AI trong quản lý bệnh viện: Tự động hóa quy trình để giảm tải cho nhân viên y tế và nâng cao trải nghiệm người bệnh

Có một điều khá thú vị mà mình thường quan sát được khi làm việc với các bệnh viện và phòng khám.

Khi nhắc đến AI, rất nhiều người sẽ nghĩ ngay đến những công nghệ “cao siêu” như đọc phim X-quang, hỗ trợ chẩn đoán ung thư hay dự đoán bệnh lý.

Những ứng dụng đó chắc chắn rất quan trọng.

Nhưng trong thực tế vận hành, AI đôi khi tạo ra giá trị lớn hơn ở những công việc rất bình thường.

Ví dụ như:

• tự động đặt lịch khám;
• nhắc lịch tái khám;
• hỗ trợ nhập liệu;
• tìm kiếm hồ sơ người bệnh;
• tổng hợp báo cáo;
• trả lời những câu hỏi lặp đi lặp lại của người bệnh.

Đó đều là những công việc không trực tiếp tạo ra giá trị chuyên môn nhưng lại chiếm rất nhiều thời gian của đội ngũ y tế.

Sau nhiều năm tham gia các dự án CNTT y tế, mình nhận thấy một điểm khá rõ.

Điểm nghẽn lớn nhất của nhiều bệnh viện không phải bác sĩ thiếu chuyên môn.

Điểm nghẽn nằm ở quy trình.

Và đây chính là nơi AI phát huy hiệu quả rõ nhất.

AI không thay thế bác sĩ, AI thay thế những công việc lặp lại

Có một câu hỏi mình nhận được rất nhiều.

“AI có thay thế bác sĩ không?”

Theo mình, đây là một cách đặt vấn đề chưa đúng.

AI không được tạo ra để thay thế bác sĩ.

AI cũng không được tạo ra để thay thế điều dưỡng.

AI càng không thay thế nhân viên tiếp đón.

Điều AI làm tốt nhất là xử lý những công việc có tính lặp lại, dựa trên quy tắc và tiêu tốn nhiều thời gian.

Đó có thể là:

• gửi tin nhắn nhắc lịch;
• nhập dữ liệu từ biểu mẫu;
• đối chiếu thông tin;
• phân loại yêu cầu;
• tổng hợp báo cáo;
• tìm kiếm hồ sơ;
• thống kê dữ liệu.

Đây đều là những công việc mà con người vẫn làm được.

Nhưng máy tính có thể làm nhanh hơn rất nhiều.

Điều này giúp nhân viên y tế có thêm thời gian để tập trung vào những việc mà AI chưa thể thay thế.

Đó là giao tiếp với người bệnh.

Khám bệnh.

Tư vấn.

Đưa ra quyết định chuyên môn.

Đồng cảm.

Đây mới là giá trị lớn nhất của AI.

Không phải thay con người.

Mà giúp con người có nhiều thời gian hơn cho những việc chỉ con người mới làm được.

Điểm nghẽn lớn nhất của bệnh viện không nằm ở chuyên môn

Một bác sĩ có thể chỉ mất khoảng 10–15 phút để khám một người bệnh.

Nhưng trước khi bước vào phòng khám, người bệnh có thể đã mất gần một giờ cho các bước như:

• lấy số;
• đăng ký;
• xác nhận thông tin;
• chờ nhập dữ liệu;
• chờ đóng phí;
• chờ gọi tên.

Đó mới là điều người bệnh nhớ nhiều nhất.

Không ít bệnh viện đã đầu tư rất tốt cho hệ thống HIS, EMR hoặc PACS.

Tuy nhiên, nhiều quy trình vẫn phải xử lý thủ công.

Ví dụ:

Một người bệnh đặt lịch qua điện thoại.

Nhân viên tiếp nhận ghi ra giấy.

Sau đó nhập lại vào HIS.

Khi người bệnh đến khám lại xác nhận thêm một lần nữa.

Nếu có sai sót thì tiếp tục sửa.

Nếu đổi lịch thì gọi điện.

Nếu hủy lịch thì cập nhật thủ công.

Toàn bộ quy trình này tiêu tốn rất nhiều thời gian nhưng gần như không tạo ra giá trị y khoa.

Hay một ví dụ khác.

Điều dưỡng phải nhập thông tin từ giấy vào phần mềm.

Sau đó nhập lại sang một hệ thống khác.

Rồi tổng hợp Excel cuối ngày.

Nếu bệnh viện có hàng nghìn lượt khám mỗi ngày thì khối lượng công việc này là rất lớn.

Điều đáng nói là phần lớn các thao tác trên đều có quy luật rõ ràng.

Đó chính là nhóm công việc phù hợp nhất để tự động hóa.

Tự động hóa không chỉ giúp nhanh hơn

Nhiều người nghĩ mục tiêu của AI là tăng tốc.

Theo mình, đó chỉ là một phần.

Giá trị lớn hơn của tự động hóa nằm ở sự ổn định.

Một quy trình được tự động hóa tốt sẽ:

• giảm phụ thuộc vào từng cá nhân;
• giảm sai sót khi nhập liệu;
• giảm quên lịch hẹn;
• chuẩn hóa cách làm giữa các khoa;
• giảm số bước xử lý;
• giúp dữ liệu đầy đủ hơn.

Điều này đặc biệt quan trọng trong bệnh viện.

Bởi chỉ một sai sót nhỏ về thông tin cũng có thể ảnh hưởng đến toàn bộ quá trình điều trị sau đó.

AI giúp gì trong toàn bộ hành trình khám chữa bệnh?

Đây là điều mình rất thích khi quan sát các dự án chuyển đổi số thành công.

AI không xuất hiện ở một điểm duy nhất.

AI có thể đồng hành cùng người bệnh trong gần như toàn bộ hành trình khám chữa bệnh.

Trước khi đến khám

Ngay từ khi người bệnh có nhu cầu đặt lịch, AI có thể hỗ trợ tiếp nhận yêu cầu 24/7, gợi ý khung giờ phù hợp, xác nhận thông tin và gửi hướng dẫn chuẩn bị trước khi đến khám. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nhân viên trực điện thoại, quy trình đặt lịch trở nên nhanh hơn và nhất quán hơn.

AI cũng có thể tự động gửi nhắc lịch qua Zalo, SMS hoặc các nền tảng nhắn tin khác, giúp giảm đáng kể tình trạng quên lịch hoặc bỏ hẹn.

Khi người bệnh đến cơ sở y tế

Tại khu vực tiếp đón, AI có thể hỗ trợ kiểm tra thông tin đã đăng ký, đối chiếu dữ liệu, phân luồng người bệnh theo chuyên khoa và giảm số lần nhập lại cùng một thông tin. Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa và liên thông với HIS hoặc EMR, nhân viên chỉ cần xác nhận thay vì nhập mới toàn bộ hồ sơ.

Trong quá trình khám

AI không thay bác sĩ đưa ra quyết định điều trị, nhưng có thể hỗ trợ tra cứu nhanh tiền sử khám chữa bệnh, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn và hiển thị dữ liệu cần thiết ngay tại thời điểm bác sĩ cần sử dụng. Điều này giúp giảm thời gian tìm kiếm hồ sơ và tăng tính liên tục của thông tin lâm sàng.

AI tiếp tục đồng hành sau khi người bệnh rời bệnh viện

Nhiều người nghĩ rằng hành trình của AI kết thúc khi bác sĩ hoàn thành buổi khám.

Theo mình, đây mới là lúc AI bắt đầu tạo ra nhiều giá trị.

Một trong những vấn đề phổ biến của cả bệnh viện và phòng khám là mất kết nối với người bệnh sau khi kết thúc lần khám đầu tiên.

Không ít trường hợp:

• Người bệnh quên lịch tái khám.
• Không nhớ thời gian uống thuốc.
• Không nhận được hướng dẫn theo dõi sau điều trị.
• Muốn hỏi thêm nhưng không biết liên hệ với ai.
• Bệnh viện cũng không biết người bệnh đã quay lại hay chưa.

Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả điều trị, đặc biệt với các bệnh mạn tính như tăng huyết áp, đái tháo đường hay tim mạch.

AI có thể hỗ trợ rất nhiều ở giai đoạn này.

Ví dụ:

• Tự động nhắc lịch tái khám.
• Gửi hướng dẫn chăm sóc sau điều trị.
• Thông báo lịch tiêm chủng.
• Nhắc người bệnh thực hiện các xét nghiệm định kỳ.
• Trả lời những câu hỏi thường gặp ngoài giờ hành chính.
• Thu thập phản hồi sau khi khám.

Những tác vụ này trước đây thường phải thực hiện thủ công hoặc thậm chí bị bỏ qua vì thiếu nhân lực.

Khi được tự động hóa, bệnh viện không chỉ giảm khối lượng công việc mà còn duy trì được sự kết nối liên tục với người bệnh.

Theo mình, đây là một trong những thay đổi quan trọng nhất của mô hình chăm sóc sức khỏe hiện đại.

Bệnh viện không chỉ chăm sóc người bệnh trong lúc khám, mà còn đồng hành sau điều trị.

AI không phải là bước đầu tiên của chuyển đổi số

Đây là quan điểm mà mình thường chia sẻ khi trao đổi với các bệnh viện.

Nhiều đơn vị đặt câu hỏi:

“Có nên đầu tư AI ngay không?”

Câu trả lời của mình thường là:

“Điều đó còn phụ thuộc vào mức độ sẵn sàng của quy trình và dữ liệu.”

AI không thể tự động hóa một quy trình đang thiếu chuẩn hóa.

Ví dụ.

Nếu mỗi khoa tiếp nhận người bệnh theo một cách khác nhau.

Mỗi phòng khám nhập dữ liệu theo một mẫu khác nhau.

Thông tin người bệnh bị trùng lặp.

Lịch hẹn được ghi bằng Excel.

Thì AI sẽ rất khó phát huy hiệu quả.

Trong thực tế triển khai, phần lớn thời gian của dự án không nằm ở AI.

Mà nằm ở việc:

• Chuẩn hóa quy trình.
• Chuẩn hóa dữ liệu.
• Chuẩn hóa biểu mẫu.
• Chuẩn hóa cách làm việc.

Khi nền tảng đó đã ổn định, AI mới trở thành công cụ giúp tăng tốc.

Theo mình, đây là một điểm rất nhiều đơn vị đang hiểu chưa đúng.

AI không thay thế chuyển đổi số.

AI là bước tiếp theo của chuyển đổi số.

Một quy trình tốt luôn quan trọng hơn một công nghệ mới

Trong nhiều dự án CNTT y tế mình từng tham gia, có một điều khá thú vị.

Có những bệnh viện đầu tư rất nhiều phần mềm.

Có nơi còn triển khai thêm AI.

Nhưng hiệu quả cuối cùng lại không như kỳ vọng.

Ngược lại.

Có những bệnh viện sử dụng ít công nghệ hơn.

Nhưng quy trình vận hành rất rõ ràng.

Dữ liệu được chuẩn hóa.

Các hệ thống kết nối tốt.

Nhân viên được đào tạo đầy đủ.

Kết quả mang lại lại tốt hơn rất nhiều.

Điều này cho thấy:

AI không thể cứu một quy trình đang vận hành kém.

Nếu quy trình chưa tối ưu.

AI chỉ giúp thực hiện những bước chưa tối ưu nhanh hơn.

Còn nếu quy trình đã tốt.

AI sẽ giúp toàn bộ hệ thống vận hành hiệu quả hơn rất nhiều.

Đó là lý do mình luôn cho rằng:

Quy trình → Dữ liệu → AI

Đó mới là thứ tự hợp lý.

Không phải ngược lại.

Điều kiện để AI phát huy hiệu quả trong bệnh viện

Sau nhiều năm quan sát các dự án chuyển đổi số y tế, mình nhận thấy các đơn vị triển khai thành công thường có một số điểm chung.

Có quy trình rõ ràng

AI chỉ có thể tự động hóa khi quy trình đã được xác định.

Nếu mỗi nhân viên làm một cách khác nhau thì AI sẽ rất khó hỗ trợ.

Dữ liệu được chuẩn hóa

Thông tin người bệnh.

Lịch sử khám.

Bệnh án.

Lịch hẹn.

Danh mục dịch vụ.

Mọi dữ liệu cần được thống nhất.

Đây là nền tảng của mọi hệ thống AI.

Hệ thống có khả năng tích hợp

AI không nên hoạt động như một phần mềm riêng biệt.

Nó cần kết nối với:

• HIS
• EMR
• LIS
• RIS/PACS
• CRM
• hệ thống đặt lịch

để khai thác dữ liệu và hỗ trợ người dùng ngay trong quy trình làm việc hiện tại.

Có mục tiêu rõ ràng

Theo mình, bệnh viện không nên bắt đầu bằng câu hỏi:

“Chúng ta nên dùng AI nào?”

Mà nên hỏi:

“Điểm nghẽn lớn nhất hiện nay là gì?”

Nếu quá tải tiếp đón.

Hãy tự động hóa tiếp đón.

Nếu người bệnh hay quên lịch.

Hãy tự động hóa nhắc lịch.

Nếu bác sĩ mất nhiều thời gian nhập liệu.

Hãy tự động hóa nhập liệu.

Bắt đầu từ bài toán.

Đừng bắt đầu từ công nghệ.

Góc nhìn từ thực tế triển khai

Điều mình học được sau nhiều năm triển khai giải pháp CNTT y tế là:

Không có bệnh viện nào giống bệnh viện nào.

Không có phòng khám nào giống phòng khám nào.

Điểm nghẽn cũng khác nhau.

Có nơi quá tải ở khu vực tiếp đón.

Có nơi mất nhiều thời gian nhập liệu.

Có nơi lại gặp khó trong việc quản lý lịch tái khám.

Vì vậy.

Một hệ thống AI tốt không phải là hệ thống có nhiều tính năng nhất.

Mà là hệ thống giải quyết đúng vấn đề của đơn vị đó.

Theo mình, đây cũng là lý do nhiều dự án AI thất bại.

Không phải vì AI chưa đủ thông minh.

Mà vì triển khai sai bài toán.

Đây cũng là hướng SAVINA đang phát triển

Xuất phát từ nhu cầu thực tế của các bệnh viện và phòng khám, SAVINA phát triển hệ thống AI theo hướng tự động hóa quy trình vận hành, thay vì chỉ bổ sung thêm một phần mềm mới.

Giải pháp được thiết kế để tích hợp với các hệ thống như HIS, EMR, LIS và RIS/PACS, giúp dữ liệu được khai thác ngay trong quy trình làm việc hiện hữu.

Một số nhóm chức năng đang được nhiều đơn vị quan tâm gồm:

• Quản lý và tự động hóa lịch hẹn khám.
• Nhắc lịch qua Zalo, SMS hoặc các nền tảng nhắn tin.
• Hỗ trợ quản lý hồ sơ khám chữa bệnh.
• Tra cứu nhanh dữ liệu và báo cáo theo thời gian thực.
• Giảm thao tác nhập liệu lặp lại.
• Chuẩn hóa quy trình vận hành phòng khám và bệnh viện.

Mục tiêu không phải là thay đổi cách đội ngũ y tế làm việc, mà là giúp họ giảm bớt các công việc thủ công để dành nhiều thời gian hơn cho người bệnh.

Nếu đơn vị của anh/chị đang tìm hiểu lộ trình ứng dụng AI hoặc muốn đánh giá khả năng tự động hóa các quy trình hiện có, đội ngũ SAVINA sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm triển khai và đồng hành trong các chương trình thí điểm để đánh giá hiệu quả trước khi mở rộng.

Kết luận

Có một quan niệm khá phổ biến rằng AI sẽ làm thay con người.

Theo mình, điều đó không hoàn toàn đúng.

Trong lĩnh vực y tế, giá trị lớn nhất của AI không nằm ở việc thay thế bác sĩ hay nhân viên y tế.

Giá trị của AI nằm ở việc giảm bớt những công việc lặp lại, chuẩn hóa quy trình và giúp dữ liệu được khai thác hiệu quả hơn.

Khi đội ngũ y tế không còn phải dành quá nhiều thời gian cho nhập liệu, tìm kiếm hồ sơ hay xử lý các công việc hành chính, họ sẽ có thêm thời gian để làm điều quan trọng nhất: lắng nghe, tư vấn và chăm sóc người bệnh.

Đó cũng là mục tiêu cuối cùng của chuyển đổi số y tế.

Không phải để bệnh viện có thêm nhiều công nghệ.

Mà để công nghệ làm cho hoạt động khám chữa bệnh trở nên nhanh hơn, chính xác hơn và nhân văn hơn.

Nếu phải tóm gọn trong một câu, mình sẽ chọn câu này:

AI không làm cho bệnh viện thông minh hơn trước tiên. AI giúp những người đang làm việc trong bệnh viện bớt bận hơn, để họ có thể chăm sóc người bệnh tốt hơn.