menu close
Giới thiệu Dịch vụ Giải pháp Sản phẩm
Liên hệ
499 Lượt xem - 23/06/2023
Giải pháp bệnh viện thông minh
Bênh viện thông minh sử dụng dữ liệu và công nghệ để tăng tốc và nâng cao công việc mà các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và quản lý bệnh viện đang làm, chẳng hạn như theo dõi công suất sử dụng giư Giải pháp bệnh viện thông minh
1. Sự khác biệt giữa bệnh viện thông minh và bênh viện truyền thống là gì?
 
Các bênh viện liên tục tạo và thu thập dữ liệu, phần lớn trong số đó hiện đã được số hóa. Điều này tạo cơ hội cho họ áp dụng các công nghệ như phân tích dữ liệu và AI để cải thiện thông tin chi tiết.

Dữ liệu đã từng được lưu trữ dưới dạng tệp giấy tờ lịch sử y tế, kết quả phòng thí nghiệm và thông tin tiêm chủng của bệnh nhân hiện được lưu trữ dưới dạng hồ sơ sức khỏe điện tử hoặc EHR. Máy quét CT và MRI kỹ thuật số, cũng như phần mềm bao gồm hệ thống lưu trữ hình ảnh y tế PACS, đang thay thế các công cụ X quang tương tự. Và các cảm biến được kết nối rong phòng bệnh viện và phòng mổ có thể ghi lại nhiều luồng dữ liệu liên tục để phân tích thời gian thực và hồi cứu.


Khi các bệnh viện chuyển đổi sang các công cụ kỹ thuật số này, họ đã sẵn sàng chuyển từ bệnh viện thông thường sang bệnh viện thông minh - một bệnh viện không chỉ thu thập dữ liệu mà còn phân tích dữ liệu để cung cấp những hiểu biết có giá trị, kịp thời.

Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể nhanh chóng rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các báo cáo bệnh lý phức tạp để hỗ trợ chăm sóc ung thư. Khoa học dữ liệu có thể theo dõi thời gian chờ đợi của phòng cấp cứu để giải quyết các tắc nghẽn. Robot hỗ trợ AI có thể hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật trong phòng mổ. Và phân tích video có thể phát hiện khi nguồn cung cấp nước rửa tay sắp hết hoặc bệnh nhân cần chú ý - chẳng hạn như phát hiện nguy cơ té ngã trong bệnh viện hoặc ở nhà.


2. Một số lợi ích của bệnh viện thông minh là gì?

Công nghệ bệnh viện thông minh mang lại lợi ích cho các hệ thống chăm sóc sức khỏe, chuyên gia y tế và bệnh nhân theo những cách sau:

Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu bệnh viện thông minh có thể được sử dụng để giúp các cơ sở chăm sóc sức khỏe tối ưu hóa nguồn lực hạn chế của họ, tăng hiệu quả hoạt động để tiếp cận lấy bệnh nhân làm trung tâm tốt hơn. Cảm biến có thể theo dõi bệnh nhân khi họ ở một mình trong phòng. Các thuật toán AI có thể giúp thông báo bệnh nhân nào nên được ưu tiên dựa trên mức độ nghiêm trọng của trường hợp của họ. Và các giải pháp telehealth có thể giúp cung cấp dịch vụ chăm sóc cho bệnh nhân ngoài các lần đến bệnh viện.

Bác sĩ: Các công cụ bệnh viện thông minh có thể cho phép các bác sĩ, y tá, kỹ thuật viên hình ảnh y tế và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe khác dành nhiều thời gian hơn để tập trung vào chăm sóc bệnh nhân bằng cách chăm sóc các công việc thường ngày hoặc tốn nhiều công sức, chẳng hạn như viết ghi chú về từng tương tác của bệnh nhân, phân đoạn cấu trúc giải phẫu trong MRI hoặc chuyển đổi ghi chú của bác sĩ thành mã y tế để thanh toán bảo hiểm. Họ cũng có thể hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng với các thuật toán AI cung cấp ý kiến thứ hai hoặc khuyến nghị phân loại cho từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu lịch sử.

Bệnh nhân: Công nghệ bệnh viện thông minh có thể đưa các dịch vụ y tế đến gần hơn với mục tiêu chăm sóc bệnh nhân nhất quán, chất lượng cao - ở bất cứ đâu trên thế giới, từ bất kỳ bác sĩ nào. Các bác sĩ lâm sàng khác nhau về trình độ kỹ năng, lĩnh vực chuyên môn, khả năng tiếp cận các nguồn lực và thời gian có sẵn cho mỗi bệnh nhân. Bằng cách triển khai AI và robot để theo dõi các mẫu và tự động hóa các nhiệm vụ tốn thời gian, các bệnh viện thông minh có thể cho phép các bác sĩ lâm sàng tập trung vào việc tương tác với bệnh nhân của họ để có trải nghiệm tốt hơn.


3. Làm thế nào để có thể xây dựng một bệnh viện thông minh?

Điều hành một bệnh viện thông minh đòi hỏi toàn bộ hệ sinh thái các giải pháp phần cứng và phần mềm hoạt động hài hòa với quy trình làm việc của bác sĩ lâm sàng. Để tăng tốc và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân, mọi ứng dụng, thiết bị, cảm biến và mô hình AI trong hệ thống phải chia sẻ dữ liệu và hiểu biết sâu sắc trong toàn tổ chức.

Theo cách tương tự, bệnh viện thông minh là một mô hình hub-and-poke, với các cảm biến được phân phối trên một cơ sở có thể gửi những hiểu biết quan trọng trở lại não trung ương, giúp thông báo các quyết định trên toàn cơ sở. Ví dụ, nếu nguồn cấp dữ liệu camera trong phòng phẫu thuật cho thấy quy trình phẫu thuật gần như hoàn tất, AI sẽ cảnh báo nhân viên trong phòng hồi sức để sẵn sàng cho sự xuất hiện của bệnh nhân.

Để cung cấp năng lượng cho các giải pháp bệnh viện thông minh, các công ty thiết bị y tế, một nền tảng AI đầu cuối tích hợp với toàn bộ mạng bệnh viện - từ các thiết bị y tế chạy ứng dụng thời gian thực đến các máy chủ bảo mật lưu trữ và xử lý dữ liệu trong dài hạn. Nó hỗ trợ biên, trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng đám mây, nhiều thư viện phần mềm và hệ sinh thái đối tác toàn cầu để cung cấp năng lượng cho thế hệ bệnh viện thông minh sắp tới.


4. Hoạt động bệnh viện thông minh và theo dõi bệnh nhân

Một bệnh viện nhộn nhịp có vô số bộ phận chuyển động - bệnh nhân, nhân viên, thuốc men và thiết bị - tạo cơ hội cho tự động hóa AI để tối ưu hóa hoạt động xung quanh cơ sở.

Mặc dù bác sĩ hoặc y tá không thể ở bên cạnh bệnh nhân tại mọi thời điểm nằm viện, nhưng sự kết hợp giữa phân tích video thông minh và các cảm biến thông minh khác có thể theo dõi chặt chẽ bệnh nhân, cảnh báo các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khi người đó gặp nạn và cần được chú ý.

Ví dụ, trong ICU, bệnh nhân được kết nối với các thiết bị theo dõi liên tục thu thập các dấu hiệu quan trọng. Nhiều trong số này liên tục phát ra tiếng bíp với nhiều cảnh báo khác nhau, điều này có thể khiến các bác sĩ đôi khi bỏ qua báo động của một cảm biến duy nhất.

Thay vào đó, bằng cách tổng hợp dữ liệu phát trực tuyến từ nhiều thiết bị vào một nguồn cấp dữ liệu duy nhất, các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu trong thời gian thực, giúp phát hiện nhanh hơn nếu tình trạng của bệnh nhân chuyển biến đột ngột theo hướng tốt hơn hay tồi tệ hơn.

Một trong những mô hình cảnh báo y tá và bác sĩ về những bệnh nhân có nguy cơ bị tổn hại. Một hệ thống khác, dựa trên dữ liệu hệ thống định vị trong nhà, tự động hóa quy trình làm việc của phòng khám để tối đa hóa năng suất của nhân viên và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân. Một phần ba phát hiện các sự kiện trước phẫu thuật, trong phẫu thuật và sau phẫu thuật để phối hợp thông lượng phẫu thuật.

Các hệ thống này giúp dễ dàng thêm chức năng bất kể vị trí: mạng cảm biến được hỗ trợ bởi AI giám sát các phòng bệnh viện để ngăn bệnh nhân ngã cũng có thể phát hiện khi nguồn cung cấp bệnh viện sắp hết hoặc khi phòng phẫu thuật cần được làm sạch. Các hệ thống thậm chí còn mở rộng ra ngoài bức tường bệnh viện thông qua các công cụ tư vấn từ xa tích hợp để theo dõi bệnh nhân có nguy cơ tại nhà.

Yếu tố quan trọng cuối cùng của hoạt động chăm sóc sức khỏe là mã hóa y tế, quá trình biến các ghi chú của bác sĩ lâm sàng thành một bộ mã chữ và số đại diện cho mọi chẩn đoán và thủ tục. Những mã này có ý nghĩa đặc biệt ở Hoa Kỳ, nơi chúng tạo cơ sở cho các hóa đơn mà bác sĩ, phòng khám và bệnh viện nộp cho các bên liên quan bao gồm các nhà cung cấp bảo hiểm và bệnh nhân.


5. Hình ảnh y tế trong bệnh viện thông minh

Học sâu lần đầu tiên trở nên phổ biến như một công cụ để xác định các đối tượng trong hình ảnh. Đây cũng là một trong những ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe sớm nhất sử dụng công nghệ này. Có hàng chục mô hình AI được phê duyệt theo quy định trong không gian hình ảnh y tế, giúp các khoa X quang trong các bệnh viện thông minh đẩy nhanh việc phân tích dữ liệu CT, MRI và X-quang.

AI có thể quét trước màn hình, gắn cờ các khu vực đòi hỏi sự chú ý của bác sĩ X quang để tiết kiệm thời gian - giúp họ có thêm băng thông để xem các lần quét bổ sung hoặc giải thích kết quả cho bệnh nhân. Nó có thể đưa các trường hợp quan trọng như chảy máu não lên đầu danh sách công việc của bác sĩ X quang, rút ngắn thời gian chẩn đoán và điều trị các trường hợp đe dọa tính mạng. Và nó có thể tăng cường độ phân giải của hình ảnh X quang, cho phép các bác sĩ lâm sàng giảm liều lượng cần thiết cho mỗi bệnh nhân.

Các công ty và nhà nghiên cứu hình ảnh y tế hàng đầu đang sử dụng công nghệ để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng thế hệ tiếp theo có thể được sử dụng trong môi trường bệnh viện thông minh.


6. Phẫu thuật kỹ thuật số và robot trong bệnh viện thông minh

Trong phòng mổ của bệnh viện thông minh, phân tích video thông minh và robot được nhúng để lấy dữ liệu và cung cấp các cảnh báo và hướng dẫn được hỗ trợ bởi AI cho các bác sĩ phẫu thuật.

Các nhà phát triển thiết bị y tế và các công ty khởi nghiệp đang nghiên cứu các công cụ để nâng cao đào tạo phẫu thuật, giúp bác sĩ phẫu thuật lên kế hoạch trước các thủ tục, cung cấp hỗ trợ và theo dõi thời gian thực trong quá trình phẫu thuật và hỗ trợ lưu trữ hồ sơ sau phẫu thuật và phân tích hồi cứu.


7. Telemedicine - Công nghệ bệnh viện thông minh tại nhà

Một phần khác của công nghệ bệnh viện thông minh là đảm bảo bệnh nhân không cần nhập viện có thể được chăm sóc tại nhà thông qua thiết bị đeo, ứng dụng điện thoại thông minh, cuộc hẹn video, cuộc gọi điện thoại và các công cụ nhắn tin dựa trên văn bản. Các công cụ như thế này làm giảm gánh nặng cho các cơ sở chăm sóc sức khỏe - đặc biệt là với việc sử dụng các chatbot AI có thể giao tiếp hiệu quả với bệnh nhân.

AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang cung cấp năng lượng cho trợ lý giọng nói thông minh và chatbot cho y tế từ xa tại các công ty như Curai, một thành viên của mạng lưới khởi nghiệp toàn cầu.

Curai đang áp dụng AI được hỗ trợ bởi GPU để kết nối bệnh nhân, nhà cung cấp và nhóm chăm sóc thông qua một ứng dụng dựa trên trò chuyện. Bệnh nhân có thể nhập thông tin về tình trạng của họ, truy cập hồ sơ y tế của họ và trò chuyện với các nhà cung cấp 24/7. Ứng dụng cũng hỗ trợ các nhà cung cấp bằng cách đưa ra các đề xuất chẩn đoán và điều trị dựa trên các thuật toán học sâu của Curai.

Các lĩnh vực tập trung chính của AI của Curai là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (để trích xuất dữ liệu từ các cuộc trò chuyện y tế), lý luận y tế (để cung cấp các khuyến nghị chẩn đoán và điều trị), xử lý và phân loại hình ảnh (phần lớn cho hình ảnh do bệnh nhân tải lên).

Các công cụ chăm sóc ảo như của Curai có thể được sử dụng để phòng ngừa hoặc chăm sóc thuận tiện bất cứ lúc nào hoặc sau khi bệnh nhân đến gặp bác sĩ để đảm bảo họ đáp ứng tốt với điều trị.


8. Nghiên cứu y tế sử dụng dữ liệu bệnh viện thông minh

Tính hữu ích của dữ liệu bệnh viện thông minh không kết thúc khi bệnh nhân được xuất viện - nó có thể cung cấp thông tin cho nhiều năm nghiên cứu, trở thành một phần của cơ sở dữ liệu của tổ chức giúp cải thiện hiệu quả hoạt động, chăm sóc phòng ngừa, khám phá thuốc và hơn thế nữa. Với các công cụ cộng tác như học tập liên kết, lợi ích có thể vượt ra ngoài một tổ chức y tế duy nhất và cải thiện nghiên cứu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trên toàn cầu.

Neurosurgery Atlas, hiệp hội lớn nhất của các bác sĩ phẫu thuật thần kinh trên thế giới, nhằm mục đích thúc đẩy việc chăm sóc bệnh nhân bị rối loạn phẫu thuật thần kinh thông qua các kỹ thuật phẫu thuật mới, hiệu quả. Atlas bao gồm một thư viện các bản ghi và mô phỏng phẫu thuật cung cấp cho các bác sĩ phẫu thuật thần kinh sự hiểu biết chưa từng có về những cạm bẫy tiềm ẩn trước khi tiến hành phẫu thuật, tạo ra một tiêu chuẩn mới cho sự xuất sắc về kỹ thuật. Trong tương lai, Atlas phẫu thuật thần kinh có kế hoạch cho phép biểu diễn song sinh kỹ thuật số cụ thể cho từng bệnh nhân.

Trung tâm y tế học thuật của Đại học Florida, UF Health, đã sử dụng hồ sơ sức khỏe kỹ thuật số đại diện cho hơn 50 triệu tương tác với 2 triệu bệnh nhân để đào tạo GatorTron, một mô hình có thể giúp xác định bệnh nhân cho các thử nghiệm lâm sàng cứu sống, dự đoán và cảnh báo các nhóm y tế về các tình trạng đe dọa tính mạng và cung cấp hỗ trợ quyết định lâm sàng cho các bác sĩ.

Hồ sơ y tế điện tử cũng được sử dụng để phát triển SynGatorTron, một mô hình ngôn ngữ có thể tạo hồ sơ sức khỏe tổng hợp để giúp tăng cường các bộ dữ liệu nhỏ - hoặc cho phép chia sẻ mô hình AI trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu bệnh nhân thực.

Tại Texas, MD Anderson đang khai thác hồ sơ bệnh viện để phân tích dữ liệu dân số. Sử dụng bộ công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các nhà nghiên cứu đã phát triển một nền tảng AI đàm thoại thực hiện phân tích bộ gen với dữ liệu omics ung thư - bao gồm phân tích tỷ lệ sống, phân tích đột biến và xử lý dữ liệu giải trình tự.
Giải pháp Doanh nghiệp và Chỉnh phủ Âm thanh & Trình chiếu Giám sát & Điều khiển Số hóa & Chuyển đổi số
Default information