Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe là việc sử dụng các thuật toán và phần mềm, công nghệ cũng như nguồn dữ liệu lớn (Big Data) để mô phỏng một ca lâm sàng trong phân tích, giải thích và hiểu các dữ liệu y tế và đưa ra các liệu trình chăm sóc sức khỏe cho người bệnh tốt hơn.
Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo trong thời đại công nghệ 4.0, ngành y tế đã và đang đẩy mạnh ứng dụng của khoa học công nghệ vào các hoạt động khám chữa bệnh, đặc biệt nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để bác sĩ tham khảo và đưa ra phác đồ điều trị nhiều bệnh nguy hiểm. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp giảm tải cho bác sỹ ở các bệnh viện tuyến trung ương mà còn hỗ trợ các bác sỹ ở tuyến tỉnh, các bác sỹ ở vùng sâu vùng xa trong việc chẩn đoán bệnh chính xác hơn và hiệu quả hơn.
*Tại hội nghị khoa học "Một số kỹ thuật chẩn đoán và điều trị mới ứng dụng trong tiêu hóa" vừa được tổ chức mới đây, lần đầu tiên, những kết quả bước đầu của quá trình nghiên cứu xây dựng phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nội soi phát hiện polyp đại tràng do Viện Nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa gan mật tổ chức thực hiện được báo cáo chính thức tại hội nghị.
GS.TS Đào Văn Long - nguyên Giám đốc Bệnh viện Đại Học Y Hà Nội, nguyên Trưởng khoa tiêu hóa Bệnh viện Bạch Mai cho biết, đây là nghiên cứu đầu tiên ở nước ta sử dụng bộ cơ sở dữ liệu của bệnh nhân Việt Nam được gán nhãn, chuẩn hóa bởi các chuyên gia nội soi nhằm xây dựng thuật toán học máy cho bài toán phát hiện polyp đại tràng. Những kết quả bước đầu này cho thấy tính khả thi của lĩnh vực nghiên cứu nhằm đáp ứng nhu cầu tầm soát, sàng lọc polyp và ung thư đại tràng ở nước ta. Cụ thể, khi sử dụng AI trong nội soi, khả năng phát hiện polyp đạt tới trên 95%.
 |
| GS Đào Văn Long trình bày báo cáo tại hội nghị khoa học "Một số kỹ thuật chẩn đoán và điều trị mới ứng dụng trong tiêu hóa". Ảnh: Hoàng Giang |
Được biết, việc nghiên cứu xây dựng phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi phát hiện polyp đại tràng tại Việt Nam là kết quả của sự hợp tác giữa Viện Nghiên cứu và Đào tạo tiêu hóa, gan mật với các chuyên gia nội soi của Hội Khoa học tiêu hóa Việt Nam, Liên Chi hội Nội soi tiêu hóa, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và các chuyên gia công nghệ thông tin đến từ các trường đại học, các doanh nghiệp trong nước với hy vọng trong thời gian không xa sẽ kết nối dữ liệu lớn trong lĩnh vực nội soi giữa các cơ sở y tế.
Chia sẻ về vấn đề này, đại diện nhóm nghiên cứu tại Việt Nam, TS Đào Việt Hằng (BV Đại học Y Hà Nội) cho biết, bệnh lý tiêu hóa, gan mật hiện chiếm 30% tổng số bệnh nhân đến khám tại các cơ sở y tế, nhưng khả năng đáp ứng còn hạn chế, số lượng bác sĩ nội soi mới chỉ đáp ứng 5% - 10% dân số. Mỗi ngày ở các trung tâm lớn, có hơn 300 ca nội soi có thể dẫn tới bỏ sót tổn thương và chất lượng nội soi chưa thật sự được bảo đảm, có nguy cơ nhiễm khuẩn từ nội soi.
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế nói chung và nội soi đường tiêu hóa nói riêng không chỉ phù hợp với xu thế hiện nay mà là hướng đi cần thiết trong y học góp phần nâng cao tỷ lệ phát hiện tổn thương, tránh bỏ sót, tích hợp hệ thống báo cáo tự động, tiết kiệm nguồn nhân lực y tế còn đang thiếu hụt hiện nay. Hơn nữa, với bệnh lý của polyp đại tràng, phát hiện sớm sẽ giảm thiểu tỷ lệ ung thư đại tràng.
*Cùng với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nội soi tiêu hóa, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư cũng được được quan tâm triển khai. Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ, Bệnh viện K và bệnh viện Ung Bướu TP Hồ Chí Minh đã ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo IBM Watson for Oncology (IBM WFO), Mỹ, để hỗ trợ đưa ra phác đồ điều trị ung thư.
IBM Watson for Oncology (WFO) là hệ trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên biệt, chỉ nhằm cung cấp các giải pháp cho bệnh ung thư. Hệ thống hỗ trợ bác sĩ bằng cách đưa ra các phác đồ điều trị ung thư tối ưu, đã điều trị thành công cho nhiều bệnh nhân tại Trung tâm MSKCC (Memorial Sloan Kettering Cancer Center) của Mỹ.
Theo đó, khi bác sĩ nhập dữ liệu thông tin của người bệnh vào IBM WFO, hệ thống sẽ xử lý và đưa ra các phác đồ điều trị với các thứ tự ưu tiên về tính hiệu quả và bằng chứng chứng minh cho phác đồ đó. Bác sĩ sẽ quyết định cuối cùng phác đồ nào tốt nhất với bệnh nhân. Trước đây phải mất 29 giờ để đưa ra phác đồ điều trị một bệnh nhân thì nay nhờ AI chỉ mất vài phút, tiết kiệm được rất nhiều thời gian và công sức.
 |
Bệnh viện đa khoa tỉnh Phú Thọ ứng dụng IBM WFO vào điều trị ung thư. Ảnh: Quang Minh
|
IBM WFO đã tổng hợp thông tin từ hàng triệu hồ sơ bệnh án ung thư, hơn 300 tạp chí y khoa, 200 sách giáo khoa và hơn 15 triệu trang tài liệu y văn liên quan tới điều trị ung thư, liên quan đến 13 loại ung thư phổ biến như ung thư vú, phổi, dạ dày, đại tràng, trực tràng... Với một nguồn dữ liệu ngày càng lớn như vậy, theo TS.BS Nguyễn Xuân Dũng, Giám đốc BV Ung Bướu TP Hồ Chí Minh, qua phần mềm này, các bác sĩ sẽ luôn được cập nhật phác đồ mới, bổ sung thông tin, dữ liệu bệnh án, hỗ trợ chuyên sâu về các phác đồ điều trị…
Theo đánh giá của Sở Y tế TP Hồ Chí Minh, phần mềm AI hỗ trợ hầu hết các giai đoạn điều trị ung thư vú và ung thư đại - trực tràng, giúp các bác sĩ cập nhật những phác đồ mới, bổ sung thông tin và hạn chế sai sót trong qua trình điều trị. Ngoài ra, nó còn đưa ra những gợi ý điều trị, hỗ trợ khá chuyên sâu về các phác đồ hóa trị, nội tiết, hỗ trợ tìm kiếm tài liệu một cách nhanh nhất, hiệu quả khi áp dụng mô hình hội đồng chuyên gia.
* Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phòng chống bệnh lao, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Viết Nhung, Giám đốc Bệnh viện Phổi Trung ương cho biết, Bệnh viện đang triển khai xây dựng hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi bằng X-quang ngực.
Bệnh viện Phổi Trung ương, Bộ Khoa học và Công nghệ triển khai hợp tác thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” nhằm góp phần thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam, nhất là đối với công tác phòng chống lao.
Hệ thống X-quang hỗ trợ chẩn đoán sàng lọc dựa trên công nghệ máy học là một hướng đi mới không chỉ tại Việt Nam mà còn cả trên phạm vi thế giới. Đối với lĩnh vực lao và bệnh phổi, hệ thống này sẽ hỗ trợ trong việc tìm hiểu, phân tích để đưa ra kế hoạch cải thiện chất lượng nghiên cứu, đào tạo, phục vụ người bệnh trong y tế nói chung và bệnh lao nói riêng, hỗ trợ trong việc giải quyết mục tiêu chấm dứt bệnh lao tại Việt Nam vào năm 2030.
Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” được thực hiện từ tháng 10/2020 - 10/2023 với 4 nội dung bao gồm: Xây dựng bộ cơ sở dữ liệu 30.000 ảnh X-quang ngực theo chuẩn DICOM đã được gắn nhãn về bệnh lao phổi phân bố theo tuổi, giới, nghề nghiệp, dân tộc tại 8 vùng sinh thái ở Việt Nam. Nghiên cứu xây dựng phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán bệnh lao phổi ở Việt Nam bằng ảnh X-quang ngực. Xác định các yếu tố nguy cơ theo không gian và thời gian (geo-spatial epidemiology), xây dựng cơ sở dữ liệu địa lý không gian về các yếu tố nguy cơ và xây dựng mô hình dự báo tỷ suất mắc bệnh lao ở Việt Nam. Cuối cùng là xây dựng phần mềm dự báo dịch tễ địa không gian bệnh lao phổi ở Việt Nam.
“Tương tự như COVID-19, bệnh lao có khả năng lây nhiễm rất cao nên việc ứng dụng công nghệ AI vào chẩn đoán sớm, hỗ trợ trong việc khám và chữa bệnh sẽ giúp tăng khả năng điều trị cho bệnh nhân. Đây chính là tiền đề để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI ứng dụng vào mọi ngành nghề trong cuộc sống”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Viết Nhung, Chủ nhiệm Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” chia sẻ./.