Các xu hướng ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe năm 2025

Xu hướng ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe

Trong năm 2025 xu hướng ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe sẽ phát triển mạnh mẽ và trở thành một trong những công nghệ quan trọng bậc nhất của ngành y tế.

Xu hướng ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe năm 2025 sẽ không chỉ giúp cải thiện khả năng chẩn đoán và điều trị bệnh mà còn tối ưu hóa quy trình vận hành bệnh viện, nâng cao hiệu suất làm việc của các y bác sĩ và mang đến trải nghiệm chăm sóc sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân.

Giải pháp nghe xung quanh

Trích xuất và tổng hợp dữ liệu

Trọng tâm của các giải pháp nghe xung quanh là khả năng nắm bắt và phân tích các cuộc trò chuyện giữa bệnh nhân và bác sĩ theo thời gian thực.

Các công nghệ hỗ trợ AI này khai thác sức mạnh của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học để phiên âm.

Từ đó phân loại và trích xuất thông tin lâm sàng có liên quan từ các tương tác này.

Dữ liệu này sẽ được tích hợp liền mạch vào hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) của bệnh nhân.

Vì thế đảm bảo các chi tiết quan trọng được ghi lại chính xác mà không cần nhập dữ liệu thủ công.

Bằng cách tự động hóa quy trình, các giải pháp nghe xung quanh giúp các bác sĩ lâm sàng tập trung sự chú ý của họ vào bệnh nhân, thúc đẩy trải nghiệm chăm sóc hấp dẫn và cá nhân hóa hơn.

Thay vì phải gánh vác nhiệm vụ xử lý tài liệu cùng với tương tác với bệnh nhân, các bác sĩ có thể dành toàn bộ sự chú ý của mình để hiểu nhu cầu của bệnh nhân.

Do đó giải quyết mối quan tâm của họ và cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao.

Mã hóa và lập hóa đơn

Một trong những lợi thế đáng kể của công nghệ nghe xung quanh là khả năng nâng cao việc tuân thủ mã hóa và lập hóa đơn.

Các giải pháp này được thiết kế để xác định và trích xuất thông tin cần thiết để đáp ứng các yêu cầu theo quy định và đảm bảo hoàn trả chính xác.

Bằng cách tự động ghi lại các chi tiết có liên quan, chẳng hạn như chẩn đoán, quy trình và kế hoạch điều trị, công nghệ nghe xung quanh giúp loại bỏ nguy cơ do lỗi của con người hoặc sự giám sát thường có thể dẫn đến sự khác biệt về mã hóa và thanh toán.

Phương pháp hợp lý hóa này không chỉ cải thiện hiệu suất tài chính chung của các tổ chức chăm sóc sức khỏe mà còn giảm gánh nặng hành chính cho các bác sĩ lâm sàng.

Thay vì dành thời gian để điều hướng các quy trình mã hóa và thanh toán phức tạp, bệnh viện có thể tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao.

Bác sỹ sẽ tự tin hơn cho việc chăm sóc bệnh nhân khi các tài liệu cần thiết đang được tạo và xử lý hiệu quả.

Hỗ trợ bác sĩ lâm sàng

Tình trạng kiệt sức của bác sĩ lâm sàng đã trở thành một vấn đề phổ biến trong ngành chăm sóc sức khỏe.

Bác sỹ thường cảm thấy quá tải trước nhu cầu chăm sóc bệnh nhân và các yêu cầu về tài liệu mở rộng.

Các giải pháp nghe xung quanh cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho thách thức này bằng cách giảm khối lượng công việc hành chính.

Vì vậy giúp các bác sĩ lâm sàng dành nhiều thời gian hơn cho các trách nhiệm chính của họ.

Bằng cách tự động hóa quy trình ghi chép lâm sàng, công nghệ nghe xung quanh giúp giảm bớt gánh nặng nhận thức liên quan đến việc nhập dữ liệu.

Do đó giải phóng các bác sĩ lâm sàng để tương tác sâu hơn với bệnh nhân của họ.

Đổi lại, điều này có thể dẫn đến sự hài lòng trong công việc được cải thiện, mức độ căng thẳng giảm và cảm giác cân bằng giữa công việc và cuộc sống tốt hơn.

Tất cả đều là những yếu tố quan trọng trong việc ngăn ngừa kiệt sức và thúc đẩy sức khỏe của bác sĩ lâm sàng.

Dễ mở rộng và thích ứng

Một trong những lợi thế chính của các giải pháp nghe xung quanh là khả năng mở rộng và thích ứng của chúng.

Các công nghệ này được thiết kế để tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc chăm sóc sức khỏe hiện có.

Giải pháp với khả năng đáp ứng các nhu cầu và yêu cầu riêng biệt của nhiều cơ sở chăm sóc sức khỏe khác nhau, từ các phòng khám nhỏ đến các hệ thống bệnh viện lớn.

Bản chất linh hoạt của các giải pháp nghe xung quanh hỗ trợ áp dụng phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn để triển khai.

Có thể bắt đầu bằng một chương trình thí điểm và dần mở rộng triển khai khi tổ chức có được sự tự tin và nhận ra các lợi ích.

Việc triển khai dần dần này giúp các nhà lãnh đạo bệnh viện đánh giá tác động, thu thập phản hồi và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để đảm bảo tích hợp công nghệ thành công và bền vững.

Hơn nữa, khả năng học hỏi và cải tiến liên tục của các giải pháp nghe xung quanh đảm bảo công nghệ vẫn phù hợp và hiệu quả theo thời gian.

Khi bối cảnh chăm sóc sức khỏe phát triển và các yêu cầu mới xuất hiện, các giải pháp này có thể được cập nhật và tinh chỉnh để duy trì tính phù hợp của chúng.

Do đó mang lại giá trị liên tục cho cả bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân.

Chính xác, minh bạch cho AI tạo sinh

Thu hẹp khoảng cách dữ liệu

Khái niệm retrieval-augmented generation (RAG) đánh dấu bước tiến đáng kể trong quá trình phát triển và triển khai các giải pháp AI tạo sinh.

Bằng cách tích hợp cơ sở dữ liệu vectơ với LLM mạnh mẽ, RAG trao quyền cho các chatbot hỗ trợ AI để truy cập và sử dụng dữ liệu chính xác và cập nhật nhất của tổ chức.

Khả năng này giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe khắc phục một trong những hạn chế chính của các công cụ AI tạo sinh truyền thống khi phải phụ thuộc vào thông tin lỗi thời hoặc không chính xác.

Với RAG, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể đảm bảo các ứng dụng Hỏi & Đáp do AI điều khiển cung cấp câu trả lời đáng tin cậy và phù hợp cho các câu hỏi của nhân viên và người bệnh.

Điều này không chỉ nâng cao chất lượng thông tin có sẵn để ra quyết định mà còn giảm thiểu rủi ro liên quan đến thông tin sai lệch hoặc dữ liệu lỗi thời.

Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa kho lưu trữ dữ liệu và mô hình tạo sinh, RAG đặt ra một tiêu chuẩn mới về độ chính xác và độ tin cậy trong các ứng dụng AI.

Phát triển và xác thực AI

Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp trong phát triển và thử nghiệm AI đang trở thành một chiến lược quan trọng để nâng cao hiệu suất mô hình và đảm bảo độ chính xác.

Trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, thu thập các tập dữ liệu chất lượng cao và đa dạng để đào tạo các mô hình AI có thể gặp nhiều thách thức do lo ngại về quyền riêng tư và hạn chế về tính khả dụng của dữ liệu.

Dữ liệu tổng hợp cung cấp một giải pháp khả thi bằng cách cung cấp các tập dữ liệu thực tế nhưng được tạo ra một cách nhân tạo có thể được sử dụng để đào tạo.

Từ đó xác thực các mô hình AI mà không làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân.

Dữ liệu tổng hợp giúp các tổ chức chăm sóc sức khỏe mô phỏng nhiều tình huống khác nhau và thử nghiệm hiệu suất mô hình trong nhiều điều kiện khác nhau.

Cách tiếp cận này không chỉ đẩy nhanh quá trình phát triển mà còn nâng cao khả năng đảm bảo mô hình bằng cách cung cấp một khuôn khổ mạnh mẽ để xác thực đầu ra của mô hình.

Khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe phấn đấu đạt được sự minh bạch hơn trong quá trình ra quyết định do AI thúc đẩy.

Dữ liệu tổng hợp nổi lên như một công cụ có giá trị để xây dựng lòng tin và niềm tin vào các hệ thống AI.

Giám sát hiệu suất mô hình

Khi AI tạo sinh ngày càng được tích hợp sâu hơn vào các hoạt động chăm sóc sức khỏe, nhu cầu về tính minh bạch trong các tuyên bố về hiệu suất mô hình ngày càng tăng.

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang trở nên chính xác hơn trong việc đánh giá các giải pháp AI.

Họ đang tìm cách hiểu không chỉ những gì các mô hình này có thể làm mà còn cả cách chúng đạt được kết quả.

Sự giám sát chặt chẽ hơn này thúc đẩy sự chuyển dịch sang các quy trình kiểm tra và xác thực nghiêm ngặt hơn.

Vì vậy đảm bảo cho các mô hình AI thực hiện đúng lời hứa của chúng.

Các tổ chức như Liên minh AI Y tế đi đầu trong phong trào này, phát triển các khuôn khổ và hướng dẫn để đánh giá hiệu suất và độ tin cậy của các mô hình AI trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe.

Bằng cách thiết lập các tiêu chuẩn và tiêu chí đánh giá rõ ràng, các nhóm này đang trao quyền cho các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định hợp lý về việc áp dụng AI.

Từ đó thúc đẩy môi trường có trách nhiệm và tin tưởng hơn trong việc đưa AI vào chăm sóc sức khỏe.

Trao quyền cho bệnh viện

Một yếu tố chính thúc đẩy việc tăng cường độ chính xác và tính minh bạch trong AI tạo ra là sự sẵn có ngày càng tăng của các nguồn tài nguyên giáo dục dành cho các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe.

Trước đây, các tổ chức thường thiếu kiến thức hoặc chuyên môn để đặt ra những câu hỏi quan trọng về các giải pháp AI.

Tuy nhiên, ngày nay, có rất nhiều thông tin có sẵn để hướng dẫn những người ra quyết định đánh giá và triển khai hiệu quả các công nghệ AI.

Thông qua các hội thảo, hội nghị chuyên đề và sự hợp tác trong ngành, các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe đang hiểu sâu hơn về khả năng, hạn chế và các cân nhắc về đạo đức của AI.

Kiến thức này giúp họ tự tin điều hướng bối cảnh phức tạp của việc áp dụng AI.

Do đó đảm bảo các công nghệ họ triển khai phù hợp với mục tiêu của tổ chức và ưu tiên chăm sóc bệnh nhân.

Tích hợp với thị giác máy tính

Nâng cao an toàn cho bệnh nhân

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của việc tích hợp công nghệ thị giác máy tính vào chăm sóc bệnh nhân là khả năng tăng cường an toàn cho bệnh nhân thông qua giám sát thời gian thực.

Camera và cảm biến được lắp đặt trong phòng bệnh nhân có thể liên tục quan sát và phân tích chuyển động và hành vi của bệnh nhân.

Ví dụ: các hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện khi bệnh nhân lật người trên giường.

Do đó loại bỏ nhu cầu can thiệp thủ công bằng cách cảnh báo nhóm chăm sóc rằng việc thay đổi vị trí là không cần thiết.

Điều này không chỉ làm giảm căng thẳng về thể chất cho nhân viên chăm sóc sức khỏe mà còn giảm thiểu nguy cơ bệnh nhân khó chịu hoặc bị thương.

Hơn nữa, thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc phòng ngừa té ngã.

Nếu phát hiện khi bệnh nhân cố gắng đứng dậy khỏi giường, hệ thống có thể cảnh báo ngay lập tức cho các nhân viên.

Vì vậy tạo điều kiện để họ can thiệp kịp thời và ngăn ngừa nguy cơ té ngã.

Cách tiếp cận chủ động này đối với sự an toàn của bệnh nhân giúp giảm đáng kể tỷ lệ té ngã.

Đây là mối quan tâm chính trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là đối với bệnh nhân cao tuổi hoặc bệnh nhân khuyết tật vận động.

Tinh giản quy trình lâm sàng

Công nghệ thị giác máy tính không chỉ dừng lại ở việc giám sát.

Công nghệ này còn tinh giản quy trình làm việc lâm sàng bằng cách tích hợp với các nền tảng AI để tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên và quy trình ra quyết định.

Bằng cách phân tích dữ liệu thu thập được từ camera và cảm biến, thuật toán AI có thể xác định các mô hình và xu hướng có thể chỉ ra những thay đổi trong tình trạng của bệnh nhân.

Thông tin này có thể được sử dụng để tạo cảnh báo hoặc khuyến nghị cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Vì thế giúp họ đưa ra quyết định chính xác hơn về việc chăm sóc bệnh nhân.

Ví dụ: hệ thống thị giác máy tính có thể theo dõi các dấu hiệu sinh tồn hoặc phát hiện những thay đổi nhỏ về ngoại hình của bệnh nhân có thể chỉ ra tình trạng sức khỏe của họ đang xấu đi.

Khi cung cấp thông tin chi tiết kịp thời, các hệ thống này trao quyền cho các bác sĩ lâm sàng thực hiện các biện pháp chủ động như điều chỉnh kế hoạch điều trị hoặc yêu cầu xét nghiệm bổ sung.

Do đó cải thiện chất lượng chăm sóc tổng thể.

Chăm sóc bệnh nhân chủ động

Việc tích hợp khả năng thị giác máy tính và AI cho phép các tổ chức chăm sóc sức khỏe chuyển từ chăm sóc bệnh nhân phản ứng sang chăm sóc bệnh nhân chủ động.

Bằng cách liên tục phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến, các công nghệ này cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về hành vi và tình trạng của bệnh nhân có thể cần được chú ý.

Điều này giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn.

Ví dụ: thị giác máy tính có thể phát hiện các dấu hiệu sớm của vết loét do tì đè bằng cách theo dõi những thay đổi về màu da hoặc xác định thời gian bất động kéo dài.

Khả năng cảnh báo nhân viên về những dấu hiệu cảnh báo sớm này, công nghệ hỗ trợ can thiệp kịp thời để ngăn ngừa biến chứng và cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân.

Cách tiếp cận chủ động không chỉ nâng cao sự hài lòng của bệnh nhân mà còn giảm gánh nặng cho các nguồn lực chăm sóc sức khỏe bằng cách ngăn ngừa các ca nhập viện hoặc thủ thuật không mong muốn.

Tích hợp với IoMT

Khi công nghệ thị giác máy tính tiếp tục phát triển, việc tích hợp với Internet vạn vật y tế (IoMT) đang mở ra những khả năng mới cho việc theo dõi bệnh nhân toàn diện và quản lý chăm sóc.

IoMT bao gồm nhiều thiết bị và cảm biến y tế được kết nối thu thập và truyền dữ liệu theo thời gian thực.

Bằng cách kết hợp thị giác máy tính với các thiết bị IoMT, các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể tạo ra cái nhìn toàn diện về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.

Từ đó tạo điều kiện cho việc đánh giá chính xác hơn và lập kế hoạch chăm sóc cá nhân hóa.

Ví dụ: các thiết bị được kết nối với IoMT như giường thông minh hoặc cảm biến đeo được có thể hoạt động song song với các hệ thống thị giác máy để cung cấp luồng dữ liệu liên tục về chuyển động, các dấu hiệu sinh tồn và tình trạng môi trường của bệnh nhân.

Bộ dữ liệu phong phú này hỗ trợ các thuật toán AI tạo ra những dữ liệu có thể hành động được hỗ trợ y học chính xác và các biện pháp can thiệp phù hợp,

Cuối cùng dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn và sử dụng hiệu quả hơn các nguồn lực chăm sóc sức khỏe.