AI phân tích tài liệu y khoa: ứng dụng và triển khai thực tế

Hoàng

May 20, 2025

17 phút đọc

Phân tích hồ sơ bệnh án EHRs

Hồ sơ y tế điện tử đã trở thành nền tảng quan trọng của ngành y tế hiện đại, chứa đựng dữ liệu toàn diện về bệnh nhân như tiền sử bệnh, chẩn đoán, thuốc men, kế hoạch điều trị, ngày tiêm chủng và kết quả xét nghiệm.

Tuy nhiên, khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu EHR khiến phân tích thủ công gặp nhiều khó khăn và dễ xảy ra sai sót.

Hệ thống AI ngày càng được ứng dụng để khai thác kho dữ liệu khổng lồ này nhằm tìm ra những thông tin hữu ích.

Dự đoán nguy cơ bệnh tim mạch

Một ứng dụng đầy tiềm năng của AI là dự đoán nguy cơ mắc bệnh tim mạch (CVD).

Các nghiên cứu đã chứng minh mô hình AI có thể phân tích các mẫu trong dữ liệu EHR để nhận diện bệnh nhân có nguy cơ cao mắc CVD.

Từ đó xác định các yếu tố nguy cơ góp phần gây bệnh.

Khả năng dự đoán này tạo điều kiện can thiệp sớm hơn và triển khai các chiến lược chăm sóc phòng ngừa.

Mặc dù có những tiến bộ nhưng vẫn còn những thách thức liên quan đến chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu EHR cũng như các thiên kiến tiềm ẩn trong bộ dữ liệu có thể ảnh hưởng đến dự đoán của AI.

Tối ưu hóa nhập viện

Ứng dụng thực tế AI trong phân tích EHR đã bắt đầu chuyển đổi hoạt động của bệnh viện.

Ví dụ: nền tảng Dragonfly Utilize của Xsolis triển khai AI để đánh giá sự cần thiết về mặt y tế của việc nhập viện.

Phân tích dữ liệu bệnh nhân từ EHR, hệ thống hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ y tế xác định những trường hợp thực sự cần chăm sóc nội trú.

Khả năng tối ưu hóa này không chỉ cải thiện kết quả điều trị bằng cách đảm bảo cấp độ chăm sóc phù hợp mà còn giúp bệnh viện quản lý nguồn lực hiệu quả hơn.

Ví dụ: Một số bệnh viện lớn đã bắt đầu thử nghiệm các hệ thống tương tự để giảm tải áp lực cho các khoa cấp cứu trong thời điểm đỉnh dịch, giúp phân loại bệnh nhân hiệu quả hơn.

Đơn giản hóa xừ lý dữ liệu

Các công ty như ClosedLoop đã hợp tác với các tổ chức y tế như Healthfirst để tự động hóa quy trình dữ liệu EHR phức tạp.

Giải pháp AI của họ xử lý các nhiệm vụ bao gồm làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa, kỹ thuật đặc trưng và huấn luyện mô hình.

Đây là những quy trình truyền thống đòi hỏi nhiều nỗ lực thủ công.

Tự động hóa sẽ đẩy nhanh quá trình tạo ra những dự đoán chính xác về kết quả sức khỏe của bệnh nhân để hỗ trợ việc cung cấp dịch vụ chăm sóc chủ động và cá nhân hóa.

Đồng bộ hóa dữ liệu

Nền tảng Sickbay của Medical Informatics là một ví dụ khác về đổi mới dựa trên AI trong phân tích EHR.

Sickbay hỗ trợ các cơ sở như UAB Medicine bằng cách thu thập và đồng bộ hóa khối lượng lớn dữ liệu bệnh nhân từ các hệ thống EHR khác nhau.

Phương pháp dữ liệu thống nhất này hỗ trợ chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa bằng cách cung cấp cho bác sĩ cái nhìn toàn diện về tiền sử và tình trạng hiện tại của bệnh nhân.

Từ đó có cơ sở để cải thiện kế hoạch điều trị và theo dõi.

Phân tích kết quả xét nghiệm

Xét nghiệm là nền tảng cơ bản trong chẩn đoán bệnh, theo dõi tình trạng sức khỏe và hướng dẫn quyết định điều trị.

Tuy nhiên, giải thích kết quả xét nghiệm phức tạp thường đòi hỏi chuyên môn đặc biệt mà có thể tốn thời gian hoặc khó tiếp cận trong một số môi trường.

Công nghệ AI hiện đang được phát triển để hỗ trợ cả bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân bằng cách đơn giản hóa và nâng cao phân tích kết quả xét nghiệm.

Đơn giản hóa kết quả xét nghiệm

Hathr AI là một ví dụ về trợ lý AI tuân thủ quy định HIPAA trong khi phân tích kết quả xét nghiệm từ các nhà cung cấp lớn như Labcorp.

Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Hathr chuyển đổi các phát hiện y tế phức tạp thành thông tin hữu ích rõ ràng, dễ hiểu cho cả bác sĩ và bệnh nhân.

Điều này giúp thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu khoa học và quyết định chăm sóc sức khỏe thực tế.

Ví dụ: Tại một phòng khám tư nhân, bác sĩ đã sử dụng công cụ tương tự để giải thích kết quả xét nghiệm máu cho bệnh nhân cao tuổi, giúp họ hiểu rõ về tình trạng đường huyết và lipid máu mà không cần sử dụng thuật ngữ y khoa phức tạp.

Hỗ trợ bác sĩ bệnh lý

IBM Watson Health là một tên tuổi tiên phong trong các ứng dụng AI y tế.

Công nghệ của họ hỗ trợ các bác sĩ bệnh lý bằng cách nhận diện các mẫu bất thường trong báo cáo bệnh lý và kết quả xét nghiệm.

Khi tăng cường chuyên môn của con người với phân tích được hỗ trợ bởi AI, Watson giúp đảm bảo các dấu hiệu tinh tế của bệnh không bị bỏ qua.

Vì thế góp phần vào chẩn đoán sớm hơn và cải thiện chăm sóc.

Phát hiện sớm qua xét nghiệm máu

Phòng thí nghiệm AI của Mayo Clinic tận dụng trí tuệ nhân tạo để tăng cường phát hiện bệnh sớm bằng cách sử dụng mẫu xét nghiệm máu.

Hệ thống AI của họ phân tích những thay đổi tinh tế trong các dấu ấn sinh học máu có thể chỉ ra sự khởi phát của các tình trạng bệnh trước khi xuất hiện triệu chứng.

Khả năng này có thể biến đổi y học dự phòng bằng cách kích hoạt các can thiệp kịp thời được thiết kế riêng cho hồ sơ rủi ro cá nhân.

Tích hợp dữ liệu xét nghiệm với hình ảnh

Google Health AI tiến xa hơn bằng cách kết hợp dữ liệu xét nghiệm với phân tích hình ảnh y tế để hỗ trợ toàn diện cho quyết định lâm sàng.

Liên kết các chỉ số sinh hóa với chẩn đoán hình ảnh, phương pháp tích hợp này mang lại thông tin sâu sắc hơn về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Do đó hỗ trợ bác sĩ xây dựng chẩn đoán và kế hoạch điều trị chính xác hơn.

Báo cáo cá nhân hóa cho bệnh nhân

Đối với bệnh nhân tìm kiếm sự rõ ràng về kết quả xét nghiệm của họ, các nền tảng như Docus AI Doctor cung cấp giải pháp thân thiện với người dùng.

Người dùng tải lên kết quả xét nghiệm máu của họ và AI tạo ra báo cáo chi tiết bao gồm giải thích đơn giản, thông tin hữu ích và khuyến nghị sức khỏe tùy chỉnh.

Những công cụ như vậy giúp bệnh nhân đóng vai trò tích cực hơn trong việc quản lý sức khỏe của mình.

Phân tích nghiên cứu khoa học

Khối lượng công bố khoa học trong y học đã tăng đột biến trong những năm gần đây.

Do đó tạo ra thách thức cho các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng cần cập nhật những phát hiện mới nhất.

Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đã trở thành công cụ thiết yếu để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dòng dữ liệu khổng lồ này.

Trích xuất tự động thông tin Y sinh học

Hệ thống AI được trang bị kỹ thuật NLP có thể tự động nhận diện các thuật ngữ y sinh học chính trong các bài báo nghiên cứu như bệnh tật, gen, thuốc và làm sáng tỏ các mối quan hệ phức tạp giữa chúng.

Khả năng này giúp các nhà nghiên cứu nhanh chóng thu thập thông tin liên quan mà không cần đọc thủ công các văn bản dài.

Các mô hình NLP tiên tiến như BioBERT, được huấn luyện đặc biệt trên văn bản y sinh học và các kiến trúc dựa trên Transformer như GPT đã chứng tỏ hiệu quả cao cho mục đích này.

Mô hình AI hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa ở mức độ tinh vi, giúp trích xuất dữ liệu chính xác hơn từ tài liệu khoa học phi cấu trúc.

Ví dụ: một nhóm nghiên cứu đã áp dụng công nghệ tương tự để phân tích hàng nghìn công trình nghiên cứu về bệnh đái tháo đường.

Vì thế giúp tìm ra mối liên hệ giữa gen cụ thể và biến chứng thận ở bệnh nhân mà trước đây khó phát hiện khi chỉ dùng phương pháp đọc truyền thống.

Đẩy nhanh khám phá thuốc

AI cũng đóng vai trò then chốt trong việc đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc.

Phát triển thuốc truyền thống tốn nhiều thời gian và chi phí. AI có thể sàng lọc nhanh hàng triệu hợp chất hóa học để xác định các ứng viên có tiềm năng điều trị đầy hứa hẹn trong khi giảm thiểu độc tính.

Ví dụ: GENTRL của Insilico Medicine là mô hình học sâu được thiết kế để tạo ra các phân tử thuốc mới dựa trên các tính chất mong muốn.

Tương tự, AlphaFold của DeepMind đã cách mạng hóa ngành sinh học bằng cách dự đoán chính xác cấu trúc ba chiều của protein, một bước quan trọng trong việc hiểu cơ chế bệnh và thiết kế thuốc hiệu quả.

Các trung tâm học thuật như Trung tâm Khám phá Thuốc Phân tử Nhỏ AI tại Trường Y Icahn, Mount Sinai, tích cực kết hợp AI với các phương pháp phòng thí nghiệm truyền thống để đẩy nhanh việc xác định các liệu pháp mới.

Khả năng tích hợp báo hiệu một kỷ nguyên mới nơi sức mạnh tính toán bổ sung cho khoa học thực nghiệm để đưa các phương pháp điều trị đến với bệnh nhân nhanh hơn.

Tài liệu hóa lâm sàng và báo cáo

Tài liệu y khoa là yếu tố thiết yếu để truyền đạt thông tin bệnh nhân giữa các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ tính liên tục trong chăm sóc.

Tuy nhiên, gánh nặng hành chính của việc lập hồ sơ thường làm giảm thời gian chăm sóc trực tiếp cho bệnh nhân.

Công nghệ AI hiện đang định hình lại cách thức tạo ra, cấu trúc và sử dụng các ghi chú lâm sàng.

Ghi chép Y khoa tự động

Hệ thống AI môi trường như Abridge đang chuyển đổi quy trình lâm sàng bằng cách ghi lại các cuộc trò chuyện tự nhiên giữa bác sĩ và bệnh nhân trong các buổi tư vấn.

Các hệ thống này sau đó tự động tạo ra ghi chú lâm sàng chi tiết và chính xác cho hồ sơ y tế điện tử (EHR).

Phương pháp này giảm thời gian bác sĩ dành cho công việc giấy tờ.

Vì thế hỗ trợ họ tập trung hơn vào lắng nghe và tương tác với bệnh nhân.

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng các nền tảng như Abridge dẫn đến cải thiện đáng kể hiệu quả quy trình làm việc của bác sĩ và giảm căng thẳng liên quan đến việc lập hồ sơ.

Ví dụ thực tế: Tại một số phòng khám tư nhân, các bác sĩ đã thử nghiệm phần mềm tương tự để ghi lại cuộc tư vấn với bệnh nhân cao huyết áp.

Kết quả cho thấy họ có thêm 20% thời gian tương tác với bệnh nhân và ghi chú sau buổi khám chi tiết hơn 35% so với phương pháp ghi chép truyền thống.

Nâng cao chất lượng của tài liệu Y khoa

Ngoài việc ghi chép, AI đang được sử dụng để cải thiện tài liệu y khoa một cách toàn diện.

Nó có thể cấu trúc dữ liệu từ ghi chú văn bản tự do, làm nổi bật thông tin y tế quan trọng như triệu chứng, chẩn đoán và phương pháp điều trị.

AI cũng hỗ trợ chú thích tự động cho các chi tiết quan trọng, đánh giá chất lượng tài liệu, phát hiện sự không nhất quán hoặc lỗ và xác định mẫu trong thực hành ghi chép lâm sàng.

Hỗ trợ tài liệu chính xác và chuẩn hóa hơn, AI góp phần tạo nên giao tiếp tốt hơn trong các nhóm chăm sóc sức khỏe.

Từ đó tạo điều kiện cho nghiên cứu lâm sàng và hỗ trợ tuân thủ quy định.

Phân tích báo cáo X-quang

Báo cáo X-quang đóng vai trò quan trọng trong việc truyền đạt kết quả chẩn đoán từ hình ảnh X-quang đến các nhà cung cấp dịch vụ y tế khác.

Mặc dù AI thường được liên kết với việc phân tích bản thân hình ảnh nhưng sử dụng AI để giải thích các báo cáo văn bản đi kèm cũng có giá trị tương đương.

Phát hiện sự không nhất quán

Công cụ AI có thể đối chiếu nội dung của báo cáo X-quang với dữ liệu lâm sàng khác từ hồ sơ bệnh nhân để xác định sự không nhất quán hoặc mâu thuẫn.

Ví dụ: nếu một báo cáo mô tả phổi bình thường nhưng ghi chú lâm sàng của bệnh nhân chỉ ra các triệu chứng gợi ý viêm phổi, hệ thống AI có thể đánh dấu sự không khớp này để xem xét thêm.

Chức năng này giảm nguy cơ bỏ sót chẩn đoán và hỗ trợ quá trình ra quyết định lâm sàng chính xác hơn.

Ví dụ: Tại một bệnh viện đa khoa, hệ thống AI đã phát hiện một trường hợp kết quả X-quang được báo cáo là “không có bất thường”, trong khi các xét nghiệm máu và ghi chú lâm sàng cho thấy dấu hiệu nhiễm trùng rõ ràng.

Nhờ cảnh báo này, bác sĩ đã xem xét lại hình ảnh và phát hiện một vùng viêm phổi nhỏ bị bỏ qua trước đó.

Tóm tắt báo cáo X-quang phức tạp

Báo cáo X-quang có thể dài và đầy thuật ngữ kỹ thuật.

Vì thế có thể làm chậm các chuyên gia khác phụ thuộc vào những bản tóm tắt này để hướng dẫn điều trị.

Công cụ tóm tắt dựa trên AI tự động trích xuất và cô đọng các phát hiện chính từ tài liệu X-quang chi tiết thành bản tóm tắt ngắn gọn, dễ hiểu.

Những bản tóm tắt giúp các bác sĩ lâm sàng nhanh chóng nắm bắt thông tin quan trọng mà không cần đọc qua văn bản dài.

• Tóm tắt báo cáo tự động và thân thiện: Hệ thống AI chuyển đổi ngôn ngữ y học phức tạp thành những giải thích đơn giản được điều chỉnh cho bệnh nhân, cải thiện giao tiếp và sự tham gia của bệnh nhân.
• Tương quan giữa báo cáo X-quang và bệnh lý: AI có thể liên kết thông tin từ báo cáo X-quang với kết quả bệnh lý, đem lại hiểu biết tích hợp hơn về tình trạng của bệnh nhân.

Do đó giúp các bác sĩ lâm sàng đưa ra chẩn đoán và kế hoạch điều trị chính xác hơn.

Cải thiện độ rõ ràng, tính nhất quán và khả năng tiếp cận của báo cáo X-quang, AI nâng cao sự hợp tác giữa các nhóm y tế và hỗ trợ kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân.

Kết nối với thử nghiệm lâm sàng

Tuyển chọn bệnh nhân phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng là một nhiệm vụ phức tạp nhưng rất quan trọng để phát triển các phương pháp điều trị y tế.

Các phương pháp tuyển chọn truyền thống thường chậm và kém hiệu quả, làm chậm tiến độ nghiên cứu.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) dựa trên AI mang đến những giải pháp đầy hứa hẹn để tối ưu hóa quy trình này.

Tự động hóa khớp tiêu chí đủ điều kiện

Thuật toán NLP phân tích hồ sơ bệnh nhân bao gồm cả ghi chú lâm sàng phi cấu trúc để trích xuất chi tiết y tế liên quan.

Sau đó, những chi tiết này được so khớp với tiêu chí đủ điều kiện phức tạp của hàng nghìn thử nghiệm lâm sàng đang diễn ra.

Tự động hóa quá trình khớp tiêu chí, AI nhanh chóng xác định bệnh nhân có thể đủ điều kiện cho các nghiên cứu cụ thể.

Ví dụ: Một trung tâm ung thư tại Việt Nam đã triển khai hệ thống tương tự để sàng lọc bệnh nhân tiềm năng cho các thử nghiệm quốc tế.

Trước đây, việc này mất khoảng 2 tuần để nhân viên nghiên cứu xem xét hồ sơ thủ công.

Tuy nhiên bây giờ AI có thể xác định các ứng viên phù hợp trong vòng vài giờ, tăng tỷ lệ tham gia vào các thử nghiệm lên 35%.

Khả năng này không chỉ đẩy nhanh quá trình tuyển dụng mà còn mở rộng khả năng tiếp cận các thử nghiệm bằng cách phát hiện cơ hội có thể bị bỏ qua khi sử dụng phương pháp sàng lọc thủ công.

Nguyên mẫu đầy hứa hẹn

Một hệ thống nguyên mẫu tập trung vào bệnh nhân ung thư đã chứng minh kết quả khả quan bằng cách khớp hiệu quả các cá nhân với các thử nghiệm lâm sàng Giai đoạn 1.

Điều này cho thấy cách NLP có thể giải quyết các quy tắc đủ điều kiện phức tạp và nguồn dữ liệu không đồng nhất.

Các công ty như IQVIA tận dụng NLP để hỗ trợ người thiết kế thử nghiệm bằng cách tự động trích xuất các điểm cuối lâm sàng, các biện pháp kết quả chính từ các phần văn bản tự do của tài liệu nghiên cứu.

Do đó hợp lý hóa kế hoạch thử nghiệm và phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả nghiên cứu.

Khớp bệnh nhân nhanh hơn, chính xác hơn góp phần rút ngắn thời gian thử nghiệm và sớm có sẵn các liệu pháp mới.

Bệnh nhân được hưởng lợi bằng cách tiếp cận các phương pháp điều trị tiên tiến phù hợp với tình trạng cụ thể của họ.

Hơn nữa, thiết kế thử nghiệm được cải thiện thông qua thông tin do AI cung cấp có thể tăng khả năng đạt được kết quả thành công.