Hãy tưởng tượng bạn hiểu rõ tất cả các biến số liên quan mỗi lần bạn đưa ra một quyết định lớn trong đời. Mọi chuyện sẽ trở nên đơn giản hơn nhiều đúng không?

Điều này đặc biệt có lợi khi nói về sức khỏe thể chất, đặc biệt vì lựa chọn sử dụng dịch vụ chăm sóc y tế là một vấn đề với nhiều người ở Đông Nam Á bởi các nguy cơ và chi phí liên quan.

Thậm chí với những người có thể đủ điều kiện để lựa chọn phương pháp điều trị và tiện nghi tốt nhất đôi khi vẫn nhận thấy khôn ngoan khi lựa chọn một thủ tục rẻ hơn. Rốt cuộc, đó là tùy vào sở thích mỗi cá nhân.

Không may, đó là lúc vấn đề đề biến số bất định vào cuộc. “Đánh giá nguy cơ và chi phí với các cá nhân là điều rất thách thức”, Neal Liu, nhà sáng lập và CTO của uCare AI, một công ty khởi nghiệp giúp giảm chi phí y tế và tối đa hóa hiệu quả cho biết.

Giảm sự mơ hồ trong lĩnh vực chăm sóc y tế

Theo Liu, trong khi các tổ chức chăm sóc y tế lớn được tiếp cận với dữ liệu dựa trên dân số giúp họ đưa ra những chỉ dẫn bao quát hợp lý để định hình các khuyến cáo y tế, việc đó lại phức tạp hơn nhiều ở cấp độ người tiêu dùng cá nhân. “Có tất cả các chính sách y tế đang cố giúp quản lý chi phí. Nhưng luôn có những người phải đứng ngoài cuộc chơi. Làm sao chúng ta có thể đảm bảo được tất cả các quy trình và chính sách có thể bao gồm hết họ?” ông trăn trở.

Đối với uCare AI, đáp án nằm ở việc xây dựng các mô hình phân tích và dự đoán có thể giải quyết những thách thức đó một cách toàn diện hơn.

Cụ thể, công ty muốn sử dụng các mô hình máy học và AI để dự báo tương lai. “Với tất các những dữ liệu lịch sử đó, làm sao chúng ta có thể nhìn về tương lai và đưa ra dự đoán từ góc độ chi phí và nguy cơ?” Liu chỉ ra.

Chất lượng và khối lượng dữ liệu là nhiên liệu cho việc phát triển AI hiệu quả và không có sự khác biệt trong trường hợp của uCare AI. Năm 2018, startup này được thành lập với đối tác Parkway Pantai, một trong những nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tư nhân tích hợp lớn nhất châu Á mà trước khi làm việc với uCare AI, đã từng đưa ra ước tính hóa đơn thông qua các mô hình thống kê truyền thống. Vì làm mới các ước tính này lúc đó chi phí quá đắt đỏ nên chúng không được cập nhật thường xuyên, dẫn tới tỉ lệ lỗi cao.

Sử dụng thông tin chi tiết của bệnh nhân và dữ liệu y tế mà Parkway có, uCare AI đã xây dựng một mô hình dự đoán để xác định các tùy chọn điều trị cụ thể và các chi phí liên quan. “Nếu tôi nhập viện, mô hình sẽ nạp tất cả các đầu vào khác nhau từ tiểu sử cá biệt của tôi để đề xuất một phương pháp điều trị cụ thể và chi phí cho tôi. Điều này tốt hơn là chỉ nắm được chi phí trung bình cho một bệnh nhân nam điển hình ở độ tuổi tôi và tôi có thể đưa ra một quyết định hợp lý hơn nhiều”, Liu giải thích.

Parkway đã triển khai giải pháp dự đoán này cho tất cả 4 bệnh viện của họ ở Singapore vào tháng 11/2018. Kể từ đó, mô hình đã hoạt động với độ chính xác trung bình 82%. Tin tưởng vào mô hình này, Parkway đã ra mắt một chương trình đảm bảo giá vào tháng 12/2019 vốn đảm bảo rằng bệnh nhân sẽ được tính phí ban đầu do mô hình dự đoán đưa ra, thậm chí nếu có điều trị bổ sung sau đó. Điều này giúp bệnh nhân có cái nhìn rõ ràng và sớm về các khoản tài chính liên quan.

Đó chính là điều mà Liu đặc biệt phấn khích vì “đây là một bước tiến cực lớn và nếu chúng ta có thể bắt đầu quản lý được các nguy cơ và chi phí đó theo một cách minh bạch hơn, bạn thậm chí có thể mua bảo hiểm tại chỗ trong tương lai”.

Sử dụng AI để giúp mọi người đưa ra các quyết định thông minh hơn

Tuy nhiên, nhà sáng lập này đang suy nghĩ không chỉ bó hẹp trong lĩnh vực chăm sóc y tế. Mục tiêu là sử dụng AI để giúp để giúp mọi người đưa ra lựa chọn lối sống tốt hơn và giúp họ suy nghĩ vượt qua ngắn hạn rõ ràng hơn.

“Khi còn trẻ, tôi ăn một miếng pizza lớn và uống hết một chai soda ngoại cỡ. Bạn biết nó không tốt cho mình như thế nào rồi đúng không? Với sự thỏa mãn tức thời từ việc đó, tôi đã cứ như thế. ‘Này, tôi vẫn ổn nhé’. Nhưng rõ ràng có hậu quả về lâu về dài”, Liu, nay đã ở tuổi 50, chia sẻ.

Chìa khóa nằm ở việc làm cho AI được tiếp cận rộng rãi và minh bạch. Khả năng tiếp cận sẽ giảm rào cản áp dụng, đưa thêm nhiều năng lực AI vào một thị trường đang thèm khát chúng. Trong khi đó, sự minh bạch giúp những ngoài lĩnh vực AI hiểu cách nó vận hành, khích lệ nhu cầu sử dụng.

Ngoài ra, dữ liệu làm nền tảng để xây dựng các mô hình vừa phải được xử lý một cách an toàn – có các quy trình bảo mật phù hợp tại chỗ – vừa dễ huấn luyện.

“Chúng tôi biến nó trở thành một điểm để đưa một người vào vòng tròn. Chúng tôi luôn tìm kiếm lời khuyên từ các chuyên gia trong lĩnh vực để đảm bảo rằng chúng tôi không hề gian lận về cách mà chúng tôi khai thác dữ liệu đó”, Liu nói thêm.

UCare AI đang mang các nguyên tắc đó lại với nhau thông qua AlgoBox, một nền tảng dựa trên cloud cho phép người dùng dễ dàng huấn luyện, phát triển và triển khai các mô hình AI mới.

“AlgoBox hoạt động bằng cách thiết lập một đường cơ sở cho các phép tính máy học. Nó có thể triển khai các mô hình sẵn sàng phục vụ trong vòng 3 tháng, từ đầu chí cuối với thời gian vận hành 99,9%”, Liu giải thích. Để giữ cho mô hình linh hoạt thậm chí với những thay đổi đáng kể về các thông số, nền tảng này cũng cho phép việc giám sát và học tập liên tục của các mô hình AI trong triển khai thực tế.

Liu dẫn đại dịch COVID-19 làm ví dụ. “Các mô hình chi phí và nguy cơ rất khác biệt do sự thay đổi về chế độ điều trị. Trước đây, một bệnh nhân có các triệu chứng sốt, ho hay sổ mũi sẽ tiến hành một lần khám ngoại trú đơn giản. Với đại đại dịch, các bác sĩ nay cần phải tiến hành thêm nhiều xét nghiệm và theo dõi bệnh nhân cẩn thận để xem xem liệu người đó có nhiễm COVID-19 hay không, do đó làm đội chi phí”, Liu nói.

Với AlgoBox, một nhà khoa học dữ liệu có thể làm mới và huấn luyện lại các mô hình khi họ quan sát thấy sự thay đổi mô hình và dữ liệu đó để đảm bảo tiếp tục vận hành và hành xử theo dự đoán.

Tạo tác động xã hội

Trong tương lai, uCare AI sẽ cộng tác với nhiều đối tác nữa để mở rộng sang các ngành khác, bắt đầu với bảo hiểm y tế, dần mở rộng tự nhiên sang chăm sóc y tế. Làm việc với các đối tác khác nhau trong hệ sinh thái và tiếp cận với các kho dữ liệu của họ cũng giúp startup này cải tiến mô hình của mình.

Tuy nhiên, ở cấp độ căn bản, Liu bị thúc dục sử dụng công nghệ để tạo sự khác biệt tích cực trong đời sống con người. Như nhà công nghệ tự phong này lý giải: “Chỉ có 2 thứ quan trọng khi bạn già đi: Bạn có bao nhiêu tiền lương hưu và bạn có đủ khỏe để tận hưởng nó không”. Điều này khích lệ ông tham gia vào ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe, thậm chí với tất cả những hạn chế và thách thức mà lĩnh vực này đang đối mặt với công nghệ và dữ liệu.

“Máy học và AI quá phân mảnh, chúng ta chỉ đang nhìn thấy phần nổi của tảng băng trôi. Tôi muốn có thêm nhiều người phấn khích về chúng vì tác động tiềm năng mà công nghệ này có thể tạo ra cho nhân loại. Tôi mong muốn tập hợp những người có ý tưởng tương tự lại với nhau và cho họ biết chúng ta có thể làm điều kỳ diệu ở đây”, Liu chia sẻ.

LH (TechinAsia)