Tương lai của ngành y tế: 5 dự đoán cho năm 2022 | GE News

2021 tiếp tục là một năm vất vả đối với lực lượng y tế trên toàn thế giới. Trước khi đại dịch COVID-19 diễn ra, đã có nhiều báo cáo về tình trạng nhân viên y tế bị kiệt sức. Giờ đây, đại dịch còn khiến cho họ kiệt quệ cả về cảm xúc, thể chất và tinh thần. Hệ quả của tình trạng này đang ngày càng rõ nét. Tỷ lệ nhân viên y tế nghỉ việc tăng nhanh hơn dự đoán trong khi nhu cầu cho thị trường lao động này dự kiến sẽ tăng lên trong những năm tới.

Nhưng tin vui là có nhiều công nghệ mới đang giúp giảm bớt sự quá tải cho các bác sĩ, y tá và nhân viên hỗ trợ. Điển hình như công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang thu thập và phân tích rất nhiều dữ liệu để tạo ra những thông tin chuyên sâu mang tính hành động thực tiễn. Các y bác sĩ vận dụng công nghệ này ngày càng nhiều để giảm bớt khối lượng công việc của mình. Ví dụ, phần mềm được nâng cấp bằng công nghệ AI có thể giúp cắt giảm các bước trong quá trình chụp chiếu để chẩn đoán bệnh nhân, nhanh chóng phát hiện bất thường trong khi chụp và quản lý luồng bệnh nhân ra vào phòng cấp cứu. Điều này giúp bác sĩ có thể tập trung nhiều hơn vào sứ mệnh chính của họ là chẩn đoán và điều trị cho người bệnh.

Dẫu vậy, dù AI có nhiều tiềm năng vô tận, ngành y tế vẫn phải cẩn trọng khi áp dụng công nghệ này bởi có thể vô tình gia tăng gánh nặng cho các nhân viên y tế và khiến tình trạng kiệt sức thêm trầm trọng. Trong loạt dự đoán cho năm 2022, GE Healthcare sẽ giải thích cách AI có thể giúp giảm tải cho lực lượng nhân viên y tế khi được áp dụng đúng cách.

Dự đoán số 1: Tiếp tục đổi mới sáng tạo để giảm thiểu tình trạng kiệt sức

Theo báo cáo năm 2021 của Medscape, gần 50% bác sĩ chuyên khoa chăm sóc tích cực, bác sĩ chuyên khoa thần kinh và bác sĩ tim mạch nói rằng họ bị kiệt sức. Đây cũng là chia sẻ của trên 25% bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Vấn đề này vốn đã tồn tại từ lâu. Cứ 10 người trả lời khảo sát tương tự thì 8 người cho biết họ đã từng bị kiệt sức từ trước khi đại dịch COVID-19 bùng nổ.[1]

Theo một nghiên cứu về sức khoẻ của WELL, nhiều y bác sĩ cho rằng thủ phạm khiến họ căng thẳng và mệt mỏi là khối lượng công việc quá nhiều[2]. Chẳng hạn, bác sĩ phải liên hệ, phối hợp và theo dõi bệnh nhân về cuộc hẹn khám và các vấn đề sức khỏe. Những vấn đề này càng nghiêm trọng hơn khi lực lượng y tế phải xử lý lượng lớn bệnh nhân mắc COVID-19 và tình trạng chuyển biến xấu của các bệnh nhân hoãn khám định kỳ vài tháng do ảnh hưởng của dịch.

Amit Phadnis, Giám đốc Kỹ thuật số tại GE Healthcare giải thích rằng “trận đại hồng thuỷ dữ liệu” có thể tăng tính nghiêm trọng của vấn đề. “Điều hiện ra ngay trước mắt các bác sĩ là quá nhiều dữ liệu nên có nguy cơ là họ sẽ thấy kiệt sức chỉ sau vài giờ làm việc” – anh nhận định.

Tuy nhiên, tin tốt là các nhà công nghệ và nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục cải thiện khả năng của những thuật toán dùng để thu thập và phân tích núi dữ liệu đó để tạo ra vô số thông tin chuyên sâu có giá trị lớn về mặt lâm sàng. Điều này có thể giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế, cho phép phân bổ khối lượng công việc công bằng hơn và giảm nguy cơ kiệt sức. “Công nghệ AI có thể giúp bác sĩ loại bỏ rất nhiều tác vụ lặp lại, giảm tải việc phải ghi nhớ, giúp họ tập trung vào công việc thực tế đang làm” – Phadnis nói.

Dòng sản phẩm Venue Family của GE Healthcare sở hữu những tính năng nói trên. Dòng sản phẩm này gồm các thiết bị siêu âm chăm sóc tại chỗ (POCUS) được bổ sung những công cụ chụp trực quan sử dụng công nghệ AI hiện đại, màn hình cảm ứng dễ lau chùi và thiết kế gọn nhẹ để phù hợp với những không gian chật hẹp như phòng cấp cứu và phòng chăm sóc tích cực. “Thiết bị này đang tự động hoá nhiều tác vụ, giúp đơn giản hóa những quy trình phức tạp đồng thời tăng tốc khâu đánh giá để hỗ trợ bác sĩ nhanh chóng đưa ra quyết định cứu sống người bệnh” – Phadnis chia sẻ. “Bằng cách triển khai công nghệ AI và quy trình làm việc tự động trên các thiết bị siêu âm, bác sĩ luôn được hỗ trợ khi cần xem ảnh chụp chất lượng cao của những vị trí trên cơ thể như tim và phổi”.

AI cũng đóng góp quan trọng trong hệ thống Edison True PACS của GE Healthcare – hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh trên đám mây, giúp bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể đọc đúng kết quả chụp vào đúng thời điểm. “Nếu là một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, tôi sẽ muốn sử dụng một hệ thống hỗ trợ AI để giúp phân mảnh, định lượng và đo lường hình ảnh, đồng thời cung cấp một quy trình làm việc khám chữa bệnh thực sự hiệu quả” – Phadnis nói. “Nó sẽ khiến cho cuộc sống của tôi dễ chịu hơn rất nhiều”.

Dự đoán số 2: Tối ưu hóa các ứng dụng AI

Rõ ràng là các công cụ AI đã giúp đội ngũ y tế định hình lại cách chăm sóc bệnh nhân, mở rộng khả năng tiếp cận với người bệnh và giảm bớt khối lượng công việc. Tuy vậy, khi AI ngày càng phổ biến, đặc biệt là trong khâu phân loại người bệnh, ngành y cần phải cẩn trọng để không vô tình lựa chọn sai hệ thống và tăng thêm gánh nặng cho y bác sĩ. Một báo cáo gần đây tiết lộ rằng gần một nửa số công cụ chẩn đoán hình ảnh áp dụng công nghệ AI hiện đại lại làm tăng khối lượng công việc cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh[3].

“Nếu AI không được ứng dụng đúng cách hoặc tích hợp tốt vào quy trình làm việc, nó có thể gia tăng khối lượng công việc cho bác sĩ” – Phadnis cảnh báo. Anh giải thích rằng một số hệ thống AI đòi hỏi lượng thời gian đáng kể để diễn giải, hậu xử lý và thu thập dữ liệu, qua đó tăng nguy cơ “phân mảnh quy trình làm việc” khiến cho bác sĩ phải làm nhiều việc cùng lúc. Về lâu dài, những vấn đề này có thể gây tổn hại đến niềm tin của bác sĩ đối với các hệ thống AI.

Vì vậy, ngành y tế nên chọn lọc kỹ càng khi ứng dụng AI. Bác sĩ sẽ muốn sử dụng các công cụ có thể hạn chế thời gian ngồi trước màn hình và giảm số lần nhấp chuột để nhập liệu. Đồng thời, họ sẽ bỏ qua những công cụ không giúp mình giảm tải.

Theo Phadnis, giải pháp Revolution Ascend with Effortless Workflow và AIR Recon DL của GE Healthcare là những ví dụ về các hệ thống AI “đa phương thức” sở hữu năng lực khai thác dữ liệu và thông tin chuyên sâu vào một mô hình duy nhất, qua đó giảm gánh nặng cho đội ngũ bác sĩ.

AIR Recon DL là một công nghệ tái cấu trúc hình ảnh học sâu có thể hoạt động trên tất cả mô hình giải phẫu, mang lại chất lượng và độ phân giải hình ảnh tuyệt vời ngay cả với thời gian chụp ngắn hơn nhiều[4]. Còn giải pháp Revolution Ascend with Effortless Workflow sẽ tối ưu công nghệ AI để tự động hoá gần như mọi bước trong quy trình chụp CT hiện nay, giúp giảm tới 66% số lần nhấp chuột và tiết kiệm 21% thời gian cho một lần chụp.

“Bạn sẽ nhận được nhiều tập hợp kiểm chứng đồng thời tại một điểm và có thể tích hợp AI một cách mượt mà vào quy trình khám chữa bệnh để tự động hoá và đơn giản hóa những tác vụ tốn thời gian” – Phadnis cho biết.

Dự đoán số 3: Công nghệ sẽ giúp giảm thiểu bất bình đẳng về chăm sóc sức khỏe

Đại dịch COVID-19 đã làm nổi bật bức tranh bất bình đẳng về chăm sóc sức khỏe hiện nay tại Hoa Kỳ. Dữ liệu do Đại học Minnesota thu thập chỉ ra rằng nhóm người Mỹ gốc Phi và gốc Tây Ban Nha cũng như người Mỹ da đỏ và thổ dân Alaska có tỷ lệ nhập viện do mắc COVID-19 cao hơn nhóm người Mỹ da trắng[5]. Trong khi đó, thống kê từ Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh Hoa Kỳ cho biết những người ở vùng nông thôn có nguy cơ tử vong vì bệnh tim, ung thư, tai nạn, các bệnh đường hô hấp dưới mãn tính và đột quỵ cao hơn những người sống ở khu vực thành thị[6].

May mắn là, các bác sĩ sẽ ngày càng khai thác nhiều công nghệ hơn như công nghệ cầm tay, thiết bị giám sát từ xa và khám bệnh trực tuyến để giúp xóa bỏ những chênh lệch này. Theo Phadnis, những giải pháp cầm tay như Vscan Air của GE Healthcare có thể đóng góp lớn để giảm thiểu tình trạng trên. Đây là thiết bị siêu âm không dây, có khả năng cung cấp chất lượng hình ảnh cực kỳ rõ nét, sở hữu phần mềm trực quan có khả năng chụp toàn bộ cơ thể và đặc biệt, có thể nằm gọn trong lòng bàn tay người dùng. Công cụ này cho phép bác sĩ có thể nhanh chóng phân loại bệnh nhân và ra quyết định gọn lẹ bằng cách xác định hoặc loại trừ nhiều tình trạng khác nhau, bên cạnh bối cảnh khám bệnh truyền thống tại chỗ hoặc trong quá trình di chuyển.

Bên cạnh đó, giải pháp Mural Virtual Care của GE Healthcare cũng rất hữu ích trong trường hợp này. Công cụ này cung cấp cho bệnh viện một cái nhìn toàn diện về các bệnh nhân đang sử dụng máy thở trong hệ thống bệnh viện và giúp bác sĩ xác định những ca bệnh có nguy cơ chuyển biến xấu. “Thật tuyệt vời khi có thể theo dõi các bệnh nhân trong phòng chăm sóc đặc biệt ở một bệnh viện khác và được cập nhật quy trình điều trị của nơi đó. Việc chuyển giao chuyên môn và phân phối công nghệ là cần thiết” – Phadnis cho hay. Một hệ thống bệnh viện ở Mỹ cũng đang sử dụng Giải pháp Mural Solution for Labor and Delivery để theo dõi các sản phụ, bao gồm cả sản phụ gốc Phi, da đỏ và gốc La Tinh để giúp ngăn chặn tình trạng tăng huyết áp và băng huyết sau khi sinh.

GE Healthcare cũng đang hướng tới mục tiêu nâng cao đường cong học tập (learning curve) của công nghệ chụp MRI thông qua giải pháp SIGNA Prime[7]. Thiết kế của hệ thống 1,5T này sẽ giúp quá trình chụp MRI trở nên đơn giản và liền mạch hơn. Giải pháp này hướng tới một trải nghiệm người dùng trực quan và tạo ra những hình ảnh chất lượng cao ổn định bằng công nghệ tiên tiến. SIGNA Prime được thiết kế để hỗ trợ người dùng giảm lỗi tiềm ẩn trong khi chụp, nhờ vào quy trình làm việc được hướng dẫn từng bước và lựa chọn giao thức đơn giản. Để đơn giản hoá hơn nữa trải nghiệm sử dụng, kỹ thuật viên còn có thể giám sát và chụp bệnh nhân mới trong khi hệ thống xử lý các hình ảnh của người bệnh trước.

Dự đoán số 4: Dịch vụ khám bệnh trực tuyến sẽ ngày càng phổ biến hơn

Sau khi đại dịch COVID-19 bùng nổ, dịch vụ khám bệnh trực tuyến ngày càng phổ biến trên toàn cầu. Từ một hình thức chăm sóc y tế ít được sử dụng và ít người biết đến, nó trở thành một loại dịch vụ phổ thông khắp mọi nơi. Các bệnh viện sẽ tiếp tục ứng dụng công nghệ đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí này để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe trong năm 2022.

Phadnis giải thích rằng, các giải pháp giám sát từ xa – cùng với công tác đào tạo chuyên môn từ xa để tối ưu hóa khả năng của thiết bị – có thể tăng đáng kể khâu cung ứng và chất lượng của dịch vụ y tế. Theo anh, cơ hội của các giải pháp này trong lĩnh vực chăm sóc tích cực tương đối lớn, nguyên do là tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng bác sĩ chuyên khoa cấp cứu, các vấn đề về tính toàn vẹn dữ liệu và khả năng tương tác của những hệ thống giám sát chăm sóc tích cực truyền thống.

“Nếu bác sĩ chuyên môn có thể đến khám cho bệnh nhân, phát hiện tình trạng bệnh và điều trị càng sớm, tiên lượng của người bệnh sẽ càng tốt. Chi phí điều trị cũng có thể giảm đáng kể” – Phadnis cho hay.

Dự đoán số 5: Y học chính xác sẽ cách mạng hóa cách cung cấp dịch vụ y tế

Trong nhiều thế kỷ, chúng ta vẫn điều trị một số căn bệnh và rối loạn di truyền theo cùng một liệu trình. Ví dụ, khi bị ung thư, bệnh nhân thường sẽ được tiến hành phẫu thuật để cắt khối u rồi trải qua vài đợt hóa trị hoặc xạ trị để tiêu diệt tế bào ung thư.

Nhưng ngày nay, khi điều trị cho bệnh nhân ung thư, chúng ta bắt buộc phải cân nhắc cả vấn đề về gen và các tình trạng bệnh khác. Đó là lý do khi nghiên cứu và phát triển gần như toàn bộ thuốc điều trị ung thư hiện nay, các hãng dược đều tiến hành những thử nghiệm cho phép bác sĩ nhanh chóng chẩn đoán nếu khối u có sự thay đổi di truyền hoặc có dấu ấn sinh học của thuốc điều trị đích.

Nhờ vào những tiến bộ công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực hệ gen học, bác sĩ sẽ ứng dụng y học chính xác nhiều hơn nữa trong năm 2022 để điều trị các căn bệnh và rối loạn dựa trên giải mã gen, môi trường và lối sống của người bệnh. Những giải pháp đang được phát triển dự kiến sẽ thay đổi hoàn toàn các mô hình cung cấp dịch vụ y tế đồng thời cải thiện kết quả cho các thế hệ sau.

“Khâu chẩn đoán và liệu pháp điều trị bệnh sẽ đi ngược lại so với trước đây, với trọng tâm là phát hiện sớm một số trạng thái bệnh cụ thể” – Phadnis cho hay. “Khi kết hợp với các liệu pháp điều trị chính xác, chúng ta sẽ thấy khả năng tiếp cận bệnh và mức độ hiệu quả được cải thiện đồng thời chi phí sẽ giảm”.

Anh bổ sung: “Chúng ta phải vận dụng tất cả thông tin có sẵn về người bệnh và tóm tắt một danh sách: từ kết quả xét nghiệm, ảnh chụp chẩn đoán hình ảnh, thông tin hệ gen, phân tầng nguy cơ dân số và thông tin từ các thiết bị đeo tay. Ngay khi làm được điều đó, ta sẽ có được cái nhìn sâu hơn về tình trạng cụ thể của bệnh nhân”.

GE Healthcare đang triển khai một loạt các giải pháp sử dụng y học chính xác, cho phép bác sĩ cải thiện kết quả điều trị của người bệnh trong những lĩnh vực như: thủ thuật xương, tim mạch, thần kinh, ung thư và các chuyên khoa khác. Đầu năm 2021, hãng đã cho ra mắt StarGuide[8] – hệ thống xạ hình SPECT/CT thế hệ mới trong đó 12 đầu dò CZT Digital Focus có thể chụp bệnh nhân ở chế độ 3D để cung cấp thêm thông tin cho bác sĩ. Hệ thống này cũng được tối ưu để thực hiện các thủ tục điều trị – chẩn đoán (theranostic), kết hợp khâu chẩn đoán và cung cấp liệu pháp điều trị cho người bệnh để theo dõi tình trạng bệnh.

GE Healthcare cũng đã công bố hợp tác với SOPHiA GENETICS, Đại học Cambridge và Optellum để mở rộng khả năng tiếp cận với công nghệ y học chính xác cho bệnh nhân ung thư nhằm mục đích cuối cùng là cải thiện kết quả điều trị. Dự án hợp tác với SOPHiA GENETICS tập trung vào ung thư học kỹ thuật số và phân tích xạ trị cá thể hoá. GE Healthcare cũng đang phối hợp với các học giả tại Đại học Cambridge để phát triển một ứng dụng giúp cải thiện khâu chăm sóc bệnh nhân ung thư. Trong khi đó, Optellum – công ty có trụ sở tại Anh – là đơn vị hàng đầu trong lĩnh vực hỗ trợ ra quyết định sử dụng công nghệ AI trong giai đoạn chẩn đoán sớm và điều trị tối ưu cho bệnh nhân ung thư phổi.

[4] Dữ liệu của GE Healthcare

[7] SIGNA Prime hiện đang được Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) phê duyệt cho chứng chỉ FDA 510k và chưa mở bán ở tất cả khu vực.

[8] StarGuide hiện đã được cấp chứng nhận FDA 510k và chứng nhận CE Marking, chỉ mở bán tại Hoa Kỳ và các nước châu Âu, không áp dụng cho các tất cả các khu vực.