zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Y Tế - Sức Khoẻ

» Y khoa - Dược

Vai trò trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

11
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) trong chăm sóc sức khỏe là sử dụng các thuật toán và phần mềm phức tạp để ước tính nhận thức và hành vi con người trong việc phân tích các dữ liệu y tế phức tạp.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Vai trò trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe

TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 530 - THÁNG 9 - SỐ CHUYÊN ĐỀ - 2023 VAI TRÒ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG CHĂM SÓC SỨC KHỎE Phạm Thị Ngọc Tuyết1 TÓM TẮT 31 Artificial intelligence (AI) in healthcare is Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence – AI) the use of complex algorithms and software to trong chăm sóc sức khỏe là sử dụng các thuật estimate human behavior and cognition in the toán và phần mềm phức tạp để ước tính nhận analysis of complicated medical data. The thức và hành vi con người trong việc phân tích applications of AI in healthcare are Deep các dữ liệu y tế phức tạp. Những ứng dụng AI learning DL in imaging data from xray, CT- trong chăm sóc sức khỏe gồm: ứng dụng thuật scan, MRI, endoscopies, anapathologies for toán học sâu (Deep learning DL) qua hình ảnh x detecting malgnant lesions in early stage; quang, CT- scan, cộng hưởng từ, nội soi, giải surgical robot; increasing patient engagement phẩu bệnh, để phát hiện thương tổn ác tính giai and adherence by EHR systems, biosensors, đoạn sớm; robot ngoại khoa; tăng tính tương tác watches, smartphones; Robotic process gắn kết bệnh nhân qua hệ thống hồ sơ sức khỏe automation RPA in administrative tasks. AI has điện tử, máy cảm biến sinh học, đồng hồ, điện been applied in medical practice and research thoại thông minh; ứng dụng phần mềm tự động with increasingly fast speed. AI systems will not hóa xử lý như robot (Robotic process automation replace human clinicians on a large scale in RPA) trong công tác quản lý hành chính. AI đến future, but rather will augment their efforts to nay được ứng dụng vào thực hành và nghiên cứu care for patients. y khoa với tốc độ ngày càng nhanh. AI sẽ không Keywords: Artificial intelligence (AI), thay thế các nhà lâm sàng trong tương lai, nhưng machine learning (ML), deep learning (DL), sẽ giúp họ nỗ lực hơn trong việc chăm sóc bệnh natural language processing (NLP) nhân. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu, I. GIỚI THIỆU xử lý ngôn ngữ tự nhiên Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence - AI), được định nghĩa là kỹ thuật của máy SUMMARY tính có khả năng ước tính hành vi và nhận ROLE OF ARTIFICIAL thức con người. AI đến nay được ứng dụng INTELLIGENCE IN HEALTHCARE vào thực hành và nghiên cứu y khoa với tốc độ ngày càng nhanh. Nhìn lại lịch sử về vai trò AI trong chăm 1 Giảng viên Ban đề án Khoa Y, Trường Đại học sóc sức khỏe, năm 1949, khi Claude Shanon, Quốc tế miền đông - EIU nhà toán hoc người Mỹ, đầu tiên làm chương Chịu trách nhiệm chính: Phạm Thị Ngọc Tuyết trình chơi đánh cờ trên máy tính. Vài thập SĐT: 0903315451 niên sau, AI phát triển và đến nay, trong thế Email: tuyet.pham@eiu.edu.vn kỷ 21, sự tiến bộ AI gồm phát triển CheXNet Ngày nhận bài: 23/8/2023 năm 2017, một thuật toán được dùng để chẩn Ngày phản biện khoa học: 25/8/2023 đoán bệnh viêm phổi và Cardio DL, đầu tiên Ngày duyệt bài: 29/8/2023 được FDA công nhận. 233
HỘI NGHỊ KHOA HỌC KỸ THUẬT MỞ RỘNG BỆNH VIỆN NHI ĐỒNG 2 LẦN THỨ 30 NĂM 2023 Trong y khoa, AI được dùng bởi các nhà ô nhiễm, nhiễm trùng…); sắp xếp và đánh nghiên cứu để phân tích các bộ dữ liệu phức giá các kết quả, khảo sát và ghi chép hàng tạp mà con người khó có thể làm được. AI có ngày của bệnh nhân [2,6]. thể phân tích các hình ảnh x quang, CT- scan, cộng hưởng từ (MRI), nội soi, giải II. THUẬT NGỮ LIÊN QUAN AI[1,3] phẫu bệnh để giúp chẩn đoán các vấn đề liên AI nhờ vào khả năng của máy tính để quan sức khỏe; cải thiện việc ra quyết định thực hiện các công việc với nhận thức tương lâm sàng nhanh và nhiều hơn. tự như con người là học tập và giải quyết vấn Ngày nay, AI đang được ứng dụng nhiều đề. Yếu tố cơ bản của kỹ thuật này là thuật vào y khoa: từ các kết quả lâm sàng (nhân toán học máy (Machine Learning - ML) để khẩu học, kết quả xét nghiệm, chẩn đoán học và nhận biết tự động các thành phần của bệnh, hồ sơ sức khỏe điện tử …); đến việc dữ liệu. Thêm nữa, thuật toán học sâu (Deep cho thuốc (y lệnh, điều trị kèm theo, dữ liệu learning – DL) dựa trên cấu trúc mạng lưới nơi bán hàng, định kỳ cho thêm thuốc theo thần kinh sinh học của não người gọi là toa); các báo cáo y lệnh; tiền sử gia đình; mạng lưới thần kinh nhân tạo (Artificial tình trạng sức khỏe (qua máy theo dõi sức Neural Networks - ANNs). Thuật toán DL có khỏe – fitness trackers, thiết bị mang theo thể nhận biết các thành phần, phân tích dữ người – wearable devices); các vấn đề môi liệu, đưa ra kết luận và quyết định. (Hình 1) trường (phân tích tác động khí hậu, chất gây [4] . Học máy (Machine Learning - ML) 234
TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 530 - THÁNG 9 - SỐ CHUYÊN ĐỀ - 2023 Thuật toán ML là một thành phần của AI, phân tích hình ảnh bao gồm nhận biết và xếp qua đó máy tính dạy cách học tập từ các dữ loại. Điều này đòi hỏi quá trình xử lý tối liệu đang có và nhận biết các điểm tương tự thiểu và được biết như ANNs bất biến dựa để dự đoán được các thành phần của dữ liệu trên kiến trúc trọng lượng và đặc điểm bất mà không cần sự can thiệp của con người biến tịnh tiến. CNN được thiết kế dành cho hoặc chương trình từ bên ngoài. các bộ dữ liệu lớn, để học các khuôn mẫu Đầu vào cho thuật toán ML bao gồm đặc liên quan hình ảnh. điểm của bệnh nhân và đôi khi là kết quả y tế Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural cần quan tâm. Đặc điểm của bệnh nhân language processing – NLP) thường bao gồm dữ liệu cơ bản như tuổi, giới Sau khi các hình ảnh, dữ liệu di truyền tính, tiền sử bệnh,... và dữ liệu cụ thể về bệnh được nhập vào và hiểu được bằng máy, các như chẩn đoán hình ảnh, biểu hiện gen, xét thuật toán học sâu - DL có thể trực tiếp làm nghiệm, kết quả khám thực thể, triệu chứng việc sau quá trình tiền xử lý hoặc kiểm soát lâm sàng, thuốc, v.v. chất lượng thích hợp. Tuy nhiên, tỉ lệ lớn Học sâu (Deep Learning – DL) thông tin lâm sàng ở dạng văn bản, chẳng Thuật toán DL là một kỷ nguyên mới của hạn như khám thực thể, báo cáo kết quả từ thuật toán ML, là một phần mở rộng và hiện phòng xét nghiệm, tường trình phẫu thuật, đại hơn của kỹ thuật mạng thần kinh cổ điển tóm tắt xuất viện, mà không có cấu trúc và ML. Kỹ thuật DL thì lý tưởng cho việc định không thể hiểu được bởi chương trình máy lượng và phân loại các hình ảnh. Sự linh tính. Trong bối cảnh này, NLP nhắm mục động của nguyên tắc và kỹ thuật giúp hệ tiêu trích xuất thông tin hữu ích từ văn bản thống có khả năng tự dạy học mà không cần tường thuật để hỗ trợ việc ra quyết định lâm được huấn luyện để hoàn thành mục tiêu là sàng. tự giải quyết vấn đề. Sự phổ biến của áp dụng thuật toán DL là do gia tăng về khối III. CÁCH AI TÁC ĐỘNG LÊN CHĂM SÓC SỨC lượng và độ phức tạp của dữ liệu. KHỎE[3,4,5] Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Học máy – Mạng lưới thần kinh nhân Neural Networks - ANNs) tạo và Học sâu (ML – ANN & DL) Mạng thần kinh nhân tạo thường nhờ vào Trong chăm sóc sức khỏe, ứng dụng phổ phần mềm, phần cứng, hoặc cả hai và giống biến nhất ML - học máy cổ điển là dự đoán như não người. Các mạng thần kinh là những các bệnh lý chính xác với các phác đồ điều tầng lớp tế bào thần kinh nhân tạo liên kết trị thành công dựa trên dữ liệu thu thập các nhau. Các lớp khác nhau phân tích, học từ thuộc tính đa dạng bệnh nhân và phương lớp trước và phối hợp với nhau thực hiện pháp điều trị. việc ra quyết định phức tạp. Hiện đang có Ứng dụng phổ biến của thuật toán DL – nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của AI trong học sâu trong chăm sóc sức khỏe là khả năng y khoa qua ứng dụng ANNs. nhận biết thương tổn ác tính qua các hình Mạng thần kinh tích chập ảnh x quang. DL đang được ứng dụng ngày (Convolutional neural networks – CNNs) càng tăng vào dữ liệu hóa hình ảnh CNN là tầng lớp đặc biệt của mạng lưới (radiomics), phát hiện các dấu hiệu đặc trưng thần kinh sâu, thường được ứng dụng để liên quan với lâm sàng, dựa vào các dữ liệu 235
HỘI NGHỊ KHOA HỌC KỸ THUẬT MỞ RỘNG BỆNH VIỆN NHI ĐỒNG 2 LẦN THỨ 30 NĂM 2023 hình ảnh mà mắt người không nhận biết định lâm sàng” trong vài thập kỷ qua và cho được. Cả hai kỹ thuật dữ liệu hóa hình ảnh và đến nay. DL được dùng nhiều nhất trong phân tích Ngày nay các nhà cung cấp hồ sơ y tế hình ảnh liên quan với bệnh lý ung thư. Sự điện tử (electronic health record - EHR) kết hợp này hứa hẹn mức độ chính xác cao trang bị bộ nguyên tắc cho hệ thống của họ. hơn trong chẩn đoán so với các công cụ tự Các hệ chuyên gia này đòi hỏi sự tham gia động của thế hệ trước dùng để phân tích hình của các chuyên gia con người và kỹ sư đầy ảnh, như là phát hiện thương tổn với sự trợ đủ kiến thức để xây dựng chuỗi nguyên tắc giúp của máy tính (computer-aided detection trong miền kiến thức đặc biệt của máy tính. - CAD). Robot (Physical robots) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Hiện trên thế giới, có hơn 200.000 robot language processing – NLP) kỹ nghệ được tạo ra mỗi năm. Robot thực Hiểu được ngôn ngữ người là mục tiêu hiện các công việc như nâng lên, dời đổi vị chính của các nhà nghiên cứu AI từ các năm trí, hàn, lắp ráp đồ vật ở các nơi như công của thập niên 1950. Trong lãnh vực này, xưởng và kho hàng, và phân phối vật tư NLP, gồm các ứng dụng như nhận biết tiếng trong bệnh viện. Gần đây, robot trở nên hợp nói, phân tích văn bản, dịch thuật và các mục tác với con nguời hơn và được huấn luyện cử tiêu khác liên quan với ngôn ngữ. Có 2 tiếp động theo các động tác được yêu cầu. Chúng cận cơ bản: NLP thống kê và NLP ngữ cũng trở nên thông minh hơn, nhờ các khả nghĩa. năng của AI đang đưa vào trong “não” (thật Trong chăm sóc sức khỏe, ứng dụng ra là hệ điều hành). Robot ngoại khoa, được chính NLP bao gồm sáng tạo, hiểu và xếp công nhận đầu tiên ở Mỹ năm 2000, cung loại các tài liệu lâm sàng và nghiên cứu đã cấp “siêu năng lực” cho các nhà ngoại khoa, được công bố. Hệ thống NLP có thể phân cải thiện khả năng nhìn, tạo độ chính xác và tích các ghi nhận lâm sàng của bệnh nhân các đường cắt xâm lấn tối thiểu, khâu các vết không theo khuôn mẫu, chuẩn bị bản báo cáo thương v.v…Tuy nhiên, các quyết định quan (ví dụ các kiểm tra x quang), ghi âm và chép trọng vẫn phải do nhà ngoại khoa. Thủ thuật lại trên giấy các tương tác với bệnh nhân và ngoại khoa thường dùng robot gồm các phẫu hướng dẫn AI đàm thoại. thuật phụ khoa, tiền liệt tuyến, đầu và cổ. Hệ chuyên gia dựa trên nguyên tắc Tự động hóa xử lý như robot (Robotic (Rule-based expert systems) process automation - RPA) Hệ thống này dựa trên tập hợp các Kỹ thuật này thực hiện công việc có tổ nguyên tắc “nếu-rồi thì” là kỹ thuật chính chức cho mục đích hành chính, ví dụ thiết của AI vào các năm của thập niên 1980 và lập các thông tin quan trọng theo một bản được dùng rộng rãi trong thương mại từ đó viết hay nguyên tắc. So sánh với các ứng đến nay. dụng khác của AI, thì kỹ thuật này không Trong chăm sóc sức khỏe, nó được dùng mắc tiền, dễ lập chương trình và rõ ràng rộng rãi cho mục đích “hỗ trợ việc ra quyết trong cách hoạt động. RPA không thực sự là 236
TẠP CHÍ Y HỌC VIỆT NAM TẬP 530 - THÁNG 9 - SỐ CHUYÊN ĐỀ - 2023 robot – mà chỉ là chương trình máy tính trên trị - noncompliance, thì kết quả không đạt máy chủ. được như mong đợi. Trong chăm sóc sức khỏe, chúng được Trọng tâm phát triển công tác chăm sóc dùng cho các công việc lặp đi lặp lại như sự sức khỏe là thiết kế hiệu quả “kiến trúc lựa cho phép trước, cập nhật hồ sơ bệnh nhân chọn” như một cú hich vào hành vi bệnh hoặc bảo hiểm. nhân theo cách phòng ngừa hơn, dựa trên Ứng dụng trong chẩn đoán và điều trị bằng chứng thế giới - thực. Thông qua các Chẩn đoán và điều trị bệnh được xem là thông tin của hồ sơ sức khỏe điện tử, thiết bị trọng điểm của AI, ít nhất từ các năm của cảm biến sinh học, đồng hồ, điện thoại thông thập niên 1970, khi MYCIN dược phát triển minh, giao diện đàm thoại và thiết bị đo đạc tại Stanford để chẩn đoán các bệnh lý nhiễm khác; phần mềm có thể cho ra khuyến cáo trùng từ máu. Nhưng rồi không được dùng phù hợp dựa trên sự so sánh dữ liệu bệnh trong thực hành lâm sàng, vì không thực sự nhân với các chuỗi điều trị hiệu quả[4,5]. tốt hơn các thầy thuốc chẩn đoán. Ứng dụng vào công tác hành chính Gần đây, IBM của Watson được quan AI trong lãnh vực này thì không đóng tâm bởi giới truyền thông trong công tác góp quan trọng như công tác chăm sóc bệnh chẩn đoán và điều trị ung thư. Nhưng hệ nhân, nhưng vẫn tạo hiệu quả đáng kể. Một thống hỗ trợ đưa ra quyết định lâm sàng dựa ví dụ điển hình như điều dưỡng ở Mỹ tiêu trên bộ nguyên tắc thì khó để duy trì vì kiến tốn đến 25% thời gian làm việc cho các hoạt thức y khoa luôn thay đổi và khó kiểm soát, dộng hành chính, và RPA là kỹ thuật phù và vì sự bùng nổ thông tin kiến thức dựa trên hợp nhất cho mục tiêu hành chinh này[3]. các tiếp cận về dữ liệu di truyền học Ảnh hưởng đến lực lượng lao động (genomics), dữ liệu protein (proteomics), dữ Vấn đề đang được quan tâm là AI sẽ dẫn liệu về chuyển hóa (metabolomics) …[1] đến tự động hóa các nghề và thay thế lực Ứng dụng trong việc giúp tương tác và lượng lao động đáng kể của hệ thông chăm gắn kết với bệnh nhân sóc sức khỏe. Sự tương tác và gắn kết với bệnh nhân Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy, được xem như “chặng cuối” của công tác dù một số nghề bị ảnh hưởng do tự động hóa, chăm sóc sức khỏe – là ranh giới cuối cùng nhưng hệ thống chăm sóc sức khỏe còn lệ của đầu ra, giữa y tế tốt và y tế không tốt. thuộc các yếu tố khác không liên quan đến Các nhà cung cấp và bệnh viện thường kỹ thuật như chi phí cho kỹ thuật tự động dùng ý kiến chuyên môn lâm sàng để phát hóa, chi phí và phát triển thị trường lao động, triển kế hoạch chăm sóc giúp cải thiện sức sự chấp nhận của xã hội. Những yếu tố này khỏe bệnh nhân cấp hoặc mãn tính. Nhưng có thể giới hạn tỉ lệ mất việc thật sự chỉ 5% nếu bệnh nhân không cung cấp thông tin cập hay thấp hơn[4,5]. nhật như mất cân, không tuân thủ lịch tái Vấn đề đạo đức khám, toa thuốc định kỳ hay kế hoạch điều Có lẽ vấn đề khó khăn nhất của ứng dụng AI là tính minh bạch. Nhiều thuật toán AI – 237
HỘI NGHỊ KHOA HỌC KỸ THUẬT MỞ RỘNG BỆNH VIỆN NHI ĐỒNG 2 LẦN THỨ 30 NĂM 2023 đặc biệt thuật toán học sâu DL dùng để phân người như tính đồng cảm, thuyết phục và sự tích hình ảnh – hầu như không có khả năng hòa hợp toàn diện. thuyết minh hay giải thích. Nếu một bệnh Mất việc làm có lẽ chỉ sẽ xảy ra với nhân được thông báo có hình ảnh nghĩ đến những nhân viên y tế từ chối làm việc cùng chẩn đoán ung thư, họ sẽ muốn được trả lời với AI. và giải thích tại sao. Các thuật toán DL có thể không cung cấp được sự giải thích, cùng TÀI LIỆU THAM KHẢO sự đồng cảm như từ thầy thuốc[4]. 1. Trung tâm Thông tin và Thống kê Tương lai AI trong chăm sóc sức khỏe KH&CN TP.HCM. Công nghệ trí tuệ nhân Chúng ta tin tưởng rằng AI có vai trò tạo trong phòng, chống dịch, bệnh. Xu hướng ngày càng quan trọng trong công tác chăm nghiên cứu công nghệ trên thế giới và một số giải pháp ứng dụng tại Việt Nam. Báo cáo sóc sức khỏe trong tương lai. Mặc dù các cố hội thảo ngày 21/10/2022. gắng ban đầu cho thấy có nhiều thách thức 2. Dey A. Machine Learning Algorithms: A trong việc cung cấp các khuyến cáo cho chẩn Review. Int J Com Sci Inf Tech 2016; 7: đoán và điều trị, chúng ta vẫn tin chắc AI sẽ 1174-1179 làm tốt lãnh vực này. Thách thức lớn nhất 3. Gulshan P. Evolving role of artificial đối với AI không phải do khả năng kỹ thuật intelligence in gastrointestinal endoscopy. có lợi hay không, mà cần đảm bảo áp dụng World J Gastroenterol 2020 Dec 14;26(46): trong thực hành lâm sàng hàng ngày. Vì khi 7287-7298. áp dụng rộng rãi, hệ thống AI sẽ được chứng 4. Paul T K. Artificial intelligence in minh và công nhận bởi bộ điều chỉnh, tích gastroenterology: A state-of-the-art review. hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử, dạy học với World J Gastroenterol 2021 October 28; các nhà lâm sàng và cập nhật thường xuyên. 27(40): 6794-6824 Rõ ràng AI sẽ không thể thay thế các nhà 5. Thomas D; Ravi K. The potential for lâm sàng, nhưng sẽ giúp họ nỗ lực hơn trong artificial intelligence in healthcare. Future việc chăm sóc bệnh nhân. Các nhà lâm sàng Healthcare Journal 2019 Vol 6, No 2: 94–8. 6. Zahra H. Machine Learning for Child and có thể dần dần tiến xa hơn trong thiết kế Adolescent Health: A Systematic Review. công việc với các kỹ năng độc nhất của con Pediatrics Volume 147, number 1, January 2021:e2020011833 238

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.