Tái nhân văn hóa chăm sóc sức khỏe toàn cầu bằng AI tác nhân

Ngành y tế toàn cầu đang chịu áp lực ngày càng tăng. Nhiều thập kỷ thiếu đầu tư kinh niên và những hạn chế trong tuyển dụng đã trùng hợp với sự gia tăng nhu cầu dịch vụ cho dân số già hóa. Những khoảng trống trong cung cấp dịch vụ đã gây ra những hệ lụy, với việc tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe bị phân mảnh và tỷ lệ căng thẳng, kiệt sức cao trong đội ngũ nhân viên. Tình hình này đang trở nên tồi tệ hơn. Tổ chức Y tế Thế giới đã cảnh báo rằng tình trạng thiếu hụt nhân lực hiện tại sẽ tăng lên 11 triệu người vào năm 2030. Trong nỗ lực khẩn cấp tìm kiếm giải pháp, nhiều nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiện đang đặt hy vọng vào AI tác nhân (agentic AI), với hơn hai phần ba (68%) đã áp dụng các tác nhân AI vào lực lượng lao động của họ, theo KPMG. Công nghệ này đang được triển khai để tự động hóa các quy trình hậu cần phức tạp, hợp tác với các đội ngũ y tế và thậm chí phân loại bệnh nhân, tất cả nhằm mục đích giảm tải nhận thức cho các bác sĩ lâm sàng và cải thiện chất lượng chăm sóc cho bệnh nhân khi nguồn cung nhân viên y tế con người giảm dần. Một loại số hóa khác biệt Cho đến nay, lợi ích của số hóa trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe còn hạn chế. Nhiều nhân viên đã đổ lỗi cho công nghệ chậm hoặc lỗi thời vì đã làm tăng gánh nặng hành chính thay vì giảm bớt. Ví dụ, dữ liệu bệnh nhân ở Hoa Kỳ đã được chuyển sang hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) vào đầu những năm 2000, nhưng dữ liệu này vẫn bị phân mảnh và phụ thuộc vào nhập liệu thủ công. Các dịch vụ y tế từ xa mới và các công cụ chăm sóc kỹ thuật số, như thiết bị theo dõi từ xa, cũng có những thiếu sót tương tự, theo Ashis Barad, MD, Giám đốc kỹ thuật số và công nghệ tại Bệnh viện Phẫu thuật Chuyên khoa (HSS), một trung tâm y tế học thuật ở New York tập trung vào sức khỏe cơ xương khớp. Cả hai công nghệ này đã giúp cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe bằng cách loại bỏ các rào cản địa lý, ông nói, nhưng chúng đã không thể tái tạo chất lượng chăm sóc trực tiếp hoặc giành được sự tin tưởng từ bệnh nhân. AI tác nhân khác biệt so với các công nghệ hiện có này, ông khẳng định. Thay vì dựa vào nhập liệu thủ công hoặc mặc định chuyển sang nhân viên con người cho bất kỳ trường hợp nào nằm ngoài một khuôn khổ cứng nhắc, các tác nhân AI có thể xử lý các tình huống phức tạp, tinh tế. Chúng có thể đưa ra quyết định tự chủ, truy xuất thông tin từ các nguồn lâm sàng chuyên môn và lặp lại theo thời gian, giải phóng các bác sĩ lâm sàng để tập trung vào việc chăm sóc bệnh nhân ở cấp độ cao hơn. Như Tiến sĩ Barad đã nói: “AI tác nhân tiếp nhận quy trình làm việc của bạn và thu gọn nó, tăng cường nó, siêu nạp nó và làm cho nó hoạt động hiệu quả hơn.” Tại HSS, các tác nhân AI đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực. Chúng xử lý các quy trình phụ trợ phức tạp, chẳng hạn như các yêu cầu bảo hiểm mà trước đây mất vài tuần để hoàn thành và liên quan đến cả nhân viên HSS và một nhà thầu bên thứ ba để xử lý khối lượng công việc. Giờ đây, Tiến sĩ Barad cho biết, các tác nhân AI hoàn thành 1.100 yêu cầu mỗi tháng. Chúng đã giảm giai đoạn kháng cáo từ 45 phút xuống còn 5 phút và cải thiện tỷ lệ thành công của các kháng cáo đó từ 65% lên 100% trong chín tháng kể từ khi triển khai. HSS hiện xử lý tất cả các yêu cầu nội bộ. Phát huy thành công đó, HSS hiện đang triển khai các tác nhân AI trong các môi trường phi lâm sàng tiếp xúc với bệnh nhân bằng dịch vụ lên lịch và phân loại bệnh nhân bằng AI, như một phần của sự hợp tác với nhà phát triển AI tác nhân cấp doanh nghiệp Ema Unlimited. Dịch vụ này có thể truy cập 24/7 qua web, tin nhắn hoặc điện thoại. Nó sử dụng AI đàm thoại để hỏi bệnh nhân các câu hỏi làm rõ về tình trạng của họ và sau đó đặt lịch hẹn với bác sĩ lâm sàng phù hợp nhất, có tính đến vị trí, bảo hiểm và tình trạng sẵn có của bác sĩ. "Nó hoàn thành toàn bộ chu trình", Tiến sĩ Barad cho biết. Ông nói thêm, tác nhân AI được đào tạo dựa trên "tất cả ngữ cảnh, tất cả các quy tắc và tất cả cơ sở kiến thức của chúng tôi", cung cấp cho bệnh nhân quyền truy cập hợp lý vào kiến thức chuyên môn cao từ các bác sĩ phẫu thuật hàng đầu thế giới. Với các quyết định quan trọng được giao cho các tác nhân AI, dịch vụ phân loại bệnh nhân này có các biện pháp bảo vệ tích hợp – các tình huống nhạy cảm, phức tạp hoặc không chắc chắn sẽ được chuyển đến các chuyên gia con người. Mọi quyết định do tác nhân AI đưa ra đều có thể kiểm toán và nhân viên con người có thể can thiệp bất cứ lúc nào. Dữ liệu bệnh nhân được giữ an toàn và hệ thống được đào tạo dựa trên tất cả các giao thức, chính sách và quy trình chăm sóc của HSS. Bằng cách giữ con người trong vòng lặp, Ema cho biết công nghệ của họ đạt được sự cân bằng giữa tự động hóa hiệu quả, an toàn đặt bệnh nhân lên hàng đầu và ra quyết định dựa trên thông tin từ con người. Tiến sĩ Barad cho biết, khi công nghệ trở nên phổ biến hơn, các nhà cung cấp sẽ phải đảm bảo rằng họ có những biện pháp bảo vệ này được tích hợp vào hệ thống. Tại HSS, tất cả các quyết định liên quan đến công nghệ đều được lọc qua một tiểu ban AI mà Tiến sĩ Barad đồng chủ trì cùng với một giám đốc điều dưỡng cấp cao. Ông giải thích, các tác nhân AI có thể ảnh hưởng đến việc chăm sóc bệnh nhân sẽ được xem xét kỹ lưỡng hơn nhiều so với, chẳng hạn, các quy trình phụ trợ. Các tác nhân AI thúc đẩy thay đổi cấp độ hệ thống Ví dụ, Tiến sĩ Barad có kế hoạch thành lập một phòng thí nghiệm AI chuyên dụng tại cơ sở chính của HSS ở Thành phố New York – một động thái nhằm dân chủ hóa quyền truy cập vào công nghệ trong toàn tổ chức. Ông giải thích, phòng thí nghiệm này sẽ mở cửa cho tất cả nhân viên muốn tìm hiểu hoặc xây dựng các tác nhân AI, với các lớp học thông tin và đào tạo trực tiếp. "Chúng tôi đang đưa AI tác nhân vào tay mọi người", ông nói. Điều này lặp lại nghiên cứu của Deloitte, cho thấy những người áp dụng AI tác nhân hàng đầu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có nhiều khả năng lựa chọn các giải pháp đa tác nhân hơn, thiết kế lại quy trình làm việc từ đầu đến cuối thay vì chỉ tập trung vào các giải pháp hẹp hoặc các trường hợp sử dụng riêng lẻ. Điều quan trọng, dường như, là tích hợp các tác nhân AI trên toàn doanh nghiệp, coi chúng là một công nghệ đa năng. Như Tiến sĩ Barad đã nói: "Thật sai lầm khi nghĩ về AI tác nhân trong các trường hợp sử dụng… Nó là một công nghệ đa năng, tương tự như điện." Trên thực tế, điều này có nghĩa là các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cần đặt nền tảng đúng đắn để đạt được giá trị với AI tác nhân. Điều này bao gồm việc tạo ra một chiến lược dữ liệu thống nhất, tích hợp các nguồn dữ liệu phân mảnh trong toàn tổ chức để tạo ra một nguồn thông tin duy nhất, toàn diện. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dữ liệu thường được chia nhỏ giữa nhiều phòng ban và nhà cung cấp, mỗi phòng ban và nhà cung cấp có hệ thống CNTT cũ của riêng mình. Trong các hệ thống dựa vào dữ liệu phân mảnh