AI giúp nâng cao năng lực ứng phó tình huống khẩn cấp y tế

Ngày 17/6, các nhà khoa học Brazil công bố nghiên cứu cho thấy tiềm năng lớn của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc nâng cao hiệu quả quản lý bệnh viện và ứng phó với các tình huống khẩn cấp y tế quy mô lớn.
Chú thích ảnh
Nhân viên y tế điều trị cho bệnh nhân COVID-19 tại Belem, bang Para, Brazil. Ảnh tư liệu: THX/TTXVN

Theo phóng viên TTXVN tại Nam Mỹ, các chuyên gia thuộc Đại học Alicante (UA) của Brazil phối hợp với nhiều cơ sở tiến hành phân tích cơ sở dữ liệu từ hệ thống giám sát Hội chứng suy hô hấp cấp tính nặng (SARS) của Bộ Y tế Brazil trong thời gian diễn ra đại dịch COVID-19 cho thấy AI có khả năng dự báo tỷ lệ tử vong trong khu hồi sức tích cực (ICU) với độ chính xác cao.

Nhà khoa học Lia da Graca, giám đốc nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu bao gồm thông tin của hơn 365.000 bệnh nhân, cho biết thông qua các mô hình học máy có giám sát, các nhà khoa học đã xác định được những yếu tố liên quan đến nguy cơ tử vong cao và thời gian nằm điều trị kéo dài tại ICU. Thuật toán hiệu quả nhất đạt khả năng dự báo gần 85%, cho phép phân biệt tương đối chính xác giữa nhóm bệnh nhân có nguy cơ tử vong cao và thấp.

Nghiên cứu chỉ ra rằng nhu cầu hỗ trợ hô hấp, tuổi tác của bệnh nhân, cùng các yếu tố liên quan đến khu vực địa lý và thời điểm dịch bệnh bùng phát là những biến số có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả dự báo. Điều này cho thấy tiên lượng bệnh không chỉ phụ thuộc vào tình trạng lâm sàng của từng cá nhân mà còn chịu tác động của các yếu tố hệ thống như áp lực lên cơ sở y tế hay sự chênh lệch trong khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc tích cực.

Đối với thời gian điều trị tại ICU, AI đưa ra dự báo với độ chính xác thấp hơn, khi thời gian nằm viện trung bình là 11 ngày và sai số khoảng 4 – 6 ngày. Tuy vậy, các nhà nghiên cứu cho rằng kết quả này vẫn có giá trị đối với công tác lập kế hoạch bệnh viện và phân bổ nguồn lực.

Theo nhóm tác giả, việc kết hợp thêm các chỉ dấu sinh học lâm sàng và thang đánh giá mức độ bệnh trong tương lai có thể giúp nâng cao độ chính xác của các mô hình dự báo. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò của dữ liệu mở quy mô lớn trong việc phát triển các công cụ hỗ trợ ra quyết định, góp phần dự báo nhu cầu giường tại ICU, tối ưu hóa phân loại bệnh nhân và phân bổ nguồn lực y tế công bằng hơn trong các cuộc khủng hoảng dịch tễ tương lai.

Đại dịch COVID-19 đã cho thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ số và AI trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong bối cảnh các hệ thống chăm sóc sức khỏe phải đối mặt với áp lực chưa từng có trên toàn cầu.

Diệu Hương (TTXVN)

Dành cho bạn

 Sự kiện Anthropic 'lên sàn' thước đo cho nền kinh tế AI tại Mỹ

Sự kiện Anthropic 'lên sàn' thước đo cho nền kinh tế AI tại Mỹ

Theo tờ The New York Times, việc công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) Anthropic chuẩn bị niêm yết cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) vào tháng 11 tới không chỉ là sự kiện riêng của doanh nghiệp này, mà còn là đợt kiểm tra quy mô lớn đối với sức bền của làn sóng đầu tư trí tuệ nhân tạo trị giá hàng nghìn tỷ USD tại Mỹ và trên toàn thế giới.

'Cơn khát' mua sắm của các tác nhân AI

'Cơn khát' mua sắm của các tác nhân AI

Các tác nhân AI (AI agents) đang mua sắm với quy mô chưa từng thấy và những công cụ như Pay for Machines của công ty công nghệ tài chính và dịch vụ thanh toán đa quốc gia Mastercard có thể thúc đẩy mạnh mẽ xu hướng này. Theo những nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), các tác nhân AI lục lọi các tài khoản ngân hàng, thâm nhập vào các ví tiền điện tử và thậm chí còn dành thời gian rảnh rỗi để giải trí.

LS Eco Energy dự kiến đầu tư 49 triệu USD sản xuất linh kiện AI tại Việt Nam

LS Eco Energy dự kiến đầu tư 49 triệu USD sản xuất linh kiện AI tại Việt Nam

Công ty LS Eco Energy của Hàn Quốc dự kiến đầu tư khoảng 65 tỷ won (49 triệu USD) thông qua công ty con tại Việt Nam để xây dựng dây chuyền sản xuất siêu tụ điện phục vụ các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo (AI). Doanh nghiệp đặt mục tiêu bắt đầu sản xuất hàng loạt và cung ứng siêu tụ điện từ tháng 4/2027, hướng tới doanh thu 150 tỷ won mỗi năm từ sản phẩm này vào năm 2030.

Khơi thông đầu ra cho vật liệu tái chế, thúc đẩy kinh tế tuần hoàn

Khơi thông đầu ra cho vật liệu tái chế, thúc đẩy kinh tế tuần hoàn

Chất thải chỉ trở thành nguồn nguyên liệu khi doanh nghiệp có thể thu gom, xử lý và đưa trở lại sản xuất. Các chuyên gia đề xuất gắn công nghệ tái chế với tiêu chuẩn chất lượng, nhu cầu thị trường và quyền lợi của người thu gom để phát triển chuỗi giá trị tuần hoàn.