Khoa học Sức khỏe và Đời sống năm 2026: Dữ liệu nhận bằng Tiến sĩ và AI kê đơn Tương lai của Chăm sóc

(MENAFN- Thông tin Trung Đông) SAS dự đoán lộ trình cho dữ liệu và AI để định hình lại cách ngành công nghiệp khám phá, điều trị và cung cấp dịch vụ chăm sóc

Dubai, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Tháng 4 năm 2026 – Khi chúng ta bước vào năm 2026, câu chuyện về AI và phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống không phải là về sự gián đoạn đột ngột – mà là về một quá trình tiến hóa ổn định, mang tính chiến lược hướng tới đổi mới thông minh, thực tiễn. Các dự đoán cho năm 2026 từ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống tại SAS, một nhà lãnh đạo toàn cầu về dữ liệu và AI, mang đến cái nhìn về những đột phá sẽ làm lại định nghĩa cho khoa học, y học và các hoạt động kinh doanh gắn kết tất cả.

Dự báo của năm nay cân bằng giữa tham vọng và kiểm chứng thực tế: Các luồng dữ liệu cuối cùng đã được đồng bộ, các mô hình lượng tử “phá băng” buổi tiệc tiền lâm sàng, các “sandbox” quy định mở ra cho hoạt động kinh doanh và AI xuất hiện ở khắp nơi – từ các quyết định lâm sàng đến chăm sóc sức khỏe tại nhà tới xưởng sản xuất. Điểm mạch xuyên suốt thật rõ ràng: Các tổ chức hàng đầu sẽ xem dữ liệu và AI là hạ tầng cốt lõi, không phải các phần gắn thêm mang tính thử nghiệm.

Dự đoán của SAS cho năm 2026 về chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống

Điều phối dữ liệu hài hòa hóa khoa học đời sống. Khi khoa học đời sống tiến tới y học cá nhân hóa, chúng ta không còn chỉ làm việc với các điểm dữ liệu rời rạc. Thay vào đó, trong năm 2026 và xa hơn nữa, chúng ta sẽ điều phối các luồng dữ liệu liên tục, chất lượng cao từ các chỉ dấu sinh học kỹ thuật số, hệ gen, hình ảnh và phòng thí nghiệm lâm sàng. Lời hứa của phân tích đa phương thức – từ nghiên cứu liên kết trên toàn bộ hệ gen đến điểm rủi ro đa gen – phụ thuộc vào kỹ thuật dữ liệu vững chắc có thể đồng bộ hóa và đặt các tín hiệu phức tạp vào đúng ngữ cảnh. Hãy kỳ vọng có khoản đầu tư đáng kể cho việc kết nối các mảng dữ liệu phân tích trong khám phá và trong lâm sàng.

– Tiến sĩ Mark Lambrecht, Giám đốc Toàn cầu Khối Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống

Trí tuệ gia tăng mở khóa kỷ nguyên chăm sóc nông thôn tiếp theo. AI sẽ trở thành động lực chính cho khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe nông thôn khi các tác nhân ảo xử lý phân luồng, dẫn đường chăm sóc và theo dõi liên tục. Các nhóm chăm sóc mô hình lai sẽ sử dụng các công cụ AI giúp nâng cao năng lực ra quyết định của con người bằng cách diễn giải chẩn đoán, làm nổi bật rủi ro và hướng dẫn bác sĩ lâm sàng bước tiếp theo tốt nhất. Các chương trình dựa trên giá trị sẽ chuyển sang quản lý dân số mang tính dự báo, được AI cung cấp thông tin, trong khi các nguồn lực cộng đồng như vận chuyển, tiếp cận thực phẩm và hỗ trợ bà mẹ sẽ được phối hợp bởi các tác nhân thông minh khớp dịch vụ với nhu cầu của bệnh nhân trên quy mô lớn.

– Amanda Barefoot, Trưởng ban, Tư vấn Chiến lược Toàn cầu về Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống

Bước nhảy lượng tử đi vào nghiên cứu lâm sàng. Học máy lượng tử (QML) sẽ được áp dụng thành công cho độc chất dự báo của các ứng viên thuốc mới vào năm 2026. Bằng cách mô phỏng các hiệu ứng cơ lượng tử phức tạp với độ chính xác chưa từng có, các mô hình này sẽ phát hiện sớm các vấn đề an toàn tiềm ẩn hơn so với AI cổ điển, qua đó giảm đáng kể tỷ lệ thất bại trong nghiên cứu tiền lâm sàng.

– Brittany Shriver, Trưởng ban, Tư vấn Chiến lược Khoa học Đời sống Toàn cầu

Sự trỗi dậy của các chương trình chăm sóc tại nhà thúc đẩy đổi mới công nghệ. Năm 2026, chi tiêu cho y tế tại nhà dự kiến sẽ tăng lên khi các chương trình “bệnh viện tại nhà” thu được đà phát triển và nhu cầu đối với chăm sóc tại nhà và dựa vào cộng đồng tiếp tục tăng trưởng. Theo dõi bệnh nhân từ xa sẽ ngày càng trở nên thiết yếu và sẽ tận dụng các thiết bị IoT, xử lý luồng sự kiện và AI để cung cấp các thông tin chi tiết theo thời gian thực giúp quản lý các bệnh mạn tính, cải thiện kết quả và giảm chi phí. Mặc dù ngành vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi này, nhiều dự án trình diễn hơn sẽ xuất hiện để xác thực lợi ích và hỗ trợ việc chuyển dịch sang mô hình chăm sóc phi tập trung, dựa trên dữ liệu.

– Heather Hallett, RN, Trưởng ban, Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe Hoa Kỳ

Các sandbox quy định thúc đẩy đổi mới y tế. Bệnh viện, các tổ chức y tế và các startup sẽ sử dụng các sandbox đã được cơ quan quản lý phê duyệt với dữ liệu lâm sàng tổng hợp để thử nghiệm các mô hình AI, mô phỏng các thử nghiệm lâm sàng, tạo nguyên mẫu các công cụ hỗ trợ ra quyết định và đẩy nhanh quy trình thẩm định – mà không vi phạm luật bảo mật hoặc quy định chăm sóc sức khỏe.

– Christian Hardahl, Trưởng ban, Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe EMEA

Các lớp công cụ năng suất AI trở thành tiêu chuẩn. Đến cuối năm 2026, mọi doanh nghiệp lớn đều sẽ có một “ngăn xếp” năng suất AI. Cũng như hiện nay mọi doanh nghiệp đều có điện toán đám mây và quản lý quan hệ khách hàng (CRM), các LLM được gắn vào các động cơ mang tính quyết định (deterministic) sẽ vận hành mọi thứ từ nội dung marketing đến nghiệp vụ lập hóa đơn y tế. AI tạo sinh sẽ giành tiêu đề, nhưng AI quyết định sẽ “ký phát” thanh toán. Kết hợp lại, chúng khiến doanh nghiệp hiện đại nhanh hơn, tinh gọn hơn và hiệu quả một cách đáng kinh ngạc. Những bên thua cuộc sẽ bám vào ảo tưởng rằng AI là một “làn sóng công nghệ” khác.

– Heather Trimble, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe

RWD đa phương thức trở thành quy tắc, không còn là ngoại lệ. Tận dụng dữ liệu đa phương thức đang nhanh chóng trở thành thông lệ tiêu chuẩn trong tạo bằng chứng trong thế giới thực, mang lại sự hiểu biết tốt hơn về các nhóm bệnh nhân bằng cách tích hợp liền mạch dữ liệu hồ sơ y tế điện tử có cấu trúc, các ghi chú tiến triển lâm sàng không có cấu trúc, hình ảnh y khoa, thiết bị đeo, kết quả do bệnh nhân tự báo cáo, hệ gen và các yếu tố quyết định xã hội của sức khỏe. Sự phát triển của các LLM cuối cùng sẽ giải quyết những thách thức tương tác (liên thông) tồn tại hàng thập kỷ bằng cách đẩy nhanh quy trình chuẩn hóa dữ liệu hoặc thậm chí là hiểu trực tiếp các nguồn dữ liệu đa dạng.

– William Kuan, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống

Công nghệ AI thúc đẩy sản xuất dược phẩm. Chuỗi cung ứng dược phẩm sẽ được tích hợp kỹ thuật số hơn và có khả năng phục hồi để xử lý các gián đoạn như đại dịch, thay đổi địa chính trị và thiếu hụt nguyên liệu thô. AI và học máy sẽ hỗ trợ bảo trì dự báo, giám sát quy trình theo thời gian thực và đảm bảo chất lượng tự động, trong khi các công nghệ mới nổi như “digital twins” để mô phỏng và tối ưu theo thời gian thực và blockchain để truy vết tính tuân thủ và tuân thủ sẽ được khai thác.

– Sharon Napier, Chuyên gia Tư vấn Khoa học Đời sống

Các quyết định lâm sàng được tăng cường bởi AI. Năm 2026, lĩnh vực chăm sóc sức khỏe sẽ chứng kiến mức độ áp dụng nhanh hơn đối với các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng có sử dụng AI, được thúc đẩy bởi khả năng đã được chứng minh là nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán và cá nhân hóa các khuyến nghị điều trị. Sự thay đổi này được củng cố bởi niềm tin lâm sàng ngày càng tăng, khả năng tương tác dữ liệu được cải thiện và các khoản đầu tư chiến lược được nêu bật trong các phân tích gần đây của ngành.

– Tiến sĩ Mark Wolff, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống

AI thúc đẩy y học cá nhân hóa và tối ưu hóa chăm sóc bệnh nhân. Trong năm 2026, các mô hình AI sẽ được huy động để phân tích hệ gen của bệnh nhân, lịch sử và dữ liệu điều trị nhằm đề xuất các liệu pháp tối ưu hoặc tham gia thử nghiệm lâm sàng. Việc sử dụng AI để mô hình hóa các tương tác phân tử, sàng lọc các ứng viên thuốc và dự đoán độc tính sẽ rút ngắn thời gian và chi phí trong giai đoạn khám phá sớm.

– Pritesh Desai, Chuyên gia Tư vấn Khoa học Đời sống

Copilots và tác nhân bước lên. Năm 2026, sẽ có sự chuyển dịch từ việc dùng copilots chỉ như trợ lý viết mã sang đảm nhận tự động hóa các tác vụ thủ công và đẩy nhanh phê duyệt nộp hồ sơ thuốc. Trong khi đó, các tác nhân AI sẽ đóng vai trò lớn hơn trong năm 2026, nhưng con người vẫn sẽ được tham gia để xác thực và phê duyệt đầu ra của tác nhân. Ở châu Âu, Đạo luật AI của EU (EU AI Act) sẽ tinh chỉnh quyền sở hữu của con người đối với toàn bộ quy trình.

– Olivier Bouchard, Chuyên gia Tư vấn Khoa học Đời sống

Chất lượng dữ liệu định nghĩa tương lai của thành công trong chăm sóc sức khỏe. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục chuyển hóa chăm sóc sức khỏe, một sự thật rõ ràng đang xuất hiện: Thành công của AI không chỉ phụ thuộc vào các thuật toán; nó phụ thuộc vào dữ liệu nuôi dưỡng chúng. Ở kỷ nguyên sức khỏe dự báo và y học chính xác, các tổ chức có thể truy cập dữ liệu chất lượng cao, lấy bệnh nhân làm trung tâm và tích hợp liền mạch dữ liệu đó trên mọi quy trình sẽ dẫn đầu trong việc mang lại giá trị, cải thiện kết quả và giành được niềm tin của người tiêu dùng.

– Grace Gu, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe

Lợi ích (và rủi ro) từ số hóa y tế tiếp tục. Những cải thiện trong chăm sóc sức khỏe, hành vi sức khỏe, nghiên cứu y học và phát triển lâm sàng – đặc biệt là việc ứng dụng AI và học máy – đã trở nên khả thi nhờ quá trình số hóa dữ liệu y tế. Cùng với những lợi ích đó là các rủi ro bổ sung về quyền riêng tư và việc lạm dụng dữ liệu. Năm 2026, chúng ta sẽ thấy các khoản đầu tư để đảm bảo AI mang lại lợi ích đồng thời hạn chế rủi ro.

– Robert Collins, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Chăm sóc Sức khỏe & Khoa học Đời sống

AI trở nên phổ biến, từ quy trình marketing và hành chính đến chẩn đoán từ xa. Năm 2026, các nền tảng học máy và “cloud-native” sẽ đóng vai trò then chốt trong R&D của khoa học đời sống, giảm thiểu các thất bại trong thử nghiệm lâm sàng và đẩy nhanh các phê duyệt theo quy định. Việc khám phá thuốc nhờ AI sẽ rút ngắn thời gian để xác định các ứng viên thuốc khả thi, trong khi các thử nghiệm phi tập trung sẽ đóng vai trò then chốt trong việc định hình lại thiết kế nghiên cứu và khả năng tiếp cận của bệnh nhân. Biến đổi này sẽ nâng cao tầm quan trọng chiến lược của quản trị dữ liệu, tính minh bạch của mô hình và sự hài hòa quy định trên toàn ngành.

– Soundarya Palanisamy, Chuyên gia Tư vấn Chiến lược Khoa học Đời sống

AI bắt đầu cho ra kết quả trong tính bền vững. Hãy kỳ vọng sẽ có một thay đổi đáng kể trong tính bền vững của chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống, từ báo cáo và thu thập dữ liệu sang các thay đổi thực tiễn do AI thúc đẩy trong các lĩnh vực như tối ưu hóa và logistics dự báo. Song song đó, tác động môi trường của AI sẽ chịu sự giám sát chặt chẽ hơn và bắt đầu trở thành một yếu tố trong các quyết định mua sắm, cùng với dấu ấn tổng thể của chuỗi cung ứng.

– Lisa Murch, Chuyên gia Tư vấn Khoa học Đời sống

Về SAS:

SAS là một nhà lãnh đạo toàn cầu về dữ liệu và AI. Với phần mềm SAS và các giải pháp theo ngành, các tổ chức chuyển dữ liệu thành các quyết định đáng tin cậy. SAS mang đến cho bạn THE POWER TO KNOW®.

SAS và tất cả các tên sản phẩm hoặc dịch vụ khác của SAS Institute Inc. là các nhãn hiệu đã đăng ký hoặc nhãn hiệu của SAS Institute Inc. tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác. ® cho biết đăng ký tại Hoa Kỳ. Các tên thương hiệu và sản phẩm khác là các nhãn hiệu của các công ty tương ứng. Bản quyền © 2024 SAS Institute Inc. Mọi quyền được bảo lưu.

MENAFN01042026005446012082ID1110930279