Ứng dụng AI tối ưu lịch trình phòng mổ giải bài toán NP-Hard

Hoàng

June 4, 2025

18 phút đọc

Ước tính chính xác thời gian mỗi thủ thuật phẫu thuật là yếu tố then chốt cho việc lập lịch hiệu quả.

Dự đoán không chính xác ảnh hưởng trực tiếp đến tắc nghẽn hoặc sử dụng phòng mổ kém hiệu quả và lan tỏa đến toàn bộ lịch trình trong ngày.

Một nghiên cứu năm 2023 cho thấy hơn 60% ca phẫu thuật theo kế hoạch được lên lịch dài hơn cần thiết (trung bình khoảng 29 phút) trong khi 37% bị ước tính thấp khoảng 30 phút.

Những sai lệch này gây ra hiện tượng thường được gọi là “hiệu ứng bóng tuyết”.

Khi sự chậm trễ ban đầu hoặc một ca phẫu thuật kết thúc nhanh hơn dự kiến làm gián đoạn toàn bộ chuỗi thủ thuật đã lên kế hoạch cho ngày hôm đó.

Ngay cả những sai sót nhỏ trong ước tính thời gian cũng có thể tích lũy và gây ra những vấn đề hiệu quả đáng kể.

Các mô hình AI vượt trội trong việc cải thiện các dự đoán này bằng cách phân tích một loạt các biến số.

Những biến số này bao gồm các yếu tố đặc thù của bệnh nhân như chỉ số khối cơ thể (BMI), tuổi tác, và các tình trạng bệnh lý đi kèm.

AI còn phân tích hiệu suất lịch sử của bác sĩ phẫu thuật đối với các thủ thuật cụ thể, loại phẫu thuật và thậm chí thời điểm trong ngày mà ca phẫu thuật được lên lịch.

Ví dụ: tại một số bệnh viện tuyến cuối hệ thống Torin của Getinge phân tích 27 biến số khác nhau để tạo ra ước tính chính xác.

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) nâng cao hơn nữa độ chính xác của dự đoán bằng cách trích xuất thông tin liên quan từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú phẫu thuật và báo cáo lâm sàng.

Bộ dữ liệu phong phú này giúp các thuật toán AI hiểu được những sắc thái mà dữ liệu truyền thống có thể bỏ sót.

Từ đó tinh chỉnh ước tính thời gian chính xác hơn.

Giảm đáng kể sai lệch ước tính thời gian phẫu thuật, AI giúp duy trì quy trình làm việc liền mạch hơn.

Vì vậy giảm thiểu chậm trễ và nâng cao năng suất tổng thể của phòng mổ.

Quản lý hiệu quả vật tư phẫu thuật và kho hàng là một khía cạnh quan trọng khác bị ảnh hưởng bởi phân tích dự đoán trong lập lịch phòng mổ được tối ưu hóa bằng AI.

Các thủ thuật phẫu thuật đòi hỏi nhiều vật liệu và thiết bị đa dạng và cả tình trạng thiếu hụt lẫn dự trữ quá mức đều có thể gây ra hậu quả tốn kém.

Thuật toán học máy xem xét các mô hình sử dụng lịch sử, lịch phẫu thuật sắp tới, và các yếu tố bên ngoài (như thời gian giao hàng của nhà cung cấp hoặc biến động nhu cầu theo mùa) để dự báo nhu cầu vật tư trong tương lai với độ chính xác cao.

Điều này giúp bệnh viện tránh tình trạng thiếu hụt vào phút chót hoặc buộc phải mua sắm khẩn cấp tốn kém.

Đồng thời, nó ngăn chặn tích trữ quá mức gây ứ đọng vốn và chiếm dụng không gian lưu trữ.

Tối ưu hóa mức tồn kho dựa trên các mô hình dự đoán dẫn đến kiểm soát chi phí tốt hơn trong khi đảm bảo hoạt động phẫu thuật suôn sẻ.

Tại nhiều bệnh viện lớn đã bắt đầu tích hợp dữ liệu chuỗi cung ứng với thông tin lập lịch phẫu thuật.

AI tạo ra phương pháp toàn diện hơn để quản lý tài nguyên, mang lại lợi ích cho cả quy trình lâm sàng và ngân sách hoạt động.

Một trong những lợi ích nổi bật nhất của việc tích hợp AI trong lập lịch phòng mổ là tự động hóa các nhiệm vụ hành chính vốn tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực.

Công nghệ nhận dạng giọng nói được hỗ trợ bởi AI giúp lập hồ sơ không cần dùng tay.

Do đó giảm đáng kể công việc giấy tờ thủ công và khối lượng công việc hành chính.

Điều này giải phóng nhân viên lâm sàng để tập trung nhiều hơn vào chăm sóc bệnh nhân trực tiếp thay vì bị sa lầy trong các công việc giấy tờ.

Ví dụ: Dash Technologies ghi nhận mức giảm 40% gánh nặng hành chính đạt được thông qua các ứng dụng AI như vậy.

Ngoài nhận dạng giọng nói, tự động hóa còn mở rộng đến các công việc thường xuyên như nhắc nhở lịch hẹn và xác minh tư cách đủ điều kiện bảo hiểm.

Những quy trình tự động này đảm bảo các bước tiền phẫu thuật quan trọng được hoàn thành hiệu quả mà không cần can thiệp thủ công.

Điều quan trọng là giảm tải công việc hành chính sẽ giải quyết một vấn đề nghiêm trọng trong y tế: sự kiệt sức của nhân viên y tế.

Khi giảm bớt căng thẳng và hoạt động do khối lượng giấy tờ và yêu cầu phối hợp quá mức, AI giúp duy trì sự sức khỏe và động lực của nhân viên.

Giảm kiệt sức không chỉ cải thiện sự hài lòng trong công việc mà còn có thể nâng cao an toàn cho bệnh nhân vì nhân viên y tế mệt mỏi dễ mắc lỗi hơn.

Trong khi lập lịch vẫn là chức năng cốt lõi của hệ thống AI thì vai trò của chúng trong tự động hóa hồ sơ và điều phối nhóm trực tiếp giải quyết các nguyên nhân cơ bản gây mệt mỏi cho nhân viên.

Phương pháp toàn diện này hỗ trợ giữ chân nhân viên tốt hơn và môi trường phẫu thuật an toàn hơn.

Hệ thống AI còn cung cấp bảng điều khiển thời gian thực mạnh mẽ phân tích dữ liệu bệnh nhân, xu hướng phẫu thuật và các điểm nghẽn lịch sử để đưa ra khuyến nghị khả thi cho nhân viên bệnh viện.

Công cụ trực quan tổng hợp thông tin phức tạp thành định dạng trực quan.

Vì thế giúp đánh giá nhanh tình trạng phòng mổ hiện tại và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định sáng suốt.

Ví dụ: bảng điều khiển có thể làm nổi bật sự chậm trễ trong các ca cụ thể, thiếu hụt nguồn lực hoặc các mô hình kém hiệu quả cần được chú ý.

Với quyền truy cập vào thông tin thời gian thực, các điều phối viên có thể điều chỉnh lịch trình linh hoạt, phân bổ lại nguồn lực ngay lập tức.

Từ đó tối ưu hóa luồng bệnh nhân trong toàn bộ khoa phẫu thuật.

Phương pháp dựa trên dữ liệu giảm thiểu sự phỏng đoán và trao quyền cho các nhóm chủ động giải quyết vấn đề trước khi chúng leo thang.

Hơn nữa, tại các trung tâm y tế lớn, bảng điều khiển hỗ trợ các sáng kiến cải tiến liên tục bằng cách theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng theo thời gian.

Bệnh viện có thể xác định những thách thức lặp đi lặp lại và đo lường tác động của các can thiệp.

Từ đó có thể thúc đẩy những cải tiến hoạt động bền vững.

Hệ thống Torin của Getinge nổi bật nhờ sử dụng học máy để phân tích 27 biến số khác nha từ đặc điểm bệnh nhân đến dữ liệu đặc thù của bác sĩ phẫu thuật để dự đoán thời lượng phẫu thuật với độ chính xác đáng kinh ngạc.

Phương pháp toàn diện này đã mang lại sự cải thiện trung bình lên tới 34% về độ chính xác dự đoán thời gian.

Tại Klinikum Stuttgart, triển khai Torin dẫn đến tăng 39% số ca phẫu thuật được lên kế hoạch với độ chính xác cao.

Ước tính thời gian của hệ thống chính xác hơn 30% so với tiêu chuẩn thông thường và góp phần tăng 6% mức độ sử dụng phòng mổ trong giờ hoạt động chính.

Một trường hợp nổi bật đã chứng minh độ chính xác của AI khi Torin ước tính thời lượng phẫu thuật chỉ sai lệch một phút so với thời gian thực tế trong khi ước tính ban đầu của bác sĩ phẫu thuật sai lệch tới 22 phút.

Những cải tiến như vậy không chỉ giảm chi phí do chậm trễ lịch trình mà còn làm cho toàn bộ quy trình phẫu thuật dễ dàng hơn.

Vì vậy giúp bệnh viện phục vụ nhiều bệnh nhân hiệu quả hơn mà không làm giảm chất lượng.

Dash Technologies cung cấp các giải pháp lập lịch được hỗ trợ bởi AI tự động hóa quy trình làm việc.

Hệ thống cung cấp phân tích dữ liệu thời gian thực, và tối ưu hóa quản lý kho.

Một nhà cung cấp dịch vụ y tế báo cáo giảm 40% gánh nặng hành chính chỉ riêng nhờ vào tính năng lập hồ sơ bằng giọng nói, giải phóng các nhóm lâm sàng khỏi công việc giấy tờ tẻ nhạt.

Hơn nữa, tự động hóa quy trình lập lịch và điều phối của Dash đã cắt giảm 30% sự chậm trễ trong phòng mổ.

Những cải tiến này đã nâng cao trải nghiệm bệnh nhân bằng cách giảm thời gian chờ đợi và tăng tính dự đoán của thủ thuật.

Phương pháp toàn diện của Dash cho thấy cách AI có thể đồng thời giải quyết nhiều điểm đau hoạt động: từ lập hồ sơ đến hỗ trợ ra quyết định thời gian thực.

Vì vậy giúp các khoa phẫu thuật linh hoạt và phản ứng nhanh hơn.

Nhiều nghiên cứu cung cấp bằng chứng thêm về tác động chuyển đổi của AI đối với lập lịch phòng mổ:

Mô hình ML của một bệnh viện Canada đã giảm giờ làm thêm từ 48% xuống 27%.

Do đó cắt giảm thời gian chờ đợi của bệnh nhân từ 37% xuống 18% và tăng tỷ lệ bắt đầu phẫu thuật đúng giờ trong vòng 15 phút từ 15% lên 55%.

Những cải tiến này góp phần tiết kiệm ước tính 469.000 đô la chi phí làm thêm giờ trong ba năm.

Một nghiên cứu khác so sánh dữ liệu tháng 1–6/2024 với 2023 cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu quả phòng mổ, đặc biệt là quản lý thời gian bắt đầu và điều phối nhóm.

Lập lịch và phân bổ nguồn lực dựa trên AI đã cắt giảm 37,5% thời gian chờ đợi của bệnh nhân và tăng 29% tỷ lệ sử dụng giường bệnh.

Những kết quả này nhấn mạnh khả năng ứng dụng rộng rãi của AI trong các môi trường chăm sóc sức khỏe đa dạng và khả năng mang lại lợi ích hoạt động và tài chính có ý nghĩa.