Công nghệ đang cách mạng hóa ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe như thế nào

Một cuộc cách mạng công nghệ đang thay đổi ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe, thay đổi mọi thứ từ cách các bệnh nhân được chẩn đoán và điều trị cho đến cuộc chiến chống lại một số bệnh nguy hiểm nhất thế giới. Nó là một cuộc cách mạng được thúc đẩy bởi các nguồn dữ liệu chăm sóc sức khỏe mới và được cung cấp bởi các phân tích dữ liệu lớn - và điều này đang được đẩy mạnh hơn nữa bởi những phát triển mới trong AI. Dân số ngày càng gia tăng, dân số già, vi khuẩn kháng thuốc và áp lực lên nhân viên và ngân sách, chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với một loạt thách thức lớn. Tuy nhiên, với dữ liệu, phân tích và AI - được hỗ trợ bởi các công nghệ đám mây, lưu trữ và bộ xử lý mới - ngành công nghiệp này đang đi đúng hướng để đối mặt với các thách thức đó. Cuộc cách mạng này sẽ thay đổi và cứu sống rất nhiều bệnh nhân.

Nền tảng của nó là sự tăng trưởng của dữ liệu chăm sóc sức khỏe. Một mặt, các sáng kiến ​​như SAIL (Liên kết thông tin ẩn danh an toàn) Databank đang thu thập, gộp chung và ẩn danh dữ liệu, sẵn sàng nghiên cứu thông qua các phân tích. Hoạt động tại Wales, SAIL đã thu thập hơn 10 tỷ hồ sơ dữ liệu dựa trên con người trong khoảng thời gian 20 năm, sử dụng các liên kết tìm kiếm dự án giữa thiếu thốn xã hội và tỷ lệ tử vong trong việc gãy xương hông, hoặc khám phá mối quan hệ giữa dự đoán bẩm sinh và thuốc của mẹ sử dụng khi mang thai. Tương tự, các dự án tại Wrightington, Wigan và Leigh NHS Foundation Trust đang tìm cách sử dụng hoạt động cho các bộ dữ liệu lớn của họ, sử dụng chúng để theo dõi độ trễ thời gian giữa chẩn đoán và điều trị hoặc đảm bảo mức độ nhân viên đáp ứng nhu cầu trong thời gian cao điểm.

Mặt khác, các bác sĩ lâm sàng đang tìm ra những cách khéo léo để tận dụng sự phong phú của dữ liệu được thu thập bởi máy theo dõi thể dục, đồng hồ thông minh và ứng dụng chăm sóc sức khỏe trên điện thoại thông minh – chưa tính đến thông tin được chia sẻ công khai và tự do trên phương tiện truyền thông xã hội. Trong khi những lo ngại về quyền riêng tư luôn hiện hữu, các nhà nghiên cứu hy vọng rằng, với sự đảm bảo này, công chúng sẽ ủng hộ việc chia sẻ thông tin sức khỏe rộng hơn, đặc biệt là nếu nó có thể giúp chúng ta chống lại bệnh tật hoặc đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn về chế độ ăn uống, giấc ngủ và tập thể dục theo các chế độ. Với việc ẩn danh và các biện pháp bảo vệ thích hợp khác được đưa ra, cộng với tính hợp pháp được xử lý, có những ứng dụng là vô tận.

Từ chẩn đoán chính xác đến phòng ngừa

Rất nhiều trong số các biện pháp chăm sóc sức khỏe khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn, sử dụng các bộ dữ liệu khổng lồ để phát hiện các mẫu hoặc thậm chí chuẩn đoán kết quả dựa trên các yếu tố hoặc tiêu chí nhất định. Một nghiên cứu lớn kết hợp thông tin di truyền với dữ liệu từ các nghiên cứu khác và canSAR, cơ sở dữ liệu lớn nhất thế giới về phát hiện thuốc điều trị ung thư, để xác định các đột biến bệnh lý và kết hợp chúng với các loại thuốc tiềm năng. Các nghiên cứu như vậy đang phát hiện ra rằng, bằng cách chọn ra các gen mới liên quan đến sự phát triển của ung thư tuyến tiền liệt, họ đã nâng cao cơ hội tạo ra các loại thuốc bespoke để chống lại các đột biến cụ thể. Các nghiên cứu tương tự hy vọng sẽ đưa tác động của chế độ ăn kiêng và tập thể dục tích cực lên bệnh tiểu đường, để những người mắc bệnh có thêm động lực để thực hiện thay đổi lối sống khỏe mạnh này.

Các bác sĩ lâm sàng và các nhà khoa học dữ liệu gọi phương pháp này là y học chính xác bằng cách sử dụng các phân tích để tìm ra các biến thể cụ thể của bệnh ở những người cụ thể, sau đó xác định đúng phương pháp điều trị riêng để quản lý hoặc chữa trị. Đây cũng không phải là cách duy nhất để phân tích chuyển đổi chăm sóc sức khỏe. Các nhà nghiên cứu chống lại siêu vi khuẩn kháng kháng sinh hy vọng rằng các phân tích có thể tìm thấy câu trả lời trong dài hạn và ngắn hạn rằng mô hình toán học có thể giúp ước tính tác động toàn cầu của kháng kháng sinh và tạo ra một trường hợp mạnh mẽ để tăng kinh phí.

Trong khi đó, các ứng dụng chăm sóc sức khỏe mới, như My Kin của Sentimento Ltd đang hoạt động để giúp ngăn ngừa bệnh tật. Họ làm như vậy bằng cách đưa thông tin từ điện thoại thông minh và thiết bị đeo được, bao gồm hoạt động thể chất và xã hội, giấc ngủ và các yếu tố môi trường, sau đó sử dụng phân tích để xác định các thay đổi hành vi có thể giúp giảm rủi ro sức khỏe và ngăn người dùng phát triển các tình trạng nghiêm trọng sau này.

Đưa AI vào thực tế

Những phương pháp này chỉ được cải thiện nhờ những phát triển về AI và học máy, vì các bác sĩ lâm sàng và nhà nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật mới để phát hiện các mẫu nhanh hơn hoặc có được chẩn đoán chính xác trong thời gian ngắn. Tại cả MIT và Đại học Pisa, các thuật toán thông minh đang cho phép giảm thời gian so sánh việc quét hình ảnh MRI trước đây mất tới hai giờ thì giờ đây chỉ cần thực hiện trong một phần nghìn thời gian đó hoặc để giảm thời gian bệnh nhân cảm thấy khó chịu trong các lần kiểm tra MRI quan trọng. Công việc tương tự đang được Intel và công ty AI, MaxQ thực hiện, để phân tích CT scan bệnh nhân đột quỵ và chấn thương đầu để giảm tỷ lệ lỗi, hoặc bởi Intel và công ty công nghệ y tế, Novartis, để phân tích hàng ngàn hình ảnh của các tế bào trong khi dùng thuốc nghiên cứu và xác định các loại thuốc có triển vọng. Bằng cách tăng phân tích thủ công, công nghệ có thể giảm thời gian sàng lọc từ 11 giờ xuống còn 31 phút.

AI thậm chí còn được hy vọng rằng bằng cách kết hợp phân tích dữ liệu và AI, loại nghiên cứu điều trị ung thư được đề cập trước đó có thể không chỉ nhắm mục tiêu điều trị đúng mà còn ngăn ngừa căn bệnh này tái phát. Học máy và kỹ thuật học sâu có thể phát hiện sớm các trình điều khiển phân tử hoặc đột biến và đề xuất hành động thích hợp.

Những phát triển này làm tăng đòi hỏi đối với công nghệ ngày nay; cho dù bạn làm việc trên các bộ dữ liệu lớn trong bộ nhớ hay lấy dữ liệu từ các nguồn khác nhau trong đám mây, tốc độ lưu trữ và số lượng năng lượng xử lý. Ở đây, mảng lưu trữ nhanh và bộ nhớ liên tục, như bộ nhớ liên tục của Intel® Optane ™ DC, đang cung cấp loại dung lượng cao mà các ứng dụng này cần - và làm cho nó có giá cả phải chăng và dễ truy cập hơn.

Điều tương tự cũng xảy ra trong việc xử lý, trong đó Intel đã hợp tác với Philips để chỉ ra rằng bộ xử lý Intel Xeon có thể mở rộng để thực hiện suy luận sâu về tia X và quét CT mà không cần phần cứng máy gia tốc chuyên dụng. Cho đến nay, việc sử dụng AI trong hình ảnh y tế là một thách thức, bởi vì dữ liệu hình ảnh có độ phân giải cao và đa chiều, và vì bất kỳ việc lấy mẫu nào để tăng tốc quá trình đều có thể dẫn đến chẩn đoán sai. Các hướng dẫn học sâu mới trong bộ xử lý Intelon thế hệ thứ hai Xeon có thể mở rộng cho phép CPU xử lý các khối lượng công việc hỗn hợp và phức tạp này. Thông qua nghiên cứu, Intel và Philips đang đưa việc sử dụng AI trong hình ảnh y tế xuống với chi phí thấp hơn.

Để làm như vậy, Intel đang giúp nâng cao công nghệ mới trong cuộc cách mạng chăm sóc sức khỏe, cung cấp cho ngành công nghiệp tính toán và hiệu suất lưu trữ cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành các kế hoạch điều trị cá nhân hóa và kết quả bệnh nhân tuyệt vời. Thêm vào đó là, nó sẽ giúp giá cả phải chăng hơn và có thể truy cập theo thời gian. Kết hợp điều đó với sự bùng nổ trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe thực sự có ý nghĩa. Công nghệ có thể không giết chết những con bọ cánh cứng trên thế giới hay đánh bại ung thư ngay lập tức nhưng nó có thể tạo ra những bước đột phá lớn trong ngành chăm sóc sức khỏe toàn cầu.