Ứng dụng AI tạo sinh cho y tế: 3 nguyên tắc triển khai chính

Nhu cầu ứng dụng AI tạo sinh cho y tế

Ứng dụng AI tạo sinh cho y tế nhanh chóng trở thành một lực lượng chuyển đổi trong chăm sóc sức khỏe, giải quyết rất nhiều thách thức phức tạp cho ngành y tế.

Từ các bệnh viện lớn được công nhận trên toàn quốc đến các hệ thống y tế khu vực nhỏ, các tổ chức phi lợi nhuận, tổ chức chính phủ và các trung tâm y tế học thuật, ứng dụng AI tạo sinh cho y tế đang nhanh chóng thu hút sự chú ý.

Do đó mang lại những lợi ích hữu hình khi AI đang cách mạng hóa cũng như thay đổi quan điểm, phương pháp chăm sóc bệnh nhân và hiệu quả hoạt động.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang nhận ra giá trị to lớn mà AI tạo ra mang lại và được thúc đẩy bởi cảm giác cấp bách phải tận dụng công nghệ này một cách có trách nhiệm để cải thiện kết quả chăm sóc, nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân, tạo hiệu quả cho bác sĩ lâm sàng và giảm chi phí.

Chiến lược dữ liệu toàn diện

Tư duy

Tư duy của một tổ chức đóng vai trò then chốt trong việc định hình chiến lược dữ liệu của tổ chức.

Điều cần thiết đối với các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe là phải hiểu rõ các mục tiêu chiến lược của họ và cách dữ liệu có thể được tận dụng để đạt được các mục tiêu đó.

Điều này bao gồm việc đặt ra các mục tiêu cụ thể cho việc sử dụng dữ liệu, điều chỉnh các mục tiêu này theo các mục tiêu rộng hơn của tổ chức.

Do đó phân bổ các nguồn lực cần thiết để hỗ trợ các sáng kiến dữ liệu.

Một chiến lược dữ liệu hiệu quả phải nêu rõ giá trị của dữ liệu như một tài sản chiến lược, nhấn mạnh tiềm năng thúc đẩy đổi mới và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Bằng cách thúc đẩy văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm, các tổ chức có thể đảm bảo rằng tất cả các bên liên quan đều nhận ra tầm quan trọng của dữ liệu và cam kết sử dụng dữ liệu một cách tối ưu.

Sự thay đổi tư duy này rất quan trọng trong việc vượt qua các rào cản đối với việc sử dụng dữ liệu và tối đa hóa tiềm năng của AI tạo ra.

Con người

Thành công của một chiến lược dữ liệu phụ thuộc vào những người thực hiện chiến lược đó.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải đầu tư vào việc phát triển các kỹ năng và kiến thức dữ liệu của lực lượng lao động để khai thác hoàn toàn sức mạnh của AI tạo ra.

Điều này liên quan đến việc xây dựng các nhóm có nhiều kỹ năng khác nhau, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và chuyên gia CNTT.

Đây là những người có thể hợp tác hiệu quả để thúc đẩy các sáng kiến về dữ liệu.

Việc thúc đẩy hiểu biết về dữ liệu ở mọi cấp độ của tổ chức cũng rất cần thiết.

Nhân viên cần được trao quyền với kiến thức và kỹ năng cần thiết để hiểu và diễn giải dữ liệu.

Vì thế giúp họ đưa ra quyết định chính xác giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc bệnh nhân và hoạt động.

Bằng cách ưu tiên nhận thức và đào tạo về AI, các tổ chức có thể thúc đẩy văn hóa học tập và đổi mới liên tục.

Quy trình

Các quy trình quản lý và quản trị dữ liệu hiệu quả là thành phần quan trọng của chiến lược dữ liệu toàn diện.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải thiết lập các giao thức rõ ràng để quản lý, bảo mật và sử dụng dữ liệu nhằm đảm bảo tính toàn vẹn, quyền riêng tư và tuân thủ các yêu cầu của quy định.

Điều này liên quan đến việc triển khai các khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ xác định vai trò, trách nhiệm và trách nhiệm giải trình đối với việc quản lý dữ liệu.

Ngoài ra, các tổ chức nên phát triển các quy trình để chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu.

Do đó hỗ trợ truy cập liền mạch vào dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc trên khắp các hệ thống.

Bằng cách tối ưu hóa các quy trình này, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của các tài sản dữ liệu của họ.

Vì thế tăng cường ứng dụng AI tạo ra trong các bối cảnh lâm sàng.

Công nghệ

Cơ sở hạ tầng công nghệ hỗ trợ chiến lược dữ liệu là yếu tố quan trọng thúc đẩy triển khai AI tạo ra.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe nên đầu tư vào các nền tảng dữ liệu và AI/ML tiên tiến giúp xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Các nền tảng này phải có khả năng mở rộng, linh hoạt và có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe đa dạng.

Các giải pháp dựa trên đám mây mang lại những lợi thế đáng kể về khả năng mở rộng và khả năng truy cập.

Vì vậy giúp các tổ chức lưu trữ và xử lý dữ liệu một cách an toàn đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành.

Khi tận dụng các kiến trúc công nghệ tiên tiến, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đẩy nhanh quá trình tạo ra thông tin chi tiết tại điểm chăm sóc.

Cuối cùng dẫn đến cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân và hiệu quả hoạt động.

Giảm gánh nặng hành chính

Đơn giản quy trình phê duyệt

Một trong những khía cạnh tốn thời gian nhất của quản lý chăm sóc sức khỏe là quy trình phê duyệt trước.

Đây thường là nguyên nhân dẫn đến sự chậm trễ đáng kể trong việc chăm sóc bệnh nhân.

Ứng dụng AI tạo sinh cho y tế đặc biệt là thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp giải pháp bằng cách tự động trích xuất dữ liệu lâm sàng cần thiết từ các báo cáo phi cấu trúc.

Khả năng này giúp gửi yêu cầu phê duyệt trước theo thời gian thực cho bên thanh toán.

Vì vậy giảm thời gian trễ thường liên quan đến quy trình này.

Bằng cách triển khai các giải pháp do AI thúc đẩy, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể đảm bảo các ủy quyền cần thiết được cấp một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Do đó giảm thiểu sự chậm trễ trong điều trị và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân.

Phương pháp hợp lý hóa này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giảm gánh nặng hành chính cho các bác sĩ lâm sàng.

Từ đó tạo điều kiện để họ tập trung nhiều hơn vào việc chăm sóc bệnh nhân trực tiếp.

Lịch trình phòng phẫu thuật

Quản lý hiệu quả lịch trình phòng phẫu thuật là rất quan trọng để tối đa hóa nguồn lực của bệnh viện và giảm thiểu thời gian chờ đợi của bệnh nhân.

Các thuật toán học máy, một dạng AI tạo sinh có khả năng phân tích dữ liệu lập lịch phức tạp để tối ưu hóa việc sử dụng phòng phẫu thuật.

Bằng cách tận dụng AI để dự đoán và điều chỉnh lịch trình dựa trên dữ liệu lịch sử và nhu cầu hiện tại, các bệnh viện có thể tránh tình trạng quá tải hoặc sử dụng không hết công suất các cơ sở phẫu thuật của mình.

Khả năng tối ưu hóa giúp cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân bằng cách đảm bảo các ca phẫu thuật được tiến hành nhanh chóng và không có sự chậm trễ không cần thiết.

Tăng cường phối hợp chăm sóc

Phối hợp chăm sóc, đặc biệt là trong việc ngăn ngừa tái nhập viện, là một khía cạnh quan trọng của việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Khía cạnh có thể được hưởng lợi rất nhiều từ phân tích dự đoán do AI tạo ra.

Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân, AI có thể xác định những cá nhân có nguy cơ tái nhập viện.

Do đó tạo điều kiện can thiệp kịp thời để giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang.

Cách tiếp cận chủ động này giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đưa ra các kế hoạch chăm sóc được cá nhân hóa và các chiến lược theo dõi giúp giảm hiệu quả khả năng tái nhập viện.

Bệnh viện có thể cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực.

Vì thế giảm thiểu tác động tài chính liên quan đến tình trạng tái nhập viện thường xuyên.

Tự động hóa tài liệu

Ghi chép quá nhiều tài liệu là một yếu tố đáng kể gây ra tình trạng kiệt sức của bác sĩ lâm sàng.

Hơn nữa gây ra phần lớn thời gian của họ dành cho các nhiệm vụ hành chính thay vì chăm sóc bệnh nhân.

Các giải pháp AI tạo sinh, chẳng hạn như AWS HealthScribe, được trang bị công nghệ nhận dạng giọng nói có thể tự động tạo bản ghi chép.

Từ đó sẽ trích xuất các thông tin y tế quan trọng từ các cuộc thảo luận giữa bác sĩ và bệnh nhân.

Các công cụ do AI điều khiển này tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo các bản tóm tắt xuất viện toàn diện và các tài liệu y tế quan trọng khác với tốc độ và độ chính xác đáng kinh ngạc.

Ví dụ: Đại học Y khoa Fujita đã thành công trong việc giảm thời gian cần thiết để tạo bản tóm tắt xuất viện tới 90%.

Do đó giúp các bác sĩ lâm sàng tập trung nhiều hơn vào các tương tác với bệnh nhân.

Ngoài ra, ứng dụng AI tạo sinh cho y tế có thể cải thiện các quy trình mã hóa lâm sàng bằng cách phân loại và tóm tắt thông tin y tế hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau.

Tự động hóa không chỉ giảm khối lượng công việc cho các chuyên gia chăm sóc sức khỏe mà còn đảm bảo độ chính xác cao hơn trong các quy trình lập hồ sơ và thanh toán.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Triển khai AI có trách nhiệm

Một quy định mạnh mẽ để triển khai AI có trách nhiệm là điều cần thiết để ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu người dùng.

AWS cung cấp một mô hình mẫu mực, cung cấp các hướng dẫn và công cụ giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe triển khai AI một cách có trách nhiệm.

Điều này bao gồm thiết lập các giao thức rõ ràng để xử lý dữ liệu, đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành.

Từ đó đưa các cân nhắc về quyền riêng tư vào mọi khía cạnh của quá trình phát triển và triển khai AI.

Quy định này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Vì thế yêu cầu các tổ chức phải truyền đạt rõ ràng các chiến lược và hoạt động AI của mình cho các bên liên quan.

Nếu thúc đẩy văn hóa trách nhiệm và tin tưởng, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể giảm thiểu rủi ro hiệu quả.

Hơn nữa sẽ chứng minh được các ứng dụng AI nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân mà không làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư.

Lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu an toàn

Lưu trữ và chuyển đổi dữ liệu an toàn là các thành phần quan trọng để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong chăm sóc sức khỏe.

AWS HealthLake, một dịch vụ đủ điều kiện theo HIPAA giúp các tổ chức lưu trữ an toàn lượng lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe.

Ngoài ra còn chuyển đổi dữ liệu thành định dạng có thể truy vấn ở quy mô petabyte.

Khả năng này giúp phân tích dữ liệu hiệu quả trong khi vẫn tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư.

Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể tận dụng các dịch vụ như vậy để quản lý dữ liệu của họ một cách an toàn.

Do đó đảm bảo chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có quyền truy cập vào thông tin nhạy cảm.

Bằng cách triển khai mã hóa mạnh mẽ, kiểm soát truy cập và theo dõi kiểm toán, các tổ chức có thể bảo vệ dữ liệu bệnh nhân khỏi truy cập trái phép và vi phạm tiềm ẩn.

Giám sát và giảm thiểu thành kiến

Các hệ thống AI tạo ra phải được thiết kế để giám sát và giảm thiểu các thành kiến tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến kết quả chăm sóc sức khỏe.

Thành kiến trong các mô hình AI có thể dẫn đến dự đoán không công bằng hoặc không chính xác.

Vì vậy có thể gây ảnh hưởng không cân xứng đến một số nhóm bệnh nhân nhất định.

AWS cung cấp các công cụ và hướng dẫn để giúp các tổ chức xác định và giải quyết các thành kiến trong các ứng dụng AI của họ.

Do đó thúc đẩy sự công bằng và bình đẳng trong cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Khi liên tục đánh giá các mô hình AI để tìm thành kiến và triển khai các biện pháp khắc phục, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đảm bảo các giải pháp do AI thúc đẩy của họ mang lại kết quả chính xác và công bằng.

Cách tiếp cận chủ động này không chỉ nâng cao độ tin cậy của các ứng dụng AI mà còn thúc đẩy lòng tin giữa bệnh nhân và các bên liên quan.

Truy cập vào các công cụ AI an toàn

Khi AI tạo ra ngày càng trưởng thành, việc cung cấp quyền truy cập toàn cầu vào các công cụ AI an toàn là điều cần thiết để áp dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe.

AWS cam kết phát triển AI tạo sinh trên quy mô toàn cầu.

Vì vậy đảm bảo rằng các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, bệnh nhân và các cơ quan có quyền truy cập vào các công cụ an toàn cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Điều này bao gồm hỗ trợ cộng tác xuyên biên giới trong khi vẫn tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật quốc tế.

Quyền truy cập toàn cầu vào các công cụ AI an toàn tạo điều kiện cho việc chia sẻ kiến thức và đổi mới.

Do đó giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới được hưởng lợi từ các công nghệ tiên tiến trong khi vẫn bảo vệ dữ liệu bệnh nhân.

Bằng cách ưu tiên bảo mật trong quá trình phát triển và triển khai các công cụ AI, AWS hỗ trợ việc tạo ra một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe có khả năng phục hồi và kết nối.