Trong một cuộc phỏng vấn với WSJ, Ashok Chennuru, Giám đốc Dữ liệu và Chuyển đổi Số (chief data and digital transformation officer) tại Elevance Health, cho biết AI có thể giúp cải thiện hành trình chăm sóc sức khỏe cho cả người tiêu dùng và nhà cung cấp dịch vụ. Ông nhấn mạnh rằng các công cụ kỹ thuật số như AI có tiềm năng đơn giản hóa một hệ thống chăm sóc sức khỏe vốn phức tạp, giúp người dùng dễ dàng tìm đúng bác sĩ, hiểu chi phí và đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Đồng thời, AI cũng giúp giảm gánh nặng hành chính cho các nhà cung cấp dịch vụ, cho phép họ dành nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân.

Tầm nhìn của Elevance Health về AI trong chăm sóc sức khỏe

Chennuru cho rằng đơn giản hóa là một phần quan trọng trong giá trị mà AI mang lại, cùng với các hiểu biết dựa trên dữ liệu (data-driven insights) để cá nhân hóa trải nghiệm và kết nối mọi người với dịch vụ chăm sóc phù hợp. AI có thể giúp xác định các cơ hội hỗ trợ kết quả sức khỏe tốt hơn sớm hơn, thúc đẩy sự chuyển dịch của ngành từ chăm sóc phản ứng (reactive) sang chủ động (proactive). Ngoài ra, AI còn hỗ trợ nhà cung cấp dịch vụ bằng cách giảm giấy tờ và hợp lý hóa quy trình, giúp họ tập trung vào chăm sóc bệnh nhân thay vì các tác vụ hành chính.

AI cải thiện trải nghiệm cho người tiêu dùng, nhà cung cấp và nhân viên

Đối với người tiêu dùng, AI có thể thực hiện tiếp cận chủ động (proactive outreach) dựa trên dữ liệu để xác định những người cần được hỗ trợ, giúp thu hẹp khoảng cách trong chăm sóc. Một ví dụ khác là giúp thành viên tìm dịch vụ chăm sóc thông qua kết nối cá nhân hóa với ước tính chi phí dựa trên gói bảo hiểm cụ thể của họ. Đối với nhà cung cấp dịch vụ, một nền tảng tương tác (interoperability platform) có thể kết nối dữ liệu lâm sàng giữa các hệ thống để tạo ra hồ sơ bệnh nhân đầy đủ hơn tại điểm chăm sóc. AI cũng giúp tăng tốc các quyết định của nhóm lâm sàng và cải thiện thời gian xử lý các yêu cầu quản lý sử dụng, cho phép phê duyệt nhanh hơn. Đối với nhân viên, AI tự động hóa các bản tóm tắt sau cuộc gọi, giảm gánh nặng hành chính và giúp họ tập trung vào dịch vụ chất lượng cao hơn.

Chiến lược dữ liệu và quản trị để mở khóa giá trị AI quy mô lớn

Chennuru nhấn mạnh rằng AI chỉ tốt khi dữ liệu đằng sau nó tốt. Do đó, ưu tiên đầu tiên là xây dựng nền tảng dữ liệu kết nối (connected data foundation) để biến dữ liệu phân mảnh thành những hiểu biết có thể hành động. Ưu tiên thứ hai là coi quản trị (governance) là nền tảng, không phải tùy chọn. Quản trị phải được nhúng vào trước, trong và sau khi triển khai, với sự tham gia của các bên liên quan từ pháp lý, quyền riêng tư, bảo mật, khoa học dữ liệu và các lĩnh vực lâm sàng/hành chính khác. Thứ ba, niềm tin là điều kiện tiên quyết để mở rộng quy mô. Cần vận hành các nguyên tắc AI có trách nhiệm (responsible AI) một cách thực tế, bao gồm trách nhiệm giải trình, minh bạch, công bằng, quyền riêng tư, bảo mật, kiểm tra độ chệch (bias testing) và giám sát con người (human-in-the-loop). Cuối cùng, các công ty nên thiết kế để mở rộng quy mô và tái sử dụng ngay từ đầu, xây dựng nền tảng quản trị dữ liệu đáng tin cậy và các quy trình có thể lặp lại để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trên toàn doanh nghiệp.

Thách thức và lời khuyên cho chuyển đổi AI trong chăm sóc sức khỏe

Chennuru chỉ ra ba thách thức hàng đầu: thứ nhất, sự phức tạp vốn có của chăm sóc sức khỏe với dữ liệu phân mảnh và quy trình làm việc khác nhau; thứ hai, niềm tin – các tổ chức phải chứng minh AI được sử dụng an toàn và có trách nhiệm; thứ ba, mở rộng quy mô trên các nhóm dân số, sản phẩm, thị trường và môi trường chăm sóc một cách có thể lặp lại và đo lường được. Ông khuyên các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên neo chặt chuyển đổi AI vào mục đích, không phải công nghệ; bám sát vấn đề cần giải quyết; xây dựng liên minh đa chức năng sớm; cân bằng tốc độ với an toàn; và bắt đầu nhỏ, mở rộng một cách thận trọng.

Theo WSJ

Ảnh: Pavel Danilyuk / Pexels