Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ thay đổi hành vi bệnh nhân

Mục lục

1. Giới thiệu
2. Phương pháp tiếp cận truyền thống và thách thức
3. Chatbot AI thế hệ mới và mô hình thay đổi hành vi
4. Kết luận

1. Giới thiệu

Bài báo gốc từ Healio báo cáo về một nghiên cứu sử dụng chatbot AI thế hệ mới để tối ưu hóa việc tác động đến hành vi của bệnh nhân. Nghiên cứu này đã giành giải thưởng tại cuộc thi Abstract Competition của AIMed24 Annual Meeting năm 2024. Bài viết này sẽ phân tích và tóm tắt những điểm chính của nghiên cứu, đồng thời cung cấp một cái nhìn tổng quan về tiềm năng của công nghệ này trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

2. Phương pháp tiếp cận truyền thống và thách thức

Các phương pháp truyền thống để thay đổi hành vi của bệnh nhân đang gặp phải những hạn chế đáng kể. Như Samer Salman, sinh viên đại học tại Đại học Texas tại Austin, đã chỉ ra, những phương pháp này thường không tính đến sự phức tạp và đa dạng về tâm lý cũng như cá tính của từng bệnh nhân. Điều này dẫn đến hiệu quả điều trị không cao và khó khăn trong việc áp dụng rộng rãi.

3. Chatbot AI thế hệ mới và mô hình thay đổi hành vi

Nghiên cứu của Samer Salman và Isha Tripuraneni (sinh viên đại học tại Đại học California, San Diego) đề xuất một giải pháp mới sử dụng chatbot AI thế hệ mới để cá nhân hóa các can thiệp về hành vi. Chatbot này dựa trên mô hình lý thuyết thay đổi hành vi giai đoạn (Transtheoretical Model - TTM).

Quá trình hoạt động như sau:

• Khảo sát ban đầu: Bệnh nhân sẽ hoàn thành một bảng câu hỏi để xác định kiểu người (archetype) phù hợp nhất với thái độ và niềm tin của họ đối với tình trạng sức khỏe, chăm sóc y tế hoặc thói quen hiện tại. Nghiên cứu đã xác định được bảy kiểu người khác nhau.
• Cá nhân hóa can thiệp: Kiểu người được xác định sẽ được kết hợp với giai đoạn phát triển của bệnh nhân trong năm giai đoạn của mô hình TTM. Điều này giúp tạo ra một "cú hích hành vi" (behavioral nudge) được cá nhân hóa.
• Tối ưu hóa hiệu quả: Mô hình TTM định hướng nội dung của các "cú hích hành vi". Ví dụ, đối với bệnh nhân ở giai đoạn chuẩn bị, chatbot có thể sử dụng phương pháp "giải phóng bản thân" (self-liberation) bằng cách cung cấp một kế hoạch hành động cụ thể để cam kết thay đổi.

Mục tiêu cuối cùng của công nghệ này là cung cấp "cú hích hành vi" tối ưu nhất để tác động hiệu quả đến hành vi của bệnh nhân.

4. Kết luận

Nghiên cứu cho thấy chatbot AI thế hệ mới có tiềm năng lớn trong việc cá nhân hóa các can thiệp về hành vi, khắc phục những hạn chế của phương pháp truyền thống. Việc sử dụng mô hình TTM giúp chatbot đưa ra các lời khuyên phù hợp với từng giai đoạn phát triển của bệnh nhân, từ đó nâng cao hiệu quả điều trị. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chăm sóc sức khỏe.