Bài tập lớn: Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ KINH TẾ SỐ BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG ĐỀ TÀI
: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC Y TẾ
Giảng viên hướng dẫn: Lê Trần Duy Thư Lớp: K27NHB-PY Nhóm: GS25 Thành Viên Nhóm Đào Khánh Ngân 27A4010049 Nguyễn Mạnh Quốc 27A4014113
Nguyễn Thanh Trúc Phương 27A4014081 Võ Thị Ái Trâm 27A4014072 Dương Đức Trung 27A4010078
Phú Yên, ngày 25 tháng 10 năm 2024 1 Mục Lục:
CHƯƠNG I:GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO.............................3
1.1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo...................................................................3
1.2. Lịch sử hình thành của trí tuệ nhân tạo....................................................
1.3. Ưu điểm, nhược điểm của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế................
1.3.1. Ưu điểm..............................................................................................
1.3.2.Nhược điểm.........................................................................................
CHƯƠNG II:ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO LÊN NGÀNH Y TẾ
2.1. Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh..............................................
2.2. Trí tuệ nhân tạo trong y học cá nhân hóa.................................................
2.3. Trí tuệ nhân tạo trong Robot y học..........................................................
2.4. Trí tuệ nhân tạo trong y học cá nhân hóa.................................................
2.5. Trí tuệ nhân tạo trong quản lý khám, chữa bệnh.....................................
CHƯƠNG III: THỰC TRẠNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VỚI
NGHÀNH Y TẾ HIỆN NAY........................................................................
3.1. Khái quát chung về trí tuệ nhân tạo với ngành y tế hiện nay..................
3.2. Thực trạng của trí tuệ nhân tạo lên ngành y tế hiện nay..........................
3.2.1.Tại Nhật Bản........................................................................................
3.2.2.Tại Việt Nam........................................................................................
3.2.3.Tại Mỹ.................................................................................................
CHƯƠNG IV: GIẢI PHÁP CHO NGÀNH Y TẾ KHI ÁP DỤNG TRÍ TUỆ
NHÂN TẠO...................................................................................................
4.1.Mục tiêu đề ra...........................................................................................
4.2.Kiên nghị giải pháp cho ngành y tế khi áp dụng trí tuệ nhân tạo.............
Kết Luận........................................................................................................ 2
CHƯƠNG I:GIỚI THIỆU VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1. Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính, nó
giúp cho con người làm được nhiều công việc cùng một lúc, qua đó giúp giảm
tải những vấn đề mà con người không làm được.
Các tổ chức hiện nay đang tạo ra những phiên bản AI khác nhau phục vụ cho
nhiều ngành nghề khác nhau như: Y tế, Giáo dục, lập trình,…Công nghệ trí tuệ
nhân tạo giúp phan tích và làm việc đễ hỗ trợ hoạt động kinh doanh hiệu quả
1.2. Lịch sử hình thành của trí tuệ nhân tạo.
1943 đến năm 1980: Warren McCulloch và Walter Pitts xuất bản bài báo “Phép
tính logic của các ý tưởng nội tại trong hoạt động thần kinh”, thảo luận về các
mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks) được lý tưởng hóa và đơn giản
hóa, cũng như cách chúng có thể thực hiện các chức năng logic đơn giản. Mạng
nơ-ron nhân tạo là tiền thân của học sâu (deep learning) đang rất phổ biến hiện
nay. Donald Hebb đề xuất lý thuyết về học tập dựa trên những phỏng đoán liên
quan đến các mạng nơ-ron, và khả năng kết nối giữa các nơ-ron có thể mạnh lên
hoặc yếu đi theo thời gian. Alan Turing xuất bản một bài báo nổi tiếng có tựa đề
“Máy móc có thể suy nghĩ?”, trong đó ông đưa ra khái niệm về tư duy của máy
móc và đề xuất phép thử Turing - một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính.
Herbert Simon và Allen Newell tạo ra chương trình trí tuệ nhân tạo đầu tiên
được đặt tên là “Logic Theorist”. Chương trình này đã chứng minh được 38
trong số 52 định lý Toán học, đồng thời tìm ra những cách chứng minh mới và
hay hơn cho một số định lý khác.Cụm từ “trí tuệ nhân tạo” được đề xuất bởi nhà
khoa học máy tính người Mỹ John McCarthy tại Hội nghị Dartmouth, đánh dấu
mốc chính thức sự ra đời của trí tuệ nhân tạo.Frank Rosenblatt phát triển
Perceptron, mạng nơ-ron nhân tạo đầu tiên cho phép nhận dạng mẫu dựa trên
một mạng học tập máy tính (computer learning network - CLN) gồm 2 lớp. Năm
1958,John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, trở thành ngôn ngữ lập
trình phổ biến nhất được sử dụng trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Arthur
Samuel đưa ra khái niệm “học máy” (machine learning), báo cáo về việc lập
trình một máy tính “để nó học cách chơi một ván cờ caro tốt hơn những gì người
viết chương trình có thể chơi”.Unimate, robot công nghiệp đầu tiên bắt đầu hoạt
động trên dây chuyền lắp ráp tại một nhà máy của General Motors ở bang New
Jersey (Mỹ).Năm 1980 thuật ngữ “Mùa đông AI” (AI Winter) đầu tiên. Thuật
ngữ “Mùa đông AI” đề cập tới giai đoạn mà nguồn tài trợ cho các dự án nghiên
cứu trí tuệ nhân tạo bị cắt giảm nghiêm trọng do tiến độ chậm chạp trong phát 3
triển AI. Cùng vào năm đó Wabot-2 được chế tạo tại Đại học Waseda, Nhật Bản.
Đây là một robot hình người có thể giao tiếp với con người, đọc bản nhạc và
chơi các giai điệu có độ khó trung bình trên đàn organ điện tử.
Từ năm 1981 đến năm 2000: Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật
Bản cấp ngân sách 850 triệu USD cho dự án ‘Máy tính thế hệ thứ 5’, nhằm phát
triển các máy tính có thể thực hiện các cuộc hội thoại, dịch ngôn ngữ, hiểu được
các hình ảnh và suy luận như con người. Năm 1984Phát hành bộ phim Electric
Dreams về tình yêu tay ba giữa một người đàn ông, một người phụ nữ và một
máy tính cá nhân. Hệ thống kinh doanh thông minh đầu tiên được Metaphor
Computer Systems phát triển cho công ty Procter & Gamble để liên kết thông tin
bán hàng và dữ liệu máy quét bán lẻ. Chiếc ô-tô không người lái đầu tiên (một
chiếc xe van Mercedes-Benz) có trang bị camera và cảm biến, được chế tạo tại
Đại học Bundeswehr ở Munich dưới sự chỉ đạo của Ernst Dickmanns, có thể
chạy với tốc độ 55 dặm/giờ trên những con đường vắng. Đến năm 1987-1993:
“Mùa đông AI” thứ 2. Một lần nữa, các nhà đầu tư và các chính phủ ngừng tài
trợ cho nghiên cứu AI do chi phí cao nhưng không đem lại hiệu quả như mong
đợi. Richard Wallace phát triển chatbot A.L.I.C.E, lấy cảm hứng từ chương trình
ELIZA của Joseph Weizenbaum, nhưng có thêm bộ sưu tập dữ liệu mẫu ngôn
ngữ tự nhiên ở quy mô chưa từng có, được thúc đẩy bởi sự ra đời của Web. Deep
Blue của IBM trở thành chương trình máy tính đầu tiên đánh bại một nhà vô
địch cờ vua thế giới (Garry Kasparov). Năm 2000: Honda ra mắt robot hình
người ASIMO có thể đi nhanh như con người, giao khay cho khách hàng trong một bối cảnh nhà hàng.
Từ 2009 đến nay: Các nhà khoa học máy tính tại Phòng thí nghiệm Thông tin
Thông minh, Đại học Northwestern phát triển Stats Monkey, một chương trình
viết tin tức thể thao mà không cần sự can thiệp của con người.Watson, máy tính
trả lời câu hỏi của IBM tham gia game show truyền hình Jeopardy! và đánh bại
2 nhà cựu vô địch. Watson đã chứng minh rằng nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên
và có thể giải quyết các câu hỏi hóc búa một cách nhanh chóng.Năm 2011 Apple
tích hợp Siri, một trợ lý ảo thông minh với giao diện giọng nói, vào iPhone 4S.
Amazon ra mắt Alexa, một trợ lý ảo thông minh với giao diện giọng nói hỗ trợ
hoạt động mua sắm của khách hàng.
“Công dân robot” đầu tiên ra mắt công chúng. Đây là robot hình người có tên
Sophia được Hanson Robotics chế tạo, có khả năng nhận dạng khuôn mặt, giao
tiếp bằng lời nói và biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt AlphaGo của Google
DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol, trở thành chương trình máy
tính đầu tiên giành chiến thắng trước một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp.
2020: OpenAI phát hành mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 có thể tạo ra
văn bản dựa trên AI OpenAI dựa trên GPT-3 để phát triển DALL-E để tạo hình 4
ảnh từ lời nhắc văn bản.DeepMind ra mắt Gato, một hệ thống AI đa phương
thức được đào tạo để thể thực hiện hàng trăm nhiệm vụ khác nhau như chơi
video game, tạo chú thích cho hình ảnh và sử dụng cánh tay robot để xếp khối.
OpenAI ra mắt ChatGPT, một chatbot AI có khả năng tương tác ở dạng đàm
thoại và đưa ra những phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Công cụ này đã cán
mốc 100 triệu người dùng chỉ 2 tháng sau khi ra mắt, trở thành ứng dụng tiêu
dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử.Màn ra mắt bùng nổ của ChatGPT là cú
huých dẫn đến hình thành một cuộc đua nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI
trên phạm vi toàn cầu, với sự tham gia của hàng loạt ông lớn công nghệ như
Microsoft, Google, Alibaba, Baidu…
ChatGPT của OpenAI ghi nhận sự tăng trưởng người dùng mạnh mẽ trong vòng
2 tháng kể từ khi ra mắt.
1.3. Ưu điểm, nhược điểm của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế 1.3.1. Ưu điểm
-Giảm sai sót của con người: Một trong những lợi thế lớn nhất của Trí tuệ nhân
tạo là nó có thể giảm đáng kể lỗi và tăng độ chính xác . Các quyết định do AI
đưa ra trong mỗi bước được quyết định bởi thông tin đã thu thập trước đó và
một bộ thuật toán nhất định. Khi được lập trình đúng cách, những lỗi này có thể
được giảm xuống giá trị rỗng.
-Không có rủi ro: Lợi thế lớn nhát của AI là ít rủi ro hơn con người. Cho dù đó
là gỡ bom, đi vào vũ trụ, khám phá những phần sâu nhất của đại dương, những
cỗ máy có thân kim loại đều có khả năng chống chịu trong tự nhiên và có thể tồn
tại trong bầu khí quyển không thân thiện. Hơn nữa, chúng có thể cung cấp công
việc chính xác với trách nhiệm cao hơn và không dễ bị hao mòn.
-Sẵn có 24/7: Con người cũng cần nghỉ ngơi và thời gian nghỉ ngơi để cân bằng
cuộc sống công việc và cuộc sống cá nhân. Nhưng AI có thể hoạt động liên tục
không nghỉ. AI suy nghĩ nhanh hơn nhiều so với con người và thực hiện nhiều
nhiệm vụ cùng một lúc với kết quả chính xác. Họ thậm chí có thể xử lý các công
việc lặp đi lặp lại tẻ nhạt một cách dễ dàng với sự trợ giúp của các thuật toán AI trí tuệ nhân tạo.
-Hỗ Trợ kỹ thuật số: Một số công ty có công nghệ tiên tiến nhất tương tác với
người dùng bằng cách sử dụng trợ lý kỹ thuật số, giúp loại bỏ nhu cầu về nhân
sự. Nhiều trang web sử dụng trợ lý kỹ thuật số để cung cấp nội dung do người 5
dùng yêu cầu. Chúng ta có thể thảo luận về tìm kiếm của mình với họ trong cuộc
trò chuyện. Một số chatbot được xây dựng theo cách khiến chúng ta khó có thể
biết liệu chúng ta đang trò chuyện với con người hay chatbot.
-Thực hiện các công việc lặp đi lặp lại: AI sẽ thực hiện nhiều nhiệm vụ lặp đi
lặp lại như một phần công việc hàng ngày của mình, chẳng hạn như kiểm tra tài
liệu để tìm lỗi và gửi thư cảm ơn qua thư, cùng những việc khác. Chúng ta có
thể sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa hiệu quả những công việc vặt vãnh
này và thậm chí loại bỏ những nhiệm vụ “nhàm chán” cho mọi người, cho phép
họ tập trung vào việc sáng tạo hơn.
-Ứng dụng y tế: AI cũng đã có những đóng góp đáng kể cho lĩnh vực y học, với
các ứng dụng từ chẩn đoán và điều trị đến khám phá thuốc và thử nghiệm lâm
sàng. Các công cụ do AI cung cấp có thể giúp các bác sĩ và nhà nghiên cứu phân
tích dữ liệu bệnh nhân, xác định các rủi ro sức khỏe tiềm ẩn và phát triển các kế
hoạch điều trị được cá nhân hóa. 1.3.2. Nhược điểm
1. Cần giám sát con người
Mặc dù AI đã đi một chặng đường dài trong thế giới y tế, giám sát con người
vẫn cần thiết Ví dụ, robot phẫu thuật hoạt động hợp lý, trái ngược với kinh
nghiệm. Các bác sĩ có thể nhận thấy các quan sát hành vi quan trọng có thể giúp
chẩn đoán hoặc ngăn ngừa các biến chứng y khoa.
Khi AI phát triển, các lĩnh vực công nghệ và y tế đang ngày càng giao tiếp để cải thiện công nghệ
2. Có thể bỏ qua các biến xã hội
Nhu cầu của bệnh nhân thường vượt ra ngoài điều kiện thể chất ngay lập tức.
Các yếu tố xã hội, kinh tế và lịch sử có thể đóng vai trò khuyến nghị phù hợp
cho các bệnh nhân cụ thể. Chẳng hạn, một hệ thống AI có thể phân bổ một bệnh
nhân đến một trung tâm chăm sóc cụ thể dựa trên chẩn đoán cụ thể. Tuy nhiên,
hệ thống này có thể không tính đến các hạn chế kinh tế của bệnh nhân hoặc các
ưu tiên được cá nhân hóa khác.
Quyền riêng tư cũng trở thành một vấn đề khi kết hợp một hệ thống AI. Các
thương hiệu như Amazon có triều đại miễn phí khi thu thập và tận dụng dữ liệu.
Mặt khác, các bệnh viện có thể phải đối mặt với một số thiết lập lại khi cố gắng
truyền dữ liệu từ các thiết bị di động của Apple. Những hạn chế về quy định và
xã hội này có thể hạn chế khả năng AI, để tạo điều kiện cho các hoạt động y tế.
3. Có thể dẫn đến thất nghiệp 6
Mặc dù AI có thể giúp cắt giảm chi phí và giảm áp lực bác sĩ lâm sàng, nhưng
nó cũng có thể khiến một số công việc trở nên dư thừa. Biến này có thể dẫn đến
các chuyên gia di dời đã đầu tư thời gian và tiền bạc vào giáo dục chăm sóc sức
khỏe, đưa ra những thách thức công bằng.
Một báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2018 dự kiến AI sẽ tạo ra tổng
cộng 58 triệu việc làm vào năm 2022. Tuy nhiên, nghiên cứu tương tự này cho
thấy 75 triệu việc làm sẽ bị thay thế hoặc phá hủy bởi AI cùng năm. Lý do chính
cho việc loại bỏ các cơ hội việc làm này là, vì AI được tích hợp nhiều hơn trên
các lĩnh vực khác nhau, các vai trò đòi hỏi các nhiệm vụ lặp đi lặp lại sẽ là dư thừa.
Mặc dù AI hứa hẹn sẽ cải thiện một số khía cạnh của chăm sóc sức khỏe và y
học, nhưng điều quan trọng là phải xem xét sự phân nhánh xã hội của việc tích hợp công nghệ này.
4. Không chính xác vẫn có thể
AI y tế phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu chẩn đoán có sẵn từ hàng triệu trường
hợp được phân loại. Trong trường hợp có ít dữ liệu về các bệnh cụ thể, nhân
khẩu học hoặc các yếu tố môi trường, việc chẩn đoán sai là hoàn toàn có thể.
Yếu tố này trở nên đặc biệt quan trọng khi kê đơn thuốc đặc biệt.
AI không ngừng phát triển và cải thiện để tính đến các lỗ hổng dữ liệu. Tuy
nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các quần thể cụ thể vẫn có thể được loại trừ
khỏi kiến thức miền hiện có.
5. Nghi ngờ về rủi ro bảo mật
Vì AI thường phụ thuộc vào mạng dữ liệu, các hệ thống AI dễ bị rủi ro bảo mật.
Sự khởi đầu của Offensive AI, cải thiện an ninh mạng sẽ được yêu cầu để đảm
bảo công nghệ bền vững.
Khi AI sử dụng dữ liệu để làm cho các hệ thống thông minh hơn và chính xác
hơn, các cuộc tấn công mạng sẽ kết hợp AI để trở nên thông minh hơn với mỗi
thành công và thất bại, khiến chúng khó dự đoán và ngăn chặn hơn. Một khi các
mối đe dọa gây tổn hại cho các biện pháp phòng vệ an ninh, các cuộc tấn công
sẽ khó khăn hơn nhiều để giải quyết.
6. Khiến con người trở nên lười biếng
Các ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI tự động hóa phần lớn các nhiệm vụ tẻ nhạt và
lặp đi lặp lại. Vì chúng ta không phải ghi nhớ mọi thứ hoặc giải câu đố để hoàn
thành công việc, nên chúng ta có xu hướng ngày càng ít sử dụng bộ não của
mình hơn. Việc nghiện AI này có thể gây ra vấn đề cho các thế hệ tương lai. 7
CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VỚI NGHÀNH Y TẾ HIỆN NAY.
2.1. Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh
Những thiếu sót trong chẩn đoán hình ảnh đặt ra một đe dọa nghiêm trọng đến
chất lượng và an toàn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Tại Hoa Kỳ, ước tính
tỷ lệ phát sinh lỗi chẩn đoán ngoại trú là 5,08%, tương đương với 12 triệu người
mỗi năm. Đáng kể, một nửa trong số đó có khả năng gây hại. Trước tình hình
này, công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã trở thành một công cụ quan trọng để
nâng cao chất lượng của quá trình chẩn đoán, đặc biệt là trong lĩnh vực hình ảnh X-quang.
Có thể kể đến dòng sản phẩm DrAid™ Chẩn đoán và Điều trị klung thư được
phát triển bởi VinBrain. Sản phẩm có khả năng sàng lọc, phát hiện sớm và hỗ trợ
điều trị ung thư giúp gia tăng hiệu quả công việc của các bác sĩ chuyên khoa ung
bướu trong cuộc chiến chống ung thư gan và trực tràng – vốn là 2 trong số 10
bệnh ung thư với tỉ lệ tử vong và mắc mới cao nhất trên toàn thế giới.
Giải pháp này sử dụng phương pháp mới dựa trên các đặc điểm bức xạ sóng con
từ hình ảnh CT nhiều pha để sàng lọc HCC. Giải pháp DrAid™ Chẩn đoán và
Điều trị ung thư sử dụng tất cả SOTA, bao gồm nnUnet, ConvNeXt và các kỹ
thuật chú ý. Nghiên cứu về phương pháp này gần đây đã được công bố trên Tạp
chí Nature Scientific Reports. Đây là một minh chứng về xu thế sử dụng AI rộng
rãi cho chẩn đoán chính xác hơn và cải thiện các quyết định điều trị đối với những căn bệnh nan y.
2.2. Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Hồ sơ sức khỏe điện tử
Năm 2023 chứng kiến sự xuất hiện của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong các quy trình
làm việc chính thức trên nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là với việc ra mắt trí
tuệ nhân tạo Tạo sinh (Generative AI) như ChatGPT của OpenAI. Với điều này,
các nhà phân tích đã dự đoán sự thay đổi lực lượng lao động, với sự tập trung
đặc biệt vào "người lao động tri thức". Trong lĩnh vực y học, chúng ta đã chứng
kiến sự ra đời của nhiều tính năng AI, từ đặc tả môi trường, quản lý công việc
đến hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Khi hồ sơ sức khỏe điện tử xuất hiện, các cơ quan quản lý đã đưa ra các chương
trình khuyến khích chuyển đổi số để thúc đẩy chuyển đổi từ hồ sơ giấy sang hồ
sơ điện tử. Mục tiêu không gì khác ngoài tăng cường tính tương tác, chất lượng
và an toàn trong chăm sóc bệnh nhân.
Mỗi phòng khám hiện nay đều được trang bị máy tính hoặc máy tính bảng chứa
đựng nhiều thông tin bệnh nhân trên đa nền tảng. Các bác sĩ có xu hướng lựa 8
chọn sử dụng hệ thống được trang bị trí tuệ nhân tạo để tóm tắt thông tin và đưa
ra những quyết định quan trọng hơn.
2.3 Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Robot y học
Bằng cách làm nổi bật các công cụ, giám sát hoạt động và gửi cảnh báo, hệ
thống phẫu thuật dựa trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) có khả năng đề xuất phương
pháp tiếp cận cá nhân hóa cho nhu cầu phẫu thuật của từng bệnh nhân, đồng thời
hướng dẫn và tối ưu hóa các quy trình phẫu thuật. Trong lĩnh vực phẫu thuật nội
soi và phẫu thuật bằng robot, AI đặc biệt hiệu quả với màn hình video có khả
năng hiển thị thông tin hay hướng dẫn từ AI trong quá trình thực hiện phẫu thuật.
Tiến sĩ Tignanelli - Trường Cao đẳng Phẫu thuật Hoa Kỳ mô tả: “AI sẽ phân tích
các ca phẫu thuật khi chúng đang diễn ra và hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật trong việc
đưa ra quyết định.” Chẳng hạn, trong phẫu thuật nội soi, AI có thể nhận diện sự
tăng sinh tế bào bất thường tiềm ẩn. Trong phẫu thuật bằng robot, AI cũng có
khả năng thực hiện những nhiệm vụ đơn giản thông qua robot, như đóng cổng
và buộc mũi khâu hoặc thắt nút.
Câu hỏi đặt ra rằng: Liệu AI hay Robot có thể thay thế hoàn toàn được các bác
sĩ? Hầu hết các chuyên gia về AI và phẫu thuật đã và đang sử dụng robot đều
khẳng định rằng một robot phẫu thuật do AI kiểm soát hoàn toàn thay thế bác sĩ
phẫu thuật con người là không thể. Trí tuệ nhân tạo (AI) vẫn sẽ được sử dụng
hiệu quả nhằm mục đích nâng cao khả năng ra quyết định và thực hiện của bác sĩ phẫu thuật.
2.4 Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y học cá nhân hóa
Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của Trí tuệ nhân tạo Tạo sinh (Gen AI)
trong chăm sóc sức khỏe là y học cá nhân hóa. Y học cá nhân hóa là một cách
tiếp cận chăm sóc sức khỏe có tính đến cấu trúc di truyền, môi trường và lối
sống độc đáo của mỗi cá nhân. Điều này có thể giúp cải thiện độ chính xác của
chẩn đoán và điều trị và giảm nguy cơ tác dụng phụ.
Một số các ứng dụng tiềm năng nhất của Y học cá nhân hóa có thể được sử dụng
trong y tế các năm tới có thể kể đến như Khám phá thuốc - Phát triển thuốc -
Chẩn đoán - Điều trị.
AI sáng tạo có tiềm năng cách mạng hóa việc chăm sóc sức khỏe, bằng cách cải
thiện độ chính xác và hiệu quả của chẩn đoán và điều trị, cũng như làm cho việc
chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn và giá cả phải chăng hơn. Tuy nhiên, điều quan
trọng là phải đánh giá đúng được những thách thức về mặt đạo đức liên quan
đến Gen AI trước khi được triển khai rộng rãi. 9
Khi công nghệ Gen AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi được thấy
nhiều ứng dụng sáng tạo và biến đổi hơn nữa của AI trong chăm sóc sức khỏe.
2.5. Trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý khám, chữa bệnh
Năm 2023 chứng kiến Trí tuệ nhân tạo (AI) đang hỗ trợ các bệnh viện và hệ
thống chăm sóc sức khỏe trong việc dự đoán và chẩn đoán sớm các nguy cơ
bệnh, đồng thời cung cấp những dữ liệu y tế hữu ích cho các tổ chức và các viện
nghiên cứu. Các tổ chức sau đó sẽ phát triển một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe
dựa trên trí tuệ nhân tạo, kết nối và giao tiếp với bệnh nhân, bệnh viện, chuyên
gia chăm sóc sức khỏe, các phòng mạch gia đình, các công ty dược học và tổ
chức nghiên cứu, và nhiều nguồn khác. Một hệ sinh thái toàn diện như vậy có
tiềm năng tối ưu hóa cách tổ chức và quản lý hệ thống chăm sóc sức khỏe bằng sức mạnh của AI.
Trí tuệ nhân tạo đã tạo nên những thay đổi trong việc quản lý chăm sóc sức khỏe
tại một số tổ chức bằng cách kết nối thuật toán học máy và các thiết bị mới với
phần cứng và phần mềm phức tạp, tạo ra một hệ sinh thái có tính liên kết mạnh mẽ.
Bằng việc ứng dụng các hệ thống được quản lý dữ liệu bằng AI, trí tuệ nhân tạo
có thể đưa việc quản lý y tế lên một hướng đi mới, một tầm cao mới. Từ đó tạo
ra một ảnh hưởng tích cực đáng kể lên hệ thống chăm sóc y tế toàn cầu. 10
CHƯƠNG III: THỰC TRẠNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VỚI
NGHÀNH Y TẾ HIỆN NAY
3.1. Khái quát chung về trí tuệ nhân tạo với ngành y tế hiện nay.
Hiên nay, những ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế - AI (Artificial
Intelligence) mang đến sự thay đổi lớn trong cuộc sống hàng ngày theo cách
chúng ta chưa bao giờ tưởng tượng được. Cùng lúc đó, việc sử dụng AI trong
chăm sóc sức khỏe đang thay đổi hoàn toàn bộ mặt của ngành.
3.2. Thực trạng của trí tuệ nhân tạo lên ngành y tế hiện nay.
Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) đang có nhiều tiềm năng trong ngành y tế,
nhưng cũng gặp một số thách thức và vấn đề cần giải quyết:
Bảo mật và quyền riêng tư: Việc sử dụng AI trong y tế đòi hỏi việc xử lý
lượng lớn dữ liệu cá nhân, điều này đặt ra thách thức về việc bảo mật và
quyền riêng tư của bệnh nhân.
Sự chính xác và độ tin cậy: Một số hệ thống AI có thể gặp khó khăn
trong việc đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy cao trong mọi tình huống y
tế. Điều này có thể dẫn đến những sai sót trong chẩn đoán hoặc điều trị.
Sự thiếu sự đồng bộ: Việc triển khai AI trong y tế có thể gặp khó khăn do
sự thiếu sự đồng bộ giữa các hệ thống và các cơ quan y tế.
Vấn đề về sự chênh lệch về sức khỏe: AI có thể làm gia tăng sự chênh
lệch về sức khỏe nếu không được triển khai một cách công bằng và công bằng.
Thiếu kiến thức và đào tạo: Các nhân viên y tế cần được đào tạo để sử
dụng AI một cách hiệu quả và an toàn, nhưng hiện tại, việc đào tạo này
vẫn còn thiếu và cần được cải thiện.
3.2.1. Tại Nhật Bản
Trong ngành y tế, Nhật Bản đang đẩy mạnh việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI)
để giải quyết các thách thức liên quan đến dân số già, sự suy giảm và các bệnh
mãn tính. Dưới đây là một số điểm nổi bật về sự phát triển của AI trong y tế tại Nhật Bản:
Phát triển công nghệ chẩn đoán: Các công ty Nhật Bản như AI Medical
Services (AIM) đã phát triển các công cụ AI giúp phân tích hình ảnh từ
các kỹ thuật như tiêm nhiên liệu để phát hiện ung thư với độ chính xác
cao. Công cụ này có thể phân tích một hình ảnh chỉ trong 0,02 giây, nhanh
hơn nhiều so với các bác sĩ chuyên khoa. 11
Hỗ trợ y tế công cộng: Nhật Bản đang triển khai các hệ thống AI để theo
dõi dịch bệnh, phản ứng khẩn cấp và quản lý hệ thống y tế. Điều này giúp
tăng cường hiệu quả và giảm tải cho hệ thống y tế hiện tại.
Nghiên cứu và phát triển thuốc mới: AI đang được sử dụng để nâng cao
hiệu quả của nghiên cứu y tế và phát triển thuốc mới, giúp Nhật Bản cạnh
tranh với các quốc gia khác trong lĩnh vực công nghệ y tế.
Cải thiện chất lượng cuộc sống của người già: Với dân số già nhất thế
giới, Nhật Bản sử dụng AI để phát triển các phương pháp điều trị và
phòng ngừa bệnh tật, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của người già. 3.2.2 Tại Việt Nam
Trong ngành y tế tại Việt Nam, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng để cải
thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân và hỗ trợ các chuyên gia y tế. Dưới đây là
thông tin về việc áp dụng AI trong ngành y tế tại Việt Nam:
Phân tích hình ảnh y tế: AI được sử dụng để phân tích các hình ảnh y tế
như X-quang, CT, MRI để phát hiện các bệnh lý và hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh.
Phòng ngừa và điều trị bệnh: AI giúp phát triển các phương pháp điều trị
mới, phòng ngừa bệnh tật và cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.
Nghiên cứu và phát triển thuốc mới: AI đang được sử dụng để nâng cao
hiệu quả của nghiên cứu y tế và phát triển thuốc mới.
Hỗ trợ y tế công cộng: AI có thể hỗ trợ các biện pháp y tế công cộng như
theo dõi dịch bệnh, phản ứng khẩn cấp và quản lý hệ thống y tế.
Tăng cường quyền tự quản lý sức khỏe của bệnh nhân: AI giúp bệnh nhân
tự quản lý sức khỏe của mình, hiểu rõ hơn về nhu cầu sức khỏe và tạo
điều kiện cho việc tiếp cận dịch vụ y tế tốt hơn 12
CHƯƠNG IV: GIẢI PHÁP CHO NGÀNH Y TẾ KHI ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
4.1.Mục tiêu đề ra
Dưới đây là một số mục tiêu cho ngành y tế khi áp dụng trí tuệ nhân tạo.
1. Cải thiện chất lượng chẩn đoán: Tăng độ chính xác và tốc độ chẩn đoán bệnh,
giúp phát hiện sớm các tình trạng nguy hiểm.
2. Tối ưu hóa quy trình điều trị: Cung cấp thông tin và khuyến nghị hỗ trợ bác sĩ
trong việc xây dựng kế hoạch điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân.
3. Nâng cao hiệu quả quản lý bệnh viện: Giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, từ
quản lý hồ sơ bệnh án đến phân bổ tài nguyên và nhân lực.
4. Gia tăng trải nghiệm bệnh nhân: Cải thiện dịch vụ chăm sóc, tạo sự thuận
tiện cho bệnh nhân thông qua các ứng dụng và chatbot hỗ trợ.
5. Phát triển nghiên cứu y học: Tăng tốc độ nghiên cứu và phát triển thuốc mới
thông qua phân tích dữ liệu và mô phỏng.
6. Tăng cường chăm sóc phòng ngừa: Sử dụng AI để phân tích xu hướng sức
khỏe, giúp dự đoán và ngăn ngừa các bệnh lý.
7. Tiết kiệm chi phí: Giảm thiểu chi phí điều trị và quản lý nhờ vào việc tự động
hóa và tối ưu hóa các quy trình.
4.2.Kiến nghị giải pháp cho ngành y tế khi áp dụng trí tuệ nhân tạo.
Ngành y tế đang triển khai nhiều giải pháp để tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào
quy trình chăm sóc sức khỏe. Dưới đây là một số giải pháp chính:
1. Đào tạo và nâng cao nhận thức: Tổ chức các chương trình đào tạo cho bác sĩ
và nhân viên y tế về AI, giúp họ hiểu và sử dụng hiệu quả công nghệ này.
2. Phát triển các ứng dụng AI chuyên dụng: Thiết kế các phần mềm và ứng
dụng AI để hỗ trợ chẩn đoán, điều trị, và quản lý bệnh nhân, phù hợp với từng chuyên khoa.
3. Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư: Áp dụng các biện pháp bảo mật dữ
liệu nghiêm ngặt để đảm bảo thông tin của bệnh nhân được bảo vệ trong quá trình sử dụng AI.
4. Hợp tác giữa các bên: Khuyến khích sự hợp tác giữa bệnh viện, viện nghiên
cứu và các công ty công nghệ để phát triển và cải thiện các giải pháp AI.
5. Khám phá dữ liệu lớn: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu lớn từ các nguồn khác
nhau như hồ sơ y tế, nghiên cứu lâm sàng, giúp rút ra những thông tin giá trị cho quyết định điều trị. 13
6. Thử nghiệm và đánh giá: Tiến hành thử nghiệm lâm sàng để đánh giá tính
hiệu quả và độ chính xác của các công nghệ AI trước khi triển khai rộng rãi.
7. Chính sách và quy định: Xây dựng khung pháp lý rõ ràng để điều chỉnh việc
sử dụng AI trong y tế, bảo vệ quyền lợi của bệnh nhân và đảm bảo tính an toàn.
Những giải pháp này không chỉ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế mà còn
tăng cường sự tin tưởng của bệnh nhân vào công nghệ mới. Đồng thời còn giúp
cho ngành y tế có thể khắc phục được những vấn đề mà vẫn còn những khó khăn trong tương lai Kết Luận
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có tác động lớn đến ngành y tế, mang lại nhiều lợi ích
như cải thiện chẩn đoán bệnh, tăng cường hiệu quả quản lý bệnh viện, và hỗ trợ 14
phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Tuy nhiên, cũng có những thách thức và
trách nhiệm cần quan tâm, như bảo mật thông tin y tế, đảm bảo tính minh bạch
và hiểu biết của AI, và bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Điều này đòi hỏi
phải có chuyên môn trong lĩnh vực phải đưa ra phương hướng, giải pháp để khắc
phục khó khăn để mang lại hiệu quả tốt nhất. 15