Data science

Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện chăm sóc sức khỏe chẩn đoán như thế nào

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Ahmer Inam. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các bác sĩ chẩn đoán tình trạng y tế hiệu quả hơn như thế nào? Câu hỏi này trở nên quan trọng hơn mỗi năm. Khoảng 400, 000 bệnh nhân nhập viện trải qua một số loại tác hại có thể phòng ngừa được mỗi năm, tiêu tốn của ngành chăm sóc sức khỏe 20 tỷ đô la, theo NCBI. Sai lầm làm tổn thương tất cả mọi người – bệnh nhân đầu tiên và quan trọng nhất, và cả nhân viên y tế, những người phải vật lộn với tổn hại về tinh thần và cảm xúc khi phạm phải một chẩn đoán sai. Ngoài ra, việc chẩn đoán các tình trạng bệnh lý, ngay cả khi được thực hiện chính xác, có thể là một công việc tốn nhiều thời gian và công sức khiến các bác sĩ không thể điều trị cho bệnh nhân. AI có thể giúp giải quyết vấn đề này. AI có thể trợ giúp như thế nào AI có thể giúp người chăm sóc chẩn đoán vấn đề nhanh hơn và chính xác hơn. Kết quả là, các bác sĩ có hiệu quả hơn và họ có thể được tự do để điều trị cho bệnh nhân thay vì sa lầy vào các công việc lặp đi lặp lại liên quan đến việc chẩn đoán các vấn đề. Ví dụ: Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Công nghệ Nanyang, Singapore (NTU Singapore), Ngee Ann Polytechnic, Singapore (NP) và Trung tâm Tim mạch Quốc gia Singapore (NHCS) đã tạo ra một công cụ hỗ trợ bởi AI có thể tăng tốc độ chẩn đoán bệnh tim mạch. Công cụ này sử dụng điện tâm đồ (ECG) để chẩn đoán bệnh mạch vành, nhồi máu cơ tim và suy tim sung huyết với độ chính xác hơn 98 5%. Công cụ này dựa trên một mẫu dữ liệu hạn chế; nhóm nghiên cứu cho biết họ đang làm việc với các bệnh viện để tiến hành nhiều thử nghiệm hơn nhằm xác nhận việc sử dụng công cụ này trong lâm sàng với cơ sở dữ liệu lớn hơn về bệnh nhân. KT, một công ty viễn thông ở Hàn Quốc, đang hợp tác với Đại học Inha của Hàn Quốc để nghiên cứu các thuật toán hỗ trợ chẩn đoán y tế dựa trên AI. Kết quả là, họ tìm cách phát triển một phương pháp giúp các bác sĩ chẩn đoán nhân giáp. Đây là những cục rắn hoặc chứa đầy chất lỏng hình thành trong tuyến giáp của bệnh nhân. Hầu hết không phải ung thư, nhưng các nhân giáp có thể trở thành ung thư. Nó ít gây chết người hơn nếu bị bắt ở giai đoạn đầu, đó là lúc AI có thể phát huy tác dụng. Hiện tại, AI đang cho thấy tiềm năng to lớn trong việc cải thiện chăm sóc chẩn đoán theo hai cách chính: Giảm sai lầm và cải thiện chăm sóc: Theo Viện Y học tại Học viện Khoa học, Kỹ thuật và Y học Quốc gia (NASEM), các lỗi chẩn đoán góp phần vào khoảng 10% bệnh nhân tử vong. AI có thể cắt giảm các sai lầm và cải thiện chất lượng chăm sóc bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe, từ hình ảnh y tế đến báo cáo của bác sĩ và phát hiện các triệu chứng mà không con người có thể phát hiện ra. Ví dụ, các ứng dụng thị giác máy có thể giúp các nhà nghiên cứu bệnh học xác định chính xác hơn các bệnh trong chất lỏng và mô của cơ thể. Ngoài ra, AI có thể cải thiện việc chăm sóc bằng cách chẩn đoán các vấn đề nhanh hơn con người có thể. Ví dụ, các nhà nghiên cứu của Google gần đây đã chỉ ra rằng một mạng lưới thần kinh được đào tạo bài bản đã phát hiện ung thư phổi trong các hình ảnh y tế nhanh hơn so với các bác sĩ X quang được đào tạo. Hơn nữa, nghiên cứu gần đây cho thấy AI có thể phát hiện ung thư vú với độ chính xác 95%. Các bệnh hiếm gặp: Một trong những vấn đề khó chịu nhất mà các bác sĩ phải đối mặt là điều trị các bệnh hiếm gặp bởi vì bản chất của chúng không thường xuyên gặp phải như các bệnh khác và do đó có thể khó phát hiện hơn. Trẻ em sinh ra mắc các bệnh hiếm gặp thường bị chẩn đoán nhầm 40%. Một trong những vấn đề khi chẩn đoán các bệnh hiếm gặp là các bác sĩ gặp khó khăn hơn khi kết nối các triệu chứng có vẻ khác biệt với một bệnh hiếm. Nhưng Tổ chức khởi nghiệp phi lợi nhuận về công nghệ sức khỏe 29 đang phát triển một công cụ có tên là Dx 29 sử dụng AI để giải thích các xét nghiệm di truyền và khám phá các bệnh lý có thể xảy ra nhanh hơn các bác sĩ có thể bằng cách sàng lọc thông qua dữ liệu bệnh nhân. Tuy nhiên, sáng kiến ​​này còn non trẻ và đòi hỏi sự tham gia nhiều hơn từ những bệnh nhân sẵn sàng chia sẻ dữ liệu để đào tạo AI biết những gì cần tìm. Chúng ta còn một chặng đường dài phía trước và còn rất nhiều trở ngại. Chúng bao gồm: Tính không chính xác của dữ liệu: AI chỉ tốt như dữ liệu mà nó sử dụng. Và các hệ thống AI cần phải dựa vào một lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả hình ảnh, để được đào tạo bài bản. Việc quản lý dữ liệu yêu cầu AI thu thập và gắn nhãn văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, giọng nói và các dữ liệu khác để cải thiện các thuật toán học máy. Tuy nhiên, việc quản lý dữ liệu là một thách thức vô cùng lớn để quản lý một cách chính xác. Quá trình này đầy cạm bẫy. Như đã lưu ý ở đây, chất lượng của những hình ảnh đó có thể có tác động lớn đến hiệu quả của AI để chẩn đoán chính xác vấn đề. Tính đầy đủ của dữ liệu: Như đã lưu ý trong ví dụ trên với công cụ có thể chẩn đoán các vấn đề tim mạch, nghiên cứu hiện tại cần mở rộng tập dữ liệu của nó để trở nên hiệu quả hơn. Điều này không phải lúc nào cũng dễ dàng thực hiện. Các nhà nghiên cứu cần kết nối với các nhà nghiên cứu và bác sĩ khác để thu thập một nguồn dữ liệu lớn hơn. Đúng vậy, AI có thể quét một lượng lớn dữ liệu, nhưng AI cần phải được hướng đúng hướng đến một nhóm dữ liệu đủ lớn. Những thách thức với tính toàn vẹn của dữ liệu: Việc quản lý dữ liệu của AI có thể bị cản trở bởi sự thiên vị và thiếu tính toàn diện. Gần đây, Google đã chia sẻ bản xem trước của một công cụ hỗ trợ điều trị da liễu do AI hỗ trợ giúp mọi người hiểu những gì đang xảy ra với các vấn đề liên quan đến da, tóc và móng tay của họ. Công cụ này đã nhận được nhiều lời chỉ trích vì không giải thích được đầy đủ cho người da màu. Mặc dù trợ lý da liễu là công nghệ được sử dụng để chẩn đoán chính thức các vấn đề y tế, cuộc tranh cãi nhấn mạnh mức độ khó thu thập dữ liệu dẫn đến sự đa dạng của xã hội. Một cách để vượt qua cả hai trở ngại này là áp dụng cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm cho AI. Cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm có nghĩa là áp dụng một quy trình lặp đi lặp lại trên nền tảng công nghệ mạnh mẽ để quản lý dữ liệu trên quy mô lớn với một nhóm đa dạng con người trong vòng lặp cho các nhiệm vụ như quản lý dữ liệu. Cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm cũng có nghĩa là làm việc với các cộng đồng ít được đại diện thông qua sự đa dạng cần thiết cho các chương trình dữ liệu (độ tuổi, giới tính, nhóm, thể loại, địa lý, dân tộc, văn hóa và ngôn ngữ) để xây dựng các sản phẩm dựa trên AI toàn diện hơn và giảm sự thiên vị . Không phụ thuộc vào ngành y tế để tìm ra tất cả những điều này một mình. Tích hợp con người, nền tảng và công nghệ một cách hiệu quả là rất quan trọng.

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button