「AI 預測模型能提升醫療資源效率嗎？」 Nhiều cơ sở y tế công cộng gặp khó khăn trong việc tận dụng hiệu quả khối lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ, dẫn đến việc phân bổ tài nguyên thường không chính xác. Lúc này, bạn có thể tự hỏi: Bệnh viện của chúng ta có thực sự cần áp dụng hệ thống dự đoán AI không? Hay phương pháp hiện tại đã đủ hiệu quả?
Bài viết này sẽ tập trung vào các trường hợp thực tế, khám phá các vai trò và tình huống khác nhau trong y tế khi nào nên cân nhắc triển khai mô hình dự đoán AI, giúp cho các nhà quyết định dễ dàng hơn trong việc xác định xem họ có cần công cụ này hay không.
Q1: Có rất nhiều dữ liệu lịch sử, nhưng chưa được chuyển hóa thành quyết định trong tương lai, trong trường hợp này có cần mô hình dự đoán AI không?
Nhiều cơ sở y tế tích lũy một khối lượng lớn hồ sơ bệnh án, dữ liệu phân bổ tài nguyên và các hồ sơ sử dụng, nhưng phần lớn chỉ được sử dụng cho phân tích sau này, chứ không phải cho việc sử dụng chủ động trong tương lai. Ví dụ, các nhà quản lý bệnh viện thấy mình có một đống dữ liệu, nhưng lại khó để xác định lưu lượng bệnh nhân và nhu cầu tài nguyên trong tuần hoặc thậm chí tháng tới.
Khi tôi quản lý một phòng khám khu vực, tôi cũng gặp phải tình huống tương tự, rõ ràng là có rất nhiều dữ liệu phong phú, nhưng không thể dự đoán hiệu quả khi nào cần thêm nhân viên hoặc thiết bị. Lúc này, tôi bắt đầu suy nghĩ về việc liệu có phương pháp thông minh hơn để tăng cường hiệu suất hay không. Tình huống này, nơi mà dữ liệu phong phú nhưng thiếu khả năng dự đoán, rất phù hợp để xem xét việc triển khai mô hình dự đoán AI.
Q2: Trong vai trò và chức vụ nào thì việc áp dụng hệ thống dự đoán AI là đáng phù hợp hơn?
Các nhà quyết định y tế, quản lý vận hành và chuyên viên lập kế hoạch tài nguyên thường là những người chủ chốt thúc đẩy ứng dụng hệ thống AI. Những người này trong công việc hàng ngày cần phải cân bằng giữa nhân lực, thiết bị và gánh nặng điều trị, mong muốn có công cụ hỗ trợ họ tối ưu hóa việc lên lịch và dự trữ vật tư.
Khi tôi đảm nhận vai trò người phụ trách vận hành bệnh viện, tôi suy nghĩ: “Nếu có mô hình dự đoán AI có thể thông báo cho tôi về tỷ lệ sử dụng phòng chăm sóc đặc biệt trong tháng tới, liệu tôi có thể sắp xếp nhân viên y tế một cách thông minh hơn không?” Mong muốn này làm tôi tin tưởng hơn rằng công nghệ có thể giải quyết các vấn đề thực tế.
Q3: Trong những tình huống nào việc triển khai mô hình dự đoán AI lại có thể không phù hợp?
Nếu dữ liệu của cơ sở y tế quá rời rạc không đầy đủ, hoặc nếu chưa có hồ sơ số hóa, việc triển khai hệ thống dự đoán AI có thể gặp phải nhiều thách thức. Hơn nữa, nếu trong tổ chức không có đội ngũ hiểu rõ quy trình học máy, hoặc nếu quy trình quyết định quá cứng nhắc, cũng sẽ làm giảm hiệu quả của việc áp dụng AI.
Chẳng hạn, trong một số phòng khám nhỏ mà tôi đã gặp, họ thậm chí chưa hoàn toàn sử dụng hồ sơ bệnh án điện tử, việc yêu cầu họ sử dụng AI để dự đoán tài nguyên thường gặp khó khăn. Trong tình huống này, trước hết cần thực hiện chuyển đổi số thay vì trực tiếp triển khai các mô hình phức tạp, việc áp dụng AI có thể không phù hợp.
Q4: Làm thế nào để xác định đơn vị y tế của chúng ta thích hợp với mô hình dự đoán AI nào?
Nhu cầu của các đơn vị y tế khác nhau, từ phòng cấp cứu cho đến trung tâm chăm sóc dài hạn, rất khác nhau về các chỉ số tài nguyên. Trước tiên, cần hiểu dữ liệu nào có sẵn, các điểm quyết định quan trọng và khung thời gian. Sau đó, có thể hợp tác với các chuyên gia AI để thử nghiệm đánh giá độ chính xác dự đoán của mô hình và sự hỗ trợ thực tế nó mang lại.
Tôi cá nhân đề xuất ban đầu nên thử nghiệm với quy mô nhỏ, như dự đoán nhu cầu cho một khoa cụ thể hoặc khoảng thời gian đặc biệt, dần dần tích lũy kinh nghiệm và dữ liệu, trước khi xem xét mở rộng áp dụng. Cách này không chỉ giảm thiểu rủi ro, mà còn có thể điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi thực tế.
Q5: Khi đã bắt đầu triển khai mô hình dự đoán AI, các đơn vị y tế có thể làm gì để duy trì tối ưu hóa việc sử dụng?
Việc triển khai mô hình AI không phải là một lần và mãi mãi, cần phải liên tục thu thập dữ liệu vận hành, điều chỉnh các tham số, và giúp người dùng (như lãnh đạo và nhân viên cơ sở) làm quen với quy trình mới, phát triển hỗ trợ quyết định phù hợp với yêu cầu thực tế.
Tôi nhận thấy rằng việc tổ chức các cuộc họp liên bộ phận không định kỳ, chia sẻ kết quả hoạt động của mô hình AI và trải nghiệm sử dụng, có thể thúc đẩy đội ngũ tham gia tích cực hơn trong việc điều chỉnh và tối ưu hóa. Từ đó, tăng cường giá trị thực tiễn của hệ thống AI, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên trong cung cấp dịch vụ y tế nói chung.
You may also like: Bitcoin Giá Giảm Mạnh: Bạn Có Thực Sự Cần Quan Tâm Không?
