Những xu hướng hàng đầu của công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ
01/06/2022
Trên toàn cầu, thị trường hình ảnh y tế, bao gồm các công nghệ (ví dụ như CT scan, MRI, siêu âm và X-quang) được sử dụng để chẩn đoán, điều trị hoặc theo dõi dự kiến sẽ tăng trưởng đáng kể với tốc độ CAGR là 6,8%. Trong cùng kỳ, thị trường toàn cầu về công nghệ hình ảnh dựa trên CNTT, bao gồm X-quang và Công nghệ Hình ảnh Doanh nghiệp và hỗ trợ các bác sĩ trong việc phân tích các hình ảnh ngày càng phức tạp, dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 7,6%.
Các yếu tố thúc đẩy và hạn chế tăng trưởng
Khi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe toàn cầu phục hồi sau tác động của COVID-19, việc tồn đọng của các thủ tục sàng lọc và chẩn đoán hình ảnh sẽ được giải quyết từ năm 2022 trở đi, dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng đối với bác sĩ chuyên khoa X-quang và mua sắm thêm thiết bị chẩn đoán hình ảnh để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng này. Các hệ thống dựa trên đám mây có khả năng thay thế các hệ thống lưu trữ và truyền thông hình ảnh truyền thống khi phát triển, điều này được hỗ trợ nhiều hơn bằng cách tăng cường khả năng số hoá. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên đám mây này ngày càng phổ biến do có tiềm năng giảm khối lượng công việc của các bác sĩ X-quang, thúc đẩy năng suất để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Để số hóa thành công tin học hình ảnh, các công ty sẽ cần giải quyết các vấn đề trong việc di chuyển dữ liệu giữa các nền tảng khác nhau để hỗ trợ tăng trưởng liên tục.
Những xu hướng chính của AI
Tăng cường triển khai AI trong chẩn đoán
Xu hướng quan trọng đầu tiên là cách các thuật toán AI đang được phát triển để sử dụng với thiết bị chẩn đoán truyền thống trong suốt quá trình xử lý hình ảnh. Ví dụ, có những hệ thống AI hỗ trợ định vị bệnh nhân trước khi chụp ảnh để tăng tính nhất quán. Sau đó, các hệ thống này sử dụng mạng lưới thần kinh học sâu để tái tạo lại hình ảnh với khả năng phát hiện độ tương phản thấp tốt hơn, giảm thời gian đọc hình ảnh của bác sĩ X-quang đồng thời đạt khả năng giảm phóng xạ và tiếng ồn thấp hơn. Ngoài ra, có các công nghệ chẩn đoán dựa trên AI sẽ hoạt động vào cuối quá trình xử lý phân tích hình ảnh. Có thể thấy điều này thông qua một giải pháp do Advantech và đối tác phát triển, theo đó giải pháp này phân tích tia X-quang ngực để phát hiện các vấn đề và làm nổi bật những bệnh nhân có tổn thương nguy cơ đe dọa tính mạng để bác sĩ X-quang xử lý ngay lập tức. Điều này rất có lợi cho bệnh nhân vì nó cho phép họ nhận được sự chăm sóc kịp thời mà vốn dĩ không thể đạt được với quy trình làm việc “đến trước, phục vụ trước” truyền thống.
Tăng cường triển khai các giải pháp hình ảnh AI trong phẫu thuật
Các quy trình phẫu thuật (trước, trong và sau) và hệ thống AI hỗ trợ kết quả phẫu thuật tốt hơn đang ngày càng được triển khai. Trước khi phẫu thuật, AI đang hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật trong việc lập kế hoạch của họ bằng cách biến các bản quét CT hoặc MRI truyền thống thành các bản tái tạo 3D. Hệ thống Y tế Quốc gia (NHS) ở Vương quốc Anh gần đây đã hợp tác với một công ty sử dụng bản quét xác định danh tính từ các bác sĩ lâm sàng NHS để tạo ra các bản vẽ 3D. Phân đoạn hình ảnh 3D được sử dụng để tái tạo các cơ quan và nó được kiểm tra độ chính xác trước khi tái tạo. Mô hình này sau đó được các bác sĩ phẫu thuật sử dụng để đánh giá giải phẫu của bệnh nhân như một phần trong kế hoạch trước khi phẫu thuật của họ.
Tiến tới trong quá trình phẫu thuật, các hệ thống AI đang được sử dụng để cải thiện tính nhất quán của việc điều trị giữa các bác sĩ phẫu thuật. Các ứng dụng như ứng dụng điều hướng phẫu thuật của OrthoGrid, hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình trong thời gian thực và giúp họ giảm thiểu sai sót và cải thiện kết quả của bệnh nhân. Nó có thể làm như vậy với hiệu quả chưa từng có vì nó sử dụng Advantech USM-500, một máy tính hiệu suất cao cấp y tế, để chụp ảnh thời gian thực cho quá trình xử lý AI nhằm cung cấp phản hồi tức thời. Hệ sinh thái AI của OrthoGrid gồm các ứng dụng cụ thể về quy trình nhằm giải thích, đánh giá và xử lý dữ liệu quan trọng từ hình ảnh tia X quang huỳnh quang để bác sĩ phẫu thuật có thể đưa ra các quyết định lâm sàng nhanh hơn và có khả năng tái tạo tốt hơn.
Trước, trong và sau khi phẫu thuật, Nền tảng Phẫu thuật Thông minh của Theator hỗ trợ phân tích sau phẫu thuật đối với các video phẫu thuật được ghi lại, tạo phân tích từ các video phẫu thuật. Nền tảng phẫu thuật thông minh ghi lại video phẫu thuật trong quá trình phẫu thuật bằng cách sử dụng máy tính USM-500 đã được NVIDIA chứng nhận để ghi lại hình ảnh của các ca phẫu thuật ở định dạng 4K. Tất cả các ca phẫu thuật đều được ẩn danh, tải lên đám mây; từ đám mây, video được phân tích để cung cấp thông tin chi tiết, chẳng hạn như các thách thức về quy trình và chú thích nhằm cải thiện tính nhất quán và khả năng thay đổi hiệu suất trong phẫu thuật và các cơ hội để cải thiện. Nhìn chung, nền tảng này góp phần làm giảm sự thiếu nhất quán trong phẫu thuật và cải thiện dịch vụ chăm sóc bệnh nhân cũng như hiệu quả hoạt động.
Rào cản đối với việc triển khai công nghệ AI
Bên cạnh những lợi thế mà AI mang lại cho các hệ thống chăm sóc sức khỏe về hiệu quả và khả năng chăm sóc bệnh nhân, vẫn còn những rào cản cơ bản để triển khai AI. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu là tiêu chí hàng đầu của bệnh nhân và các nhà quản lý khi nói đến việc cung cấp cho AI quyền truy cập vào các dữ liệu sức khỏe nhạy cảm. Các nhà chức trách cũng vẫn đang vật lộn với việc làm thế nào để điều chỉnh một hệ thống AI luôn thay đổi. Hơn nữa, việc tạo ra một giải pháp AI có thể sử dụng và dễ hiểu cho nhân viên y tế trong khi cấu trúc nhiều loại dữ liệu chăm sóc sức khỏe thành các đầu vào có thể sử dụng được sẽ yêu cầu nhân viên được đào tạo về cả khoa học dữ liệu và chăm sóc sức khỏe, vốn hiện đang thiếu. Cuối cùng, rào cản lớn nhất là cơ sở hạ tầng điện toán cốt lõi cần thiết để chạy một cách hiệu quả lượng thông tin khổng lồ được các hệ thống chăm sóc sức khỏe thu thập và xử lý.
Tuy nhiên, tính toán hiệu suất cao cùng với các giải pháp khung AI là một xu hướng đầu tư dài hạn đáng giá cho các bệnh viện vì chúng có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phẫu thuật và X-quang. Xử lý hiệu suất cao sẽ rất quan trọng trong việc hỗ trợ kết hợp kỹ thuật số - hình ảnh hóa mô phỏng bằng máy tính của các đối tượng hoặc quy trình trong thế giới thực có thể được sử dụng trong lập kế hoạch phẫu thuật hoặc trong phân tích hình ảnh như chụp CT hoặc MRI. Việc hiển thị kết quả của hệ thống AI và ảo hóa kỹ thuật số cũng sẽ yêu cầu sử dụng màn hình cấp y tế như dòng màn hình PAX của Advantech có thể hiển thị chính xác hình ảnh chẩn đoán và phẫu thuật truyền thống cùng với hình ảnh được trực quan hóa bởi AI.
Hơn nữa, các máy tính hiệu suất cao sẽ trở nên rất có lợi cho các bệnh viện để có thể lưu trữ và truy xuất thông tin từ một thư viện cơ sở dữ liệu được thiết lập duy nhất khi các nhà cung cấp AI tự tích hợp trong hệ thống chăm sóc sức khỏe, và mở rộng hơn nữa để cung cấp giải pháp toàn diện trên nhiều công nghệ.
Tóm lại, thị trường hình ảnh y tế và tin học đang phát triển ổn định. Dự kiến sẽ phục hồi về mức trước khi xảy ra COVID-19 và hơn thế nữa. AI đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán hình ảnh và trong các phòng phẫu thuật. Việc triển khai thành công các ứng dụng AI sẽ đòi hỏi nguồn vốn đáng kể, đầu tư vào nhân sự có kỹ năng và hợp tác từ bệnh nhân, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và chính quyền.
- Medical Displays/PAX-3 series
- Medical AI Edging Box PCs/ USM-500 series
/pax332120191015111945.png)
/Web120190523153721.png)
