“Tôi có nên áp dụng AI không?” Đối với nhiều nhà quản lý tại các cơ sở y tế, đây không chỉ là một lựa chọn công nghệ, mà còn là một quyết định có thể ảnh hưởng đến hiệu suất, kiểm soát chi phí và cải thiện chăm sóc bệnh nhân. Theo nghiên cứu mới nhất từ NVIDIA, có tới 70% công ty y tế đã bắt đầu triển khai tích cực AI sinh điều kiện (Gen AI) và hệ thống thông minh tự động (agentic AI), và họ thực sự cảm nhận được lợi ích từ việc áp dụng này. Điều này khiến nhiều chuyên gia y tế còn đang do dự không khỏi suy nghĩ: “Cơ sở của tôi có phù hợp để áp dụng AI không? Trong những trường hợp nào thì việc áp dụng AI mới có giá trị?”
Bài viết này sẽ tiếp cận từ góc độ “tình huống sử dụng thực tế và nhu cầu vai trò”, giúp bạn từ cả góc nhìn của nhà quản lý và nhân viên y tế, làm rõ khi nào và môi trường nào trong y tế phù hợp để giới thiệu AI, từ đó xác định xem liệu có nên theo kịp xu hướng này hay không.
Q1: Trong hoàn cảnh nào, các cơ sở y tế sẽ bắt đầu xem xét áp dụng AI?
Nhiều cơ sở y tế bắt đầu nghiêm túc suy nghĩ về việc triển khai AI thường vì quy trình hoạt động hàng ngày đang gặp phải tình trạng tắc nghẽn về hiệu suất, chẳng hạn như quản lý dữ liệu bệnh nhân rắc rối, quy trình điều trị kéo dài, thiếu nhân lực y tế hoặc nhu cầu phân tích dữ liệu phức tạp. Một giám đốc bộ phận CNTT tại bệnh viện chia sẻ: “Khi chúng tôi phát hiện không đủ nhân lực để xử lý lượng hồ sơ bệnh án và đề xuất chẩn đoán ngày càng tăng, chúng tôi đã bắt đầu khám phá xem liệu công nghệ AI có thể can thiệp và tối ưu hóa quy trình hay không.”
Việc đánh giá tình huống này rất quan trọng, vì nếu hoạt động hàng ngày vẫn đang hoạt động trơn tru, việc áp dụng AI có thể gây ra những rủi ro và chi phí không cần thiết. Điều thực sự thúc đẩy hành động chính là khi tổ chức đã cảm nhận rõ ràng những điểm đau trong quy trình hiện tại và nhu cầu cải thiện.
Q2: Vai trò hay bộ phận nào “cần thiết phải” có sự can thiệp của hệ thống AI?
Với bệnh viện, các bộ phận như hỗ trợ quyết định y tế, chẩn đoán hình ảnh, phân phối thuốc, và tìm kiếm hồ sơ bệnh án là những bối cảnh sử dụng cần thiết nhất. Chẳng hạn, bác sĩ chuyên khoa hình ảnh có thể nhận được sự hỗ trợ từ AI để tự động nhận diện điểm nghi ngờ trên hình ảnh, giúp tiết kiệm thời gian kiểm tra thủ công; bộ phận dược có thể sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình cấp phát thuốc, tránh sai sót và lãng phí.
Đối với nhân viên y tế, việc có thể sử dụng AI để hỗ trợ sàng lọc sớm các ca bệnh nguy hiểm, tạo báo cáo chẩn đoán sơ bộ, giúp giảm bớt áp lực công việc và nâng cao độ chính xác cũng là yếu tố then chốt thúc đẩy việc triển khai. Tuy nhiên, không phải tất cả các bộ phận đều cần thiết phải áp dụng ngay lập tức, quyết định chủ yếu dựa trên các vấn đề hoạt động thực tế và hiệu quả cải thiện có thể dự đoán.
Q3: Có phải việc áp dụng AI luôn phù hợp với tất cả các cơ sở y tế?
Nghiên cứu từ NVIDIA chỉ ra rằng sự thành công của việc triển khai AI phụ thuộc vào mức độ số hóa hiện tại của cơ sở, chất lượng dữ liệu và mức độ chấp nhận của người dùng. Ví dụ, một số phòng khám nhỏ vì quy mô hệ thống hoặc nguồn lực hạn chế, không thể gánh chịu chi phí liên quan đến việc áp dụng và duy trì ngay lập tức, có thể sinh ra hiệu ứng ngược.
Hơn nữa, nếu đội ngũ y tế có thái độ hoài nghi hoặc chống đối với AI, và thiếu đào tạo cơ bản, tiềm năng của hệ thống AI sẽ khó được phát huy đầy đủ. Do đó, trước khi áp dụng, cần phải đánh giá cẩn thận các điều kiện của riêng mình, chứ không phải mù quáng theo xu hướng.
Q4: Trong trường hợp nào, cơ sở y tế “không phù hợp” để ngay lập tức đầu tư vào AI?
Nếu hiện tại cơ sở còn đang ở giai đoạn số hóa cơ bản, thậm chí chưa tiến hành xây dựng hồ sơ bệnh án điện tử đầy đủ, việc vội vàng áp dụng AI có thể dễ dàng tạo ra sự đứt gãy, dẫn đến hệ thống rời rạc và khó khăn trong phối hợp. Thêm vào đó, khi nhân viên chưa quen với các công cụ số, gánh nặng công việc có thể sẽ gia tăng.
Hơn nữa, khi cơ sở đang đối mặt với nguy cơ thắt chặt tài chính và ngân sách hạn chế, việc mở rộng đầu tư vào AI có thể ảnh hưởng đến việc phân bổ nguồn lực cốt lõi khác, trong trường hợp này nên tập trung nâng cao cơ sở hạ tầng thông tin cơ bản trước, rồi từ từ lên kế hoạch cho bước triển khai AI.
Q5: Nếu tôi là một doanh nghiệp y tế muốn thử nghiệm, tôi nên làm thế nào để tốt nhất?
Khuyến nghị bắt đầu từ các chức năng cụ thể, chẳng hạn như sử dụng trợ lý AI để giúp bệnh nhân đặt hẹn, nhanh chóng trả lời các câu hỏi khám bệnh thường gặp, hoặc áp dụng AI nhận diện hình ảnh cho các mục kiểm tra cụ thể, trước tiên là đánh giá hiệu quả và phản hồi từ người dùng. Thông qua các thử nghiệm quy mô nhỏ, dần dần tích lũy kinh nghiệm và dữ liệu, sau đó mở rộng ra các lĩnh vực phức tạp hơn.
Điều này cực kỳ quan trọng; tôi từng là quản lý thông tin tại một bệnh viện vừa, lúc đầu chúng tôi chọn triển khai trợ lý AI để tối ưu hóa hệ thống đăng ký khám, hiệu quả rõ rệt trước khi thúc đẩy hệ thống hỗ trợ chẩn đoán, việc tiến hành từng bước vừa giúp nhân viên y tế dễ dàng chấp nhận sự thay đổi, vừa giảm thiểu rủi ro tổng thể.
Tóm lại, 70% công ty y tế tích cực áp dụng AI là dựa trên những điểm đau rõ ràng trong công việc và nhu cầu chuyển đổi số. Nhưng có nên theo xu hướng này hay không, vẫn cần căn cứ vào tình hình, nguồn lực và mức độ chấp nhận của nhân viên để quyết định. Đánh giá hợp lý và áp dụng theo từng bước không chỉ giúp nâng cao hiệu suất, mà còn mang lại trải nghiệm chăm sóc tốt hơn cho bệnh nhân.
Muốn tìm hiểu thêm về cách áp dụng AI trong y tế và những trường hợp thành công, hãy tham gia cùng chúng tôi để mở ra tầm nhìn mới trong y tế thông minh: https://www.okx.com/join?channelId=42974376
learn more about: 簡單賺幣USDG 獎勵
