Trí tuệ nhân tạo (AI) ghi chép bệnh án và cung cấp phân tích chuyên sâu hỗ trợ chẩn đoán điều trị bệnh nhân, song không thể thay bác sĩ ra quyết định khẩn cấp y khoa. Là một bác sĩ cấp cứu, Gregg Miller thường xuyên phải làm việc trong môi trường áp lực. Giữa những tiếng chuông báo động, hàng loạt quyết định cần đưa ra tức thì và việc ghi chép bệnh án kéo dài liên miên, ông cảm thấy trí tuệ nhân tạo là tiện ích "khó bỏ qua". Tuy nhiên, với tư cách giám đốc y khoa tại Bệnh viện Vituit, ông tiếp cận lĩnh vực này với sự lạc quan xen lẫn thận trọng. Giống như nhiều đổi mới khác, trí tuệ nhân tạo trong y tế tuân theo Chu kỳ Gartner: sự phấn khích ban đầu dẫn đến kỳ vọng cao, sau đó là giai đoạn khó khăn khi việc triển khai không đạt kết quả như mong đợi. Cuối cùng, thông qua quá trình tinh chỉnh và ứng dụng thực tế, công nghệ đạt đến giai đoạn hiệu quả. Theo tiến sĩ Miller, ngày nay trí tuệ nhân tạo trong y học đã vượt xa sự cường điệu ban đầu. Trọng tâm chuyển từ những bức tranh "tiềm năng" sang ứng dụng cụ thể, thiết thực, nơi AI có thể tạo sự khác biệt. Đáng chú ý nhất là trong việc ghi chép bệnh án và hỗ trợ quyết định lâm sàng của bác sĩ. Nhiệm vụ ghi chép bệnh án thường chiếm nhiều thời gian trong khám chữa bệnh. AI trở thành lời giải hấp dẫn cho quá trình này. Tại nhiều bệnh viện, công cụ AI được đào tạo để nghe lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó tạo ra phần ghi chú. Điều này giúp giảm thời lượng thao tác trên máy tính cho bác sĩ, tăng sự tương tác của họ với bệnh nhân. Nghiên cứu trên Tạp chí Y học Gia đình cho thấy lập bệnh án bằng trí tuệ nhân tạo giúp giảm thời gian ghi chép gần hai phút mỗi lần khám. Theo tiến sĩ Miller, ghi chép bằng trí tuệ nhân tạo hữu ích trong các ca bệnh nhẹ như chấn thương hoặc chẩn đoán thông thường, khi người bệnh có thể chủ động cung cấp các thông tin cần thiết "Bằng cách giảm bớt thời gian ghi chú, tôi duy trì tương tác tốt hơn với bệnh nhân", ông nói. Tuy nhiên, AI cho thấy nhiều hạn chế khi gặp các ca bệnh phức tạp. Trong khoa cấp cứu, đôi khi bác sĩ cần thu thập thông tin từ nhiều nguồn, chẳng hạn bệnh nhân, nhân viên y tế, thành viên gia đình, trong vài giờ. Việc ghi chép bằng trí tuệ nhân tạo không giúp tổng hợp các thông tin này. Các nền tảng AI cũng khó hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định y tế khẩn cấp, vốn là điều cần thiết trong chẩn đoán và hoàn trả phí bảo hiểm. Ứng dụng đầy hứa hẹn là Sayvant, công cụ ghi chép bằng trí tuệ nhân tạo do Inflect phát triển. Sayvant giúp các bác sĩ soạn thảo nội dung quyết định y tế, khiến việc ghi chép vào cuối ca làm việc ít gánh nặng hơn nhiều. Các bác sĩ đang phẫu thuật mắt cho bệnh nhân tại Bệnh viện New Delhi, Ấn Độ. Ảnh: Pexel Ứng dụng khác của AI là công cụ hỗ trợ chẩn đoán và đưa ra quyết định lâm sàng (CDS). Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp kiến thức chuyên sâu, cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị. AI có khả năng phát hiện tình trạng nhiễm trùng huyết - nguyên nhân hàng đầu gây tử vong tại bệnh viện. Về lý thuyết, các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể xác định nhiễm trùng huyết sớm bằng cách phân tích dấu hiệu sinh tồn, kết quả xét nghiệm và các yếu tố khác. Tuy nhiên, trên thực tế, chúng đôi khi cho kết quả dương tính giả, khiến bác sĩ quá tải với những cảnh báo không cần thiết. Một số công cụ không xác định được những ca nhiễm trùng huyết thực sự, làm giảm độ tin cậy. Bên cạnh đó, một số chương trình không phát hiện các ca nhiễm trùng huyết đủ sớm, từ đó không cải thiện đáng kể tỷ lệ tử vong. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo có thể tóm tắt hồ sơ bệnh án. Các bác sĩ thường gặp khó khăn trong việc sàng lọc bệnh sử để tìm ra các chi tiết liên quan. Công cụ AI tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn, có tác động cao. Đây được đánh giá là "yếu tố bước ngoặt". Trong lần đầu gặp bệnh nhân, thay vì phải xem xét hàng loạt trang hồ sơ, họ có thể kiểm tra bản tóm tắt ngắn gọn cho AI tạo ra, đã in đậm các thông tin cần thiết. Tương tự, trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ tạo bản tóm tắt xuất viện, đưa thông tin rõ ràng, dễ hiểu đến bệnh nhân và người nhà. Đây không phải là những ứng dụng gây chú ý, nhưng chúng giải quyết các điểm kém hiệu quả trong quy trình lâm sàng, giúp tiết kiệm thời gian và cải thiện quá trình chăm sóc bệnh nhân. Tiến sĩ Miller nhận định trí tuệ nhân tạo trong y học không phải một "giải pháp thần kỳ, nhưng nó đang đi đúng hướng". Theo ông, chìa khóa là tập trung vào việc cải tiến, gia tăng hiệu suất hơn là những điều quá lớn lao. "Dù chúng ta chưa đạt đến bước đó, nhưng chắc chắn đã có tiến bộ", ông nói. Thục Linh (Theo Health Care Dive) Adblock test (Why?) Nguồn: VNExpress
