Trong kỷ nguyên số, dữ liệu không còn là những con số vô tri, mà đã trở thành vũ khí sắc bén, đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Khả năng dự đoán tiên lượng bệnh nhân, tối ưu hóa vận hành bệnh viện hay phân bổ nguồn nhân lực y tế một cách hiệu quả không còn là viễn cảnh xa vời.
Cuốn sách vừa ra mắt, “The Analytics Edge in Healthcare”, chính là minh chứng sống động cho cuộc cách mạng này, đồng thời vạch ra lộ trình để nhân rộng những thành tựu đó. Đây không chỉ là một ấn phẩm khoa học đơn thuần, mà còn là kim chỉ nam cho thấy ngành y tế đang và sẽ thay đổi sâu sắc dưới tác động của phân tích dữ liệu.
Key Takeaways
- Phân tích dữ liệu và AI đang cách mạng hóa ngành y tế, từ dự đoán bệnh tình đến tối ưu hóa vận hành bệnh viện.
- Cuốn sách “The Analytics Edge in Healthcare” cung cấp kiến thức và lộ trình ứng dụng phân tích dữ liệu trong y tế.
- Giáo sư Dimitris Bertsimas và nhóm nghiên cứu tại MIT đã phát triển các công cụ giúp giảm thời gian nằm viện và cải thiện quản lý nguồn lực y tế.
- Ứng dụng phân tích dữ liệu đã giúp phát hiện sớm các trường hợp nhiễm trùng huyết, cứu sống bệnh nhân.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chăm sóc sức khỏe và cứu sống con người.
Khởi nguồn của một cuộc cách mạng: “The Analytics Edge in Healthcare”
Được chấp bút bởi Dimitris Bertsimas, Phó Hiệu trưởng phụ trách Học tập Mở của MIT, cùng hai học trò cũ xuất sắc của ông – Agni Orfanoudaki (Tiến sĩ năm 2021, hiện là Phó Giáo sư Quản lý Vận hành tại Trường Kinh doanh Saïd, Đại học Oxford) và Holly Wiberg (Tiến sĩ năm 2022, hiện là Trợ lý Giáo sư Chính sách Công và Nghiên cứu Vận hành tại Đại học Carnegie Mellon) – “The Analytics Edge in Healthcare” mang đến một góc nhìn thực tiễn và sâu sắc về ứng dụng phân tích dữ liệu trong ngành y.
Cuốn sách được cấu trúc một cách khoa học, với phần đầu tập trung xây dựng nền tảng kỹ thuật vững chắc, từ học máy (machine learning) đến tối ưu hóa (optimization). Điểm nhấn đặc biệt là phần hai, nơi các nghiên cứu tình huống (case studies) tích hợp được trình bày, bao quát nhiều chuyên khoa lâm sàng và loại hình vấn đề khác nhau.
Những phân tích mô tả, dự đoán và đề xuất được áp dụng một cách nhuần nhuyễn, cho thấy sức mạnh của dữ liệu khi được khai thác đúng cách.
Nằm trong một chuỗi sách rộng lớn hơn, “The Analytics Edge in Healthcare” là sự tiếp nối và chuyên sâu hóa của “The Analytics Edge” – một tác phẩm nền tảng về khoa học sử dụng dữ liệu để xây dựng mô hình, cải thiện quyết định và gia tăng giá trị cho các tổ chức và cá nhân. Giáo sư Bertsimas, người đồng thời giữ các vị trí quan trọng tại Trường Quản lý MIT Sloan, chính là “kiến trúc sư” đứng sau khóa học 15.071 (The Analytics Edge) trên nền tảng MITx của MIT Open Learning, một khóa học đã thu hút hàng trăm ngàn học viên trực tuyến và là nguồn cảm hứng cho cả loạt sách này.
Phân tích dữ liệu: “Làn gió mới” thay đổi bộ mặt bệnh viện
Khi được hỏi về những thay đổi mà phân tích dữ liệu mang lại cho cách bệnh viện cung cấp dịch vụ chăm sóc và quản lý vận hành, Giáo sư Bertsimas chia sẻ một cách tâm huyết: “Với tư cách là một nhà khoa học, tôi luôn khao khát được giáo dục, công bố các công trình nghiên cứu và ứng dụng những gì chúng tôi làm vào thực tiễn.”
Chính từ khát vọng đó, ông đã sáng lập Holistic Hospital Optimization (H2O), một sáng kiến với mục tiêu cốt lõi là tối ưu hóa hoạt động bệnh viện bằng học máy để cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân. “Chúng tôi đã phát triển một loạt công cụ tại MIT và triển khai chúng tại các bệnh viện trên khắp thế giới,” ông cho biết. Những ứng dụng cụ thể bao gồm quản lý thời gian nằm viện của bệnh nhân, theo dõi chỉ số suy giảm tình trạng sức khỏe (một công cụ điện toán dự đoán nguy cơ diễn biến xấu của bệnh nhân), tối ưu hóa lịch làm việc của y tá và cách bệnh viện phân bổ nguồn nhân lực một cách hợp lý, cũng như tối ưu hóa việc sắp xếp các ca phẫu thuật.
Giáo sư Bertsimas nhấn mạnh: “Đây mới chỉ là sự khởi đầu của một sự thay đổi, nơi các phương pháp phân tích và AI đang được sử dụng ngày càng rộng rãi.” Ông bày tỏ hy vọng rằng công trình nghiên cứu của mình và cuốn sách này sẽ thúc đẩy nhanh hơn nữa việc ứng dụng các công cụ tiên tiến này vào thực tế.
Một yếu tố then chốt khác được vị giáo sư MIT đề cập là tầm quan trọng của giáo dục. Ông đã cùng Agni Orfanoudaki và Holly Wiberg giảng dạy một khóa học chín buổi tại Hệ thống Bệnh viện Hartford. Chính tại đây, ông nhận ra rằng các phương pháp phân tích này – vốn thường không được dạy trong các trường y – hoàn toàn có thể được truyền đạt hiệu quả cho các chuyên gia y tế, bao gồm bác sĩ, y tá và quản trị viên. “Để tạo ra tác động, bạn cần có phương pháp phù hợp, triển khai và áp dụng chúng, nhưng bạn cũng cần phải giáo dục mọi người cách sử dụng chúng,” ông khẳng định. Điều này hoàn toàn tương thích với vai trò của ông tại MIT Open Learning, với mục tiêu giáo dục người học trên toàn cầu. Thực tế, MIT Open Learning đang chuẩn bị ra mắt Universal AI vào mùa thu này, một trải nghiệm học tập trực tuyến năng động cung cấp kiến thức toàn diện về trí tuệ nhân tạo, chuẩn bị cho một lượng lớn người học toàn cầu sẵn sàng cho thị trường việc làm đang biến đổi nhanh chóng.
Những ứng dụng đáng kinh ngạc: Khi dữ liệu cứu sống con người
Nhiều người có thể bất ngờ trước những cách thức mà phân tích dữ liệu đang được âm thầm ứng dụng trong lĩnh vực y tế. Giáo sư Bertsimas đã chia sẻ những ví dụ cụ thể đầy thuyết phục.
“Sử dụng phân tích dữ liệu, chúng tôi đã giảm thời gian nằm viện trung bình của bệnh nhân tại Bệnh viện Hartford từ 5.67 ngày xuống còn 5 ngày,” ông tiết lộ. Thành quả này đến từ một thuật toán có khả năng dự đoán xác suất xuất viện của bệnh nhân. Dựa trên đó, các bác sĩ có thể ưu tiên những bệnh nhân có xác suất cao nhất, chuẩn bị cho họ xuất viện sớm hơn. Điều này không chỉ giúp bệnh viện điều trị được nhiều bệnh nhân hơn mà còn giảm thiểu thời gian lưu trú không cần thiết cho người bệnh.
Một ví dụ ấn tượng khác liên quan đến cuộc khủng hoảng thiếu hụt y tá trong đại dịch Covid-19. Khi các bệnh viện chứng kiến sự gia tăng đột biến về tỷ lệ y tá nghỉ việc, nhóm của Giáo sư Bertsimas đã phát triển một hệ thống phân tích. Hệ thống này không chỉ xem xét yếu tố công bằng và bình đẳng mà còn giúp giảm chi phí làm thêm giờ, ưu tiên các ca làm việc mong muốn cho y tá, và qua đó, giảm đáng kể tỷ lệ nghỉ việc.
“Đây chỉ là hai ví dụ; còn rất nhiều trường hợp khác mà góc nhìn phân tích đối với y tế và y học đã tạo ra sự khác biệt vật chất,” ông nói thêm.
Tương lai của y tế dưới lăng kính AI
Nhìn về tương lai, Giáo sư Bertsimas tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ định hình ngành y tế một cách vô cùng mạnh mẽ. “Chúng tôi sử dụng học máy để đưa ra những dự đoán tốt hơn, nhưng AI tạo sinh (generative AI) có thể giải thích chúng,” ông phân tích. “Tôi đã thấy một sự chuyển dịch theo hướng này. Chính sự tiến hóa của AI đã khiến điều này trở nên khả thi, và nó thật sự thú vị. Điều này cũng rất quan trọng đối với thế giới, bởi khả năng cải thiện chăm sóc sức khỏe và cứu sống sinh mạng.”
Ông dẫn chứng bằng một trường hợp cụ thể từ chương trình của họ tại Hệ thống Bệnh viện Hartford. Hệ thống phân tích đã phát hiện một bệnh nhân đang trở nặng và dự đoán tình trạng sẽ còn xấu đi. Sau dự đoán này, các bác sĩ đã kiểm tra kỹ hơn và phát hiện bệnh nhân bị nhiễm trùng huyết (sepsis) giai đoạn đầu – một tình trạng nguy hiểm đến tính mạng khi cơ thể phản ứng không đúng cách với nhiễm trùng. “Nếu chúng tôi không phát hiện sớm ca nhiễm trùng huyết đó, bệnh nhân có thể đã không qua khỏi. Điều này đã tạo ra sự khác biệt thực sự trong việc cứu sống một con người.”
Khi được yêu cầu mô tả “The Analytics Edge in Healthcare” bằng một hoặc hai từ, Giáo sư Bertsimas chọn “chuyển đổi theo giai đoạn (phased transition)“. Ông giải thích: “Bởi vì nó có khả năng tác động đến lĩnh vực y tế theo một cách chưa từng có trước đây. Cuốn sách thực sự phác thảo công việc của tôi trong lĩnh vực y tế và các ứng dụng của nó trong thập kỷ qua.”
Kết luận
Cuốn sách “The Analytics Edge in Healthcare” và những chia sẻ của Giáo sư Dimitris Bertsimas không chỉ là một bản báo cáo về tiến bộ công nghệ, mà còn là lời khẳng định đanh thép về tiềm năng to lớn của phân tích dữ liệu và AI trong việc định hình lại tương lai ngành y. Từ việc tối ưu hóa từng khâu vận hành nhỏ nhất trong bệnh viện đến việc đưa ra những dự đoán có khả năng thay đổi số phận bệnh nhân, dữ liệu đang chứng tỏ vai trò không thể thiếu. Thách thức phía trước không chỉ nằm ở việc phát triển công nghệ, mà còn ở việc phổ cập kiến thức, xây dựng niềm tin và tạo ra một hệ sinh thái nơi các chuyên gia y tế có thể tự tin khai thác sức mạnh của phân tích dữ liệu. Cuộc cách mạng này chỉ mới bắt đầu, và hứa hẹn sẽ mang lại những lợi ích thiết thực, cứu sống nhiều sinh mạng và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe toàn cầu.
