Đại dịch Covid-19 đẩy nhanh cải cách y tế kỹ thuật số

Trang Financial Times (FT) ngày 18-5 cho biết, hệ quả bất ngờ của đại dịch Covid-19 là chính phủ ở khắp mọi nơi đang phải nhìn nhận lại vai trò của công nghệ kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe, từ đó đẩy nhanh quá trình cải cách hệ thống y tế kỹ thuật số.

Động lực tự nhiên

Theo FT, Chính phủ Mỹ và Australia vừa phê duyệt khoản bồi hoàn cho tư vấn từ xa để các bệnh nhân, thuộc diện cách ly do dịch Covid-19 bùng phát, có thể trao đổi với bác sĩ qua liên kết video và mạng internet. Trong khi đó, Chính phủ Anh đã đưa ra máy trả lời tự động (điện toán đàm thoại) về các vấn đề liên quan đến virus SARS-CoV-2 gây dịch Covid-19 để giảm bớt áp lực cho Cơ quan Dịch vụ y tế quốc gia (NHS) và giảm tiếp xúc trực tiếp. Các chuyên gia cho rằng, những đổi mới như trên đang trợ giúp tích cực trong giảm tải các dịch vụ y tế công. Bệnh dịch bùng phát đã trở thành động lực lớn để kích hoạt các chương trình chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số.

Xe điện từ được chuyển đến bệnh viện Mỹ để thay thế tư vấn trực tiếp.  Ảnh: Getty
Hiện EU đang tích hợp dữ liệu giữa các quốc gia thành viên để cho phép kê đơn kỹ thuật số và trao đổi dữ liệu bệnh nhân xuyên biên giới, đồng thời xây dựng bộ quy tắc cho phép dữ liệu được truyền tải liền mạch hơn qua các chương trình chăm sóc sức khỏe. Tại châu Âu, các công ty khởi nghiệp y tế kỹ thuật số đang xây dựng hệ sinh thái riêng nhằm đáp ứng các quy định khắt khe của châu Âu. Các thử nghiệm lâm sàng có thể thay đổi đáng kể nhờ những tiến bộ của Trí tuệ nhân tạo (AI). Công nghệ này có khả năng cải thiện đăng ký bệnh nhân bằng cách quét nhanh hồ sơ y tế điện tử và tiêu chí đủ điều kiện thử nghiệm lâm sàng. Số liệu thống kê cho thấy, có 86% các ca thử nghiệm không đáp ứng thời hạn và 1/3 các thử nghiệm ở giai đoạn quan trọng thất bại vì không thể tuyển dụng người tham gia thử nghiệm. Trong khi đó, AI có thể cải thiện việc lựa chọn người tham gia bằng cách sàng lọc thông qua hồ sơ y tế điện tử, thông tin di truyền và dữ liệu như ghi chú của bác sĩ, để tìm ra người phù hợp nhất. Thêm vào đó, AI cũng có thể hỗ trợ các thử nghiệm lâm sàng thích ứng, giúp phân loại các bệnh nhân và xác định dấu ấn sinh học mới có thể dẫn đến sự đột phá trong thử nghiệm.

Lo ngại

Không phải ai cũng cảm thấy thoải mái về sự phát triển của AI, công nghệ kỹ thuật số trong chăm sóc sức khỏe. Cơ quan giám sát quyền riêng tư của Vương quốc Anh cho biết, vào năm 2017, NHS đã vi phạm luật bảo vệ dữ liệu khi trao cho DeepMind, nhánh AI của Google, truy cập vào hồ sơ y tế cá nhân của 1,6 triệu bệnh nhân Anh. Google và Đại học Chicago đã phải đối mặt với một vụ kiện về thỏa thuận chia sẻ dữ liệu của bệnh nhân và phải xác định lại các bệnh nhân ẩn danh.

Bất chấp mối đe dọa đại dịch Covid-19, các nhà vận động của Anh bày tỏ lo ngại về xâm phạm quyền riêng tư của các bệnh nhân. Một báo cáo gần đây cho thấy 33/50 bệnh viện có trụ sở tại Mỹ đang làm việc với Amazon, Google hoặc Microsoft, nhưng không có quy tắc chuẩn và mở về quản lý bảo vệ dữ liệu. Các bệnh viện viện dẫn các mối lo ngại về an ninh mạng là lý do không chia sẻ các chi tiết như vậy với một cuộc điều tra do STAT, một công ty con của tờ báo Boston Globe dẫn đầu. Trong không gian chăm sóc sức khỏe người tiêu dùng, việc chia sẻ dữ liệu lén lút đã được phổ biến rộng rãi; một đánh giá về các ứng dụng liên quan đến y học trên nền tảng di động Android đã tìm thấy 79% dữ liệu người dùng được chia sẻ mẫu với các bên thứ ba bao gồm các công ty quảng cáo, công ty cổ phần tư nhân và các tổ chức tín dụng.

Cũng có mối lo ngại khác khi ngày 18-5, các nhà khoa học thuộc Đại học Edith Cowan (ECU) ở Australia công bố kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết công cụ chẩn đoán sức khỏe trực tuyến chỉ có độ chuẩn xác khoảng 36%, làm dấy lên quan ngại ở những người có thói quen tìm đến “bác sĩ Google” để tự chữa bệnh cho mình. Với tỷ lệ gần 40% người dân Australia có thói quen kiểm tra sức khỏe trực tuyến, nhóm nghiên cứu khẳng định kết quả trên cho thấy người dân cần cân nhắc kỹ trước khi sử dụng các công cụ này để tự chữa bệnh cho mình.

Các nhà khoa học tại Thụy Sĩ và Mỹ đã tách được kháng thể từ cơ thể của bệnh nhân được điều trị thành công khỏi dịch SARS vào năm 2003. Sau đó, họ thử nghiệm 25 mẫu kháng thể khác nhau để đánh giá khả năng ngăn chặn các tế bào không bị nhiễm Covid-19. Các mẫu kháng thể này nhằm vào các protein gai của virus SARS-CoV-2 gây bệnh Covid-19. Sau quá trình thực nghiệm, các nhà nghiên cứu đã xác định được 8 kháng thể có thể liên kết với Covid-19 và các tế bào nhiễm virus SARS-CoV-2. Trong đó, kháng thể S309 đã thể hiện khả năng đặc biệt mạnh chống lại Covid-19. Bằng cách kết hợp S309 với các kháng thể ít năng lực hơn, các kháng thể này có thể tấn công vào các vị trí khác nhau của protein gai, vì vậy làm giảm khả năng biến chủng của loại protein này.

Tin cùng chuyên mục