Menggunakan AI untuk menyelesaikan masalah "mengutamakan barisan atas".

(Dan Tri) - Kecerdasan buatan membuka potensi besar dalam penjagaan kesihatan dan rawatan perubatan jauh, terutamanya untuk negara berpendapatan rendah dan sederhana.

Teknologi, kecerdasan buatan (AI) dan Data Besar sedang membentuk semula masa depan banyak industri, dengan penjagaan kesihatan muncul sebagai bidang yang menjanjikan. Di Forum Penjagaan Kesihatan Vietnam 2025, pakar membincangkan potensi dan cabaran AI dan Data Besar dalam diagnosis dan rawatan perubatan.

Forum itu, dengan tema "Data Besar dan Kecerdasan Buatan dalam Diagnosis dan Rawatan Perubatan", berlangsung pada 21-22 Julai, anjuran bersama Persatuan Saintis dan Pakar Global Vietnam (AVSE Global) dan Hospital Pusat Tentera 108.

Acara itu menghimpunkan pakar dalam dan luar negara terkemuka untuk berkongsi visi dan pengalaman untuk meningkatkan kualiti penjagaan kesihatan di Vietnam.

AI: Membuka Era Baharu Penjagaan Kesihatan

Profesor Guy Marks, Presiden Kesatuan Antarabangsa Menentang Tuberkulosis dan Penyakit Paru-paru dan Profesor di Universiti New South Wales (Australia), memberikan pandangan tentang bagaimana AI dan teknologi canggih boleh menangani cabaran yang wujud dalam kesihatan global, terutamanya di negara berpendapatan rendah dan sederhana seperti Vietnam.

Profesor Guy Marks, Presiden Kesatuan Antarabangsa Menentang Tuberkulosis dan Penyakit Paru-paru, dan profesor di Universiti New South Wales di Forum (Foto: BTC).

"Kaedah tradisional pengurusan kesihatan dari abad ke-19 telah menjadi usang, yang telah merumitkan penyampaian penjagaan kesihatan hari ini," kata Profesor Marks. Dia menunjuk kepada tiga kerumitan utama dalam perubatan abad ke-21:

Biologi Manusia: Tubuh manusia adalah sistem kompleks yang menentang penjelasan saintifik yang lengkap ;

Persekitaran: Persekitaran mengandungi banyak patogen dan bahaya. Kebanyakan penyakit adalah hasil interaksi kompleks antara biologi manusia dan alam sekitar;

Intervensi Perubatan: Perubatan moden mempunyai pelbagai campur tangan yang kompleks (farmakologi, pembedahan, psikologi, bukan farmakologi) yang menjadikan diagnosis dan rawatan sangat kompleks.

“Keterbatasan pendekatan tradisional seperti pengkhususan, pemusatan (membawa kepada pesakit yang mengalami kesukaran mendapatkan pakar dan perlu pergi ke hospital besar), garis panduan dan protokol (selalunya terlalu panjang atau terlalu mudah) dan latihan pendidikan (pengetahuan yang sentiasa berubah dan pusing ganti kakitangan yang tinggi) telah menyebabkan kesukaran dalam penjagaan kesihatan semasa,” tegas Profesor Marks.

Sementara itu, hospital tradisional, yang selalunya berisiko tinggi, mahal, dan jauh dari tempat tinggal pesakit, memerlukan pendekatan baharu yang berpusatkan manusia, dan teknologi kini boleh melakukan ini.”

Hari ini, teknologi canggih sedang memulakan era baharu dalam penjagaan kesihatan, dengan platform ujian titik penjagaan (PoC) dan pelaporan pengimejan jauh memainkan peranan penting. Khususnya, sinar-X ultra mudah alih dengan bacaan imej berasaskan AI telah menunjukkan prestasi yang lebih baik daripada pakar radiologi dalam mendiagnosis TB.

"Pembangunan pengangkutan dan komunikasi, mengambil kesempatan daripada Internet berkelajuan tinggi, Wi-Fi dan peranti yang disambungkan, membolehkan penggunaan kuasa pengkomputeran dan pangkalan data dalam awan, menjadikan maklumat dan teknologi boleh diakses oleh orang ramai di kawasan terpencil. Dron juga boleh digunakan untuk mengangkut sampel pesakit dan ubat dengan mudah. ​​Data percubaan klinikal berkualiti tinggi, selalunya tersedia dalam bentuk tanpa nama, adalah penting untuk rawatan peribadi dan analisis lanjutan," kata Profesor Mark.

Menurutnya, sistem sokongan keputusan klinikal (CDSS) adalah alat berkuasa yang menyediakan cadangan pengurusan berdasarkan data pesakit dan pengetahuan perubatan. Khususnya, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan memainkan peranan penting dalam mengumpul dan mengatur data pesakit berstruktur, mengekstrak dan mensintesis maklumat daripada set data percubaan klinikal yang besar, serta menyediakan sokongan keputusan kepada doktor.

Profesor Marks membayangkan model penjagaan kesihatan berpusatkan manusia baharu, berdasarkan GP yang berdekatan dengan rumah pesakit, disokong oleh cadangan CDSS dan dipacu AI. Pendekatan ini menjanjikan untuk memberikan keputusan perubatan yang lebih baik, hasil pesakit yang optimum, pengurangan sumber dan sisa antibiotik, dan peningkatan kapasiti untuk pekerja penjagaan kesihatan barisan hadapan.

Potensi AI dalam sektor penjagaan kesihatan di Vietnam

Pada perbincangan meja bulat, pakar terkemuka menyelidiki peranan AI dalam masa depan penjagaan kesihatan Vietnam.

Profesor Dinh Xuan Anh Tuan, Ketua Jabatan Perubatan Pernafasan - Eksplorasi Fungsian, Hospital Cochin, Paris (Perancis) menyatakan: "Kerumitan kesihatan manusia, fisiologi, otak, semangat dan persekitaran adalah faktor yang menjadikan penjagaan kesihatan amat sukar dan memerlukan pengindividuan dalam rawatan. Tetapi AI boleh membantu menyelesaikan kerumitan ini dengan memproses sejumlah besar maklumat yang tidak dapat dilakukan oleh manusia."

Berkongsi pandangan yang sama, Dr. Vo Si Nam, Pengarah Pusat Bioperubatan (VinBigData) menjelaskan: "Model bahasa besar boleh menyelesaikan perkara utama dalam pemprosesan data besar dan penjagaan susulan. Pembelajaran mesin dan model bahasa besar beroperasi berdasarkan kebarangkalian, memilih keputusan dengan kebarangkalian tertinggi, tetapi majoriti tidak selalu betul."

Oleh itu, manusia mesti sentiasa berada di tengah-tengah, mengawal hasil AI dan sentiasa mengingati bahawa AI juga boleh salah, sama seperti manusia.

Pakar bersetuju bahawa AI dan teknologi lain dalam penjagaan kesihatan mesti memberi perkhidmatan kepada orang ramai (Ilustrasi: Pangkalan).

Encik David Nguyen, Ketua Pegawai Eksekutif N2N AI (Australia), berkongsi pengalamannya daripada kegagalan IBM Watson, projek AI perubatan yang mendakwa boleh menggantikan doktor tetapi gagal kerana data input "mentah". "AI ialah sistem yang menyokong doktor dalam membuat keputusan dengan lebih pantas dan berkesan, bukan menggantikannya. Doktor mesti mempunyai langkah pengesahan yang ketat untuk memastikan ketepatan dan pergi ke arah yang dikehendaki," katanya.

Mengenai peranan AI dalam mengurangkan beban hospital dan perubatan pencegahan, Profesor Guy Marks menjelaskan bahawa matlamatnya bukan untuk menghapuskan hospital, tetapi untuk menempah hospital hanya untuk kes yang benar-benar kompleks dan sukar.

Beliau berkata, di Australia, banyak perkhidmatan yang pernah dijalankan di hospital kini telah dipindahkan ke luar, dan pesakit hanya perlu pergi ke hospital apabila mereka benar-benar memerlukan perkhidmatan yang hanya tersedia di sana. AI kini boleh membantu memperibadikan penjagaan walaupun sebelum orang ramai menjadi pesakit. Namun, melakukan anjakan penting ini bukanlah mudah kerana faktor budaya.

Mejar Jeneral, Profesor Le Huu Song, Pengarah 108 Hospital Pusat Tentera, dan pakar membincangkan potensi AI dalam sektor penjagaan kesihatan Vietnam (Foto: Jawatankuasa Penganjur).

Mejar Jeneral, Profesor Le Huu Song, Pengarah 108 Central Military Hospital, menegaskan: "Budaya Vietnam "mengutamakan hospital peringkat tinggi" telah menyebabkan beban berlebihan, malah ramai pesakit ingin meminta doktor memeriksa mereka untuk banyak perkara lain. Saya berharap AI dapat membantu menyelaraskan dan menjadikan pengurusan penjagaan kesihatan lebih bijak, terutamanya menyokong penjagaan kesihatan terpencil untuk mengelakkan hospital barisan hadapan yang berlebihan bebanan."

Mengakhiri perbincangan, Profesor Dinh Xuan Anh Tuan menekankan bahawa AI adalah penyelesaian yang boleh dilaksanakan untuk meningkatkan kesihatan manusia dan sektor penjagaan kesihatan Vietnam, terutamanya dalam menangani kerumitan badan manusia dan alam sekitar.

Beliau menyatakan harapannya bahawa pada masa hadapan, doktor bukan sahaja akan merawat penyakit tetapi juga membantu mengekalkan kesihatan dan AI akan memainkan peranan penting dalam mencari cara yang paling boleh dilaksanakan untuk mencegah penyakit. Ini akan membantu orang bukan sahaja hidup lebih lama tetapi juga hidup lebih sihat.

Selain potensinya yang besar, aplikasi AI dalam sistem penjagaan kesihatan Vietnam masih menghadapi banyak halangan. Salah satu cabaran utama ialah data. Untuk AI berfungsi dengan berkesan, ia memerlukan sumber data yang besar, berkualiti tinggi dan disegerakkan. Walau bagaimanapun, di Vietnam, data penjagaan kesihatan sering berpecah-belah, tidak diseragamkan, dan keselamatan maklumat pesakit juga merupakan isu yang ketara.

Di samping itu, walaupun Internet popular, sistem AI kompleks pengendalian memerlukan infrastruktur komputer yang kuat, sambungan yang stabil dan selamat, terutamanya di kawasan terpencil. Seiring dengan itu, rangka kerja undang-undang perlu menjelaskan pemilikan data, piawaian keselamatan dan keberkesanan produk AI dalam penjagaan kesihatan.

Akhir sekali, mengenai isu latihan dan pembangunan sumber manusia, Vietnam memerlukan pasukan pakar yang bukan sahaja mahir dalam AI tetapi juga mempunyai pengetahuan perubatan yang luas untuk membangun dan menggunakan penyelesaian AI dengan berkesan dan selamat.

Sumber: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm