Lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ toàn cầu đang trải qua một giai đoạn biến đổi nhanh chóng, do những tiến bộ công nghệ, nhu cầu của bệnh nhân đang thay đổi và ngày càng nhấn mạnh vào chăm sóc dựa trên giá trị. Trong bối cảnh năng động này, cải tiến chất lượng và đổi mới là điều tối quan trọng để đảm bảo cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe an toàn, hiệu quả và lấy bệnh nhân làm trung tâm. Dưới đây là những ví dụ điển hình về những đổi mới và cải tiến trong lĩnh vực Y tế đang diễn ra trên toàn cầu.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML)
AI và ML đang cách mạng hóa chăm sóc sức khỏe bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho phân tích dữ liệu, mô hình dự đoán và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Các công nghệ này cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe:
Dự đoán kết quả của bệnh nhân: AI và ML có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh án của bệnh nhân để xác định những cá nhân có nguy cơ cao mắc các bệnh lý nghiêm trọng hoặc tử vong. Ví dụ, một nghiên cứu gần đây đã sử dụng AI để dự đoán nguy cơ tử vong do COVID-19 với độ chính xác lên tới 90%.
Nâng cao khả năng ra quyết định lâm sàng: AI và ML có thể được sử dụng để cung cấp hướng dẫn theo thời gian thực cho các nhà lâm sàng, đề xuất các lựa chọn điều trị phù hợp nhất dựa trên các đặc điểm và tiền sử y tế độc đáo của bệnh nhân. Ví dụ, một mô hình ML đã được phát triển để giúp bác sĩ lựa chọn phương pháp điều trị ung thư vú tối ưu cho từng bệnh nhân.
Tăng tốc khám phá thuốc: AI và ML có thể được sử dụng để sàng lọc các hợp chất tiềm năng và xác định loại thuốc có khả năng hiệu quả nhất. Ví dụ, một công ty dược ở Thụy Sĩ đã sử dụng AI để phát triển một loại thuốc mới cho bệnh ung thư phổi. Công nghệ AI đã được sử dụng để sàng lọc các hợp chất tiềm năng và xác định loại thuốc có khả năng hiệu quả nhất.
Dữ liệu lớn và phân tích chăm sóc sức khỏe
Dữ liệu lớn đang được sử dụng để cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách, bao gồm:
Xác định các mô hình và xu hướng chăm sóc: Phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để tiết lộ các mô hình trong chăm sóc bệnh nhân, làm nổi bật các khu vực cần cải thiện và các mối quan tâm về an toàn tiềm ẩn. Ví dụ, một nghiên cứu của Đại học Stanford đã sử dụng phân tích dữ liệu lớn để xác định các yếu tố nguy cơ dẫn đến nhiễm trùng bệnh viện. Nghiên cứu cho thấy rằng các bệnh nhân nhập viện có nhiều khả năng bị nhiễm trùng nếu họ nằm trong phòng bệnh có nhiều bệnh nhân khác, nếu họ có một số bệnh lý nhất định, hoặc nếu họ đã sử dụng kháng sinh trong vòng sáu tháng qua.
Đo lường hiệu suất và trách nhiệm giải trình: Phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe so với các chỉ số chất lượng, thúc đẩy trách nhiệm giải trình và thúc đẩy cải tiến liên tục. Ví dụ, một hệ thống bệnh viện ở Vương quốc Anh đang sử dụng phân tích dữ liệu lớn để theo dõi thời gian chờ đợi khám bệnh của bệnh nhân. Hệ thống này cho phép bệnh viện xác định các khu vực cần cải thiện và tìm cách giảm thời gian chờ đợi.
Cung cấp chăm sóc cá nhân hóa: Phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng để xây dựng các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và yếu tố nguy cơ riêng của từng bệnh nhân. Ví dụ, một công ty ở Hoa Kỳ đang sử dụng dữ liệu lớn để phát triển các kế hoạch điều trị ung thư được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Công ty này sử dụng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án của bệnh nhân, các xét nghiệm di truyền và các yếu tố lối sống để xây dựng kế hoạch điều trị tối ưu cho từng bệnh nhân.
Chăm sóc sức khỏe từ xa và chăm sóc ảo
Chăm sóc sức khỏe từ xa và chăm sóc ảo đang mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc, đặc biệt là đối với bệnh nhân ở các khu vực xa xôi hoặc chưa được phục vụ đầy đủ. Các nền tảng này đang tạo điều kiện thuận lợi cho:
Công nghệ đeo được và ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động
Công nghệ đeo được và ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động đang giúp bệnh nhân theo dõi sức khỏe của họ một cách chủ động và hiệu quả hơn. Các công nghệ này có thể được sử dụng để theo dõi các chỉ số sức khỏe quan trọng, chẳng hạn như nhịp tim, huyết áp, đường huyết và giấc ngủ. Chúng cũng có thể được sử dụng để cung cấp các thông báo và nhắc nhở về sức khỏe, chẳng hạn như nhắc bệnh nhân uống thuốc hoặc tham gia các bài tập thể dục.
Ví dụ, một công ty ở Thụy Sĩ đang phát triển một chiếc vòng đeo tay thông minh có thể theo dõi các chỉ số sức khỏe quan trọng, chẳng hạn như nhịp tim, huyết áp và mức oxy trong máu. Chiếc vòng đeo tay này cũng có thể cung cấp các thông báo và nhắc nhở về sức khỏe, chẳng hạn như nhắc bệnh nhân uống thuốc hoặc thực hiện các bài tập thể dục.
Điều trị cá nhân hóa
Điều trị cá nhân hóa đang trở thành một xu hướng ngày càng phổ biến trong chăm sóc sức khỏe. Điều trị cá nhân hóa là việc cung cấp các phương pháp điều trị được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và đặc điểm riêng của từng bệnh nhân. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các công nghệ như AI, ML và dữ liệu lớn.
Ví dụ, một công ty ở Hoa Kỳ đang sử dụng AI để phát triển các kế hoạch điều trị ung thư được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân. Công ty này sử dụng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án của bệnh nhân, các xét nghiệm di truyền và các yếu tố lối sống để xây dựng kế hoạch điều trị tối ưu cho từng bệnh nhân.
Kết luận
Các xu hướng toàn cầu trong cải tiến chất lượng và đổi mới trong chăm sóc sức khỏe đang mang lại những lợi ích to lớn cho bệnh nhân và hệ thống chăm sóc sức khỏe. Các công nghệ mới đang giúp cải thiện hiệu quả, hiệu quả và khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe.
BS Lê Đình Sáng (Tổng hợp)
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An tiên phong trong phẫu thuật nội soi điều trị thoát vị đĩa đệm
Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An tổ chức tiêm vắc xin phòng sởi cho nhân viên y tế
Thông báo số 3292/TB-BV về việc Tuyển dụng viên chức năm 2024 của Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An
Bệnh viện Hữu nghị đa khoa Nghệ An là bệnh viện tuyến tỉnh đầu tiên trong cả nước đủ điều kiện thực hiện kỹ thuật ghép gan
Copyright © 2024 BỆNH VIỆN HỮU NGHỊ ĐA KHOA NGHỆ AN