Tại các nước đang phát triển trên thế giới vẫn còn sự bất bình đẳng giữa các dịch vụ y tế ở thành thị và nông thôn, trong đó sự thiếu hụt bác sĩ là nguyên nhân chính. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các kỹ thuật y tế hỗ trợ máy tính hoặc AI có thể cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe ở khu vực nông thôn của các nước đang phát triển.

AI trong ra quyết định lâm sàng:

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, lượng thông tin mới từ các công trình nghiên cứu ngày càng nhiều và nhanh hơn. Hiện nay, lượng thông tin y khoa đã tăng gấp đôi cứ sau mỗi 3 năm.

Người ta ước tính rằng nếu một bác sĩ muốn cập nhật toàn bộ thông tin y khoa thì phải đọc 29 giờ mỗi ngày. Ngoài ra, nguồn dữ liệu lớn (big data), bao gồm các dữ liệu từ hồ sơ sức khoẻ điện tử (EHR), các dữ liệu “omic” - dữ liệu về di truyền học (genomics), dữ liệu về chuyển hóa (metabolomics) và dữ liệu về protein (proteomics), và dữ liệu về xã hội học và lối sống là những nguồn dữ liệu sẽ không có ích nếu không được phân tích toàn diện. 

Giải pháp duy nhất để có thể tiếp cận và sử dụng khối lượng thông tin khổng lồ trong lĩnh vực y tế đó là sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI). IBM Watson là một trong những hệ thống hàng đầu hỗ trợ chăm sóc sức khỏe bằng AI, giúp các bác sĩ đưa ra quyết định hiệu quả. Với khả năng máy học (machine learning) và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống này giúp các bác sĩ xem xét hồ sơ sức khoẻ điện tử của bệnh nhân và cập nhật thông tin hướng dẫn điều trị từ các công trình nghiên cứu y khoa.

Một nghiên cứu mù đôi đã so sánh các quyết định của hội đồng các chuyên gia ung thư với quyết định của trí tuệ nhân tạo từ hệ thống ung thư Watson. Kết quả cho thấy 90% các khuyến nghị mà hệ thống đưa ra là phù hợp với các khuyến nghị của hội đồng các chuyên gia, nhưng hệ thống chỉ mất 40 giây để hoàn tất quy trình.

AI trong hồ sơ sức khoẻ điện tử:

Năm 2009, Bộ Y tế Hoa Kỳ bắt đầu khuyến khích áp dụng EHRs. Tuy nhiên, quá trình thực hiện đã gặp nhiều thách thức, các rào cản chính bao gồm sự hài lòng thấp của nhân viên y tế với hệ thống EHR, nhất là các vấn đề về khả năng tương tác và độ trễ trong thực hành hồ sơ sức khoẻ điện tử, nhất là tại các cơ sở chăm sóc ban đầu.

Hiện nay, EHR đã trở thành một trong những công việc tiêu tốn nhiều thời gian nhất của nhân viên y tế tại  các cơ sở chăm sóc sức khỏe. Công nghệ AI hứa hẹn có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thu thập, lưu trữ, định dạng lại và theo dõi dữ liệu lâm sàng, cũng như các kế hoạch và đánh giá cá nhân hóa.

AI trong chẩn đoán:

Lỗi chẩn đoán là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với chất lượng và an toàn trong chăm sóc sức khỏe. Tại Mỹ, ước tính tỷ lệ lỗi chẩn đoán ngoại trú là 5,08% tương đương 12 triệu người mỗi năm. Khoảng một nửa trong số các lỗi này là có khả năng gây hại. Công nghệ AI đã được sử dụng để cải thiện chất lượng chẩn đoán, đặc biệt là trong X quang. AI dựa trên nguồn dữ liệu 129.450 hình ảnh lâm sàng để chẩn đoán bệnh ngoài da, kết quả đã chứng minh rằng hệ thống này có thể phân loại ung thư da ở mức tương đương với các bác sĩ da liễu. Một thuật toán dựa trên hình ảnh cộng hưởng từ của chuyển động tim cho phép dự đoán chính xác kết quả bệnh nhân bị tăng áp phổi; một phương pháp phân loại nhịp tự động trong phân tích điện tâm đồ liên tục (ECGs) ở những bệnh nhân mắc bệnh nghiêm trọng. Một nghiên cứu khác đã xem xét các kết quả đầy hứa hẹn sử dụng AI trong hình ảnh đột quỵ và cho rằng công nghệ AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý bệnh nhân đột quỵ.

AI trong robots y học:

Các ứng dụng của công nghệ AI y tế cũng bao gồm các robot và thiết bị y tế hỗ trợ. Ví dụ, robot điện thoại có thể tạo điều kiện giao tiếp giữa bệnh nhân với các chuyên gia y tế; thiết bị đi bộ hỗ trợ có thể giúp điều phối đi, đứng hoặc ngồi; và robot giống như động vật có thể giao tiếp và xác định bệnh nhân.

Robot cũng có thể được sử dụng trong phẫu thuật với tư cách là trợ lý bác sĩ phẫu thuật, hệ thống phẫu thuật da Vinci là một trong những hệ thống phẫu thuật robot được sử dụng phổ biến nhất.

AI trong y học cá thể:

Y học cá thể (Personized medicine) là một mô hình chăm sóc sức khỏe mới, trong đó việc điều trị và phòng ngừa bệnh dựa trên các điều kiện cá nhân, bao gồm thông tin di truyền, đặc điểm tâm lý xã hội, môi trường và lối sống.

Tất cả thông tin này sẽ tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ, chỉ có thể được phân tích và tích hợp bởi công nghệ AI.

AI trong quản lý khám, chữa bệnh:

Việc đưa công nghệ AI vào các hệ thống quản lý chăm sóc sức khỏe có thể giúp xác định các chẩn đoán và điều trị không cần thiết. Do đó, công nghệ AI y tế không chỉ tập trung vào các tương tác cổ điển giữa bệnh nhân với nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe mà còn có thể được sử dụng trong quản lý hệ thống y tế cho các tổ chức quy mô lớn. Các hệ thống có thể theo dõi chi tiêu y tế, phục hồi chi phí và đáp ứng với điều trị, do đó làm tăng sức khỏe dân số và chất lượng chăm sóc trong khi giảm chi phí.

Công nghệ AI trong y tế có tiềm năng làm cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe và chất lượng chăm sóc sức khỏe, theo các tác giả hoàn toàn có thể triển khai tại các nước đang phát triển. Để thực hiện mục tiêu này, các tác giả đề xuất phát triển một mạng lưới dịch vụ AI y tế đa cấp tại các nước đang phát triển, bao gồm: hệ thống ứng dụng AI trong y tế tuyến đầu (cấp độ đầu tiên), hệ thống ứng dụng AI trong y tế tuyến khu vực (cấp độ trung bình) và trung tâm phát triển AI trong y tế cấp quốc gia (cấp độ cao nhất).