Ứng dụng AI phân tích hồ sơ EHR: từ công nghệ đến lâm sàng

Hoàng

July 28, 2025

15 phút đọc

Học máy (Machine Learning – ML) và học sâu (Deep Learning – DL) là những phương pháp AI nền tảng giúp máy tính học các quy luật từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc phân loại mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.

Học máy sử dụng thuật toán phân tích dữ liệu lịch sử để nhận diện mẫu và mối quan hệ.

Với hồ sơ EHR, mô hình ML có thể được huấn luyện trên bộ dữ liệu chứa thông tin nhân khẩu học bệnh nhân, mã chẩn đoán, kết quả xét nghiệm và kết cục điều trị để dự đoán các sự kiện tương lai như tiến triển bệnh hay nguy cơ tái nhập viện.

Kỹ thuật ML phổ biến áp dụng cho dữ liệu EHR bao gồm cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, máy vector hỗ trợ (SVM) và các phương pháp gradient boosting.

Những mô hình này hoạt động hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc (loại dữ liệu chiếm ưu thế trong EHR) nên tạo điều kiện cho phân tầng nguy cơ, nhận diện kiểu hình và dự đoán kết cục.

Học sâu là một nhánh của học máy sử dụng mạng neural nhân tạo được thiết kế để mô phỏng cấu trúc và chức năng của não người.

Những mạng này chứa nhiều lớp (do đó gọi là “sâu”) tự động học các biểu diễn phân cấp của dữ liệu.

Học sâu thể hiện ưu thế với các bộ dữ liệu lớn, phức tạp thường gặp trong hệ thống EHR.

Đặc biệt khi EHR tích hợp các loại dữ liệu không đồng nhất như chuỗi thời gian sinh hiệu, dữ liệu cảm biến và đầu vào đa phương thức.

Mạng neural hồi quy (RNN) và mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) thường được sử dụng cho phân tích dữ liệu tuần tự như theo dõi sức khỏe bệnh nhân theo thời gian.

Mô hình học máy và học sâu được sử dụng rộng rãi để:

• Dự đoán kết quả bệnh nhân như tử vong hay tái nhập viện
• Phát hiện các bất thường hoặc bệnh hiếm gặp
• Xác định các phân nhóm bệnh dựa trên đặc điểm lâm sàng
• Tối ưu hóa phác đồ điều trị cá nhân hóa thông qua phân tích phản ứng của bệnh nhân trước đó

Ví dụ: sử dụng ML để dự đoán khả năng biến chứng tiểu đường dựa trên lịch sử đường huyết và thuốc điều trị của bệnh nhân.

Nhiều bệnh viện đã triển khai hệ thống ML để dự báo nguy cơ nhiễm trùng huyết, giúp bác sĩ can thiệp sớm và giảm tỷ lệ tử vong.

Mô hình học sâu còn có thể phân tích dữ liệu giám sát liên tục từ thiết bị đeo được kết nối với EHR để phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo suy giảm.

Thị giác máy tính là một lĩnh vực AI chuyên về việc tạo khả năng cho máy móc diễn giải thông tin thị giác từ hình ảnh hoặc video.

Nhiều hệ thống EHR tích hợp dữ liệu hình ảnh y khoa như X-quang, MRI, CT scan và tiêu bản giải phẫu bệnh.

Do đó thị giác máy tính trở thành công cụ thiết yếu cho việc phân tích hồ sơ sức khỏe toàn diện.

Các thuật toán thị giác máy tính phân tích hình ảnh thông qua nhận diện cấu trúc, phát hiện bất thường và định lượng các đặc điểm.

Các kỹ thuật bao gồm:

• Phân đoạn hình ảnh (chia hình ảnh thành các vùng có ý nghĩa).
• Phát hiện đối tượng (xác định vị trí các đặc điểm giải phẫu cụ thể).
• Phân loại (phân nhóm hình ảnh dựa trên bệnh lý).

Phương pháp học sâu như mạng neural tích chập (CNN) đã nâng cao đáng kể khả năng thị giác máy tính.

CNN tự động học các quy luật từ pixel hình ảnh mà không cần trích xuất đặc điểm thủ công.

Hình ảnh y khoa được lưu trữ trong EHR chứa thông tin chẩn đoán quan trọng bổ sung cho dữ liệu có cấu trúc và ghi chú lâm sàng.

Qua khả năng liên kết hình ảnh y tế với dữ liệu khác của bệnh nhân thông qua phân tích được điều khiển bởi AI, bác sĩ lâm sàng có được cái nhìn toàn diện hơn về sức khỏe bệnh nhân.

Thị giác máy tính hỗ trợ phân tích EHR qua:

• Phát hiện khối u hoặc tổn thương trong hình ảnh chẩn đoán
• Đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh thông qua định lượng thay đổi giải phẫu
• Theo dõi tiến triển bệnh qua so sánh hình ảnh dọc theo thời gian
• Hỗ trợ bác sĩ giải phẫu bệnh thông qua tự động hóa việc đếm tế bào hoặc xác định vùng mô bất thường
• Nâng cao quy trình làm việc lâm sàng qua ưu tiên các trường hợp khẩn cấp thông qua phân loại tự động

Ví dụ: một mô hình CNN có thể phân tích X-quang ngực trong hồ sơ bệnh nhân để xác định dấu hiệu viêm phổi hoặc ung thư phổi cần được chú ý ngay lập tức.

Tại Bệnh viện Ung thư, hệ thống AI đã được triển khai để phát hiện sớm ung thư phổi từ hình ảnh CT, giúp tăng tỷ lệ chẩn đoán chính xác lên 15% và rút ngắn thời gian đọc phim từ 30 phút xuống 5 phút.

Tích hợp thông tin này với kết quả xét nghiệm và ghi chú lâm sàng giúp tạo ra hồ sơ bệnh nhân đầy đủ.

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (CDS) được trang bị AI nhằm hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ y tế đưa ra những quyết định kịp thời và có cơ sở dựa trên dữ liệu bệnh nhân được ghi lại trong EHR.

Những hệ thống này phân tích lịch sử bệnh án, kết quả xét nghiệm, thuốc men và các thông tin lâm sàng khác để đưa ra các khuyến nghị hoặc cảnh báo có thể thực hiện được.

Nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán

Một trong những thách thức lớn nhất trong y học là chẩn đoán chính xác và sớm các bệnh lý phức tạp hoặc hiếm gặp.

Thuật toán AI có khả năng rà soát toàn bộ lịch sử bệnh án của bệnh nhân, các triệu chứng được ghi chép trong hồ sơ lâm sàng và kết quả xét nghiệm để xác định những mô hình mà mắt người có thể bỏ qua.

Một công cụ CDS được hỗ trợ AI có thể đánh dấu những kết hợp bất thường của triệu chứng hoặc giá trị xét nghiệm gợi ý một bệnh cụ thể, nhắc nhở bác sĩ xem xét các chẩn đoán khác hoặc chỉ định thêm các xét nghiệm cần thiết.

Ví dụ: Tại bệnh viện Johns Hopkins, hệ thống AI đã phát hiện được triệu chứng nhiễm trùng huyết ở bệnh nhân 6 giờ trước khi các bác sĩ nhận ra, giúp tăng tỷ lệ sống sót lên đáng kể.

Cảnh báo và nhắc nhở thời gian thực

Môi trường lâm sàng diễn ra với tốc độ nhanh và rất dễ bỏ sót các chi tiết quan trọng.

Hệ thống AI được tích hợp với EHR có thể gửi cảnh báo theo thời gian thực về các nguy hiểm tiềm ẩn như tương tác thuốc có hại, dị ứng hoặc các dấu hiệu sinh tồn bất thường.

Cách tiếp cận chủ động này giúp giảm thiểu sai sót trong dùng thuốc và ngăn chặn các biến cố bất lợi trước khi chúng xảy ra.

Ví dụ: Hệ thống tại Kaiser Permanente có thể cảnh báo bác sĩ khi một bệnh nhân được kê đơn thuốc mới có thể gây phản ứng với thuốc họ đang dùng, giảm 40% số ca nhập viện do tác dụng phụ của thuốc.

Hỗ trợ điều trị trên bằng chứng khoa học

AI có thể phân tích các nghiên cứu y học mới nhất cùng với dữ liệu riêng biệt của bệnh nhân để đưa ra khuyến nghị điều trị phù hợp với các phương pháp tốt nhất hiện tại.

Nếu một bệnh nhân mắc nhiều bệnh mãn tính, AI có thể gợi ý các liệu pháp hiệu quả mà không gây ra tương tác có hại, tăng cơ hội thành công trong điều trị.

Tối ưu hóa quy trình làm việc

Tự động hóa phân tích dữ liệu thường xuyên và cung cấp các thông tin chi tiết ngắn gọn, được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên giúp hệ thống CDS được hỗ trợ AI giảm gánh nặng nhận thức cho các bác sĩ lâm sàng.

Do đó giúp bác sĩ và y tá tập trung nhiều hơn vào việc tương tác với bệnh nhân và ít phải mất thời gian sàng lọc các dữ liệu phức tạp.

Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng được hỗ trợ AI hoạt động như một trợ lý thông minh, nâng cao độ chính xác, an toàn và hiệu quả của chăm sóc y tế bằng cách biến đổi khối lượng lớn dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử thành những hướng dẫn có ý nghĩa.

Một trong những ứng dụng thực tế và có tác động lớn nhất của AI trong phân tích EHR là tối ưu hóa quy trình làm việc hành chính và lâm sàng trong các cơ sở y tế.

Quản lý khối lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, lịch hẹn, thông tin thanh toán và tài liệu một cách thủ công có thể tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót.

Khi tự động hóa được hỗ trợ AI giải quyết những thách thức này một cách hiệu quả.

Tối ưu công việc hành chính

Công cụ AI có thể tự động xử lý thông tin đăng ký bệnh nhân, xác minh bảo hiểm và mã thanh toán thông qua trích xuất thông tin liên quan trực tiếp từ EHR.

Điều này giảm bớt gánh nặng giấy tờ cho nhân viên và tăng tốc độ xử lý bệnh nhân.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể diễn giải ghi chú của bác sĩ để tạo ra các yêu cầu thanh toán chính xác, giảm thiểu việc chậm trễ và từ chối yêu cầu.

Ví dụ: Hệ thống AI tại Mount Sinai Health System có thể tự động mã hóa 95% các thủ tục y tế từ ghi chú của bác sĩ, giúp tiết kiệm 8 giờ làm việc mỗi ngày cho đội ngũ mã hóa y tế.

Lập lịch và phân bổ tài nguyên

Các nhà cung cấp dịch vụ y tế thường gặp khó khăn khi tối ưu hóa lịch trình khám bệnh và sử dụng tài nguyên như tình trạng giường bệnh hoặc phân bổ nhân viên.

Thuật toán AI phân tích dữ liệu lịch sử kết hợp với thông tin theo thời gian thực để dự đoán các giai đoạn có nhu cầu cao và tối ưu hóa lịch trình.

Do đó cải thiện luồng bệnh nhân, giảm thời gian chờ đợi và tối đa hóa khả năng sử dụng cơ sở vật chất.

Ví dụ: Bệnh viện Boston Medical Center sử dụng AI để dự đoán lưu lượng bệnh nhân cấp cứu, giúp giảm 23% thời gian chờ đợi trung bình và tăng 15% khả năng sử dụng giường bệnh.

Nâng cao độ chính xác của tài liệu

Các dịch vụ nhận dạng giọng nói và chuyển âm thanh thành văn bản được hỗ trợ AI giúp các bác sĩ lâm sàng ghi chép các cuộc khám bệnh một cách hiệu quả hơn.

Thông qua tự động chuyển đổi lời nói thành dữ liệu có cấu trúc trong EHR, những hệ thống này giảm thiểu sai sót nhập liệu thủ công và giải phóng thời gian để chăm sóc bệnh nhân.

Bảo trì dự đoán và quản lý chuỗi cung ứng

Bệnh viện dựa vào một loạt các thiết bị và vật tư cần bảo trì và bổ sung kịp thời.

AI có thể phân tích các mô hình sử dụng từ EHR và dữ liệu hoạt động để dự đoán khi nào thiết bị cần được bảo trì hoặc khi nào cần bổ sung vật tư.

Do đó giảm thời gian ngừng hoạt động và tránh tình trạng thiếu hụt.

Ví dụ: Hệ thống AI tại Singapore General Hospital có thể dự đoán 90% trường hợp hỏng hóc thiết bị MRI trước 48 giờ, giúp giảm 40% thời gian ngừng hoạt động không lên kế hoạch.

Nhìn chung, tự động hóa các quy trình được thúc đẩy bởi những hiểu biết AI từ dữ liệu EHR nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí.

Hơn nữa còn giúp các chuyên gia y tế tập trung nhiều hơn vào cung cấp chăm sóc chất lượng thay vì các công việc hành chính.

Khối lượng lớn dữ liệu lâm sàng được lưu trữ trong EHR đại diện cho một kho dữ liệu dành cho nghiên cứu y học.

EHR mang lại những thông tin chi tiết về phản ứng bệnh nhân, sự tiến triển bệnh tật, hiệu quả điều trị và tác dụng bất lợi.

AI nâng cao khả năng của các nhà nghiên cứu khi trích xuất các mô hình có ý nghĩa từ dữ liệu này để tăng tốc đổi mới.

Tăng tốc thử nghiệm lâm sàng

Tìm kiếm các ứng viên phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng thường là một quá trình dài.

Thuật toán AI có thể quét cơ sở dữ liệu EHR để xác định nhanh chóng những bệnh nhân đủ điều kiện dựa trên các tiêu chí đưa vào phức tạp.

Điều này tăng tốc việc tuyển dụng và rút ngắn thời gian thử nghiệm.

Ví dụ: Hệ thống AI tại Memorial Sloan Kettering Cancer Center có thể giảm 70% thời gian tuyển dụng bệnh nhân cho các thử nghiệm ung thư, từ 6 tháng xuống còn 6 tuần, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc mới.

Khám phá dấu ấn y học và mô hình bệnh lý mới

Thông qua phân tích dữ liệu của số lượng lớn bệnh nhân, AI có thể phát hiện ra các dấu ấn sinh học chưa từng biết hoặc mối tương quan giữa các dấu ấn di truyền và kết quả bệnh tật.

Những khám phá này có thể dẫn đến các xét nghiệm chẩn đoán được cải thiện hoặc các mục tiêu điều trị mới.

Ví dụ: Nghiên cứu AI tại Broad Institute đã phát hiện 23 biến thể gen mới liên quan đến bệnh Alzheimer thông qua phân tích dữ liệu EHR của 500.000 bệnh nhân, mở ra hướng nghiên cứu điều trị mới.

Dự đoán phản ứng thuốc

Các mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu EHR có thể dự đoán cách bệnh nhân phản ứng với thuốc mới hoặc xác định các tác dụng phụ tiềm ẩn trước khi sử dụng rộng rãi.

Điều này hỗ trợ quá trình phát triển thuốc an toàn hơn và các kế hoạch điều trị cá nhân hóa.

Tạo điều kiện ra bằng chứng thực tế

Giám sát sau khi đưa ra thị trường của thuốc được hưởng lợi từ khả năng của AI trong theo dõi kết quả bệnh nhân thực tế được ghi chép trong EHR.

Đánh giá liên tục giúp các cơ quan quản lý và công ty dược phẩm đảm bảo tính an toàn và hiệu quả của thuốc bên ngoài môi trường thử nghiệm có kiểm soát.

Ví dụ: Hệ thống AI của FDA có thể phát hiện các tác dụng phụ hiếm gặp của thuốc nhanh hơn 6 tháng so với phương pháp báo cáo truyền thống, giúp bảo vệ an toàn bệnh nhân hiệu quả hơn.

Nâng cao hợp tác giữa các tổ chức y tế

Nền tảng AI có thể phân tích an toàn dữ liệu EHR được khử danh tính trên nhiều tổ chức y tế hoặc quốc gia.

Do đó tạo điều kiện cho các nghiên cứu quy mô lớn mà không thể thực hiện được cách khác.

Phương pháp tiếp cận hợp tác này thúc đẩy tiến bộ khoa học nhanh hơn.

Ví dụ: Dự án All of Us của NIH sử dụng AI để phân tích dữ liệu EHR từ hơn 1 triệu người tham gia, tạo ra cơ sở dữ liệu nghiên cứu y học lớn nhất thế giới và đã dẫn đến hơn 200 khám phá khoa học mới.

Tóm lại, tích hợp AI với phân tích EHR đang cách mạng hóa nghiên cứu y học thông qua việc làm cho các bộ dữ liệu lâm sàng khổng lồ trở nên dễ tiếp cận và có thể diễn giải ở quy mô lớn.

Từ đó tăng tốc phát triển các liệu pháp mới cải thiện chăm sóc bệnh nhân.