Khi AI về làng, y tế nông thôn Ấn Độ đổi cách khám chữa bệnh

Các nhân viên y tế cộng đồng ASHA tham dự một buổi huấn luyện về cách sử dụng công cụ ước tính cân nặng, chiều cao và vòng đầu của trẻ sơ sinh tích hợp trí tuệ nhân tạo tại Dadra và Nagar Haveli, Ấn Độ. Ảnh: Wadhwani AI

Khi AI về làng

Tại làng Chagallu, bang Andhra Pradesh, miền Nam Ấn Độ, các nhân viên y tế cộng đồng ASHA đang sử dụng ứng dụng Swaasa để sàng lọc bệnh lao. Thay vì chỉ hỏi người dân về các triệu chứng, nhân viên y tế đề nghị họ ho vào điện thoại thông minh trong vài giây. Ứng dụng sử dụng AI để phân tích tiếng ho, phát hiện những dấu hiệu liên quan đến bệnh hô hấp.

Cách làm này giúp xác định một số người không có triệu chứng rõ ràng để tiếp tục xét nghiệm. Một số trường hợp sau đó được chẩn đoán mắc lao và bắt đầu điều trị.

Với bà T Gowramma, 73 tuổi, phương pháp này khá đơn giản. “Nhân viên bệnh viện đến tận nhà và kiểm tra cho tôi chỉ bằng tiếng ho trên ứng dụng Swaasa. Rất dễ dàng”, bà nói.

Một bệnh nhân ho vào điện thoại thông minh trong chương trình thí điểm sàng lọc bệnh lao bằng ứng dụng Swaasa tích hợp trí tuệ nhân tạo, do một nhóm nhân viên y tế cộng đồng ASHA thực hiện tại làng Chagallu, Andhra Pradesh, Ấn Độ. (Ảnh: Salcit Technologies)

Cách Chagallu hàng trăm kilomet về phía Tây, các nhân viên ASHA đang sử dụng Shishu Maapan - ứng dụng AI có thể ước tính cân nặng, chiều cao và vòng đầu của trẻ sơ sinh từ một đoạn video khoảng 30 giây quay bằng điện thoại.

Công nghệ này giúp thay thế những thiết bị cồng kềnh mà nhân viên y tế trước đây phải mang theo trong các chuyến thăm từng hộ gia đình.

Jyotsna Patel, một nhân viên ASHA tại làng Kachigam, huyện Daman cho biết, ban đầu chị cũng hoài nghi về việc có thể đo cân nặng trẻ bằng điện thoại. Sau khi được đào tạo và thực hành, chị có thể sử dụng ứng dụng thường xuyên để theo dõi trẻ tăng hay giảm cân.

Nhân viên ASHA ghi lại số đo của một em bé sơ sinh bằng ứng dụng Shishu Maapan tích hợp trí tuệ nhân tạo. Ảnh: Wadhwani AI

“Bây giờ, những người mẹ sẽ tự trải khăn, đặt con mình xuống và chờ xem con mình có tăng cân hay không”, chị Patel nói về phản ứng của các bà mẹ.

Theo Wadhwani AI, đơn vị phát triển Shishu Maapan, mô hình AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu của hơn 30.000 trẻ sơ sinh. Ứng dụng được thiết kế để hoạt động trên điện thoại Android giá rẻ, có thể sử dụng ngoại tuyến tại những khu vực kết nối Internet kém.

AI không thể thay thế nhân viên y tế

Điểm chung của những ứng dụng này không nằm ở bản thân công nghệ mà ở cách chúng được đưa vào công việc của những người đang trực tiếp chăm sóc cộng đồng.

Ấn Độ hiện có khoảng 1,02 triệu nhân viên ASHA - chương trình nhân viên y tế cộng đồng lớn nhất thế giới. Mỗi người thường phụ trách khoảng 1.000 dân tại các vùng nông thôn.

Những nhân viên này vốn đã đảm nhiệm nhiều công việc, từ chăm sóc sức khỏe bà mẹ và trẻ em, tiêm chủng, sàng lọc bệnh lao đến thống kê hộ gia đình, duy trì hồ sơ và xác minh dữ liệu.

Ông Sagar Sen, Phó Chủ tịch cấp cao tại Qure.ai cho rằng, các bác sĩ, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và nhân viên y tế cộng đồng trong hệ thống y tế công Ấn Độ vốn đã “quá tải với công việc”.

“Thách thức là xây dựng AI xoay quanh cách họ vốn đang làm việc, để công nghệ có thể đảm nhận một phần khối lượng công việc, đồng thời vẫn để nhân viên y tế đưa ra phán đoán lâm sàng”, ông nói.

Các nhân viên y tế cộng đồng ASHA được đào tạo sử dụng ứng dụng Swaasa tại làng Chagallu, Andhra Pradesh. Ảnh: Salcit Technologies

Tại Goa, phần mềm Qure.ai từng phát hiện một nốt nhỏ trong phổi chỉ vài phút sau khi bệnh nhân được chụp X-quang vì chấn thương vai. Trước đây, tại những cơ sở y tế thiếu bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh, phim X-quang có thể phải gửi đến bệnh viện lớn và mất 7-10 ngày mới được đọc.

Tuy nhiên, việc triển khai AI cũng không đơn giản. Một số nhân viên ASHA gặp khó khăn khi sử dụng Swaasa do khác biệt về tuổi tác, trình độ học vấn và mức độ quen thuộc với công nghệ. Ứng dụng cũng từng gặp vấn đề về kết nối, trong khi một số nhân viên không thoải mái khi yêu cầu người nghi mắc bệnh truyền nhiễm ho gần điện thoại cá nhân.

Theo tiến sĩ Nammi Vasundhara, quan chức phụ trách bệnh lao và bệnh phong tại huyện East Godavari, nếu triển khai trên quy mô lớn, chương trình có thể cần các thiết bị chuyên dụng.

Từ thí điểm đến thực tiễn

Không phải công cụ AI nào hoạt động tốt trong giai đoạn thí điểm cũng được Ấn Độ đưa vào hệ thống y tế công.

Salcit Technologies, công ty phát triển Swaasa, đã thử nghiệm ứng dụng với nhân viên y tế công nhưng chưa đạt được thỏa thuận để triển khai trên quy mô toàn bang hoặc toàn quốc.

Phòng khám di động của Qure.ai tiến hành sàng lọc bệnh lao vào buổi tối cho các cộng đồng bộ lạc xung quanh Nagpur, Maharashtra, Ấn Độ. Ảnh: Qure.ai

Kinh nghiệm tại Goa cho thấy để AI phát huy hiệu quả, công nghệ cần được tích hợp vào hệ thống y tế hiện có. Qure.ai không chỉ phát hiện những phim X-quang đáng ngờ mà còn có các điều phối viên bệnh nhân theo dõi cảnh báo, hướng dẫn người bệnh đi khám chuyên khoa và thực hiện các xét nghiệm tiếp theo.

Theo bác sĩ Govind Desai, cách làm này đã rút ngắn quy trình từ 3-4 tuần xuống khoảng 3-4 ngày. Những giải pháp được phát triển cho hệ thống y tế thiếu nguồn lực của Ấn Độ có thể có ý nghĩa rộng hơn đối với các nước đang phát triển, nơi tình trạng thiếu nhân lực y tế cũng phổ biến.

Hệ thống chụp X-quang di động tích hợp trí tuệ nhân tạo của Qure.ai được sử dụng để sàng lọc cộng đồng ở vùng Khumbu hẻo lánh của Nepal, gần Trại Căn cứ Everest. Ảnh: Qure.ai

Một đứa trẻ đang được tầm soát phổi bằng công nghệ chụp X-quang kỹ thuật số di động của Qure.ai tại một cộng đồng nông thôn ở Uganda. Ảnh: Qure.ai

Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn yếu tố con người. Ông Rohan Devidas, người phụ trách đội ngũ điều phối viên bệnh nhân của Qure.ai tại Goa kể rằng, có bệnh nhân dù được AI phát hiện nốt phổi bất thường vẫn không muốn làm thêm xét nghiệm vì cảm thấy khỏe mạnh. Chỉ sau khi các nhân viên y tế địa phương - những người quen thuộc với cộng đồng - trực tiếp giải thích và thuyết phục, một số bệnh nhân mới quay lại kiểm tra.

“Điều rất quan trọng là phải có sự kết nối giữa con người với cộng đồng và bệnh nhân”, Devidas nói. “Ban đầu, họ có thể sẽ khó tin tưởng những công nghệ mới”.

Theo các chuyên gia, điều này cho thấy bài toán AI trong y tế hiện nay không chỉ nằm ở khả năng của thuật toán. AI có thể giúp phát hiện bệnh sớm hơn, đo lường nhanh hơn và giảm bớt những công việc lặp lại, nhưng để những lợi ích đó trở thành năng lực thực tế của hệ thống y tế, công nghệ phải được xây dựng quanh con người - những nhân viên đang trực tiếp chăm sóc cộng đồng và những bệnh nhân cuối cùng phải tin tưởng, tiếp nhận và hành động dựa trên kết quả mà AI đưa ra.