Hội nghị thường niên Diễn đàn Kinh tế thế giới nhận định, đến năm 2030, A.I sẽ truy cập nhiều nguồn dữ liệu để tiết lộ các mô hình bệnh tật và hỗ trợ điều trị cũng như chăm sóc sức khỏe. Các hệ thống chăm sóc sức khỏe sẽ có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh của một cá nhân và đề xuất các biện pháp phòng ngừa. A.I sẽ giúp giảm thời gian chờ đợi cho bệnh nhân và nâng cao hiệu quả trong các bệnh viện và hệ thống y tế.

Bạn cứ tưởng tượng thế này, vào một ngày mùa Đông lạnh lẽo chuyển giao giữa năm 2029 và năm 2030, đang là cao điểm mùa cúm. Nếu những năm 2020 này, các phòng khám đầy chật bệnh nhân chờ tới giờ khám, thì lúc này, các bác sỹ lâm sàng và người bệnh có thể dễ dàng “gặp nhau” thông qua hệ thống. Điều này chứng tỏ, chăm sóc kết nối đã giúp giảm bớt áp lực tồn tại nhiều năm của hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn cầu khi không đủ chuyên gia y tế lành nghề đang phải chăm sóc cho số lượng dân số tăng nhanh và già đi nhanh chóng nhờ sự đột phát về công nghệ hỗ trợ, chẳng hạn như trí tuệ nhân tạo (A.I) và dữ liệu khoa học.

Thực tế, A.I có thể tổng hợp các mẫu dựa trên một dữ liệu khổng lồ và phức tạp để con người có thể bao quát hết. A.I làm vậy bằng cách tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu nhỏ của năm 2020 chưa thể kết nối hệ thống toàn cầu. Đó là các dữ liệu từ hồ sơ y tế cá nhân, thiết bị y tế gia đình hay các dữ liệu phi y tế khác. Nhờ vậy, mà hệ thống y tế năm 2030 có thể cung cấp dịch vụ dự đoán và chăm sóc sức khỏe chủ động.

Trí tuệ nhân tạo phân tích và dự đoán giúp chúng ta hiểu thêm về các yếu tố khác nhau trong cuộc sống ảnh hưởng đến sức khỏe của chúng ta, không chỉ khi chúng ta có thể bị cúm hay mắc phải các bệnh lý cần điều trị, mà cả những thứ liên quan đến nơi chúng ta sinh ra, những gì chúng ta ăn, nơi chúng ta làm việc, mức độ ô nhiễm không khí tại địa phương của chúng ta đang ở hoặc liệu chúng ta có được tiếp cận với nhà ở an toàn và thu nhập ổn định hay không. Đây là một số yếu tố mà Tổ chức Y tế Thế giới gọi là “các yếu tố xã hội quyết định sức khỏe” (SDOH).

Điều này có nghĩa là, vào năm 2030 các hệ thống chăm sóc sức khỏe có thể dự đoán thời điểm một người có nguy cơ mắc bệnh mạn tính và đề xuất các biện pháp phòng ngừa trước khi bệnh trở nên tồi tệ hơn. Sự phát triển này đã thành công đến mức tỷ lệ bệnh đái tháo đường, suy tim sung huyết và COPD (bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính), tất cả đều chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của SDOH, cuối cùng cũng giảm.

Bên cạnh dịch vụ chăm sóc dự đoán còn có một bước đột phá khác liên quan đến nơi diễn ra dịch vụ chăm sóc đó. Vào năm 2030, bệnh viện không còn là một tòa nhà lớn bao gồm nhiều khoa phòng; thay vào đó, nó tập trung chăm sóc cho các ca bệnh cấp tính và các thủ thuật rất phức tạp, trong khi các trường hợp ít khẩn cấp hơn được theo dõi và điều trị thông qua các trung tâm và hệ thống nhỏ hơn, chẳng hạn như phòng khám tư nhân, trung tâm phẫu thuật điều trị trong ngày, phòng khám điều trị chuyên khoa và thậm chí cả tại nhà của mỗi người.

Những địa điểm này được kết nối với một cơ sở hạ tầng kỹ thuật số duy nhất. Các trung tâm chỉ huy tập trung phân tích dữ liệu lâm sàng và vị trí để theo dõi cung và cầu trên mạng theo thời gian thực. Cùng với việc sử dụng A.I để phát hiện những bệnh nhân có nguy cơ bị suy giảm sức khỏe, mạng này cũng có thể loại bỏ các “nút thắt” trong hệ thống và đảm bảo rằng bệnh nhân và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe được hướng dẫn đến nơi họ có thể được chăm sóc tốt nhất hoặc nơi họ cần nhất.

Chất keo kết nối mạng này với nhau không còn là vị trí mà là trải nghiệm của những người mà nó phục vụ – điều đưa chúng ta đến sự khác biệt lớn thứ ba vào năm 2030.

Tại sao trải nghiệm rất quan trọng? Đối với bệnh nhân, nghiên cứu từ lâu đã chỉ ra rằng trải nghiệm có thể có ảnh hưởng trực tiếp đến việc họ có khỏe hơn hay không. Đối với các bác sỹ lâm sàng, trải nghiệm làm việc tốt hơn ngày càng trở nên cấp thiết. Một thập kỷ trước, các bác sỹ, y tá, điều dưỡng hay những người làm việc trong ngành y bắt đầu bị kiệt sức với tỷ lệ rất lớn, nguyên nhân chủ yếu là do căng thẳng khi cố gắng giúp đỡ quá nhiều bệnh nhân với quá ít nguồn lực.

Vào năm 2030, các mạng lưới chăm sóc sức khỏe dự đoán do A.I cung cấp sẽ giúp giảm thời gian chờ đợi, cải thiện quy trình làm việc của nhân viên và đảm nhận gánh nặng hành chính ngày càng tăng. A.I càng được sử dụng nhiều trong thực hành lâm sàng, thì càng có nhiều bác sỹ lâm sàng tin tưởng vào nó để nâng cao kỹ năng của họ trong các lĩnh vực như phẫu thuật và chẩn đoán.

Bằng cách học hỏi từ mọi ca bệnh, mọi chẩn đoán và mọi quy trình, A.I tạo ra những trải nghiệm phù hợp cho chuyên gia y tế và bệnh nhân. Điều này không chỉ cải thiện kết quả sức khỏe mà còn giảm tình trạng thiếu hụt và kiệt sức của bác sỹ lâm sàng, đồng thời giúp hệ thống bền vững về mặt tài chính.

Hệ thống nối mạng này bao trùm các cộng đồng và được hỗ trợ bởi dịch vụ chăm sóc được kết nối, hợp nhất mọi người, địa điểm, phần cứng, phần mềm và dịch vụ – tạo ra các mạng lưới chăm sóc thực sự giúp cải thiện sức khỏe và hạnh phúc suốt đời.

Trở lại năm 2020, chúng ta vẫn còn một chặng đường dài để đạt được tầm nhìn này. Công nghệ, Công nghệ thông tin và hệ thống dữ liệu lớn phức tạp vẫn không ngừng cản trở quy trình làm việc của nhân viên và đe dọa tính liên tục của việc chăm sóc trong các lĩnh vực lâm sàng mà chúng được sử dụng để giúp chẩn đoán, điều trị, theo dõi và hy vọng là ngăn ngừa và chữa bệnh.

Tuy nhiên, có những dấu hiệu rõ ràng cho thấy một ngày nào đó cả ba ý tưởng này đều có thể trở thành hiện thực. Các hệ thống thông minh đã có khả năng thực hiện các nhiệm vụ chuyên môn và tăng cường khả năng của con người. Các ví dụ bao gồm A.I có thể phát hiện các tổn thương ung thư trên hình ảnh, phân tích và định lượng các ghi chú của bác sỹ hoặc tối ưu hóa quy trình chăm sóc bệnh nhân trong trường hợp khẩn cấp. Bên trong các bệnh viện, ứng dụng phân tích dự đoán hỗ trợ A.I đã giúp “cứu sống” các đơn vị chăm sóc đặc biệt. Bên ngoài bệnh viện, nó đang giúp xác định một số nhóm có nguy cơ nhất định để chăm sóc ban đầu hoặc cộng đồng được ưu tiên trước có thể giảm nhu cầu nhập viện.

Nhưng đó là một hành trình dài và phức tạp mà không một công ty hay tổ chức đơn lẻ nào có thể thực hiện một mình. Hành trình này cần các Chính phủ, hệ thống y tế và công ty tư nhân bắt tay cùng nhau để đảm bảo rằng các hệ thống A.I hoàn toàn có thể tương tác và minh bạch, đồng thời ngăn chặn sự thiên vị và bất bình đẳng. Khi chăm sóc sức khỏe tiếp tục toàn cầu hóa, nhu cầu về các tiêu chuẩn quốc tế bảo vệ cách thức AI sử dụng dữ liệu cá nhân sẽ trở thành ưu tiên cấp bách.