Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện đáng kể năng suất chăm sóc sức khỏe với các chuyển đổi toàn hệ thống

Đây là một thông cáo báo chí trả phí. Liên hệ trực tiếp với nhà phân phối thông cáo báo chí để biết thêm chi tiết.

Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện đáng kể năng suất chăm sóc sức khỏe với các chuyển đổi toàn diện hệ thống

Nhóm CNW

Thứ, ngày 19 tháng 2 năm 2026 lúc 19:00 GMT+9 2 phút đọc

VANCOUVER, BC, ngày 19 tháng 2 năm 2026 /CNW/ - Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe có thể mang lại lợi ích năng suất lớn, nhưng chỉ khi các hệ thống chăm sóc sức khỏe được thiết kế lại với AI làm trung tâm, theo một nghiên cứu mới được công bố hôm nay bởi Viện Fraser, một tổ chức nghiên cứu chính sách công cộng độc lập, không đảng phái của Canada.

Logo Viện Fraser (Nhóm CNW/Viện Fraser)

“Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng cách mạng hóa—và cải thiện—hầu như mọi khía cạnh của chăm sóc sức khỏe, từ khám phá, chẩn đoán và điều trị, đến quản lý và nghiên cứu,” nói Avi Goldfarb, Chủ tịch Trí tuệ Nhân tạo và Chăm sóc Sức khỏe tại Trường Quản lý Rotman thuộc Đại học Toronto, tác giả của Cách Thực hiện Các Giải pháp Toàn diện Có thể Tăng cường Ảnh hưởng của Trí tuệ Nhân tạo đối với Chăm sóc Sức khỏe.

Nghiên cứu ghi nhận cách AI đã được sử dụng hiệu quả trong nhiều quy trình chăm sóc sức khỏe, nhưng các giải pháp điểm hiện tại, nơi AI được tích hợp vào các ứng dụng cụ thể và đã được thiết lập, chỉ mang lại những cải tiến nhỏ.

Quan trọng, nghiên cứu lập luận rằng những lợi ích năng suất đáng kể trong chăm sóc sức khỏe từ việc áp dụng AI sẽ chỉ xảy ra khi toàn bộ chuỗi giá trị chăm sóc sức khỏe—và không chỉ các hoạt động riêng lẻ—được thiết kế lại với AI làm trung tâm.

Ví dụ, “scribe” AI là một công cụ đã được sử dụng để tự động tạo ghi chú lâm sàng từ các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân. Trong khi điều này giúp tiết kiệm thời gian cho bác sĩ thay vì phải gõ thông tin vào hồ sơ sức khỏe điện tử, một giải pháp toàn diện có thể, ví dụ, để AI ghi lại âm thanh trong phòng khám một cách âm thầm, cấu trúc các ghi chú lâm sàng, cập nhật hồ sơ y tế, sắp xếp các cuộc hẹn theo dõi, phối hợp với nhà thuốc, và cảnh báo các kết quả xét nghiệm phù hợp.

Tương tự, trong nghiên cứu và khám phá y học, các công cụ học máy đã được sử dụng để tìm kiếm trong các tài liệu trước đó, thực hiện phân tích thống kê, và lọc qua các cơ sở dữ liệu phân tử. Một ví dụ về giải pháp toàn diện có thể là một “phòng thí nghiệm tự lái” nơi AI thiết kế, vận hành và thích nghi toàn bộ các thí nghiệm theo thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người, thúc đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thuốc mới và tối ưu hóa các phương pháp điều trị.

“Trí tuệ nhân tạo—và đặc biệt là các giải pháp hệ thống với AI làm trung tâm—có tiềm năng lớn đối với chăm sóc sức khỏe,” Goldfarb nói.

“Liệu hệ thống chăm sóc sức khỏe có thể nhận thức được tiềm năng này hay không sẽ phụ thuộc vào việc các nhà lãnh đạo chăm sóc sức khỏe có sẵn sàng chấp nhận thiết kế lại hệ thống toàn diện, trong khi vẫn giữ sức khỏe của bệnh nhân làm mục tiêu cốt lõi.”

Câu chuyện tiếp tục  

Theo dõi Viện Fraser trên** Twitter** ** | Thích chúng tôi trên Facebook**

Viện Fraser là một tổ chức nghiên cứu chính sách công cộng và giáo dục độc lập của Canada, có văn phòng tại Vancouver, Calgary, Toronto, Halifax và Montreal, và liên kết với mạng lưới các tổ chức nghiên cứu trên toàn cầu ở 87 quốc gia. Sứ mệnh của nó là nâng cao chất lượng cuộc sống của người Canada, gia đình họ và các thế hệ tương lai bằng cách nghiên cứu, đo lường và truyền đạt rộng rãi tác động của chính sách chính phủ, doanh nhân và sự lựa chọn đối với phúc lợi của họ. Để bảo vệ tính độc lập của Viện, nó không nhận tài trợ từ chính phủ hoặc hợp đồng nghiên cứu. Truy cập www.fraserinstitute.org

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Đã ghim