STVN – Ứng dụng trợ lý AI trong dự phòng, chẩn đoán và điều trị bệnh đang tạo ra bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực y học hiện đại. Dự án hướng tới tăng cường khả năng phát hiện sớm và quản lý bệnh tật, mở ra cơ hội chăm sóc sức khỏe chủ động hơn.
Gs.Bs.Ts. Phạm Vinh Quang, Ts. Trịnh Xuân Đức, Ths. Lê Văn Hiệp
1.Giới thiệu chung
Cùng với sự phát triển của thời đại công nghệ 4.0, lĩnh vực y tế đang chứng kiến sự bùng nổ về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt trong chẩn đoán và điều trị. Một ví dụ nổi bật tại Việt Nam là dự án “Trợ lý AI trong dự phòng, chẩn đoán và điều trị bệnh,” được phát triển để hỗ trợ bác sĩ và người dùng với các giải pháp chính xác, nhanh chóng, và hiệu quả. Dự án hướng tới tăng cường khả năng phát hiện sớm và quản lý bệnh tật, mở ra cơ hội chăm sóc sức khỏe chủ động hơn.
Dự án “Trợ lý AI trong dự phòng, chẩn đoán và điều trị bệnh”
Dự án này được chủ trì bởi Tiến sĩ Trịnh Xuân Đức và Bác sĩ Phạm Vinh Quang. Buổi ra mắt chính thức sẽ diễn ra vào lúc 10 giờ sáng ngày 16 tháng 12 năm 2024 tại Trung Yên, Hà Nội, đánh dấu bước tiến quan trọng trong ứng dụng AI tại Việt Nam. Đây là nỗ lực nhằm hiện thực hóa khả năng cá nhân hóa chăm sóc y tế thông qua phân tích dữ liệu y tế và hỗ trợ ra quyết định.
AI trong lĩnh vực y tế đang trở thành công cụ đắc lực ở nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam, với các ứng dụng như phân tích hình ảnh y tế (MRI, CT scan), sàng lọc bệnh truyền nhiễm, theo dõi sức khỏe qua thiết bị đeo thông minh, và hỗ trợ điều trị các bệnh mãn tính. Những thành tựu như giải pháp DrAid™ của VinBrain – được triển khai ở 182 bệnh viện toàn cầu – là minh chứng rõ nét cho tiềm năng của AI trong cách mạng hóa y tế, với độ chính xác cao trong chẩn đoán và phát hiện sớm bệnh lý như ung thư, lao phổi, và các rối loạn tâm thần.
Tuy nhiên, ứng dụng AI trong y tế cũng đối mặt với thách thức, như yêu cầu về hành lang pháp lý, sự chấp nhận của đội ngũ y tế, và vấn đề bảo mật dữ liệu y tế nhạy cảm. Dự án “Trợ lý AI” được kỳ vọng sẽ tạo động lực cho ngành y Việt Nam trong việc vượt qua các rào cản này, đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao trải nghiệm của người bệnh.
Buổi ra mắt chính thức sẽ diễn ra vào lúc 10 giờ sáng ngày 16 tháng 12 năm 2024 tại Trung Yên
2.Lý do chọn đề tài
Sự gia tăng không ngừng của các bệnh truyền nhiễm và mãn tính, cùng với các nguy cơ tiềm ẩn từ môi trường sống và lối sống hiện đại, đã tạo ra áp lực lớn đối với hệ thống y tế toàn cầu. Theo báo cáo của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), các bệnh mãn tính như tim mạch, tiểu đường và ung thư hiện là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong trên toàn thế giới, chiếm hơn 70% tổng số ca tử vong. Đồng thời, các đợt bùng phát của bệnh truyền nhiễm như COVID-19 càng làm nổi bật nhu cầu về các giải pháp nhanh chóng và hiệu quả trong chẩn đoán và điều trị. Những thách thức này đã thúc đẩy việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế.
AI mang lại khả năng vượt trội trong việc xử lý và phân tích dữ liệu y tế khổng lồ, từ hồ sơ bệnh án đến kết quả xét nghiệm và hình ảnh y khoa. Một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature Medicine năm 2019 cho thấy AI có thể đạt được độ chính xác ngang bằng hoặc thậm chí vượt trội so với bác sĩ lâm sàng trong việc chẩn đoán các bệnh như ung thư phổi hay các bất thường về thị giác. Bằng cách tích hợp các thuật toán học sâu (deep learning), AI có thể phát hiện những mẫu thông tin nhỏ mà mắt thường khó nhận biết, từ đó đưa ra dự đoán và cảnh báo sớm về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân.
Mô hình học máy minh họa
Ngoài ra, AI còn hỗ trợ cá nhân hóa trong điều trị. Các mô hình học máy (machine learning) có thể dự đoán hiệu quả của các liệu pháp điều trị khác nhau đối với từng bệnh nhân, dựa trên dữ liệu di truyền, lối sống và tiền sử bệnh lý. Điều này không chỉ giúp cải thiện kết quả điều trị mà còn tối ưu hóa chi phí y tế. Một báo cáo của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cho thấy việc ứng dụng AI trong y học đã giúp giảm thời gian chẩn đoán trung bình xuống 30% và giảm tỷ lệ sai sót trong điều trị đáng kể.
Với tiềm năng ứng dụng rộng lớn, AI không chỉ nâng cao khả năng dự phòng mà còn góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe. Từ việc hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định chính xác hơn đến việc phát triển các giải pháp điều trị mới, AI đang trở thành một công cụ không thể thiếu trong ngành y tế hiện đại, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ y tế chất lượng cao.
3.Mục tiêu dự án
Dự án này có ba mục tiêu chính nhằm cải thiện hiệu quả của việc chăm sóc sức khỏe thông qua việc ứng dụng công nghệ tiên tiến, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu y tế. Đầu tiên, dự án tập trung vào việc dự phòng bệnh tật. Việc phân tích dữ liệu lịch sử y tế, bao gồm các thông tin về tiền sử bệnh tật, lối sống và yếu tố di truyền, sẽ giúp xác định các yếu tố nguy cơ và nguyên nhân gây bệnh. Từ đó, dự án sẽ phát triển các khuyến nghị và chiến lược phòng ngừa phù hợp, giúp giảm tỷ lệ mắc bệnh và cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân. Các nghiên cứu khoa học cho thấy rằng việc dự phòng bệnh có thể giúp tiết kiệm chi phí y tế và giảm tải cho hệ thống chăm sóc sức khỏe (Barker et al., 2017; Laine et al., 2019).
Thứ hai, dự án nhắm đến việc chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn nhờ vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc phân tích hình ảnh y khoa. AI có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc phân tích các hình ảnh như X-quang, MRI hay CT, từ đó phát hiện các bệnh lý nguy hiểm như ung thư, bệnh tim mạch và bệnh thần kinh. Các thuật toán học sâu có thể nhận diện các dấu hiệu bệnh lý mà mắt người khó có thể phát hiện được, giúp nâng cao độ chính xác của việc chẩn đoán. Theo nghiên cứu của Esteva et al. (2019) và Rajpurkar et al. (2018), các hệ thống AI đã đạt được độ chính xác tương đương, thậm chí cao hơn, so với các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực hình ảnh y khoa.
Hình ảnh minh họa Ai hỗ trợ bác sĩ
Cuối cùng, dự án cũng nhằm hỗ trợ quá trình điều trị cho bệnh nhân. AI sẽ phân tích dữ liệu cá nhân của bệnh nhân, kết hợp với các nghiên cứu khoa học mới nhất để đưa ra các gợi ý về phác đồ điều trị. Điều này có thể giúp bác sĩ lựa chọn phương án điều trị tối ưu dựa trên các thông tin chi tiết về tình trạng sức khỏe và đáp ứng của bệnh nhân. Các hệ thống AI này có thể nhanh chóng cập nhật và tích hợp những nghiên cứu mới, giúp tối ưu hóa hiệu quả điều trị. Một nghiên cứu của Topol (2019) chỉ ra rằng AI có thể hỗ trợ trong việc lựa chọn các phương pháp điều trị chính xác, tiết kiệm thời gian và cải thiện kết quả điều trị.
4.Đặc điểm nổi bật
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong lĩnh vực y tế là một trong những ứng dụng quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI). Với khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, dữ liệu thiết bị y tế và các nguồn thông tin y tế khác, AI có thể phát hiện các xu hướng sức khỏe cộng đồng một cách nhanh chóng và chính xác. Các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu này có thể nhận diện những mẫu bệnh lý tiềm ẩn, giúp dự đoán các tình huống nguy hiểm hoặc xác định các yếu tố rủi ro đối với một nhóm dân số. Điều này không chỉ nâng cao khả năng phòng ngừa bệnh tật mà còn giúp chính quyền và các tổ chức y tế đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời và hiệu quả.
Xử lý hình ảnh y khoa là một lĩnh vực khác mà AI đóng vai trò quan trọng. Các hệ thống AI hiện nay đã được tích hợp các thuật toán học máy như Random Forest, SVM (Support Vector Machine), và mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks), nhằm phân tích và dự đoán bệnh dựa trên các hình ảnh y khoa. Công nghệ này có thể nhận diện các cấu trúc bất thường trong hình ảnh chẩn đoán như X-quang, MRI, CT scan hoặc các hình ảnh siêu âm, từ đó hỗ trợ các bác sĩ trong việc phát hiện bệnh lý sớm và chính xác hơn. AI còn có thể kết hợp với các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và xử lý dữ liệu từ văn bản tự nhiên, chẳng hạn như các báo cáo y tế hoặc ghi chú của bác sĩ, giúp tự động hóa việc phân tích các thông tin này và cung cấp hỗ trợ quyết định cho các bác sĩ trong quá trình điều trị.
Tư vấn chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa thông qua AI cũng là một ứng dụng tiềm năng. Dựa trên các dữ liệu y tế và hành vi sức khỏe của từng cá nhân, AI có thể phân tích và đưa ra các lời khuyên chăm sóc sức khỏe phù hợp nhất. Các hệ thống AI này có thể xem xét lịch sử bệnh lý, thói quen ăn uống, mức độ vận động, và các yếu tố di truyền để đưa ra các đề xuất về chế độ dinh dưỡng, lối sống hoặc các biện pháp phòng ngừa bệnh tật. Việc cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe giúp tăng cường hiệu quả điều trị và giảm thiểu các nguy cơ liên quan đến bệnh tật, đồng thời giúp người dùng duy trì sức khỏe tốt hơn trong dài hạn.
5.Phạm vi ứng dụng
Các trung tâm bệnh viện và các trung tâm y tế đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ bác sĩ trong quá trình chẩn đoán và theo dõi tiến trình điều trị của bệnh nhân. Sự phát triển của công nghệ y tế, đặc biệt là các hệ thống quản lý thông tin y tế điện tử, đã giúp cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận và chia sẻ thông tin về bệnh nhân giữa các chuyên gia y tế. Việc sử dụng các công cụ hỗ trợ bác sĩ trong việc ra quyết định, như các hệ thống hỗ trợ chẩn đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), giúp giảm thiểu sai sót trong quá trình điều trị và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Hệ thống này cho phép bác sĩ theo dõi sát sao tiến trình điều trị, điều chỉnh phác đồ điều trị phù hợp với từng bệnh nhân dựa trên dữ liệu y tế thu thập được. Các công nghệ này không chỉ hỗ trợ các bác sĩ trong bệnh viện mà còn đóng góp vào việc cải thiện sự phối hợp giữa các chuyên khoa khác nhau, giúp bệnh nhân nhận được sự chăm sóc toàn diện hơn.
Với người dùng cá nhân, công nghệ y tế đã được tích hợp vào các ứng dụng di động, mang đến cho người dùng công cụ để quản lý sức khỏe hàng ngày. Các ứng dụng này cung cấp các tính năng như theo dõi chỉ số sức khỏe, nhắc nhở lịch uống thuốc, theo dõi chế độ ăn uống và thể dục, giúp người dùng duy trì thói quen sống lành mạnh. Thông qua các ứng dụng di động, người dùng có thể dễ dàng theo dõi các chỉ số sức khỏe cá nhân như huyết áp, nhịp tim, và mức độ hoạt động thể chất, từ đó giúp người dùng nhận thức rõ ràng hơn về tình trạng sức khỏe của mình và đưa ra các quyết định phù hợp. Các nền tảng này cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ, qua đó cải thiện khả năng điều chỉnh và theo dõi kế hoạch điều trị từ xa.
