sĩ, việc kết hợp AI vào chăm sóc sức khỏe còn mang lại lợi ích cho việc chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị, đặc biệt thông qua việc kết hợp các kỹ thuật tạo tăng cường truy xuất (retrieval-augmented generation techniques – RAG), giúp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của các mô hình AI. RAG giúp cải tiến các mô hình AI bằng cách tích lủy các thông tin hiện tại, có liên quan từ các nguồn bên ngoài, theo cách hoạt động của hệ thống GPS (hệ thống định vị) được cập nhật theo thời gian thực tế, qua đó sẽ giúp tối ưu hóa các tuyến đường. Cách tiếp cận này sẽ giúp cho bác sĩ có thể truy cập vào các hồ sơ y tế mới nhất, giảm nguy cơ chẩn đoán lỗi thời hoặc không chính xác.

Cụ thể, khi bác sĩ đánh giá bệnh nhân, hệ thống AI hỗ trợ RAG có thể sàng lọc các số liệu rộng về tài liệu y khoa và lâm sàng hướng dẫn trong thời gian thực tế; đưa ra các chẩn đoán bổ sung hoặc nhắc nhở bác sĩ về những tình trạng hiếm gặp, giúp xem xét kỹ hơn về mọi khả năng. Ứng dụng AI thậm chí có thể cảnh cáo các tương tác về thuốc nguy hiểm tiềm tàng có thể bị bỏ qua trong bối cảnh lâm sàng mà bác sĩ không đủ thời giờ theo dõi sát sao.

Những năm gần đây, các thiết bị y tế AI đã làm được những việc như đọc ảnh chụp X quang tuyến vú, chẩn đoán bệnh về mắt và phát hiện các vấn đề về tim. Điểm mới là khả năng AI tổng hợp có thể đáp ứng các hướng dẫn phức tạp bằng cách dự đoán ngôn ngữ.

Thật ra, như The Washington Post cho biết, các bệnh viện đã nghiên cứu AI trong nhiều thập niên qua. Vào thập niên 70, các chuyên gia nghiên cứu thuộc Đại học Stanford đã tạo ra một hệ thống AI thô sơ có thể hỏi bác sĩ những câu hỏi về các triệu chứng bệnh lý và đưa ra sự chẩn đoán dựa trên cơ sở dữ liệu về các loại bệnh nhiễm trùng từng biết trước đó. Trong những năm 1990 và đầu thập niên 2000, thuật toán AI đã giúp giải mã các mô hình phức tạp trong tia X, ảnh chụp CT và ảnh MRI để phát hiện ra những dấu hiệu bất thường mà mắt người có thể bỏ sót.

Về phần mình, Cơ quan An toàn Thực-Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đang đối mặt việc cần thiết phải soạn thảo ra các quy tắc có liên quan đến AI trong y học. Không như thiết bị y tế hay thuốc men, phần mềm AI luôn luôn thay đổi, nâng cấp mới. Thay vì cấp giấy phép phê duyệt một lần, FDA cần phải giám sát các sản phẩm trí tuệ nhân tạo theo thời gian, điều mà trước nay họ chưa bao giờ thực hiện một cách chủ động.