Chuyển đối số không chủ là xu hướng mà còn là yêu cầu bắt buộc nhằm nâng cao chất lượng y tế.
Chuyển đối số không chủ là xu hướng mà còn là yêu cầu bắt buộc nhằm nâng cao chất lượng y tế.

Xây dựng hệ sinh thái hỗ trợ ngành y chuyển đổi số

Chuyển đổi số không chỉ là xu hướng mà còn là yêu cầu bắt buộc nhằm nâng cao chất lượng y tế. Sự xuất hiện của các nền tảng trực tuyến, dữ liệu số, trí tuệ nhân tạo đã mở ra cách tiếp cận hoàn toàn mới trong chăm sóc sức khỏe.

Ở đó, vai trò của những người thầy thuốc được kỳ vọng không chỉ làm chủ công nghệ mà còn biến nó thành công cụ hiệu quả để mở rộng dịch vụ y tế đến cộng đồng, xóa bỏ mọi rào cản địa lý, nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.

Ghi danh AI trong nội soi tiêu hóa

5 năm trước, khi lần đầu tiếp cận những nghiên cứu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nội soi tiêu hóa tại các quốc gia phát triển, PGS, TS Đào Việt Hằng, giảng viên Bộ môn Nội tổng hợp (Trường đại học Y Hà Nội), Phó Giám đốc Trung tâm Nội soi (Bệnh viện Đại học Y Hà Nội) đã tự hỏi: “Liệu công nghệ này có thể ứng dụng tại Việt Nam, nơi nguồn lực y tế còn nhiều hạn chế?”. Suy nghĩ ấy không ngừng thôi thúc chị tìm cách đưa công nghệ về Việt Nam. Nhận được lời khuyên từ người thầy ở Nhật Bản rằng chính những nơi có nguồn lực hạn chế mới phát triển AI vì ở đó, công nghệ mới sẽ giúp bù đắp khoảng trống về khoa học và công nghệ, chị quyết tâm bắt tay vào xây dựng sản phẩm “nội soi AI made in VietNam”.

PGS, TS Đào Việt Hằng chia sẻ: “Đã có rất nhiều hệ thống của các hãng máy lớn ứng dụng AI và có sẵn trên thị trường, nhưng giá thành rất đắt. Trong điều kiện của Việt Nam, với nguồn lực hạn chế ở các tuyến cơ sở thì khó lòng tiếp cận những công nghệ này. Chính vì vậy, ước mơ của nhóm nghiên cứu là tạo ra những sản phẩm “nội soi AI made in VietNam” với giá thành chi phí hợp lý để các tuyến đều có thể sử dụng được”.

Sau bốn năm nghiên cứu, nhóm của chị đã thu thập được hơn 500 nghìn hình ảnh tổn thương tiêu hóa để huấn luyện AI. Giữa năm 2024, hệ thống AI nội soi tiêu hóa chính thức được thử nghiệm tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Viện Nghiên cứu tiêu hóa gan, mật và Đại học Y dược Hải Dương. Trong một buổi nội soi, bác sĩ Đinh Duy Hải, Quản lý Trung tâm Nội soi, Viện Nghiên cứu tiêu hóa gan, mật đánh giá: “Khi máy soi đến vùng tổn thương, không chỉ nhận diện, khoanh vùng được vị trí của tổn thương mà nó còn định danh được tổn thương đó là gì và có thể đưa ra cảnh báo nguy cơ và mầu sắc”.

Bên cạnh đó, PGS, TS Đào Việt Hằng cùng cộng sự còn cải tiến thuật toán để AI có thể tích hợp với bất kỳ hệ thống máy nội soi nào tại Việt Nam, kể cả tuyến cơ sở, giúp giảm chi phí và tăng khả năng tiếp cận y tế số cho người dân. Chị cho biết: “Bộ cơ sở dữ liệu của “nội soi AI made in VietNam” được xây dựng rất đa dạng và phù hợp tình hình thực tiễn tại Việt Nam. Nó còn được chuẩn hóa bởi chính các bác sĩ, chuyên gia tại Việt Nam nên có tính thống nhất, đồng bộ cao. Khả năng ứng dụng rộng, có thể tích hợp bởi nhiều hệ thống khác nhau”.

Với tư duy dám nghĩ, dám làm và khát vọng tự chủ công nghệ, PGS, TS Đào Việt Hằng đã đưa Việt Nam vào bản đồ ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa. Đây không chỉ là bước tiến của công nghệ mà còn là minh chứng cho sự quyết tâm và sáng tạo của người Việt trong lĩnh vực y tế. TS, bác sĩ Ngô Quốc Duy, Phó Chủ tịch Liên Chi hội chuyên ngành Ung bướu, Hội Thầy thuốc trẻ Việt Nam nhận xét: “Đây là một minh chứng rõ ràng cho khả năng làm chủ công nghệ của các bác sĩ Việt Nam. Việc phát triển một hệ thống “nội soi AI made in VietNam” giúp giảm chi phí, mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ hiện đại đến các tuyến y tế cơ sở. Điều này góp phần giảm thiểu sự chênh lệch về chất lượng y tế giữa các vùng miền”.

Qua câu chuyện của PGS, TS Đào Việt Hằng, chúng ta thấy không chỉ là ứng dụng mà còn là việc phát triển công nghệ “nội soi AI made in VietNam”. Để làm được việc đó, cần phải có sự đầu tư bài bản từ cơ sở dữ liệu, công nghệ và nhất là quyết tâm của đội ngũ thầy thuốc. Thực tế cho thấy, ở các bệnh viện lớn như Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Bệnh viện K, hay Bệnh viện Chợ Rẫy, quá trình số hóa diễn ra rất mạnh mẽ. Hệ thống lưu trữ hình ảnh PACS, bệnh án điện tử (EMR) và AI hỗ trợ chẩn đoán đã giúp rút ngắn thời gian xử lý, tăng hiệu quả trong chẩn đoán. Tuy nhiên, tại các tuyến y tế cơ sở, việc triển khai còn gặp nhiều thách thức. Cơ sở hạ tầng yếu, thiếu kết nối mạng ổn định, và đặc biệt là nguồn nhân lực chưa được đào tạo bài bản để sử dụng công nghệ mới. Vì vậy, cần có chính sách hỗ trợ mạnh mẽ hơn từ Nhà nước để tạo điều kiện đồng bộ hóa các hệ thống y tế.

231.jpg
Công nghệ AI được áp dụng trong chẩn đoán hình ảnh tại Bệnh viện Đại học Y Dược TP Hồ Chí Minh. Ảnh: PT

Chuyển đổi số nhằm nâng cao chất lượng y tế

Theo TS, bác sĩ Ngô Quốc Duy, chúng ta đã có những khởi động quan trọng về mặt cơ sở dữ liệu và công nghệ. Thí dụ, tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đã bắt đầu xây dựng hệ thống hình ảnh, lưu trữ những hình ảnh nội soi, hồ sơ bệnh án điện tử và ứng dụng AI trong khâu hỗ trợ, chẩn đoán. Tuy nhiên, để phát triển công nghệ nội soi AI, phương tiện chẩn đoán hình ảnh made in VietNam dựa trên AI thực thụ thì cần nguồn dữ liệu rất lớn được chuẩn hóa kèm theo chú thích y khoa chính xác.

Ngoài ra, hạ tầng công nghệ như máy chủ, điện toán đám mây hay phần AI trong từng lĩnh vực cụ thể cũng cần có sự đầu tư đồng bộ, lâu dài. Về nguồn nhân lực, ngày càng có nhiều bác sĩ trẻ hăng hái tham gia những dự án ứng dụng AI. Họ có chuyên môn tốt, ham học hỏi và sẵn sàng làm việc, kết nối với nhiều lĩnh vực khác nhau. “Tôi đánh giá sẽ có lực lượng có thể tạo được bước tiến trong y tế số tại Việt Nam trong thời gian tới. Tuy nhiên, để các thầy thuốc trẻ như chúng tôi có khả năng dấn thân vào lĩnh vực này thì cần phải có sự hỗ trợ rất tốt. Thí dụ như môi trường làm việc mở, cơ chế phối hợp giữa bác sĩ và đội ngũ team AI hay công nghệ số, thậm chí quỹ đổi mới sáng tạo... để có thể nâng tầm năng lực của các bác sĩ Việt Nam trong thời gian tới. Tức là cần một hệ sinh thái để hỗ trợ”, TS, bác sĩ Ngô Quốc Duy nói.

Nhiều bệnh viện đang từng bước ứng dụng AI trong việc chẩn đoán và lên kế hoạch điều trị cho bệnh nhân. Tiến trình chuyển đổi số đã thay đổi công tác chẩn đoán và điều trị bệnh nhân. Đặc biệt trong lĩnh vực nội soi tiêu hóa và lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh chuyên khoa ung bướu thì AI cũng giúp nâng cao việc phát hiện sớm tổn thương, đặc biệt là những tổn thương nhỏ, chưa rõ ràng mà bằng mắt thường có thể bỏ sót. Tại Bệnh viện K T.Ư, một số bác sĩ trẻ đã ứng dụng AI trong lập kế hoạch điều trị dựa trên bằng chứng lâm sàng, hướng dẫn điều trị lâm sàng của thế giới và của Bộ Y tế.

AI có thể thay thế được bác sĩ hay không? “Câu trả lời theo tôi là chưa và có lẽ là khó có thể thay thế được vì AI có ưu thế trong việc xử lý những dữ liệu lớn, nhận diện hình ảnh, phân tích logic theo thuật toán nhưng thiếu trực giác lâm sàng. Với ngành y, là ngành y học kinh nghiệm, việc có kinh nghiệm lâm sàng, trực giác lâm sàng rất quan trọng. Ngoài ra, AI còn thiếu sự thấu cảm, đặc biệt, trong lĩnh vực ung bướu của chúng tôi. Khi bệnh nhân ung thư đến với chúng tôi, chúng tôi cần có những hiểu biết về tâm lý bệnh nhân, hiểu biết về xã hội, về hoàn cảnh của bệnh nhân, từ đó mới đưa ra phác đồ điều trị hợp lý cho bệnh nhân. Đó là những điều AI không thể làm được. Thí dụ, một tổn thương có vẻ lành tính trên hình ảnh nhưng theo một linh cảm kinh nghiệm, chúng tôi dự đoán có thể là ác tính cộng với hiểu biết về tiền sử, bối cảnh bệnh nhân, chúng tôi quyết định sinh thiết cho bệnh nhân. Đôi khi những quyết định đó đã cứu sống bệnh nhân, không bỏ sót tổn thương. Theo tôi đánh giá, AI là một trợ lý thông minh nhưng khó có thể thay thế được các bác sĩ lâm sàng”, TS, bác sĩ Ngô Quốc Duy cho biết.

Nhiều chuyên gia đóng góp, hiện nay, chuyển đổi số không chỉ là xu hướng mà còn là yêu cầu bắt buộc nhằm nâng cao chất lượng y tế, nhưng thực tế, nhiều bác sĩ vẫn lúng túng khi tiếp cận, còn giữ cách làm truyền thống. Đây là rào cản về kiến thức công nghệ và tư duy làm nghề. Câu chuyện của PGS, TS Đào Việt Hằng và nhóm nghiên cứu đã minh chứng, nếu có đủ quyết tâm, nếu hiểu đúng về nhu cầu và biết phối hợp đa ngành thì bác sĩ Việt Nam hoàn toàn có thể tiếp cận và ứng dụng tốt công nghệ. Rào cản lớn nhất là thiếu hệ sinh thái hỗ trợ sáng tạo cho y tế. Một bác sĩ dù có ý tưởng tốt nhưng nếu không có đội ngũ kỹ sư đồng hành hay môi trường thử nghiệm và cơ chế pháp lý rõ ràng, đặc biệt là nguồn tài chính ban đầu thì sẽ khó thực hiện được.

Xem thêm