Vì sao vai trò của AI với dữ liệu y tế lại quan trọng
Vai trò của AI với dữ liệu y tế quan trọng vì nâng cao khả năng ra quyết định lâm sàng, đảm bảo về tính sẵn sàng của dữ liệu và an toàn cho bệnh nhân.
Vai trò của AI với dữ liệu y tế còn được thể hiện khi AI quản trị hiệu quả khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ và tận dụng các khuôn khổ quản lý đã được thiết lập để quá trình vận hành và sử dụng dữ liệu y tế hiệu quả hơn.
AI làm quản trị dữ liệu y tế phức tạp hơn
Cập nhật bộ dữ liệu
Trong ngành chăm sóc sức khỏe, dữ liệu y tế luôn thay đổi.
Thông tin bệnh nhân thay đổi do các phương pháp điều trị mới, tình trạng sức khỏe thay đổi và kiến thức y khoa được cập nhật.
Nếu dữ liệu không kịp cập nhật các mô hình hàng ngày hoặc hàng tuần, ngành y tế sẽ bỏ lỡ những điều đang diễn ra trên thế giới và với bệnh nhân của mình.
Bản chất linh động của dữ liệu chăm sóc sức khỏe đòi hỏi các mô hình đào tạo AI phải liên tục thích ứng để phản ánh thông tin hiện tại.
Không cập nhật bộ dữ liệu có thể dẫn đến thông tin chi tiết và khuyến nghị do AI thúc đẩy không chính xác.
Ví dụ: nếu một mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu lỗi thời được sử dụng để chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất các phương án điều trị, mô hình đó có thể không xem xét các hướng dẫn y tế mới nhất hoặc các xu hướng sức khỏe mới xuất hiện.
Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán sai hoặc kế hoạch điều trị không hiệu quả.
Từ đó sẽ gây ảnh hưởng đến sự an toàn của bệnh nhân.
Hơn nữa, cơ sở hạ tầng kỹ thuật cần thiết để hỗ trợ cập nhật theo thời gian thực có thể tốn nhiều tài nguyên.
Các tổ chức chăm sóc sức khỏe thường gặp khó khăn với các hệ thống cũ không được thiết kế để tích hợp và xử lý dữ liệu nhanh chóng.
Do đó triển khai các hệ thống hiệu quả để cập nhật dữ liệu liên tục trở nên quan trọng để duy trì tính phù hợp và độ chính xác của các mô hình AI.
Loại bỏ thành kiến
Một thách thức đáng kể khác trong quản trị dữ liệu chăm sóc sức khỏe do AI thúc đẩy là giải quyết các thành kiến có trong dữ liệu.
Dữ liệu chăm sóc sức khỏe có thể phản ánh các thành kiến xã hội liên quan đến các yếu tố như giới tính, chủng tộc và tình trạng kinh tế xã hội.
Nhiều chuyên gia y tế nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có một hệ thống để xác định và loại bỏ các thành kiến này khỏi dữ liệu đào tạo.
Họ đã cảnh báo về các vấn đề về dữ liệu sẽ chỉ được khuếch đại khi đưa vào AI cho những mục đích như chẩn đoán và khuyến nghị điều trị”.
Khi dữ liệu có thành kiến được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, nó có thể dẫn đến kết quả sai lệch ảnh hưởng không cân xứng đến một số nhóm bệnh nhân nhất định.
Ví dụ: nếu một mô hình được đào tạo chủ yếu dựa trên dữ liệu từ nhân khẩu học được áp dụng cho một nhóm dân số rộng hơn, nó có thể không nhận ra các biến thể về triệu chứng hoặc phản ứng điều trị giữa các nhóm khác nhau.
Điều này có thể làm trầm trọng thêm sự chênh lệch sức khỏe hiện có và dẫn đến việc chăm sóc không công bằng.
Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải triển khai các chiến lược quản trị dữ liệu toàn diện ưu tiên tính đa dạng và tính bao hàm trong các tập dữ liệu của họ.
Điều này bao gồm việc chủ động tìm kiếm các nguồn dữ liệu đa dạng và liên tục theo dõi các đầu ra của AI để tìm dấu hiệu thiên vị.
Ngoài ra, các thuật toán đào tạo để phát hiện và sửa các thiên vị tiềm ẩn có thể giúp cải thiện tính công bằng và độ chính xác của các thông tin chi tiết do AI thúc đẩy.
Xác định trách nhiệm và giải trình
Tích hợp AI vào chăm sóc sức khỏe đặt ra những câu hỏi phức tạp về trách nhiệm và giải trình khi đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Nếu một hệ thống AI đưa ra khuyến nghị dẫn đến kết quả bất lợi cho bệnh nhân.
Khi đó xác định trách nhiệm là của nhà phát triển AI, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe sử dụng AI hoặc chính hệ thống có thể là một thách thức.
Các chuyên gia y tế nhấn mạnh nếu không minh bạch về những gì đang xảy ra với dữ liệu của mình, thì sẽ không biết nguồn gốc thực sự của vấn đề hoặc nơi cần khắc phục.
Thiếu minh bạch trong các quy trình ra quyết định do AI thúc đẩy có thể dẫn đến những tình huống khó xử đáng kể về mặt đạo đức.
Nếu không có cấu trúc giải trình rõ ràng, sẽ rất khó để giải quyết lỗi hoặc triển khai các biện pháp khắc phục khi phát sinh vấn đề.
Điều này không chỉ làm suy yếu niềm tin vào công nghệ AI mà còn gây ra rủi ro cho sự an toàn của bệnh nhân.
Để cải thiện trách nhiệm giải trình trong các hệ thống AI, các tổ chức chăm sóc sức khỏe phải thiết lập các khuôn khổ quản trị rõ ràng, xác định các vai trò và trách nhiệm liên quan đến quản lý dữ liệu và sử dụng AI.
Điều này bao gồm tạo ra các hoạt động lập tài liệu theo dõi cách dữ liệu được lấy nguồn, xử lý và áp dụng trong các mô hình AI.
Khi thúc đẩy văn hóa minh bạch và hợp tác giữa các bên liên quan bao gồm nhà khoa học dữ liệu, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và chuyên gia đạo đức, các tổ chức y tế có thể điều hướng tốt hơn sự phức tạp của trách nhiệm giải trình trong chăm sóc sức khỏe do AI thúc đẩy.
Lợi ích của AI với quản trị dữ liệu y tế
Cải thiện chất lượng dữ liệu
Khuôn khổ quản trị dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để đảm bảo các mô hình AI nhận được thông tin chất lượng cao.
Do đó giảm thiểu rủi ro liên quan đến dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ.
Các chuyên gia công nghệ mô tả quản trị dữ liệu hiệu quả là “có một hộp kính xung quanh AI”.
Ẩn dụ này minh họa cách các hoạt động quản lý dữ liệu minh bạch có thể cung cấp khả năng hiển thị vào các nguồn và cách xử lý dữ liệu đưa vào hệ thống AI.
Khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe triển khai các giải pháp do AI thúc đẩy để quản trị dữ liệu, họ có thể tự động hóa các quy trình xác thực và làm sạch dữ liệu đầu vào.
Ví dụ: thuật toán AI có thể xác định sự không nhất quán, trùng lặp hoặc lỗi trong hồ sơ bệnh nhân mà các nhà phân tích con người có thể bỏ qua.
Nếu đảm bảo chỉ sử dụng dữ liệu chính xác và đáng tin cậy để đào tạo các mô hình AI, tổ chức y tế có thể cải thiện chất lượng tổng thể của thông tin chi tiết do các hệ thống này tạo ra.
Điều này không chỉ nâng cao khả năng ra quyết định lâm sàng mà còn góp phần mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.
Nâng cao chính sách và bảo mật
AI có khả năng tăng cường đáng kể việc thực thi chính sách và bảo mật trong các tổ chức chăm sóc sức khỏe.
Với khối lượng dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm ngày càng tăng được tạo ra và chia sẻ, việc đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát quyền truy cập vào thông tin nhạy cảm và xác minh rằng thông tin đó đang được xử lý theo các giao thức bảo mật đã thiết lập.
Ví dụ: hệ thống do AI điều khiển có thể phân tích nhật ký hoạt động của người dùng theo thời gian thực để phát hiện mọi nỗ lực truy cập trái phép hoặc hành vi đáng ngờ.
Đánh dấu bất thường kịp thời, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể thực hiện hành động ngay lập tức để ngăn chặn các vi phạm dữ liệu tiềm ẩn hoặc sử dụng sai thông tin.
Ngoài ra, AI có thể giúp thực thi các chính sách quản trị dữ liệu bằng cách đảm bảo chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có quyền truy cập vào các tập dữ liệu cụ thể.
Do đó bảo vệ tính bảo mật của bệnh nhân.
Hơn nữa, công cụ AI có thể hỗ trợ thực hiện kiểm tra thường xuyên về quyền truy cập và sử dụng dữ liệu.
Vì vậy cung cấp cho các tổ chức y tế thông tin chi tiết về mức độ tuân thủ và các lĩnh vực cần cải thiện.
Cách tiếp cận chủ động đối với bảo mật không chỉ bảo vệ thông tin của bệnh nhân mà còn xây dựng lòng tin giữa những bệnh nhân mong đợi dữ liệu của họ được xử lý một cách có trách nhiệm.
Hợp lý hóa giải thích dữ liệu
Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe có thể quá lớn đối với các nhà phân tích được giao nhiệm vụ giải thích thông tin này để có được thông tin chi tiết hữu ích.
AI có thể giảm bớt gánh nặng bằng cách cung cấp các công cụ nâng cao hiệu quả phân tích và giải thích dữ liệu.
Ví dụ: chatbot y tế và trợ lý ảo có thể hỗ trợ các nhà phân tích bằng cách tự động sắp xếp và phân loại các tập dữ liệu lớn.
Tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chatbot hỗ trợ AI có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú lâm sàng và trích xuất thông tin có liên quan có thể rất quan trọng để ra quyết định.
Điều này không chỉ đẩy nhanh quá trình phân tích mà còn giảm khả năng xảy ra lỗi của con người khi giải thích các tập dữ liệu phức tạp.
Hơn nữa thuật toán AI có thể xác định các xu hướng và mô hình trong dữ liệu mà con người có thể không nhận thấy ngay lập tức.
Trình bày thông tin này ở định dạng dễ hiểu, AI giúp các bác sĩ lâm sàng và người ra quyết định đưa ra những lựa chọn chính xác hơn dựa trên những hiểu biết toàn diện thay vì chỉ dựa vào trực giác.
Học tập và thích ứng liên tục
Một trong những lợi thế quan trọng nhất của AI trong quản trị dữ liệu chăm sóc sức khỏe là khả năng học tập và thích ứng liên tục.
Các công cụ học máy có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách tự động, trích xuất thông tin chi tiết và xác định xu hướng theo thời gian.
Khả năng này giúp các tổ chức y tế tận dụng hiệu quả các luồng dữ liệu lớn hơn.
Khi hệ thống AI thu thập và phân tích thông tin mới, chúng ngày càng thành thạo trong việc nhận dạng các mô hình và dự đoán kết quả.
Ví dụ: mô hình AI được sử dụng để đánh giá rủi ro cho bệnh nhân có thể tinh chỉnh các dự đoán của mình dựa trên kết quả từ những bệnh nhân trước đó.
Vì thế dẫn đến các đánh giá chính xác hơn theo thời gian.
Quá trình học tập liên tục không chỉ nâng cao hiệu suất của các mô hình AI mà còn giúp ngành y tế duy trì sự linh hoạt để đáp ứng nhu cầu ngày càng thay đổi của bệnh nhân và các xu hướng sức khỏe mới hình thành.
Tích hợp dữ liệu mới một cách có hệ thống vào các mô hình của mình, các tổ chức y tế có thể đi trước những thay đổi trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe.
Từ đó đảm bảo các quy trình ra quyết định của họ được thông báo bằng thông tin mới nhất hiện có.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
