Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để cải thiện quy trình chăm sóc bệnh nhân

Mối quan hệ hợp tác nghiên cứu ba năm cho thấy trí tuệ nhân tạo sẽ được ưu tiên áp dụng cho việc điều trị bệnh nhân đến qua phòng Cấp cứu (A&E - Accident & Emergency). Trung bình các bệnh nhân cấp cứu thường phải chờ hơn 4 tiếng.  UCLH không phải là bệnh viện duy nhất nhận thấy rằng bộ phận cấp cứu này là một nơi cực kỳ áp lực cho nhân viên bệnh viện.

Giáo sư Marcel Levi, giám đốc điều hành của UCLH cho biết: “Mặc dù đã có một số thay đổi tích cực, các bệnh viện đã phải vật lộn để giảm thời gian chờ đợi của các bệnh nhân qua phòng cấp cứu. Với số lượng bệnh nhân ngày càng tăng và áp lực tài chính liên tục, chúng tôi cần phải thử một cái gì đó khác, một cái gì đó sáng tạo, một cái gì đó dài hạn. Quan hệ đối tác với Viện nghiên cứu Alan Turing tạo cơ hội hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu hàng đầu thế giới để thực hiện điều này”.

Levi giải thích cách mà chương trình nghiên cứu có thể hoạt động trong thực tế: “Hãy tưởng tượng một tình huống mà bệnh nhân có đến bệnh viện với triệu chứng đau bụng. Phản ứng tiêu chuẩn của chúng tôi thông thường là kiểm tra máu, yêu cầu chụp X-quang, và có lẽ khoảng 80% các trường hợp, bệnh nhân có thể xuất viện để về nhà. Nhưng nếu, thông qua việc phân tích hàng ngàn kịch bản tương tự, chúng tôi có thể xác định các mẫu trong chuẩn đoán ban đầu thuộc 20% các trường hợp nghiêm trọng, ví dụ như viêm ruột thừahoặc nhiễm trùng nặng. Điều này có thể cho phép chúng tôi nhanh chóng theo dõi bệnh nhân thông qua việc quét và chẩn đoán lâm sàng, và có thể hỗ trợ trong việc ra quyết định để quản lý 80% người bệnh nhẹ một cách hiệu quả hơn”.

Ông cũng cho biết: Máy móc sẽ không bao giờ có thể thay thế bác sĩ, nhưng sự kết hợp của dữ liệu, chuyên môn và công nghệ mới có thể “thay đổi triệt để” cách bệnh viện quản lý dịch vụ của mình.

Trí thông minh nhân tạo hỗ trợ quá trình điều trị

Về lâu dài, quan hệ đối tác cũng có thể thấy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo được mở rộng để giúp các bác sĩ chẩn đoán và điều trị các bệnh lý nghiêm trọng như ung thư.

Giáo sư Bryan Williams, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu Y sinh của Đại học NIHR thuộc Đại học London kiêm giám đốc nghiên cứu tại NHS Foundation Trust, cho biết: “NHS thường xuyên thu thập dữ liệu và phân tích chúng để phát triển nghiên cứu, theo dõi hiệu suất và đo lường kết quả, nhưng chúng tôi có thể làm được nhiều hơn nữa với thông tin chúng tôi thu thập được. Hãy tưởng tượng một thế giới mà chúng ta có thể sử dụng dữ liệu này để phát triển các thuật toán để loại trừ bệnh tật, đề xuất các phác đồ điều trị, hoặc dự đoán hành vi. Điều đó là hoàn toàn có thể với nguồn dữ liệu dồi dào của chúng tôi và với các chuyên gia tại Viện nghiên cứu Alan Turing. Quan hệ đối tác có khả năng giải quyết một số vấn đề lớn mà NHS chưa bao giờ có thể giải quyết”

Williams cho biết bệnh viện Đại học London muốn “đẩy ranh giới của việc chăm sóc lâm sàng thường xuyên bằng cách liên tục phân tích dữ liệu, học hỏi từ nó, thay đổi cách chúng ta làm việc và thử nghiệm. Quan hệ đối tác với viện nghiên cứu Alan Turing có thể cung cấp các dịch vụ chăm sóc cá nhân dựa trên một loạt các thông số có sẵn”.

Trí thông minh nhân tạo trong việc điều tiết bệnh nhân

Các đối tác cũng đang xem xét triển khai các kỹ thuật học máy vào dữ liệu các cuộc hẹn tại bệnh viện để giúp nhân viên y tế biết được bệnh nhân có tham gia hoặc bỏ lỡ các buổi khám thần kinh ngoại trú hoặc chụp MRI. Công nghệ này cũng có thể giúp nhân viên kiểm tra việc quét CT của 25.000 người hút thuốc trước đây như là một phần của một dự án nghiên cứu đang diễn ra, và tự động hóa các xét nghiệm cổ tử cung.

Ông Alan Wilson, giám đốc điều hành của Viện nghiên cứu Alan Turing cho biết khoa học dữ liệu và trí thông minh nhân tạo sẽ cách mạng hóa ngành y tế, không chỉ bằng cách cải thiện trong chẩn đoán và điều trị, mà còn bằng cách áp dụng các thuật toán mới cho các vấn đề hàng ngày mà NHS Foundation Trust phải đối mặt.

Đại học Hoa Kỳ triển khai phương pháp phát hiện khối u mới

Trong các tin tức liên quan, Đại học Case Western Reserve đang hợp tác với nhóm Quantum của Microsoft để sử dụng các thuật toán lấy cảm hứng từ điện toán lượng tử để tăng cường phương pháp phát hiện ung thư.

Để cải thiện độ chính xác và tốc độ của các xét nghiệm MRI, Đại học Case Western đã giới thiệu một kỹ thuật gọi là dấu ấn cộng hưởng từ. Microsoft sẽ giúp tối ưu hóa quá trình bằng cách ánh xạ điểm nghi vấn thành một dạng thích hợp cho các máy tính lượng tử, và sau đó chạy thuật toán lấy cảm hứng lượng tử thu được trên các máy tính cổ điển.

Tuần trước, Thủ tướng Theresa May đã công bố kế hoạch cam kết hàng triệu bảng Anh cho một chiến lược mới sử dụng trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán ung thư giai đoạn sớm. Mục tiêu là giảm 10% tỷ lệ tử vong do ung thư tuyến tiền liệt, buồng trứng, phổi và ruột trong vòng 15 năm – cứu sống khoảng 22.000 người mỗi năm.

Trong khi đó, NHS Foundation Trust, đại học Royal Liverpool và đại học Broadgreen University thông báo họ đã bắt tay vào một chương trình trí tuệ nhân tạo mới để cải thiện việc điều trị cho những bệnh nhân bị đau tim. Dự án có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách rộng rãi hơn để thông báo phác đồ điều trị giữa các tổ chức.

Tháng tư vừa qua, chính phủ Anh đã công bố một thỏa thuận mới về trí tuệ nhân tạo, cùng với một đánh giá toàn diện về dịch vụ y tế, với chiến lược dài hạn đào tạo nhân viên NHS về công nghệ như trí tuệ nhân tạo và robot.