Tuyến bài trợ lý ảo AI: Bài 5 Chatbot NHS 111 Online và bài học kinh nghiệm từ ứng dụng AI trong y tế tại Anh
Tuyến bài trợ lý ảo AI: Bài 5Chatbot NHS 111 Online và bài học kinh nghiệm từ ứng dụng AI trong y tế tại Anh
Ứng dụng các công nghệ AI như khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, Chatbot NHS 111 Online đã hỗ trợ đắc lực cho hệ thống y tế cộng đồng cả Anh. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI, các chuyên gia đã nhấn mạnh đến những thách thức như bảo mật dữ liệu, độ tin cậy của thuật toán và sự tương tác giữa con người và máy móc.
Nhu cầu về các dịch vụ sức khỏe tâm thần ở Anh đang gia tăng, đặc biệt kể từ sau đại dịch COVID-19. Các dịch vụ sức khỏe tâm thần đã nhận được 4,6 triệu lượt giới thiệu bệnh nhân vào năm 2022 - con số cao nhất được ghi nhận và số người tiếp xúc với các dịch vụ đó đang tăng lên đều đặn.
Nhưng theo Hiệp hội Y khoa Anh, cả kinh phí lẫn số lượng chuyên gia sức khỏe tâm thần đều không đủ để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này. Vương quốc Anh đã phải đối mặt với tình trạng thiếu bác sĩ và hệ thống y tế công cộng Anh Quốc National Health Service (NHS) đã tìm đến AI để giúp cải thiện vấn đề.
Chatbot NHS 111 Online: ví dụ điển hình về cách công nghệ số hỗ trợ ngành y tế
NHS 111 Online là một dịch vụ trực tuyến thuộc NHS, được thiết kế để hỗ trợ người dân tìm kiếm tư vấn y tế khẩn cấp mà không cần gọi điện thoại đến số 111. Dịch vụ này đặc biệt hữu ích khi các phòng khám đóng cửa hoặc người dùng muốn tương tác qua phương thức số.
Chatbot NHS 111 Online là một sản phẩm đổi mới mạnh mẽ trong hệ thống chăm sóc sức khỏe (CSSK) của Vương quốc Anh. Chatbot này cung cấp cho bệnh nhân một cách thuận tiện giúp họ đánh giá các triệu chứng của cơ thể và nhận được hướng dẫn về mức độ chăm sóc thích hợp. Bằng cách đó, chatbot giúp giảm bớt áp lực cho các dịch vụ cấp cứu và đảm bảo rằng bệnh nhân nhận được lời khuyên kịp thời và chính xác.
Người dùng có thể truy cập dịch vụ thông qua trang web NHS 111 Online hoặc ứng dụng NHS trên điện thoại thông minh và máy tính bảng. Để bắt đầu, người dùng cần nhập tuổi, giới tính, mã bưu chính và triệu chứng chính đang gặp phải. Sau đó, chatbot sẽ đặt một loạt câu hỏi về tình trạng sức khỏe để đánh giá mức độ khẩn cấp và loại chăm sóc cần thiết.
Dựa trên thông tin thu thập được, chatbot sẽ đưa ra lời khuyên về các bước tiếp theo, bao gồm tự chăm sóc tại nhà, liên hệ với bác sĩ gia đình, đến trung tâm điều trị cấp cứu hoặc gọi cấp cứu nếu cần thiết.
Một trong những lợi ích lớn nhất của NHS 111 Online là sự tiện lợi. Dịch vụ hoạt động 24/7, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức so với việc gọi điện thoại. Ngoài ra, chatbot còn góp phần nâng cao hiệu quả của hệ thống CSSK khẩn cấp bằng cách hướng dẫn bệnh nhân đến đúng nơi cần thiết, giảm tải áp lực cho các bệnh viện.
Kể từ khi ra mắt vào năm 2017, NHS 111 Online đã được sử dụng rộng rãi, với khoảng 550.000 lượt sàng lọc mỗi tháng. Các nghiên cứu cho thấy, mặc dù việc giới thiệu NHS 111 Online không làm tăng hoặc giảm đáng kể khối lượng công việc của dịch vụ điện thoại 111, nhưng nó đã cải thiện hiệu quả tổng thể của các dịch vụ chăm sóc khẩn cấp.
NHS 111 Online là một ví dụ điển hình về cách công nghệ số có thể nâng cao khả năng tiếp cận và hiệu quả của hệ thống CSSK. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc cung cấp dịch vụ y tế chất lượng và tiện lợi cho người dân.
Những hạn chế của chatbot NHS 111 Online
Chatbot trực tuyến NHS 111 được phát triển bởi Babylon Health, một công ty khởi nghiệp về y tế từ xa có trụ sở tại Vương quốc Anh. Như đã nói, chatbot này được thiết kế để hỗ trợ phân loại y tế không khẩn cấp, cung cấp giải pháp thay thế cho dịch vụ điện thoại NHS 111 truyền thống.
Chatbot NHS 111 Online đã tận dụng một số công nghệ tiên tiến để hỗ trợ các thuật toán và cung cấp lời khuyên y tế chính xác. Một số công nghệ mà chatbot NHS 111 Online đã sử dụng có thể kể đến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). NLP cho phép chatbot hiểu và diễn giải thông tin đầu vào của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp các tương tác trở nên trực quan và thân thiện hơn với người dùng. Công nghệ này xử lý văn bản do người dùng nhập, xác định các triệu chứng chính và khớp chúng với thông tin y tế liên quan.
Ngoài ra, Chatbot NHS 111 Online cũng dùng công nghệ học máy (ML), giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chatbot theo thời gian bằng cách học hỏi từ các tương tác trước đây. Các thuật toán này phân tích các mẫu trong dữ liệu và phản hồi của người dùng để tinh chỉnh các phản hồi và đề xuất của chatbot.
Chatbot NHS 111 Online được tích hợp với hệ thống CSSK quốc gia, cho phép chatbot đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Nó có thể truy cập hồ sơ bệnh nhân, hệ thống cuộc hẹn và cơ sở dữ liệu CSSK khác để đưa ra lời khuyên phù hợp và hợp lý hóa quy trình chăm sóc.
Với giao diện thân thiện với người dùng, chatbot đảm bảo có thể truy cập và dễ sử dụng cho nhiều đối tượng người dùng khác nhau, bao gồm cả những người già và người ít am hiểu về công nghệ. Sản phẩm bao gồm giao diện web và thiết bị di động cho phép người dùng tương tác liền mạch với chatbot.
Có thể thấy, các công nghệ đã phối hợp với nhau để tạo ra một trợ lý ảo mạnh mẽ và đáng tin cậy giúp bệnh nhân điều hướng các nhu cầu CSSK của họ một cách hiệu quả. Mặc dù vậy, chatbot NHS 111 Online cũng có một số hạn chế.
Chẳng hạn, trong các trường hợp phức tạp hoặc hiếm gặp, chatbot có thể chẩn đoán không hiệu quả, do chatbot được thiết kế để xử lý các triệu chứng phổ biến. Do đó, chatbot có thể sẽ khuyên bệnh nhân liên hệ với chuyên gia CSSK nếu có vấn đề phức tạp hơn.
Ngoài ra, thông tin dữ liệu đầu vào của người dùng rất quan trọng. Bởi vì độ chính xác của lời khuyên phụ thuộc vào thông tin do người dùng cung cấp. Thông tin đầu vào không đầy đủ hoặc không chính xác có thể dẫn đến các đề xuất kém tin cậy hơn.
Các chuyên gia trong ngành nhấn mạnh mặc dù chatbot là một công cụ có giá trị nhưng nó không thể thay thế cho lời khuyên y tế chuyên nghiệp. Người dùng thường được khuyên nên liên hệ với nhà cung cấp dịch vụ CSSK để xác nhận.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng dịch vụ NHS 111 Online hiệu quả trong việc phân loại bệnh nhân và hướng dẫn họ cách chăm sóc thích hợp. Tuy nhiên, công nghệ hiệu quả nhất khi được sử dụng như một phần bổ sung thay vì thay thế cho các dịch vụ CSSK truyền thống.
Theo Financial Times, NHS 111 Online từng bị giám sát chặt chẽ vì hoạt động kém hiệu quả và tốn kém, khiến người nộp thuế ở Anh phải trả tới 20 USD (16 bảng Anh) cho mỗi cuộc gọi. Tuy nhiên, nếu bản dùng thử được đón nhận tích cực, việc thay thế toàn bộ cơ sở hạ tầng bằng một ứng dụng sẽ có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể.
Sự phát triển của chatbot trực tuyến NHS 111 liên quan đến việc tạo ra một hệ thống hỗ trợ AI có khả năng hiểu và phản hồi nhiều truy vấn y tế. Chatbot này sử dụng các thuật toán dựa trên lâm sàng để phân loại bệnh nhân dựa trên các triệu chứng của họ.
Mỗi một bệnh nhân từ khi bắt đầu truy cập vào chatbot đến khi có được lời khuyên cuối cùng thường bao gồm việc cung cấp thông tin và trả lời khoảng 12 câu hỏi. Dù vậy, toàn bộ quá trình chỉ mất khoảng 90 giây trước khi người dùng được phân loại đến các chuyên gia CSSK phù hợp với các triệu chứng của họ.
Mặc dù số liệu cụ thể về chi phí phát triển chatbot NHS 111 Online không được tiết lộ công khai nhưng việc phát triển một hệ thống AI tinh vi như vậy thường đòi hỏi phải đầu tư đáng kể. Chi phí có thể bao gồm phát triển và tích hợp, cụ thể là xây dựng thuật toán AI, tích hợp với các hệ thống NHS hiện có và đảm bảo an toàn dữ liệu.
Ngoài ra, còn có chi phí tiến hành thử nghiệm rộng rãi để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy. Sau khi đưa vào sử dụng, tổ chức cũng phải có chi phí bảo trì và cập nhật hệ thống nhằm xử lý thông tin y tế mới và phản hồi của người dùng.
Theo tính toán sơ bộ, chi phí phát triển chatbot có thể rất khác nhau. Việc phát triển nội bộ có thể tốn khoảng 10.000 USD mỗi tháng, trong khi gia công cho một đại lý có thể dao động từ 1.000 USD đến5.000 USD/tháng.
Ngoài việc hợp tác với công ty AI để phát triển và duy trì chat ếbot NHS 111 Online, hiện nay NHS còn bắt tay vào quan hệ đối tác cao cấp với công ty con AI DeepMind của Google để phát triển các ứng dụng y tế./.
Tác giả: Theo Springer, Tidio, Pharmaphorum Link bài gốcCopy Link
Nguồn tin: ictvietnam.vn
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
- Đang truy cập49
- Hôm nay3,642
- Tháng hiện tại112,709
- Tháng trước176,560
- Tổng lượt truy cập1,687,994