AI cải thiện chất lượng dữ liệu và giảm gánh nặng cho bác sĩ lâm sàng trong chăm sóc sức khỏe

- AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có tiềm năng cách mạng hóa tài liệu lâm sàng và mã hóa bằng cách trích xuất chính xác các khái niệm lâm sàng từ ghi chú và cuộc trò chuyện của bệnh nhân.
- AI có thể đề xuất điều tra các tình trạng liên quan dựa trên triệu chứng của bệnh nhân, hỗ trợ bác sĩ lâm sàng trong tài liệu chăm sóc toàn diện. Tuy nhiên, một nghiên cứu gần đây cho thấy LLMs chưa phù hợp để mã hóa y tế chính xác.
- Quy tắc cuối cùng HTI-1 đưa ra các yêu cầu minh bạch đột phá đối với AI và các thuật toán dự đoán trong CNTT y tế được chứng nhận, yêu cầu các nhà cung cấp EHR/EMR cung cấp cho người dùng lâm sàng thông tin cơ bản nhất quán về các thuật toán được sử dụng trong quá trình ra quyết định.
- Các nhà cung cấp phải chứng minh tính công bằng của thuật toán, truyền đạt rõ ràng các trường hợp sử dụng dự định và giới hạn, cung cấp bằng chứng về hiệu quả trong thế giới thực trong việc cải thiện kết quả của bệnh nhân và ra quyết định lâm sàng.
- Các thách thức đối với việc ra quyết định lâm sàng dựa trên AI bao gồm thiếu dữ liệu đại diện, sự phức tạp của ngôn ngữ y tế và tính phân mảnh của hồ sơ bệnh nhân.
- Để nhận ra tiềm năng đầy đủ của AI trong chăm sóc sức khỏe, điều quan trọng là phải ưu tiên chất lượng dữ liệu, phát triển các khung giải thích mạnh mẽ cho hỗ trợ ra quyết định dựa trên AI và tích hợp các công cụ này vào quy trình lâm sàng hiện có.
- Sự hợp tác giữa các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, nhà phát triển AI và nhà hoạch định chính sách sẽ rất quan trọng để thiết lập các thực hành tốt nhất, giải quyết các thách thức tiềm ẩn và đảm bảo tính minh bạch của thuật toán.

📌AI và LLMs có tiềm năng đáng kể trong việc cải thiện chất lượng dữ liệu, giảm gánh nặng cho bác sĩ lâm sàng và nâng cao chăm sóc bệnh nhân. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua như thiếu dữ liệu đại diện và sự phức tạp của ngôn ngữ y tế. Sự hợp tác giữa các bên liên quan và tuân thủ các quy định như HTI-1 Final Rule sẽ là chìa khóa để triển khai AI một cách có trách nhiệm và công bằng trong ngành chăm sóc sức khỏe.

https://hitconsultant.net/2024/06/19/ai-in-healthcare-enhancing-data-quality-reducing-clinician-burden/