COVID-19 đã trở thành một sự gián đoạn chưa từng có đối với tất cả các khía cạnh của ngành chăm sóc sức khỏe trong một khoảng thời gian rất ngắn. Mặc dù ngành công nghệ chăm sóc sức khỏe đã phát triển chậm trong quá khứ, nhưng cần phải đổi mới để đối phó với đại dịch. AI trong chăm sóc sức khỏe, cũng như các công nghệ quan trọng khác, rất quan trọng để giải quyết khủng hoảng và tạo ra tăng trưởng trong tương lai.
Để hiểu rõ hơn về vị trí của ngành công nghệ chăm sóc sức khỏe, việc nghiên cứu các xu hướng công nghệ chính là điều tối quan trọng. Mặc dù các hệ thống đã được kiểm chứng thường được ưa chuộng hơn vì độ tin cậy của chúng, các doanh nghiệp luôn tìm kiếm những cách thức mới để cải thiện hiệu suất, năng suất và hiệu quả của chúng.
Bây giờ, chúng ta hãy nói về xu hướng công nghệ chăm sóc sức khỏe vào năm 2021.
Xu hướng #1: Y tế từ xa
COVID-19 đã tăng tốc đáng kể việc sử dụng các nguồn tài nguyên từ xa. Vào tháng 4 năm 2020, 43,5% số lần khám bệnh ban đầu của Medicare sử dụng phương pháp chăm sóc sức khỏe từ xa thay vì thăm khám trực tiếp. Một trong những lợi ích chính của việc chăm sóc sức khỏe từ xa so với các biện pháp thay thế trực tiếp là nó làm giảm sự tiếp xúc giữa bệnh nhân, nhân viên y tế và những bệnh nhân khác. Thiết bị đeo được cho phép nhân viên y tế có thông tin thời gian thực về dữ liệu bệnh nhân khi họ ở nhà.
Quan trọng hơn, sự tăng trưởng của telehealth dường như sẽ tiếp tục ngay cả sau khi đại dịch kết thúc. 71% bệnh nhân ở Hoa Kỳ đã xem xét điều trị từ xa khi bắt đầu đại dịch, và 50% đã sử dụng các cuộc hẹn ảo. Với việc telehealth đã trở nên phổ biến trong năm trước, đại dịch là một động lực lớn cho sự phát triển của ngành. Sự bùng nổ về sức khỏe từ xa này dường như có thể phá vỡ 185,6 tỷ đô la vào năm 2026.
Khía cạnh quan trọng nhất của sự thành công của telehealth là sự chấp nhận của bệnh nhân. Vì hầu hết bệnh nhân đều cảm thấy thoải mái với các giải pháp telehealth, nên rõ ràng ngành này có một tương lai mạnh mẽ.
Các dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa mạnh mẽ nhất được cung cấp thông qua các ứng dụng y tế từ xa. Một trong những công nghệ quan trọng nhất đằng sau các ứng dụng y tế từ xa là WebRTC, một hệ thống dựa trên API mã nguồn mở để kết nối trình duyệt web với các ứng dụng di động. Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của WebRTC khiến nó trở nên cần thiết cho các ứng dụng y tế từ xa là tính linh hoạt của nó. Điều này có thể kích hoạt các tính năng hữu ích như trò chuyện văn bản và video, chia sẻ màn hình và truyền tệp.
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) rất quan trọng để tích hợp vào ứng dụng y tế từ xa của bạn. Điều này cho phép bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe xem hồ sơ y tế của bệnh nhân trong ứng dụng. Phản hồi giọng nói tương tác (IVR) hữu ích cho ứng dụng để chuyển tiếp giao tiếp với bệnh nhân thông qua giọng nói kỹ thuật số. Tích hợp Google fit và Apple HealthKit cũng mang lại cơ hội quý giá cho phép ứng dụng truy cập thông tin sức khỏe hiện có trên điện thoại thông minh của chính bệnh nhân. Các giải pháp máy chủ dựa trên đám mây cũng rất quan trọng để tất cả các quy trình trên hoạt động.
Khi xây dựng một ứng dụng y tế từ xa, điều quan trọng là phải xem xét nó phải có những tính năng nào. Một số tính năng quan trọng nhất là bảo mật, dịch vụ định vị, quản lý cuộc hẹn, giao tiếp video / âm thanh, nhắn tin an toàn, đánh giá nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, lịch sử thăm khám và kiểm tra không dây thông qua tích hợp có thể đeo. Từ bảo mật đến khả năng tiếp cận, những tính năng này rất cần thiết khi xem xét nhu cầu của một ứng dụng y tế từ xa.
Xu hướng #2: Trí tuệ nhân tạo chống lại COVID-19
Trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng trong cuộc chiến chống lại COVID-19, bao gồm các lĩnh vực như phát hiện đại dịch, phát triển vắc xin, sàng lọc nhiệt, nhận dạng khuôn mặt bằng mặt nạ và phân tích quét CT.
Phát hiện đại dịch
BlueDot, một ứng dụng được phát triển bởi một công ty đến từ Toronto, Canada, là nhà tiên phong lớn trong các hệ thống cảnh báo sớm để xác định đại dịch như COVID-19. BlueDot là người đầu tiên xuất bản một bài báo dự đoán sự lây lan của COVID-19 trên toàn thế giới.
Hệ thống của Bluedot quét hơn 100.000 nguồn truyền thông trên toàn thế giới bằng hơn 65 ngôn ngữ khác nhau hàng ngày để xác định các đợt bùng phát nguy hiểm trong thời gian gần như thực. Để dự đoán nguy cơ bệnh trở thành đại dịch, người ta phân tích các vectơ đe dọa sau:
- Quần thể côn trùng và động vật
- Điều kiện khí hậu toàn cầu và khu vực
- Dữ liệu chuyến bay và hành trình trên toàn thế giới
- Năng lực của hệ thống y tế
- Phát triển vắc xin
Theo Viện Brookings, khi phát triển vắc-xin mới, mục tiêu là bao gồm các thành phần virus gây miễn dịch mạnh gây ra phản ứng từ hệ thống miễn dịch. Học máy đã tạo ra những bước tiến lớn trong miễn dịch học. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp xác định các đoạn virus có các đặc tính cần thiết để thực hiện các mục tiêu này.
Học máy tạo ra những tiến bộ mà con người không thể đạt được nếu không. Độ chính xác, hiệu quả và tốc độ của những phát triển này không thể đạt được chỉ với công việc của con người. Với sự hỗ trợ của máy móc, các nhà miễn dịch học đã xác định được hơn một triệu mảnh protein trên bề mặt tế bào mà tế bào T có thể phát hiện được.
SYGFQPTNGVGYQPY, một mảnh từ COVID-19, có thể là một mảnh với những phẩm chất mong muốn này. Tuy nhiên, nếu không có sự hỗ trợ của máy học, con người sẽ không thể biết chắc được điều gì. Nhờ công nghệ máy học, việc phát triển vắc xin COVID-19 đang tiếp tục nhanh chóng.
Kiểm tra nhiệt
Theo FDA, nhiệt kế hồng ngoại không tiếp xúc và các loại hệ thống sàng lọc nhiệt khác sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để xác định nhiệt độ của các vật thể như con người. AI có thể nhanh chóng phân tích cú pháp thông qua nhiều người cùng một lúc để xác định những người có nhiệt độ cao. Điều này có thể giúp xác định các cá nhân có triệu chứng.
Nhận dạng khuôn mặt qua mặt nạ
Hệ thống học sâu trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã được cải thiện đủ để chúng có thể xác định các cá nhân bằng mặt nạ với độ chính xác lên đến 95%. Mặc dù rất nhiều người đang đeo mặt nạ, nhưng việc nhận dạng khuôn mặt không quan tâm đến việc họ có đeo mặt nạ hay không.
Phân tích CT Scan
Lỗi của con người là một vấn đề trong phân tích chụp CT. Trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện viêm phổi do COVID-19 gây ra trong chụp CT ngực thông qua dữ liệu đào tạo đa quốc gia về máy học.
Xu hướng #3: Internet of Medical Things (IoMT)
Nhiều thiết bị và ứng dụng di động khác nhau đã đóng một vai trò quan trọng trong việc theo dõi và ngăn ngừa bệnh mãn tính cho nhiều bệnh nhân và bác sĩ của họ. Bằng cách kết hợp phát triển IoT với các công nghệ y tế từ xa và chăm sóc sức khỏe từ xa, Internet of Medical Things (IoMT) mới đã xuất hiện. Cách tiếp cận này bao gồm việc sử dụng một số thiết bị đeo được, bao gồm cả màn hình ECG và EKG. Nhiều phép đo y tế thông thường khác cũng có thể được thực hiện, chẳng hạn như nhiệt độ da, mức đường huyết và đo huyết áp.
Đến năm 2025, ngành công nghiệp IoT sẽ trị giá 6,2 nghìn tỷ đô la. Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe đã trở nên phụ thuộc vào công nghệ IoT vào năm 2020 nên 30% thị phần cho các thiết bị IoT sẽ đến từ lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Với sự xuất hiện của các phương pháp sinh nở mới, chẳng hạn như viên thuốc thông minh đầu tiên được FDA phê duyệt vào năm 2017, các bác sĩ sẽ có nhiều lựa chọn thú vị để chăm sóc một cách hiệu quả hơn.
Xu hướng #4: Các vấn đề về quyền riêng tư
Quyền riêng tư là một vấn đề cực kỳ quan trọng trong công nghệ y tế, đặc biệt là liên quan đến việc tuân thủ HIPAA vào năm 2020. Mặc dù điện toán đám mây có thể giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu hiệu quả hơn, nhưng các quy định về bảo mật Thông tin Y tế được Bảo vệ (ePHI) rất nghiêm ngặt và việc tuân thủ chúng có thể rất khó khăn.
Giao tiếp từ xa với bệnh nhân là đặc biệt quan trọng trong trường hợp khẩn cấp y tế công cộng COVID-19. Một số công nghệ telehealth không hoàn toàn tuân thủ HIPAA, điều này có thể gây ra những thách thức đối với quyền riêng tư của bệnh nhân. Mặc dù Văn phòng Quyền Công dân tại Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh hiện đang thực hiện toàn quyền về cách các quy tắc này được thực thi, nhưng điều quan trọng là các công nghệ này phải tuân thủ càng nhiều càng tốt.
Sự chậm trễ trong việc thực thi các quy tắc HIPAA chỉ là do thiện chí. Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nên đảm bảo rằng họ vẫn tuân thủ các quy định tốt nhất có thể, chỉ thiếu thanh mà họ phải làm. Ví dụ: có một số công nghệ không công khai được một số nhà cung cấp sử dụng để giao tiếp với bệnh nhân như FaceTime và Skype.
Nếu nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe muốn sử dụng một hệ thống hiện có để trao đổi ePHI với bệnh nhân thông qua phần mềm của bên thứ ba, họ sẽ phải có được một ngoại lệ liên kết kinh doanh với nhà cung cấp, điều này có thể tẻ nhạt và khó khăn. Vẫn không có gì đảm bảo rằng chương trình của bên thứ ba có thể bảo vệ đầy đủ dữ liệu của bệnh nhân.
Ngoài ra, việc bảo mật thông tin qua các cuộc gọi bác sĩ từ xa rất khó. Dữ liệu ePHI phải được truyền ở các định dạng có cấu trúc và các lệnh gọi này có thể làm cho quá trình trở nên phức tạp. Nếu không tuân thủ HIPAA, quyền riêng tư của bệnh nhân không thể được đảm bảo. Ngoài HIPAA, Quy định chung về bảo vệ dữ liệu phải được xem xét để bảo mật dữ liệu cá nhân của công dân Liên minh Châu Âu.
Quy định HIPAA bao gồm một loạt các hoạt động và nó thậm chí bao gồm một số hoạt động không được đề cập trực tiếp trong đạo luật. Chữ ký điện tử được sử dụng khá thường xuyên trong các biểu mẫu trực tuyến là một ví dụ tuyệt vời cho điều đó. Chúng không được đề cập trong quy định nhưng các tổ chức được bảo hiểm phải đảm bảo rằng họ đang sử dụng các dịch vụ chữ ký điện tử tuân thủ HIPAA vì các dịch vụ này sẽ lưu trữ dữ liệu được coi là PHI cho mục đích ủy quyền và xác thực.
Erman Ergun, Giám đốc nội dung chăm sóc sức khỏe, JotForm
Xu hướng #5: AR / VR / MR trong chăm sóc sức khỏe
Thực tế ảo và thực tế tăng cường đều là những công nghệ quan trọng có tiềm năng lớn để nâng cao chất lượng của máy ảnh từ xa trong đại dịch COVID-19. Từ việc tăng cường thăm khám cho bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ để giúp giáo dục sinh viên y khoa trong các mô phỏng thủ thuật, công nghệ này đang biến khoa học viễn tưởng thành hiện thực.
Công nghệ AR và VR cho thấy hứa hẹn giúp các nạn nhân đột quỵ khắc phục tình trạng thiếu vận động. Những bệnh nhân này phải được đưa vào một môi trường mạnh mẽ để giúp lấy lại khả năng kiểm soát vận động. Tuy nhiên, môi trường mô phỏng mang lại sự linh hoạt hơn mà liệu pháp vật lý có thể không cung cấp. Các mô phỏng được kiểm soát này có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu nhằm giúp các nhà trị liệu điều chỉnh kế hoạch chăm sóc cho bệnh nhân của họ.
Maplewood Senior sống ở Connecticut đã sử dụng tai nghe VR để làm việc với những người có mối quan tâm từ chứng mất trí nhớ đến suy giảm nhận thức. Họ có quyền truy cập vào các hoạt động và trải nghiệm không có sẵn trong môi trường hiện tại của họ. Điều này có thể cho phép bệnh nhân mở khóa ký ức và cải thiện tình cảm của họ.
Thực tế tăng cường có thể hỗ trợ rất nhiều cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe trong việc cung cấp dịch vụ. Vì thông tin có thể được cung cấp trong không gian 3D trong tầm nhìn của bác sĩ phẫu thuật hoặc bác sĩ, họ có thể có quyền truy cập thời gian thực vào thông tin có thể có lợi cho quy trình của họ. Điều này có thể cho phép sinh viên tìm hiểu thêm về các thủ tục thông qua lớp phủ và các bác sĩ có thể nhanh chóng so sánh dữ liệu để giúp họ đưa ra chẩn đoán. Một khía cạnh khác của công nghệ AR hữu ích cho thị trường chăm sóc sức khỏe là những tiến bộ trong phẫu thuật robot. Các tương lai của AR sẽ bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi việc sử dụng nó trong môi trường chăm sóc sức khỏe.
Các công ty thực tế tăng cường liên tục theo dõi sự phát triển của công nghệ đang cố gắng tích hợp nó với hoạt động kinh doanh của khách hàng của họ.
Xu hướng #6: Blockchain
Blockchain là một xu hướng giúp cải thiện đáng kể ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe vào năm 2020 và những năm tới. Sổ cái kỹ thuật số có thể cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phân phối hồ sơ giao dịch cho bệnh nhân một cách an toàn và sẽ cải thiện đáng kể bảo mật dữ liệu. Hệ thống ngang hàng của Blockchain cho phép một số lượng lớn người dùng có quyền truy cập một cách an toàn vào sổ cái chung. Nhờ có Blockchain, không cần có cơ sở tin cậy giữa hai bên. Khi công nghệ chăm sóc sức khỏe tiếp tục được cải thiện, tính di động, bảo mật và khả năng truy cập là tất cả các mục tiêu mong muốn mà Blockchain có thể giúp hoàn thành cùng với các xu hướng khác như IoMT và điện toán đám mây.
Một trong những lợi ích lớn nhất của Blockchain trong công nghệ chăm sóc sức khỏe là khả năng tương tác. Thông qua các phương pháp khóa công khai và riêng tư, việc sử dụng thông tin chăm sóc sức khỏe được toàn vẹn hơn. Ví dụ về điều này là một chuyên gia cung cấp dịch vụ tư vấn có thể được cấp quyền truy cập thông tin nhanh chóng thông qua một hệ thống an toàn mà tất cả các bên đang sử dụng. Tính linh hoạt của ẩn danh có thể được kiểm soát để bệnh nhân có thể chọn cung cấp dữ liệu cho mục đích nghiên cứu. Cuối cùng, điều này sẽ tuân thủ các quy định của HIPAA và GDPR.
Tính toàn vẹn, bảo mật, khả năng truy cập và tính di động của dữ liệu là tất cả các tính năng được yêu cầu cao trong cuộc khủng hoảng y tế công cộng COVID-19 vào năm 2020. Blockchain là một công nghệ quan trọng có thể giúp cung cấp các tính năng này để giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe giao tiếp với bệnh nhân COVID-19 một cách hiệu quả và từ xa.
Blockchain cải thiện tính minh bạch và tính toàn vẹn thông qua khả năng hiển thị đầy đủ thông qua sổ cái kỹ thuật số. Nếu có lo ngại về hàng giả hoặc chuỗi cung ứng, tất cả các giao dịch đều được ghi lại thông qua hệ thống Blockchain. Vì điều này rất dễ dàng hợp nhất, điều này cũng tiết kiệm chi phí mà lẽ ra phải theo dõi các giao dịch này theo cách thủ công.
Vẫn còn phải xem cách Blockchain sẽ được triển khai trong toàn ngành. Vào năm 2017, IBM đã bắt đầu một sáng kiến nghiên cứu với FDA để sử dụng Watson Health để thử nghiệm cách một hệ thống Blockchain có thể giúp xử lý thông tin nghiên cứu lâm sàng, hồ sơ bệnh nhân và dữ liệu đeo của bệnh nhân. Vào ngày 13 tháng 10 năm 2020, IBM Watson Health đã giới thiệu Digital Health Pass, một giải pháp chứng nhận Blockchain. Điều này sẽ cho phép các công ty kiểm tra tình trạng sức khỏe của nhân viên một cách riêng tư.
Xu hướng #7: Trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe
Xu hướng này có tiềm năng lớn để cải thiện công nghệ chăm sóc sức khỏe vào năm 2020 và 2021. Trí tuệ nhân tạo với khả năng xử lý thông tin và ra quyết định tương tự như con người mở ra nhiều khả năng. Công nghệ này có thể cải thiện độ chính xác, tốc độ và hiệu quả của các chẩn đoán. Điều trị sớm có thể đạt được thông qua phân tích dựa trên AI có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tìm ra cách tiếp cận phù hợp cho một bệnh nhân nhất định. Thông qua các thuật toán học máy, việc phát triển thuốc có thể được cải thiện bằng cách thúc đẩy việc tìm kiếm các tương tác hóa học và sinh học. Điều này sẽ giúp đưa dược phẩm mới ra thị trường nhanh hơn.
Các nhà nghiên cứu của MIT và Đại học Harvard đã sử dụng máy học để theo dõi các xu hướng về sức khỏe tâm thần tương quan với đại dịch COVID-19. Mô hình AI của họ đã phân tích hàng nghìn tin nhắn Reddit trực tuyến để thấy rằng các chủ đề về tự tử và cô đơn đã tăng gần gấp đôi. Việc sử dụng máy học trong việc dự đoán các xu hướng sức khỏe tâm thần có thể hữu ích trong việc hiểu được bức tranh lớn về sức khỏe tâm thần.
Project InnerEye tại Microsoft là một công cụ AI xạ trị. Điều này cho phép tạo đường viền 3D của bệnh nhân chỉ trong vài phút thay vì hàng giờ. Microsoft gần đây đã xuất bản phần mềm này dưới dạng mã nguồn mở trên GitHub. Project Hanover là một hệ thống AI khác của Microsoft nhằm lập danh mục các bài báo nghiên cứu y sinh từ PubMed. Điều này sẽ giúp đưa ra các chẩn đoán ung thư và quyết định loại thuốc nào nên được sử dụng cho từng bệnh nhân.
Một ứng dụng khác của học máy là công nghệ chatbot. Chúng sẽ được sử dụng để hỗ trợ bệnh nhân tự chẩn đoán và hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán bệnh nhân. Chatbots vẫn chưa sẵn sàng để cung cấp chẩn đoán, nhưng chúng có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình này.
Một dự án tại UCLA đã kết hợp các công nghệ chatbot với hệ thống AI để tạo ra một Bác sĩ X quang can thiệp ảo (VIR). Nó giúp các bác sĩ nhanh chóng cung cấp các câu trả lời dựa trên bằng chứng cho các Câu hỏi thường gặp bằng cách triển khai các công nghệ nhận thức IBM Watson và các phương pháp Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên. Điều này cho phép các câu hỏi được đọc và trả lời một cách trực quan, làm cho toàn bộ quá trình đơn giản hơn, nhanh hơn và hữu ích hơn cho các bác sĩ.
Tiềm năng của AI để kết hợp với các công nghệ chăm sóc sức khỏe khác mang lại rất nhiều khả năng. Điện thoại thông minh, thiết bị đeo được và cơ sở hạ tầng IoMT đang phát triển hứa hẹn sẽ gia tăng các bộ dữ liệu có sẵn để phần mềm ML phân tích.
Các chương trình học máy sẽ không tốt hơn các bộ đào tạo của chúng. Bộ đào tạo xuất sắc là điều cần thiết cho sự thành công của phần mềm ML. Nhóm khoa học dữ liệu phải tích cực tham gia vào quá trình đào tạo ML để duy trì kiểm soát chất lượng. Học sâu có thể mang lại lợi nhuận lớn miễn là quá trình này được duy trì.
Nguồn tham khảo
