Trí tuệ nhân tạo ( AI ) trong chăm sóc sức khỏe là sử dụng các thuật toán và phần mềm phức tạp để ước tính nhận thức của con người trong việc phân tích dữ liệu y tế phức tạp. AI thực hiện điều này thông qua các thuật toán học máy như học máy cổ điển, học máy sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
DTU Journal of Science and Technology 07(38) (2020) TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe Artificial intelligence in healthcare Trương Thanh*, Trần Châu Mỹ Thanh, Nguyễn Thị Như Ly Thanh Truong, My Thanh Tran Chau, Nhu Ly Nguyen Thi Khoa Y, Trường Đại học Đại học Duy Tân, 03 Quang Trung, Đà Nẵng, Việt nam Faculty of Medicine, Duy Tân University, 03 Quang Trung, Da Nang, Vietnam (Ngày nhận bài: 24/09/2019, ngày phản biện xong: 06/12/2019, ngày chấp nhận đăng: 02/01/2020) Tóm tắt Trí tuệ nhân tạo ( AI ) trong chăm sóc sức khỏe là sử dụng các thuật toán phần mềm phức tạp để ước tính nhận thức của người việc phân tích liệu y tế phức tạp. AI thực điều thông qua các thuật toán học máy học máy cổ điển, học máy sâu xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Những vai trị AI chẩn đốn y khoa, phát minh thuốc, các thử nghiệm lâm sàng, quản lý đau, cải thiện kết bệnh nhân Những ứng dụng đạt từ AI cho việc chăm sóc sức khỏe bao gồm Trợ lý ảo cho bệnh nhân nhân viên y tế, chatbots hỗ trợ AI, robot giải thích kết phịng thí nghiệm, phẫu thuật có hỗ trợ robot, chẩn đốn hình ảnh tự động với AI/ML, đồng hành sức khỏe cá nhân cung cấp AI, ung thư - phát ung thư da AI, AI bệnh lý, phát bệnh gặp với AI, ứng dụng an ninh mạng AI chăm sóc sức khỏe, quản lý thuốc với AI ML, theo dõi sức khỏe AI thiết bị đeo Với tiến khoa học công nghệ tương lai, AI chăm sóc sức khỏe hứa hẹn đem lại nhiều triển vọng cho sức khỏe người Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hồ sơ y tế điện tử, điện sinh lý Abstract Artificial intelligence (AI) in healthcare is the use of complex algorithms and software to estimate human cognition in the analysis of complicated medical data AI does this through classical machine learning, deep machine learning and natural language processing The roles of AI in healthcare are medical diagnostics, drug discovery, clinical trials, pain management, improving patient outcomes The applications are virtual assistants for patients and healthcare workers, AI-powered chatbots, robots for explaining lab results, robot-assisted surgery, automated image diagnosis with AI/ML, personal health companions powered by AI, oncology - detecting skin cancer with AI, AI in pathology, rare diseases detecting with AI, cybersecurity applications of AI in healthcare, medication management with AI and ML, health monitoring with AI and wearables With the advancement of science and technology of the future, AI in health care will promise to bring many prospects to human health Keywords: Artificial intelligence(AI), machine learning (ML), natural language processing (NLP), electronic medical record(EMR), electronic physiological (EP) Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo (AI) chăm sóc sức khỏe là việc sử dụng các thuật tốn phần mềm phức tạp để ước tính nhận thức người việc phân tích liệu y tế phức tạp [10] Email: truongthanhvt@gmail.com Cụ thể, AI khả cho thuật tốn máy tính đưa kết luận gần mà không cần đầu vào trực tiếp người Điều khác biệt công nghệ AI so với cơng nghệ truyền thống 25 chăm sóc sức khỏe khả thu thập thông tin, xử lý thông tin cung cấp đầu xác định rõ cho người dùng cuối (Hình 1) Mục đích ứng dụng AI liên quan đến sức khỏe phân tích mối quan hệ kỹ thuật phòng ngừa điều trị kết bệnh nhân. Dữ liệu chăm sóc sức khỏe thiết bị AI 2.1 Dữ liệu Hình Hoạt động trí tuệ nhân tạo AI thực điều thơng qua các thuật tốn học máy. Các thuật tốn nhận mẫu hành vi tạo logic riêng nó. Để giảm biên độ lỗi, thuật toán AI cần phải kiểm tra nhiều lần. Trước triển khai ứng dụng chăm sóc sức khỏe, hệ thống AI cần “huấn luyện” thông qua liệu tạo từ hoạt động lâm sàng sàng lọc, chẩn đốn, định điều trị, để tìm hiểu nhóm đối tượng, liên kết tương tự chúng, tính chủ đề kết quan tâm. Những liệu lâm sàng thường dạng nhân học, ghi y khoa, ghi âm điện tử từ thiết bị y tế, khám thực thể phịng thí nghiệm lâm sàng hình ảnh [3] Hình Các loại liệu xem xét tài liệu nhân tạo trí tuệ nhân tạo (AI) Ngồi ra, ghi khám thực thể kết phòng xét nghiệm lâm sàng hai nguồn liệu khác (Hình 2). Do đó, ứng dụng AI tương ứng tập trung vào việc chuyển đổi văn phi cấu trúc thành hồ sơ y tế điện tử (EMR) dễ hiểu 2.2.Thiết bị Thiết bị AI bao gồm: Các kỹ thuật máy học (ML) phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)[3][7][8] 2.2.1 ML cổ điển (classical ML) ML cổ điển xây dựng thuật toán phân tích liệu để trích xuất tính từ liệu. Đầu vào cho thuật toán ML bao gồm đặc điểm bệnh nhân kết y tế cần quan tâm. Đặc điểm bệnh nhân thường bao gồm liệu tuổi, giới tính, tiền sử bệnh, liệu cụ thể bệnh chẩn đốn hình ảnh, biểu gen, xét nghiệm EP, kết khám 26 thực thể, triệu chứng lâm sàng, thuốc, v.v. Bên cạnh đặc điểm trên, kết y tế bệnh nhân thường thu thập nghiên cứu lâm sàng Các kỹ thuật liên quan bao gồm hồi quy tuyến tính (linear regression), hồi quy logistic (logistic regression), bay ngây thơ (naїve bayes), định (tree decision), hàng xóm gần (nearest neighbor), rừng ngẫu nhiên (random forest), phân tích phân biệt (discriminant analysis), máy vectơ hỗ trợ (SVM: support vector machine) mạng lưới thần kinh (neural network) (Hình 3) Trong SVM mạng lưới thần kinh kỹ thuật phổ biến [3] Hình Các thuật tốn học máy sử dụng tài liệu y khoa 2.2.2 ML sâu (deep ML): Một kỷ nguyên ML ML sâu phần mở rộng đại kỹ thuật mạng thần kinh cổ điển, ML sâu khám phá mẫu phi tuyến tính phức tạp liệu. Sự phổ biến ML sâu gia tăng khối lượng độ phức tạp liệu (Hình 4)[3] neural network), mạng niềm tin sâu (deep belief network) mạng lưới thần kinh sâu (deep neural network) Hình [3] Hình Bốn thuật tốn học sâu phổ biến chúng 2.2.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Hình ảnh, EP liệu di truyền hiểu máy để thuật tốn ML thực trực tiếp sau trình tiền xử lý kiểm sốt chất lượng thích hợp. Tuy nhiên, tỷ lệ lớn thông tin lâm sàng dạng văn tường thuật, chẳng hạn khám thực thể, báo cáo phịng thí nghiệm lâm sàng, ghi phẫu thuật tóm tắt xuất viện, khơng có cấu trúc khơng thể hiểu cho chương trình máy tính. Trong bối cảnh này, NLP nhắm mục tiêu trích xuất thơng tin hữu ích từ văn tường thuật để hỗ trợ định lâm sàng. Hình 6 mơ tả sơ đồ lộ trình từ việc tạo liệu lâm sàng, thơng qua làm giàu liệu NLP phân tích liệu ML, đến việc định lâm sàng [3] Hình Các nguồn liệu cho học tập sâu Trong ứng dụng y tế, thuật toán ML sâu thường sử dụng bao gồm: Mạng thần kinh tích chập (CNN: convolution neural network), mạng thần kinh tái phát (recurrent Hình Lộ trình từ tạo liệu lâm sàng đưa định lâm sàng 27 Vai trị AI 3.1 Chẩn đốn y khoa Sử dụng Trí tuệ nhân tạo để chẩn đốn bệnh nhân mắc bệnh cụ thể [1][2][6][8] 3.2 Phát minh thuốc Trí tuệ nhân tạo để giúp phát thuốc, cải thiện mốc thời gian quy trình dài gắn liền với việc khám phá đưa thuốc thị trường [2][8] 3.3 Các thử nghiệm lâm sàng Dùng giải pháp tích hợp theo dõi tiến trình, thu thập liệu kết thử nghiệm thuốc [1][2][8] 3.4 Quản lý đau Đây lĩnh vực trọng tâm chăm sóc sức khỏe. Bằng cách tận dụng thực tế ảo kết hợp với trí tuệ nhân tạo, tạo thực tế mơ đánh lạc hướng bệnh nhân khỏi nguồn đau chí cịn giúp đỡ với nghiện thuốc [2] 3.5 Cải thiện kết bệnh nhân Kết của bệnh nhân cải thiện thông qua nhiều chiến lược kết thúc đẩy trí tuệ nhân tạo Phát triển Điều dưỡng trí tuệ ảo đầu tiên dưới dạng chatbot hỗ trợ bệnh nhân giai đoạn chiến với bệnh ung thư [2] Những ứng dụng AI 4.1 Trợ lý ảo cho bệnh nhân nhân viên y tế Động lực để áp dụng trợ lý điều dưỡng ảo tình trạng thiếu lao động y tế, thường dẫn đến áp lực nhân viên y tế có. Một trợ lý ảo hỗ trợ AI tăng cường giao tiếp bệnh nhân nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc, đồng thời dẫn đến trải nghiệm tiêu dùng tốt giảm kiệt sức bác sĩ. Một trợ lý ảo thực đối thoại ban đầu bệnh nhân nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Bằng cách làm vậy, trợ lý ảo cho chăm sóc sức khỏe đảm nhận số trách nhiệm từ bác sĩ, cho phép họ tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân tốt [1][11] 4.2 Chatbots hỗ trợ AI Chatbots cung cấp AI tạo giới khác biệt cho chăm sóc sức khỏe. Các chabot hỗ trợ AI giúp bác sĩ chẩn đốn chăm sóc sức khỏe thơng qua loạt câu hỏi, người dùng chọn câu trả lời họ từ loạt lựa chọn xác định trước sau đề xuất q trình hành động phù hợp. Các hệ thống quản lý tri thức trở thành phần quan trọng chatbot cho AI, nơi câu hỏi câu trả lời chung tích lũy suốt vịng đời giải pháp, hỗ trợ trình học tập chatbot [11] 4.3 Robot giải thích kết phịng thí nghiệm Ứng dụng lên kế hoạch để giải thích xét nghiệm di truyền, sau xét nghiệm khác thêm vào danh sách Nền tảng hoạt động với xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trị chuyện với bệnh nhân thơng qua ứng dụng di động giải thích kết phịng thí nghiệm cho họ theo cách họ hiểu. Cơng nghệ hỗ trợ AI giúp bác sĩ khỏi phần khơng u thích họ quy trình chăm sóc sức khỏe, cho phép họ tập trung vào khía cạnh quan trọng [1][11] 4.4 Phẫu thuật hỗ trợ Robot Các thủ tục vi phẫu chăm sóc sức khỏe địi hỏi xác. Các robot trang bị AI hỗ trợ bác sĩ giúp giảm biến thể ảnh hưởng đến sức khỏe phục hồi bệnh nhân thời gian dài hơn. Các thủ tục hỗ trợ robot bù đắp cho khác biệt kỹ bác sĩ trường hợp phẫu thuật khó khăn, điều thường ảnh hưởng đến sức khỏe bệnh nhân chi phí thủ thuật 28 Với phẫu thuật hỗ trợ robot, bác sĩ loại bỏ rủi ro khơng xác bất thường thủ thuật. Khi máy học phân tích liệu đạt đến tầm cao cho chăm sóc sức khỏe, robot khám phá hiểu biết quan trọng thực hành tốt cho phẫu thuật Sự thiếu hiệu kết giảm đáng kể, cuối dẫn đến việc chăm sóc bệnh nhân cung cấp dịch vụ tốt hơn. Với robot tiến hành hỗ trợ bác sĩ ca phẫu thuật, chi phí đào tạo tiết kiệm nhiệm vụ thường xuyên tự động hóa với độ xác [5][11] 4.5 Chẩn đốn hình ảnh tự động với AI/ML 4.7 Phát ung thư Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe nói ML sâu. Các nhà nghiên cứu sử dụng ML sâu để đào tạo máy móc nhằm xác định mơ ung thư với độ xác tương đương với nhà vật lý đào tạo. ML sâu giữ giá trị việc phát ung thư giúp đạt độ xác chẩn đoán cao so với chuyên gia tên miền Một ứng dụng ML sâu chăm sóc sức khỏe phát ung thư từ liệu biểu gen. Trường hợp sử dụng mở cho tác động lâu dài quan trọng ML sâu vào ngành ung thư tương lai [6] [8][11] Chẩn đốn hình ảnh y tế trường hợp sử dụng AI khác chăm sóc sức khỏe. Một vấn đề quan trọng mà bác sĩ phải đối mặt sàng lọc thông qua khối lượng thông tin có sẵn, nhờ vào EMR EHRs (elctronic health records: hồ sơ sức khỏe điện tử). Dữ liệu bao gồm liệu hình ảnh ngồi báo cáo thủ tục, báo cáo bệnh lý, liệu tải xuống, v.v Trong tương lai, bệnh nhân gửi nhiều liệu thông qua cổng từ xa họ, bao gồm hình ảnh vị trí vết thương để kiểm tra xem có cần phải kiểm tra cá nhân sau thời gian chữa bệnh [1][6] [9][11] - Mật độ vú qua chụp nhũ ảnh: Theo dõi mật độ vú thông qua chụp nhũ ảnh để hỗ trợ định xác sàng lọc ung thư vú [2] 4.6 Đồng hành sức khỏe cá nhân cung cấp AI Có dịch vụ giải pháp chẩn đốn hình ảnh AI cung cấp nhiều năm với chẩn đoán MRI CT ung thư gan phổi, giải thích vấn đề sức khỏe tiềm ẩn Ngày nay, người cần hỗ trợ y tế thoải mái nhà họ. Để có nhìn tổng quan sơ triệu chứng nào, bạn đồng hành sức khỏe cá nhân trở nên phổ biến người tồn giới. Một chatbot để phịng ngừa sớm chẩn đoán bệnh. Khi ứng dụng nhận lời giải thích triệu chứng từ người dùng, so sánh với sở liệu đề xuất hành động thích hợp dựa lịch sử bệnh nhân, hoàn cảnh triệu chứng báo cáo [11] - Tự phát ung thư da: Giúp người kiểm tra da để tìm dấu hiệu ung thư da với việc sử dụng điện thoại thông minh. Ứng dụng tải xuống cho phép kết lòng bàn tay bạn với ảnh đốm da, tất cần thiết để nhận số nguy bạn trước nhận lời khuyên miễn phí từ bác sĩ da liễu nhà [2] - Chẩn đoán ung thư gan/phổi (MRI, CT) [2]: Theo dõi tổn thương gan cho phép hình dung, theo dõi dọc phân chia thể tích nhanh hơn, khơng xử lý nhanh mà cịn q trình định xác Theo dõi cải thiện nốt phổi quản lý lâm sàng ung thư phổi bệnh nhân. Giải pháp mang lại phép đo xác giải pháp khả dụng khác, theo dõi dọc tự động giúp bác sĩ lâm sàng kiểm soát tốt nốt sần. 29 - Khám sàng lọc ung thư cổ tử cung AI [2]: Phát triển giải pháp dựa trí tuệ nhân tạo để xác định thay đổi tiền ung thư cổ tử cung phụ nữ 4.8 AI bệnh lý Bệnh lý liên quan đến chẩn đoán bệnh dựa phân tích chất dịch thể máu nước tiểu. ML chăm sóc sức khỏe giúp tăng cường nỗ lực bệnh lý thường để lại cho nhà giải phẫu bệnh họ thường phải đánh giá nhiều hình ảnh để đạt chẩn đốn sau tìm thấy dấu vết bất thường nào. Với giúp đỡ từ ML ML sâu, nỗ lực nhà nghiên cứu bệnh học xếp hợp lý tính xác việc định cải thiện Mặc dù mạng giải pháp hỗ trợ AI hỗ trợ nhà nghiên cứu bệnh học, không thay bác sĩ vấn đề sớm hơn. Mạng lưới học sâu trở nên hiệu họ có kinh nghiệm học hỏi khoảng thời gian, giống bác sĩ làm AI chăm sóc sức khỏe, cụ thể bệnh lý học, giúp thay nhu cầu mẫu mô vật lý cách cải thiện cơng cụ X quang có sẵn - làm cho chúng xác chi tiết [11] - Điểm canxi mạch vành: Điểm canxi mạch vành dấu ấn sinh học bệnh động mạch vành định lượng vơi hóa mạch vành yếu tố dự báo mạnh cho kiện tim mạch, bao gồm đau tim đột quỵ Công cụ quan trọng để phát sớm người có nguy cao mắc bệnh tim mạch nghiêm trọng [2] - Siêu âm tim xác định phân suất tống máu thất trái (EF:ejection fraction): Với EF lưu ý số chức tim sử dụng rộng rãi nhất, sử dụng làm sở cho nhiều định lâm sàng, AI giúp giảm lỗi giảm thiểu quy trình việc định lâm sàng cách giúp bác sĩ đưa lựa chọn xác [2] - Chẩn đốn chảy máu não: Dựa vào AI họ, chẩn đoán chảy máu não Các hệ thống tạo công việc với bác sĩ X quang để đánh dấu xuất huyết nội sọ cấp tính, chảy máu não CT scan [2] - Thiết bị chẩn đoán đột quỵ tối ưu - phân tích thần kinh: Hệ thống siêu âm thiết kế để đo vận tốc dòng máu não. Việc sử dụng Doppler xuyên sọ loại siêu âm, cho phép AI đánh giá mạch máu não từ bên thể, ngăn chặn cần thiết xét nghiệm xâm lấn hơn. Phần mềm AI giúp bác sĩ phát đột quỵ rối loạn não khác vấn đề lưu lượng máu, tăng khả định lâm sàng xác [2] - Chẩn đốn đột qụy CT: Được hỗ trợ AI, cho phép chăm sóc đột quỵ đồng để cải thiện quyền truy cập vào liệu pháp cứu sống Trí thơng minh nhân tạo dựa liệu tự động phát tắc nghẽn lớn và đồng hóa việc chăm sóc cách báo cho bác sĩ hệ thống y tế. Với hợp tác nhóm đồng hóa, sản phẩm hỗ trợ AI phát cảnh báo đội đột quỵ nghi ngờ có xuất tổn thương lớn, quan trọng với vấn đề nhạy cảm với thời gian Các nhóm đột qụy sau tham khảo ý kiến trong thời gian thực thông qua giao diện di động, cho phép tập trung vào định điều trị nhanh khơng cứu não mà cịn phải cứu sống bệnh nhân[2] - Thương tổn vú - QuantX: QuantX máy trạm MRI cung cấp chẩn đoán hỗ trợ máy tính thực sự, cung cấp công cụ dựa AI để giúp bác sĩ X quang đánh giá mô tả bất thường vú Thông tin chuyển đến bác sĩ X quang để đưa định lâm sàng xác, giảm số lượng 30 chẩn đốn khơng xác môi trường nguy cao [2] - Phát bệnh mắt: Phát dấu hiệu bệnh mắt hiệu bác sĩ chuyên gia hàng đầu giới Mặc dù công nghệ giai đoạn đầu, dự kiến nó phát triển bác sĩ hoàn toàn ưu tiên cho người cần điều trị nhạy cảm thời gian, tiết kiệm thị lực cho bệnh nhân [2] - Phát dấu hiệu bệnh võng mạc tiểu đường: Tự động phân tích hình ảnh võng mạc cho dấu hiệu bệnh võng mạc tiểu đường - Phần mềm phát hiện/chẩn đoán thiệt hại xương: Cụ thể gãy cổ tay phổ biến gọi gãy bán kính xa, hỗ trợ bác sĩ xác định vết vỡ [2] 4.9 Phát bệnh gặp với AI Bệnh gặp thách thức cho AI. Thông qua loạt mạng lưới thần kinh, AI giúp nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đạt kết này. Phần mềm nhận dạng khuôn mặt kết hợp với ML để phát kiểu nét mặt khiến hướng tới khả mắc bệnh gặp AI qt qua liệu hình ảnh khn mặt bệnh nhân phát dấu hiệu rối loạn di truyền Hội chứng Down [11] Một số giải pháp tương tự khác cho phép chẩn đoán sớm bệnh gặp thông qua phần mềm, cho phép bác sĩ bắt đầu điều trị sớm. Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe mang ý nghĩa đặc biệt việc phát bệnh gặp sớm bình thường [11] 4.10 Theo dõi sức khỏe AI thiết bị đeo Theo dõi sức khỏe ứng dụng rộng rãi AI chăm sóc sức khỏe. Các máy theo dõi sức khỏe đeo để theo dõi hoạt động nhịp tim. Những thiết bị đeo sau gửi tất liệu phía trước cho hệ thống AI, mang lại nhiều thông tin hiểu biết yêu cầu hoạt động lý tưởng người Các hệ thống phát mơ hình tập luyện gửi thơng báo bỏ lỡ thói quen tập luyện họ. Nhu cầu thói quen bệnh nhân ghi lại cung cấp cho họ cần, cải thiện trải nghiệm chăm sóc sức khỏe tổng thể. Trong giới phức tạp chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ nhà cung cấp dịch vụ nhanh hơn, chẩn đốn sớm phân tích liệu để xác định thông tin di truyền để đưa bệnh cụ thể. Tiết kiệm giây nghĩa cứu mạng chăm sóc sức khỏe Đó lý AI ML có ý nghĩa bệnh nhân [4][11] - Đồng hồ thơng minh cách mạng hóa việc chăm sóc [2]: Có thể lấy điện tâm đồ (ECG) trực tiếp từ cổ tay cho biết nhịp tim nhanh nhận thông báo nhịp tim không (rung tâm nhĩ) phát Một đồng hồ thông minh mới, gọi là Omron HeartGuide, lấy huyết áp người dùng di chuyển để cung cấp thơng tin chi tiết, hoạt động cho người dùng hàng ngày - Dây đeo cổ tay để phát chứng ngưng thở ngủ [2] 4.11 Quản lý thuốc với AI Ứng dụng cho phép xác nhận bệnh nhân thường xuyên sử dụng thuốc theo quy định. Người sử dụng thường xuyên hệ thống bệnh nhân mắc bệnh nghiêm trọng, người tự nguyện bỏ thuốc tham gia thử nghiệm lâm sàng. Có lợi ích việc quản lý thuốc việc đối phó với bệnh nhân mắc bệnh tâm thần khiến họ không thường xuyên dùng thuốc cần thiết theo định bác sĩ [11] 4.12 Ứng dụng an ninh mạng AI chăm sóc sức khỏe An ninh mạng trở thành mối quan tâm đáng kể tổ chức chăm sóc sức khỏe. Sử 31 dụng trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe để theo dõi phát bất thường bảo mật tạo niềm tin lòng trung thành làm tảng cho gián đoạn kỹ thuật số nhiều khơng gian chăm sóc sức khỏe [4][11] 4.13 Giảm gánh nặng hồ sơ sức khỏe điện tử Giảm gánh nặng hồ sơ sức khỏe điện tử giảm khối lượng nhận thức cho bác sĩ Kết luận Trí tuệ nhân tạo (AI) chăm sóc sức khỏe đóng góp ngày nhiều cho y học, đem lại việc chẩn đoán bệnh, sử dụng thuốc hiệu hơn, nâng cao chất lượng điều trị, theo dõi, dự báo tình hình sức khỏe kịp thời Những ứng dụng AI thực dụng qua thiết bị đeo thuận tiện cho người việc kiểm soát sức khỏe Những vấn đề sức khỏe ưu tiên tim mạch, ung thư, thần kinh, tâm thần quan tâm để giải hiệu Triển vọng AI chăm sóc sức khỏe mang lại nhiều hứa hẹn diệu kỳ tương lai Tài liệu tham khảo [1] Asokan Ashok, https://medium.com/@Unfoldlabs/ the-impact-of-artificial-intelligence-in-healthcare4bc657f129f5, August 24, 2017 [2] Codrin Arsene, Artificial intelligence in healthcare: Tre future is amazing, https://healthcareweekly.com/ artificial-intelligence-in-healthcare/ March 18, 2019 [3] Fei Jiang, Yong Jiang, Hui Zhi, Yi Dong, Hao Li, Sufeng Ma, Yilong Wang, Qiang Dong Haipeng Shen, Yongjun Wang, Artificial intelligence in healthcare: past, present and future, https://svn.bmj com/content/2/4/230 [4] Jennifer Bresnick, https://healthitanalytics.com/ news/top-12-ways-artificial-intelligence will-impacthealthcare [5] N Murali, N Sivakumaran, https://www researchgate.net/publication/329163470 Artificial Intelligence in Healthcare-A_Review, International Journal of Modern Computation, Information and Communication Technology 2018;1(6):103-11 [6] Niccolo Mejia, https://emerj.com/ai-sector-overviews/ artificial-intelligence-in-healthcare-a-comprehensiveoverview/March 19, 2019 [7] Robert Pearl, https://www.forbes.com/sites/ robertpearl/2018/03/13/artificial-intelligence-inhealthcare/#3b93c6321d75 [8] Smitha S Dutt, Lakshmi Venkataraman, https:// www.medindia.net/patientinfo/artificial-intelligencein-healthcare.htm , Feb 05, 2018 [9] Thomas H.Davenport, WiljeanaJ.Glver,Artificial intelligen and technologies augmentation healthcare decisions, NEJM catalist, June 19, 2018 [10] https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_ in_healthcarehttps://healthcareweekly.com/artificialintelligence-in-healthcare/ [11] https://marutitech.com/artificial-intelligence-inhealthcare/ Artificial Intelligence in Healthcare - A Comprehensive Account ... sớm.? ?Trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe mang ý nghĩa đặc biệt việc phát bệnh gặp sớm bình thường [11] 4.10 Theo dõi sức khỏe AI thiết bị đeo Theo dõi sức khỏe ứng dụng rộng rãi AI chăm sóc sức khỏe. Các... chức chăm sóc sức khỏe. Sử 31 dụng trí tuệ nhân tạo chăm sóc sức khỏe để theo dõi phát bất thường bảo mật tạo niềm tin lòng trung thành làm tảng cho gián đoạn kỹ thuật số nhiều khơng gian chăm sóc. .. họ. Nhu cầu thói quen bệnh nhân ghi lại cung cấp cho họ cần, cải thiện trải nghiệm chăm sóc sức khỏe tổng thể. Trong giới phức tạp chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ nhà cung cấp dịch