Bài Tập Lớn Kết Thúc Học Phần Năng Lực Số Ứng Dụng Ứng Dụng Trí Tuệ Nhận Tạo Trong Lĩnh Vực Y Tế.pdf

Công nghệ TTNT sẽ giúp hàng triệu người cải thiện kết quả sức khỏe, chất lượng cuộc sống trong tương lai gần nếu nhận được sự tin tưởng, ủng hộ của các y bác sĩ và bệnh nhân; được gỡ bỏ

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ

BÀI TẬP LỚN KẾT THÚC HỌC PHẦN

Học phần: Năng lực số ứng dụng

Chủ đề: Ứng dụng trí tuệ nhận tạo trong lĩnh vực y tế

Hà Nội, ngày 25 tháng 06 năm 2022

Thành viên nhóm thực hiện

Họ và tên Phần trăm

đóng góp

Mức độ hoàn thành

Công việc phụ trách

Phạm Huy

Hoàng

đầy đủ

1.1 Thử nghiệm lâm sàng 1.2 Phân tích y tế

Trần Quang

Lợi

đầy đủ

1.3 Robot y tế 1.4 Y tế di động 1.5 Chăm sóc người già

Lê Văn

Trọng

đầy đủ

2.1 Hiện trạng ứng dụng TTNT tại VN

2.2 Hiện trạng ứng dụng TTNT trên thế giới

Hà Thị Hảo

(Nhóm

trưởng)

đầy đủ

3.1 Bài học kinh nghiệm

3.2 Giải pháp Hoàn thành word bài tập lớn.

Danh mục các từ viết tắt

IBM International Business Machines

MỤC LỤC

Contents

Lời mở đầu 4

1 Lý do chọn đề tài 4

2 Mục đích nghiên cứu 5

3 Phạm vi nghiên cứu 5

I ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC Y TẾ 6

1 Thử nghiệm lâm sàng 7

2 Phân tích y tế 7

3 Robot y tế 8

4 Y tế di động 9

5 Chăm sóc người già 10

II Hiện trạng ứng dụng TTNT trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam và thế giới .11

1 Tại Việt Nam 11

2 Trên thế giới 12

III Bài học, giải pháp 13

1 Bài học 13

2 Giải pháp 14

Lời kết thúc 15

Tài liệu tham khảo 16

Lời mở đầu

Sức khỏe là nền tảng của thành tựu, sự hài lòng, hạnh phúc của mỗi cá nhân, gia đình và xã hội Bên cạnh các vấn đề nghiêm trọng như biến đổi khí hậu và đói nghèo, sức khỏe của người dân chính là mối quan tâm được đặt lên hàng đầu, tiêu tốn nhiều nguồn lực của các quốc gia Chủ đề sức khỏe càng quan trọng hơn khi được đặt trong bối cảnh thế giới đang bước vào một kỉ nguyên mới với những thay đổi mang tính cách mạng Trong đó công cuộc ứng dụng TTNT trong lĩnh vực y tế trên toan thế giới đóng vai trò động lực chủ đạo Bài nghiên cứu này giúp tìm hiểu, phân tích và làm rõ các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế, đánh giá thực trạng TTNT trong nền y học thế giới nói chung và nền y học Việt Nam nói riêng, rút ra các bài học kinh nghiệm Từ

đó nhóm ngiêm cứu đưa ra những giải pháp cụ thể dựa trên quan điểm chủ đạo của Thủ tướng Chính phủ để phát triển lĩnh vực y tế găn liền với AI Để thực hiện mục tiêu trên bài viết giải quyết các nội dung nghiên cứu sau:(1) Các ứng dụng của TTNT trong lĩnh vực y tế, (2) Thực trạng ứng dụng TTNT trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam, (3) Thực trạng ứng dụng TTNT trong lĩnh vực y tế trên thế giới, (4) Bài học kinh nghiệm và giải pháp cụ thể thúc đẩy quá trình phát triển AI gắn liền nền y học Việt Nam

1 Lý do chọn đề tài

Vượt qua kì thi tốt nghiệp trung học phổ thông 2021 là một niềm vui to lớn của mỗi tân sinh viên chúng em, chúng em được tiếp thu thêm nhiều kiến thức mới mẻ nhưng bên cạnh đó không kém phần khó khăn khi trước mắt là khối lượng kiến thức khổng lồ, chính điều này đã làm không ít sinh viên cảm thấy bỡ ngỡ và choáng ngợp Nhận thấy phương thức học tập cũ đã không còn hiệu quả và không quá phù hợp với môi trường đại học, do đó nhóm chúng em chọn đề tài này nhằm giúp đỡ một bộ phận sinh viên nói chung và sinh biên học viện ngân hàng nói riêng nghiên cứu, tìm hiểu nội dung “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế” và tính ứng dụng trong thực tế

2 Mục đích nghiên cứu

Đưa trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng vào trong thực tiễn đời sống, đặc biệt

là lĩnh vực y tế; đồng thời tạo nguồn cảm hứng, khơi gợi hứng thú của lớp trẻ đặc biệt là sinh viên Học viện Ngân hàng trong lĩnh vực này

3 Phạm vi nghiên cứu

Tóm gọn trong việc phân tích các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế, nêu lên thực trạng tại Việt Nam và trên thế giới hiện nay Từ đó nhìn nhận được những ưu điểm tích cực cũng như thách thức, rủi ro; đưa ra các giải pháp để hoàn thiện

I ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC Y TẾ.

Trong điều kiện kinh tế đời sống trong nước và thế giới ngày càng phát triển, người ta không còn chỉ quan tâm đến cái ăn cái mặc mà bắt đầu chú ý hơn đến chăm sóc sức khỏe của bản thân và gia đình Y tế trở thành khoảng trời rộng lớn để các ứng dụng công nghệ TTNT được triển khai, phát huy các tính năng vượt trội Công nghệ TTNT sẽ giúp hàng triệu người cải thiện kết quả sức khỏe, chất lượng cuộc sống trong tương lai gần nếu nhận được sự tin tưởng, ủng hộ của các y bác sĩ và bệnh nhân; được gỡ bỏ các rào cản, quy định ràng buộc Khi

ấy, hệ thống y tế sẽ nhận được nhiều sự hỗ trợ hơn từ TTNT như hỗ trợ quyết định lâm sàng, theo dõi và huấn luyện bệnh nhân, các thiết bị tự động để hỗ trợ trong phẫu thuật hoặc chăm sóc bệnh nhân, và quản lý các hệ thống chăm sóc sức khỏe Khả năng của TTNT trong chăm sóc sức khỏe còn được khẳng định thông qua các thành công như khai thác phương tiện truyền thông xã hội để suy

ra các nguy cơ rủi ro về sức khỏe, máy học để dự đoán nguy cơ cho bệnh nhân,

và robot hỗ trợ phẫu thuật Những cải tiến trong phương pháp tương tác với các chuyên gia y tế và bệnh nhân sẽ là một thách thức quan trọng

Như trong các lĩnh vực khác, dữ liệu là động lực chính Hiện nay giới nghiên cứu đã có thành công đáng kể trong việc thu thập dữ liệu hữu ích từ các thiết bị giám sát cá nhân, ứng dụng di động và từ hồ sơ y tế điện tử (EHR) trong các cơ sở y tế Ngoài ra các thủ tục y tế và các hoạt động của bệnh viện cũng nhận được sự hỗ trợ từ robot Tuy nhiên, vẫn còn nhiều khó khăn trong việc sử dụng dữ liệu để chẩn đoán, điều trị chính xác hơn cho người bệnh Qúa trình nghiên cứu và triển khai có tiến triển chậm chạp do ảnh hưởng của các quy định, các ràng buộc và cơ chế lỗi thời Sự thiếu hụt các phương thức tương tức giữa người và máy tính cùng với những rủi ro cố hữu khi áp dụng công nghệ vào một

hệ thống lớn và phức tạp đã làm trì hoãn việc hiện thực hóa triển vọng của TTNT trong y tế

1 Thử nghiệm lâm sàng.

Trong nhiều thập kỉ, khả năng tồn tại một ‘trợ lí bác sĩ’ dựa trên TTNT gần như bằng không Chúng vẫn có những cấu trúc không thích hợp với những hấp thụ và triển khai những tiến bộ nhanh chóng dù đã có những thử nghiệm thành công công nghệ liên quan TTNT trong chăm sóc sức khoẻ Các phân tích mới nhờ dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) và TTNT gặp các rào cản về quy định và cấu trúc nên chưa thể thực hiện được

Trong 10 năm tới, những tiến bộ TTNT hướng tới kết hợp thành công với

dữ liệu đầy đủ và hệ thống nhằm mục tiêu tốt, kì vọng sẽ thay thế bác sĩ lâm sàng trong nhiệm vụ nhận thức Hiện nay, các bác sĩ chủ yếu đưa ra các suy đoán ban đầu về căn bệnh thông qua lời kể các triệu chứng của bệnh nhân, từ đó hình dung ra các mô hình tương quan chống lại các bệnh đã biết Bên cạnh ‘kinh nghiệm truyền tay’ đóng vai trò quan trọng, các bác sĩ còn có thể hướng dẫn quá trình đầu vào và đánh giá đầu ra của máy thông minh nhờ sự hỗ trợ tự động Sự tích hợp giữa các quá trình suy luận tự động và khía cạnh chăm sóc con người là vấn đề không nhỏ, tạo ra nhiều khó khăn và thách thức cho giới nghiên cứu và phát triển

Để có thể nhìn thấy những thành tựu trong tương lai, các nhà lâm sàng cần tham gia ngay từ đầu để chắc chắn rằng hệ thống này được chế tạo tốt và đáng tin cậy Hiện nay, các ứng dụng chuyên ngành đang được thế hệ bác sĩ mới am hiểu công nghệ ứng dụng trên các thiết bị di động Đồng thời khối lượng công việc của các bác sĩ tăng lên đòi hỏi cần có sự trợ giúp Chính vì vậy, chưa bao giờ nhu cầu khai thác các phương thức học mới, tạo ra mô hình cấu trúc suy luận

và trợ lý nhận thức lại lớn như ngày nay

2 Phân tích y tế

Ở cấp toàn dân, khả năng của TTNT khai thác kết quả từ hàng triệu hồ sơ lâm sàng của bệnh nhân hứa hẹn sẽ cho phép chẩn đoán và điều trị điều chỉnh mang tính cá nhân hơn Tự động phát hiện các kết nối kiểu gen-kiểu hình cũng

sẽ có thể trở nên đầy đủ, việc xếp trình tự gen một lần trong đời trở thành bình thường cho mỗi bệnh nhân Trong tương lai gần, AI sẽ giúp tìm thấy những

“bệnh nhân giống tôi” như một cách để thông báo quyết định điều trị dựa trên phân tích của một nhóm tương tự Các dữ liệu y tế truyền thống và phi truyền thống, được tăng cường bởi các nền tảng xã hội, có thể dẫn đến sự xuất hiện của các nhóm dân cư tự xác định, mỗi nhóm được quản lý bởi một hệ sinh thái các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi các hệ thống giám sát

và khuyến nghị tự động Những phát triển này có khả năng thay đổi căn bản việc cung cấp chăm sóc sức khỏe khi sẵn có các quy trình y tế và hồ sơ lâm sàng suốt đời của hàng trăm triệu cá nhân Tương tự như vậy, việc tự động thu thập dữ liệu môi trường cá nhân từ các thiết bị mang trên người sẽ mở rộng y học cá nhân Những hoạt động này đang ngày càng trở nên có tính thương mại như các nhà cung cấp phát hiện ra cách để tiếp cận số đông dân số (ví dụ ShareCare) và sau

đó để tạo ra dữ liệu quy mô toàn dân có thể được khai thác để tạo ra phân tích và kiến nghị cá nhân Tự động giải thích hình ảnh cũng là một đề tài đầy hứa hẹn của nghiên cứu trong nhiều thập kỷ Tiến độ trong giải thích lượng lớn hình ảnh lưu trữ dán nhãn kém, chẳng hạn như các lưu trữ ảnh lớn lấy từ web, đã bùng

nổ Hầu hết các phương thức hình ảnh y khoa (CT, MR, siêu âm) là kỹ thuật số đều được lưu trữ, và các công ty lớn có hoạt động NC&PT dành cho hình ảnh (ví dụ Siemens, Philips, GE)

Mười lăm năm tới có thể sẽ chưa có X quang hoàn toàn tự động, nhưng những đột phá ban đầu trong "phân loại" hình ảnh hoặc kiểm tra thứ cấp có thể

sẽ cải thiện tốc độ và hiệu quả kinh tế của chụp ảnh y tế Khi kết hợp với hệ thống hồ sơ bệnh nhân điện tử, các kỹ thuật máy học quy mô lớn có thể được áp dụng cho dữ liệu ảnh y học Ví dụ, nhiều hệ thống chăm sóc sức khỏe lớn có lưu trữ hàng triệu ảnh chụp quét của bệnh nhân, mỗi ảnh trong số đó có một báo cáo liên quan, và hầu hết có một hồ sơ bệnh nhân liên quan

3 Robot y tế.

Quay về quá khứ, người máy y tế gần như là khoa học viễn tưởng Robodoc, một công ty khởi nguồn (spin-out) từ IBM, đã phát triển các hệ thống robot cho phẫu thuật chỉnh hình (thay hông, gối) Tuy nhiên công ty này đã không thể phát triển thương mại được, cuối cùng phải đóng cửa và giữ lại công

nghệ của mình mặc dù công nghệ này đã hoạt động thành công Những năm gần đây việc đưa các nghiên cứu và sử dụng thực tế robot phẫu thuật đã thực sự bùng nổ

Năm 2000, Intuitive Surgical ra mắt hệ thống da Vinci- một công nghệ hỗ trợ phẫu thuật tim xâm lấn tối thiểu, sau đó đã đạt được thị phần đáng kể trong điều trị ung thư tuyến tiền liệt Năm 2003, Intuitive Surgical sáp nhập với công

ty đối thủ duy nhất Computer Motion Da Vinci hiện đang ở thế hệ thứ tư giúp cung cấp hình ảnh 3D, các công cụ cổ tay trong nền tảng phẫu thuật, là tiêu chuẩn chăm sóc trong nhiều ca nội soi, và được áp dụng trong gần 750000 ca bệnh mỗi năm Không chỉ cung cấp nền tảng vật lý, da Vinci còn là nền tảng dữ liệu mới cho nghiên cứu quá trình phẫu thuật Sự hiện diện của da Vinci góp phần mở ra nhiều tiện ích như từ thiết bị mới để tổng hợp hình ảnh đến các chỉ dấu sinh học mới - tạo ra hệ sinh thái đổi mới của riêng mình

Trong tương lai, dù không hoàn toàn tự động nhưng robot sẽ hỗ trợ các y bác sĩ được rất nhiều nhiệm vụ trong chăm sóc sức khỏe

4 Y tế di động.

Cho đến nay phân tích theo chứng cứ về y tế vẫn dựa vào các dữ liệu y tế truyền thống chủ yếu là các hồ sơ y tế điện tử Tuy nhiên đã có các xu hướng triển vọng hướng tới các dữ liệu mới trong thực tế lâm sàng Ví dụ, TeleLanguage cho phép một bác sĩ lâm sàng tiến hành các buổi trị liệu ngôn ngữ với nhiều bệnh nhân cùng lúc với sự trợ giúp của một phần tử TTNT được đào tạo bởi các bác sĩ lâm sàng Hay một bác sĩ tâm thần ở Israel đã phát hiện sớm những dấu hiệu của hành vi u sầu ở bệnh nhân nhờ Lifegraph, lấy từ mô hình hành vi và tạo ra các cảnh báo từ dữ liệu thụ động thu được từ điện thoại thông minh của một bệnh nhân

Trong tương lai, nhờ cuộc cách mạng điện toán di động, sự tăng trưởng đáng kinh ngạc của "sinh trắc học trong tự nhiên" - và sự bùng nổ của nền tảng

và ứng dụng sử dụng chúng - là một xu hướng đầy hy vọng Hàng ngàn ứng dụng di động hiện nay cung cấp thông tin, giới thiệu thay đổi hành vi, hoặc xác định nhóm "những người như tôi" Điều này, kết hợp với các xu hướng đang nổi

lên của các thiết bị theo dõi chuyển động chuyên dụng hơn, như Fitbit, và những kết nối (liên kết) giữa môi trường trong nhà và thiết bị theo dõi sức khỏe, đã tạo

ra một ngành mới sôi động của đổi mới sáng tạo

Ngày nay một số ứng dụng y tế có thể thực hiện việc khai thác, học dữ liệu,

và dự đoán từ dữ liệu nắm bắt được nhờ kết hợp dữ liệu xã hội và y tế mặc dù những dự đoán này còn khá thô sơ Sự hội tụ của dữ liệu và chức năng trên các ứng dụng có thể sẽ thúc đẩy các sản phẩm mới, đưa ra các tính năng tốt nhất, tiện ích nhất, chẳng hạn như một ứng dụng tập thể dục không chỉ đề xuất một kế hoạch luyện tập, mà còn cho biết thời gian tốt nhất để làm điều đó, và cung cấp huấn luyện gắn vào lịch tập

5 Chăm sóc người già

Thế giới đang phải đối diện với tình trạng già hóa dân số đang tăng nhanh một cách chóng mặt Kết quả là làm gia tăng sự quan tâm vào thị trường cho các công nghệ có sẵn và trưởng thành để hỗ trợ sức khỏe thể chất, tình cảm, xã hội,

và tinh thần Dưới đây là một vài ví dụ về khả năng theo thể loại:

Chất lượng cuộc sống và sự độc lập

Vận chuyển tự động: hỗ trợ sự độc lập và mở rộng chân trời xã hội Chia sẻ thông tin: giúp các thành viên dù ở xa cũng có thể chia sẻ, tham gia hoạt động cùng nhau; phân tích tiên đoán được sử dụng

để “lay chuyển” các nhóm gia đình hướng tới hành vi tích cực, như lời nhắc “gọi điện về nhà”

Thiết bị thông minh trong nhà: giúp cuộc sống trở nên dễ dàng, tiện lợi nếu khả năng khai thác của robot được cải thiện đầy đủ

Y tế và chăm sóc sức khỏe

Các khuyến khích duy trì sức khỏe tinh thần và thể chất được đưa

ra qua các theo dõi chuyển động và hoạt động cùng các nền tảng xã hội

Theo dõi sức khỏe tại gia và truy cập thông tin y tế ngày càng dễ dàng Nó đưa ra các cảnh báo khi phát hiện các thay đổi tâm trạng, hành vi

Giảm phức tạp liên quan đến các tương tác điểu trị và điều kiện phát sinh bệnh nhờ quản lý sức khỏe cá nhân hóa

Điều trị và các thiết bị

Cải tiến các thiết bị như máy trợ thính, thiết bị trợ giúp thị giác… giúp cải thiện an toàn, kết nối xã hội

Giảm nhu cầu đến bệnh viện, cơ sở y tế nhờ việc phục hồi chức năng cá nhân hóa và trị liệu tại gia

Người bệnh có khả năng hoạt động trong phạm vi lới nhờ các thiết

bị trợ giúp vật lý như xe lăn, khung xương thông minh…

Sự bùng nổ của công nghệ cảm biến chi phí thấp đang nhận được rất nhiều

sự kì vọng và mong chờ để có thể cung cấp khả năng đáng kể cho người cao tuổi tại nhà Tuy nhiên cần tích hợp nhiều lĩnh vực TTNT như lập luận, nhận thức, robot, xử lý ngôn ngữ tự nhiên…để có thể tạo ra hệ thống hữu ích, vận hành đơn giản để mọi đối tượng đều có thể sử dụng

II Hiện trạng ứng dụng TTNT trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam và thế giới.

1 Tại Việt Nam.

Phát triển chăm sóc sức khỏe là một trong những ưu tiên hàng đầu của Việt Nam Y tế nước ta đang tiến hành theo hướng bệnh viện số Với làn sóng cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, ứng dụng nâng cấp phần mềm trong máy móc hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y tế được cập nhật thường xuyên, thậm chí còn nhanh hơn phần mềm di dộng Hiện nay, ứng dụng công nghệ thông minh là hướng đi tương lai của y học nước ta

Việt Nam đã sử dụng AI trong y tế từ vài năm trước Ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán, đưa ra phác đồ điều tri 13 loại ung thư đã được vận hành tại một số bệnh viện và được đánh giá cao Hiện nay dù AI chưa được ứng dụng nhiều trong các bệnh viện nhưng một số ứng dụng đã được chứng minh là hỗ trợ rất nhiều trong công tác khám và điều trị bệnh