Công cụ AI hỗ trợ bác sĩ kiểm tra chẩn đoán tại Kenya: Bệnh nhân có được lợi ích thực sự?

Tại một phòng khám thuộc chuỗi Penda Health ở Nairobi, Kenya, nhân viên y tế Vyonne Njeri đã sử dụng một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ việc kiểm tra chẩn đoán bệnh nhi. Trong một trường hợp cụ thể, một bé trai 4 tháng tuổi đến khám với các triệu chứng sốt và nghẹt mũi. Công cụ AI phân tích dữ liệu lâm sàng đã cảnh báo Njeri về nhịp tim cao bất thường ở trẻ, giúp cô phát hiện sớm một bất thường bẩm sinh ở tim mà nếu không có sự hỗ trợ này, rất có thể đã bị bỏ sót. Điều này dẫn đến việc bé được chuyển đến chuyên gia tim mạch để xác nhận và theo dõi điều trị kịp thời.

Công cụ mang tên AI Consult đã được thử nghiệm trong một nghiên cứu ngẫu nhiên tại 16 phòng khám y tế cơ sở thuộc Penda Health, với gần 10.000 cuộc tiếp xúc giữa nhân viên y tế và bệnh nhân. Trong đó, một nửa số nhân viên y tế ghi chú khám bệnh trên máy tính có thêm sự kiểm tra song song từ mô hình trí tuệ nhân tạo GPT-4o do OpenAI phát triển. Nửa còn lại thực hiện ghi chép thủ công mà không có sự hỗ trợ của AI.

GPT-4o là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu trên mạng Internet để phản hồi các câu lệnh bằng văn bản. AI Consult sử dụng hệ thống cảnh báo ba sắc thái: màu xanh lá cho thấy không có vấn đề, màu vàng đưa ra nhắc nhở về một vấn đề nhỏ cần chú ý, còn màu đỏ cảnh báo những bất thường nghiêm trọng đòi hỏi sự can thiệp ngay lập tức từ nhân viên y tế.

Một hội đồng độc lập gồm sáu bác sĩ gia đình tại Kenya đã đánh giá lại các bản ghi chú lâm sàng trong thử nghiệm. Các chuyên gia kết luận rằng những bác sĩ có sự hỗ trợ của AI Consult đã lập ra các phương án chẩn đoán và điều trị tốt hơn so với nhóm đối chứng.

Đáng chú ý, chi phí áp dụng AI rất thấp, chỉ khoảng 4 cent Mỹ cho mỗi lượt khám.

Tuy vậy, khi xét đến hiệu quả trực tiếp trên sức khỏe bệnh nhân, thử nghiệm không chứng minh được sự cải thiện rõ rệt. Tỉ lệ thất bại trong điều trị như tử vong hoặc triệu chứng không được giải quyết giảm 23%, nhưng do số ca xảy ra ban đầu quá ít nên kết quả này không đạt mức ý nghĩa thống kê. Theo ông Bilal Mateen – đồng tác giả nghiên cứu và Giám đốc AI tại tổ chức y tế PATH – để phát hiện khác biệt có ý nghĩa trên kết quả điều trị trong môi trường chăm sóc ban đầu, cần một thử nghiệm lớn hơn với khoảng 139.000 bệnh nhân.

Nghiên cứu này, tài trợ bởi Quỹ Gates, nhận được đánh giá cao từ cộng đồng khoa học vì là một trong những thử nghiệm đầu tiên ứng dụng AI hỗ trợ trực tiếp cho nhân viên chăm sóc sức khỏe ban đầu trong thực tế, thay vì chỉ thử nghiệm trong môi trường mô phỏng. Tiến sĩ Jonathan Chen tại Đại học Stanford nhận định đây là một bước tiến quan trọng trong việc kiểm chứng vai trò tiềm năng của AI như một công cụ nâng cao chất lượng chẩn đoán ở tuyến đầu.

Nhân viên y tế như Njeri cho biết AI giúp cô và đồng nghiệp nhớ lại các quy trình và cập nhật hướng dẫn điều trị mới nhất, hỗ trợ giải quyết khối lượng bệnh nhân lớn với đa dạng tình trạng bệnh mà không có nhiều chuyên gia chuyên ngành hỗ trợ. Mặc dù khoảng một nửa số đề xuất của AI thực sự hữu ích, nhưng hiếm khi các cảnh báo sai lệch xảy ra.

Ông Mateen nhấn mạnh rằng việc cung cấp thông tin kịp thời cho nhân viên y tế bằng AI sẽ tạo ra ảnh hưởng tích cực, dù là nhỏ nhưng có giá trị lâu dài. Hiện ông đang hướng tới việc triển khai rộng rãi công cụ này trên phạm vi toàn cầu.

Trong khi đó, các chuyên gia cũng cảnh báo về rủi ro tiềm tàng từ các công cụ AI chưa hoàn thiện. Bác sĩ Nicholas Okumu từ Bệnh viện Kenyatta cho biết AI dù được cấp phép vẫn có thể gây sai sót hoặc tư vấn sai, gây hậu quả nghiêm trọng, do đó việc giám sát liên tục là cần thiết để tránh những nguy cơ đáng tiếc trong thực hành y tế.

Tiến sĩ Chen đồng thời kỳ vọng AI có thể cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc y tế kịp thời và nhất quán, hỗ trợ nhân viên y tế soạn ghi chú nhanh hơn hoặc thậm chí tương tác trực tiếp với bệnh nhân trong tương lai.

Vyonne Njeri khẳng định việc có một công cụ AI như "đôi mắt thứ hai" để xác nhận hay góp ý trong quá trình khám chữa bệnh là một giá trị không nhỏ giúp nâng cao độ an toàn và hiệu quả điều trị trong điều kiện thực tế hạn chế nguồn lực như ở Kenya.