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:

• Chăm sóc bệnh nhân từ xa: Chăm sóc sức khỏe từ xa cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe kết nối với bệnh nhân
• Chăm sóc bệnh nhân từ xa: Chăm sóc sức khỏe từ xa cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe kết nối với bệnh nhân từ xa, cung cấp tư vấn, theo dõi các dấu hiệu quan trọng và quản lý các bệnh mãn tính. Ví dụ, một công ty ở Hoa Kỳ đang cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa cho các bệnh nhân ở các khu vực nông thôn. Công ty này sử dụng các ứng dụng điện thoại thông minh để cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe như tư vấn, theo dõi huyết áp và đường huyết, và quản lý bệnh tiểu đường.
• Truy cập thuận tiện vào chăm sóc chuyên khoa: Bệnh nhân có thể truy cập chăm sóc chuyên khoa từ các chuyên gia ở xa, loại bỏ rào cản địa lý và cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc kịp thời. Ví dụ, một bệnh viện ở Úc đang cung cấp dịch vụ tư vấn tâm lý từ xa cho các bệnh nhân ở các khu vực xa xôi. Dịch vụ này cho phép các bệnh nhân được tư vấn bởi các chuyên gia tâm lý ở các thành phố lớn, ngay cả khi họ không thể đi lại.
• Chăm sóc sức khỏe tâm thần: Chăm sóc sức khỏe tâm thần từ xa đang trở nên phổ biến, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch COVID-19. Chăm sóc sức khỏe tâm thần từ xa cho phép các bệnh nhân được điều trị bởi các chuyên gia tâm thần mà không cần phải đến gặp trực tiếp. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các bệnh nhân ở các khu vực xa xôi hoặc không thể đi lại do các vấn đề sức khỏe hoặc kinh tế.

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

1. Artificial intelligence in healthcare: Opportunities and challenges for patients, providers, and payers, by the McKinsey Global Institute (2018)
2. The future of artificial intelligence in healthcare, by the World Economic Forum (2020)
3. The impact of artificial intelligence on healthcare: A review of the literature, by the Journal of the American Medical Association (2021)
4. The promise of big data for healthcare, by the McKinsey Global Institute (2011)
5. Big data in healthcare: A practical guide to implementation, by the Harvard Business Review Press (2013)
6. Big data analytics in healthcare: A systematic review of the literature, by the Journal of Medical Internet Research (2015)
7. The future of telemedicine, by the World Health Organization (2016)
8. The impact of telemedicine on healthcare: A review of the literature, by the Journal of the American Medical Association (2017)
9. Telehealth: A practical guide for healthcare providers, by the American Telemedicine Association (2019)
10. The future of wearables and mobile health, by the McKinsey Global Institute (2017)
11. Wearables and mobile health: The potential for transformation, by the Harvard Business Review Press (2018)
12. The impact of wearables and mobile health on healthcare: A review of the literature, by the Journal of Medical Internet Research (2020)
13. Personalized medicine: The future of healthcare, by the World Economic Forum (2017)
14. Personalized medicine: The potential for transformation, by the Harvard Business Review Press (2018)
15. The impact of personalized medicine on healthcare: A review of the literature, by the Journal of the American Medical Association (2021)