Quản lý hồ sơ y tế và cơ sở dữ liệu
Trong quy trình chăm sóc sức khỏe, bước đầu tiên đó là đọc và phân tích hồ sơ y tế. Với mỗi bệnh nhân, các tổ chức y tế phải quản lý một lượng lớn dữ liệu: Tiền sử gia đình, các bệnh dị ứng, toa thuốc đang sử dụng, tình hình bệnh án theo nhận xét của bác sĩ. Bằng cách kiểm tra các dữ liệu đã lưu trong hệ thống, có thể nhanh chóng xác định được các triệu chứng, tên căn bệnh và đơn thuốc phù hợp cho người bệnh. Việc sử dụng Al trong quản lý hồ sơ y tế và cơ sở dữ liệu còn giúp các bác sĩ tránh được sai sót của đơn thuốc, liều dùng và ngăn ngừa các trường hợp dị ứng. Ngoài ra, bệnh nhân có thể dễ dàng biết được tình trạng bệnh tật của mình. Việc quản lý dữ liệu là ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất của trí tuệ nhân tạo. Robot thu thập, lưu trữ và định dạng lại, theo dõi dữ liệu để cung cấp dữ liệu nhanh chóng, nhất quán.
Sản phẩm dựa trên trí tuệ thông minh nhân tạo giúp các bác sĩ tránh được sai sót.
Tránh được những lần khám lặp đi lặp lại
Trí tuệ nhân tạo giúp tránh được những lần khám lặp đi lặp lại như: Xquang, quét CT, nhập dữ liệu. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, chi phí, nguồn nhân lực còn giúp các bác sĩ nhanh chóng chẩn đoán các vấn đề người bệnh gặp phải. Đồng thời Al còn liên tục cập nhật, điều chỉnh kết quả theo các cấu hình mới và cung cấp chẩn đoán chính xác hơn so với các bộ não của con người. Ngoài ra, tim mạch và Xquang là hai lĩnh vực mà số liệu phân tích vô cùng lớn, mất nhiều thời gian. Việc ứng dụng Al sẽ giúp các chuyên gia tim mạch hay Xquang giảm thiểu được lượng lớn công việc, họ chỉ cần tập trung vào các ca bệnh phức tạp khi mà cả Al cũng chưa đủ linh hoạt để giải quyết, giám sát.
Phân tích hình ảnh
Hiện tại, việc phân tích hình ảnh tốn rất nhiều thời gian của nhân viên y tế. Mới đây, nhóm các nhà khoa học tại Đại học MIT đã phát triển một thuật toán máy học có khả năng phân tích bản scan 3D nhanh hơn 1.000 lần so với hiện tại. Việc đánh giá tức thì như thế có thể giúp các bác sĩ đang trong ca phẫu thuật có được nguồn thông tin quan trọng. Al cũng được kỳ vọng sẽ cải thiện thế hệ công cụ Xquang kế tiếp mà không phụ thuộc vào các mẫu mô. Đồng thời, việc phân tích hình ảnh bằng Al cũng giúp hỗ trợ các bệnh nhân tại những vùng sâu vùng xa không có điều kiện tiếp cận với các bác sĩ có chuyên môn giỏi.
Hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng
Việc dùng Al để chẩn đoán cho bệnh nhân vẫn còn ở giai đoạn đầu, song đã có nhiều ứng dụng cho lĩnh vực này ra đời. Các nhà khoa học tại Đại học Stanford, Mỹ đã thử nghiệm thuật toán Al để phát hiện ung thư da và kết quả cho thấy Al có thể thực hiện các thao tác mức độ chính xác như con người. Đồng thời, hãng phần mềm Al của Đan Mạch phát triển một thuật toán phân tích nội dung người nói, giọng nói, âm thanh nền và phát hiện tim ngừng đập với tỷ lệ thành công 93% so với mức 73% khi con người thực hiện. Baidu Research gần đây đã thông báo kết quả thử nghiệm sớm về thuật toán phân tích nội dung người nói và chỉ ra rằng nó có thể làm tốt hơn con người trong việc xác định di căn ung thư vú.
Phẫu thuật với sự hỗ trợ của robot có công nghệ Al
Phẫu thuật bằng robot được xem là biện pháp phẫu thuật ít xâm lấn hiện nay. Với loại phẫu thuật này, các vết rạch lớn sẽ được thay thế bằng các vết rạch nhỏ chỉ khoảng 1/4 inch với các dụng cụ phẫu thuật được thu nhỏ. Các robot thực hiện phẫu thuật sẽ kết hợp giữa việc nhận thức và thông tin từ những kinh nghiệm phẫu thuật thực tế để cải thiện kỹ năng phẫu thuật. Để làm được điều này, các nhà khoa học đã tích hợp dữ liệu từ hồ sơ y tế cũ với số liệu hoạt động trong thời gian thực để cải thiện kết quả phẫu thuật. Kỹ thuật này cũng giúp tăng cường độ chính xác cho dụng cụ phẫu thuật của bác sĩ và có thể giảm được 21% thời gian nằm viện của bênh nhân sau khi thực hiện phẫu thuật.
Hiện nay, công nghệ phẫu thuật với Robot da Vinci là robot phẫu thuật tiên tiến nhất cho phép các bác sĩ thực hiện một loạt các thủ tục phức tạp với sự linh hoạt và kiểm soát tốt hơn. Robot da Vinci có chân tay với các dụng cụ phẫu thuật đi kèm cho phép các bác sĩ quan sát khu vực phẫu thuật qua hình ảnh độ nét cao, có thể thu phóng với hình ảnh 3D. Điều này cho phép các bác sĩ phẫu thuật thực hiện thành công ca phẫu thuật với tỷ lệ thành công cao.
Hỗ trợ sản xuất thuốc
Al giúp tạo ra các giải pháp cơ bản rút ngắn chu trình sản xuất thuốc, giúp ngành dược sản xuất loại thuốc mới mà không phải chờ lâu trong thử nghiệm lâm sàng. Trên thực tế hiện nay, để cho ra đời một loại thuốc nhà sản xuất phải tuân thủ theo quy trình “thử và sai” mất khoảng 12 năm và chi phí hàng tỷ USD. Có rất ít loại thuốc thử nghiệm thành công sau thời gian dài thử nghiệm và tốn kém. Các thuật toán thông minh sử dụng khả năng Al tự dạy nó các nguyên tắc sinh hóa phức tạp và tiên đoán chính xác dược phẩm mới thành công hay không. Hiện nay, các công ty dược phẩm lớn của Mỹ hay châu Âu đều đưa Al vào ứng dụng để hỗ trợ sản xuất thuốc.
