Một cú click thay đổi ca mổ: Cuộc dịch chuyển y học 3D toàn cầu

Khi công nghệ phục vụ số ít, rủi ro thuộc về số đông

Trong phòng đọc phim của nhiều bệnh viện, cảnh tượng quen thuộc vẫn lặp lại mỗi ngày: bác sĩ chăm chú trước hàng trăm lát cắt CT, MRI, cố gắng ghép nối trong đầu một bức tranh không gian 3 chiều của cơ thể người. Dù công nghệ chẩn đoán hình ảnh đã tiến rất xa, cách con người tiếp cận dữ liệu lại gần như dừng ở thế kỷ trước.

Theo ông Brian Sun - Giám đốc Kinh doanh Toàn cầu của IntelliGen, đây chính là “điểm nghẽn vô hình” của y học hiện đại.

“Ngành y đã tạo ra khối lượng dữ liệu hình ảnh khổng lồ, nhưng cách khai thác dữ liệu đó vẫn phụ thuộc quá nhiều vào trí tưởng tượng và kinh nghiệm cá nhân của bác sĩ. Đây là một rủi ro mang tính hệ thống”, ông Brian Sun nhận định.

Trong thực hành lâm sàng, mô hình 3D giúp bác sĩ đánh giá rõ mối quan hệ giải phẫu giữa tổn thương và các cấu trúc quan trọng như mạch máu, thần kinh, cơ quan lân cận - Ảnh: minh họa

Thực tế cho thấy, dựng hình 3D - giải pháp từng được kỳ vọng sẽ phá vỡ giới hạn này - lại đang trở thành một công nghệ khó tiếp cận. Chi phí phần cứng cao, phần mềm chuyên biệt đắt đỏ, quy trình phức tạp kéo dài trên 30 phút, cùng yêu cầu nhân lực có trình độ chuyên sâu khiến nhiều bệnh viện buộc phải “đứng ngoài cuộc chơi”.

Ông Brian Sun thẳng thắn cho rằng, vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ 3D, mà ở cách nó được triển khai.

“Nếu một công nghệ chỉ vận hành được trong các trung tâm lớn, với chi phí hàng trăm nghìn USD và đội ngũ kỹ thuật riêng, thì đó không thể là lời giải cho y tế đại chúng”, ông nói.

Trong bối cảnh thiếu hụt nhân lực y tế toàn cầu, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển, việc duy trì một quy trình dựng hình 3D thủ công, phụ thuộc con người, vô hình trung tạo ra thêm áp lực. Bác sĩ vừa phải điều trị, vừa phải ‘học cách làm kỹ thuật’, trong khi thời gian dành cho bệnh nhân ngày càng bị thu hẹp.

Từ chính những bất cập đó, IntelliGen phát triển Anatomy Cloud theo một triết lý hoàn toàn khác: công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phải gánh phần việc nặng nhất, con người tập trung vào quyết định y khoa.

Theo ông Brian Sun, điểm đột phá lớn nhất của Anatomy Cloud không phải là dựng được hình 3D, mà là tốc độ và khả năng tự động hóa toàn trình. Ông đặt vấn đề: tại sao bác sĩ phải chờ 30 - 40 phút chỉ để có một mô hình trực quan, trong khi AI có thể làm việc đó trong vài phút?

Thực tế, nền tảng này rút ngắn thời gian chuyển đổi hình ảnh y khoa sang mô hình 3D xuống còn 3 - 5 phút, tự động nhận dạng hơn 100 cơ quan và mô chỉ trong khoảng 1 phút. Toàn bộ quy trình diễn ra trên nền tảng đám mây, không cần đầu tư thêm phần cứng hay phần mềm cài đặt phức tạp.

AI không thay bác sĩ, AI giải phóng bác sĩ

Một lo ngại thường trực khi nói về AI trong y tế là nguy cơ “thay thế con người”. Tuy nhiên, ông Brian Sun cho rằng đây là cách hiểu sai bản chất.

AI không đưa ra quyết định điều trị. AI chỉ đảm bảo rằng bác sĩ nhìn thấy bức tranh đầy đủ, chính xác và nhanh nhất có thể.

Trong thực hành lâm sàng, mô hình 3D giúp bác sĩ đánh giá rõ mối quan hệ giải phẫu giữa tổn thương và các cấu trúc quan trọng như mạch máu, thần kinh, cơ quan lân cận. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong phẫu thuật phức tạp, nơi chỉ một sai lệch vài milimet cũng có thể dẫn đến biến chứng nghiêm trọng.

“Chúng tôi từng chứng kiến nhiều bác sĩ thay đổi hoàn toàn chiến lược phẫu thuật chỉ sau khi xem mô hình 3D. Đó không phải là cải tiến nhỏ, mà là sự thay đổi mang tính quyết định”, Brian Sun chia sẻ.

Một trong những điểm khiến Anatomy Cloud được chú ý là khả năng xóa bỏ rào cản chi phí ban đầu. Không cần đầu tư máy trạm chuyên dụng, không cần đội ngũ kỹ thuật riêng, bệnh viện chỉ cần kết nối internet là có thể sử dụng nền tảng.

Theo phân tích của IntelliGen, mô hình cloud-based không chỉ giúp giảm chi phí, mà còn mở rộng khả năng triển khai ở tuyến cơ sở. “Công nghệ chỉ thực sự có giá trị khi bác sĩ tuyến dưới cũng dùng được nó,” ông Brian Sun nhấn mạnh.

Việc hỗ trợ truy cập trên nhiều thiết bị - từ máy tính, điện thoại, máy tính bảng đến kính VR/MR - giúp hình ảnh 3D không còn bị “giam” trong phòng đọc phim. Hội chẩn từ xa, đào tạo trực tuyến, hay trao đổi ca bệnh liên viện trở nên linh hoạt hơn bao giờ hết.

Theo ông Brian Sun, giáo dục y khoa chính là lĩnh vực hưởng lợi rõ rệt nhất từ Anatomy Cloud. Sinh viên y khoa thường học giải phẫu bằng hình ảnh tĩnh. Nhưng cơ thể người là một cấu trúc không gian sống động. Khi họ được tương tác trực tiếp với mô hình 3D thực tế, cách hiểu và ghi nhớ thay đổi hoàn toàn.

Anatomy Cloud vì thế không chỉ phục vụ điều trị, mà còn đóng vai trò như một “phòng thí nghiệm giải phẫu số”, nơi kiến thức được cá thể hóa theo từng ca bệnh cụ thể, thay vì mô hình lý tưởng trong sách giáo khoa.

Y học đám mây và cuộc cạnh tranh mới của bệnh viện

Bệnh viện nào ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn, bệnh viện đó sẽ tạo được niềm tin lớn hơn từ bệnh nhân.

Y học dựa trên đám mây không chỉ giúp tối ưu vận hành, mà còn tạo ra hệ sinh thái dữ liệu, nơi kinh nghiệm không còn nằm riêng lẻ trong từng cá nhân, mà được tích lũy và chia sẻ có hệ thống.

Nhìn rộng hơn, Anatomy Cloud phản ánh một bước chuyển tư duy trong y học: từ phụ thuộc con người sang hợp tác với AI; từ công nghệ đóng sang nền tảng mở; từ đầu tư nặng nề sang tiếp cận linh hoạt.

Theo ông Brian Sun, đây là xu hướng không thể đảo ngược. Y học tương lai không đo bằng số máy móc đắt tiền, mà đo bằng khả năng tận dụng dữ liệu thông minh.

Trong y khoa, thời gian luôn là yếu tố then chốt. Rút ngắn vài chục phút chuẩn bị trước ca mổ có thể đồng nghĩa với việc cứu sống một bệnh nhân nguy kịch. Và khi công nghệ cho phép điều đó diễn ra chỉ bằng một cú click, ranh giới giữa tiến bộ và tụt hậu trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết.

Hồ Quang