Ứng dụng chuyển đổi số và AI trong y tế: Không thể chậm trước xu hướng thời cuộc

Ứng dụng chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế. Ảnh minh họa: ITN

Trí tuệ nhân tạo (AI) và các giải pháp công nghệ tiên tiến đang góp phần thay đổi cách thức chăm sóc sức khỏe cộng đồng. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế vẫn còn nhiều thách thức từ vấn đề dữ liệu, tài chính, nguồn nhân lực, năng lực nghiên cứu đến hành lang pháp lý.

Những nghiên cứu mới nhất

Tại Hội thảo khoa học ứng dụng “Ứng dụng chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán và điều trị bệnh” tổ chức tại Bệnh viện Thống Nhất (TPHCM) cuối tháng 5, các chuyên gia, bác sĩ, giảng viên tại TPHCM đã chia sẻ những nghiên cứu mới nhất về ứng dụng chuyển đổi số và AI trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam và thế giới.

Trong hội thảo, PGS.TS.BS Võ Thành Toàn - Phó Giám đốc Bệnh viện Thống Nhất cho biết, AI có thể được ứng dụng ở mọi giai đoạn của việc chăm sóc sức khỏe, từ nghiên cứu, chẩn đoán đến điều trị. Hình ảnh y học chính là lĩnh vực tiên phong của việc ứng dụng AI, vì tính chất luôn phải lặp đi lặp lại khi xử lý và đánh giá chúng. AI có thể cải thiện chất lượng hình ảnh, hỗ trợ xử lý và phân tích hình ảnh y học.

Theo PGS Toàn, bệnh tim mạch là một trong những bệnh lý khó khăn, phức tạp hàng đầu về chẩn đoán. Do đó, việc tích hợp số lượng lớn các hình ảnh, thông tin chẩn đoán cận lâm sàng với tốc độ nhanh, độ chính xác cao sẽ giúp bác sĩ dễ dàng đưa ra các chẩn đoán và hướng điều trị chính xác, hiệu quả. Vì vậy, AI được nghiên cứu ứng dụng nhằm tự động tổng hợp, phân tích với tốc độ siêu nhanh, tối ưu thời gian và hiệu quả chẩn đoán.

“AI sẽ được ứng dụng ngày càng nhiều hơn trong lĩnh vực siêu âm tim. Từ các nghiên cứu trước đây, AI có thể nhận dạng các mặt cắt siêu âm khác nhau, phân đoạn các cấu trúc tim, ước tính phân suất tống máu và chẩn đoán các bệnh như amyloidosis”, PGS Toàn nói.

Tại hội thảo, nhiều chuyên gia, bác sĩ đều có chung nhận định: AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu lâm sàng nhanh chóng, giúp xác định sớm dấu hiệu và xu hướng phát triển của từng loại bệnh.

Trong báo cáo nội dung về “Ứng dụng AI trong chẩn đoán và điều trị bệnh”, PGS.TS Trần Minh Triết - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TPHCM cho biết, việc ứng dụng thành tựu AI sẽ hỗ trợ các chuyên gia y tế trong việc chẩn đoán nhanh chóng, chính xác, kịp thời hơn.

Từ năm 2018, nhóm nghiên cứu của PGS Triết đã tiếp cận bài toán liên quan đến dữ liệu y khoa như đếm số lượng tế bào để hỗ trợ chẩn đoán mức độ điều trị, tác dụng của thuốc đối với các bệnh nhân ung thư.

Trong năm 2019 - 2021, nghiên cứu về phát hiện khối u trong dữ liệu nội soi, hỗ trợ cho các chuyên gia y tế, giúp tiết kiệm thời gian trong việc xem video và chẩn đoán. Ngoài ra, nhóm cũng thực hiện nghiên cứu xác định khoanh vùng khối u với yêu cầu nhanh và hiệu quả; phân đoạn để xác định các vùng bên trong ổ bụng.

TS.BS Phạm Thái Hưng - Trưởng khoa Chẩn đoán hình ảnh, Bệnh viện Đại học Y Dược TPHCM báo cáo nội dung “Trí tuệ nhân tạo (AI) - Công cụ hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hình ảnh”. TS Hưng cho biết, AI được ứng dụng sớm và nhiều nhất trong lĩnh vực y khoa là chuẩn đoán hình ảnh.

Khi chụp hình CT, MRI, X-quang... những dữ liệu này sẽ là nền tảng làm nên mô hình AI trong quá trình thực hành lâm sàng sau này. Trí tuệ nhân tạo là trợ lý, giúp các bác sĩ chuẩn đoán hình ảnh giảm khối lượng công việc khi phải đọc hàng trăm phim mỗi ngày.

PGS.TS.BS Võ Thành Toàn báo cáo nội dung về 'Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các bệnh tim mạch'. Ảnh: Cẩm Anh

Cơ hội và thách thức

Các chuyên gia cho rằng, trên thế giới, chuyển đổi số và ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế đang được xem là một trong những ưu tiên hàng đầu để cải thiện chất lượng dịch vụ y tế và nâng cao sức khỏe của cộng đồng.

Việt Nam nói chung và TPHCM nói riêng có nhiều điều kiện thuận lợi để áp dụng các giải pháp y tế kỹ thuật số. Tuy nhiên, việc chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức.

Tháng 4/2024, Công ty kiểm toán KPMG thực hiện dưới sự đặt hàng của Đại sứ quán Anh đã triển khai khảo sát thực tế hệ thống y tế TPHCM. Theo đó, sự tăng trưởng nhanh của chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế kết hợp với sự hỗ trợ từ Chính phủ giúp TPHCM có được năng lực số hóa mạnh mẽ.

Những công nghệ đổi mới trong y tế đều được ưu tiên đầu tư bởi các cơ quan chức năng, giúp thành phố trở thành một trong những nơi có ngành y tế phát triển nhanh nhất tại Việt Nam. Việc đào tạo y khoa tiên tiến thông qua hợp tác trong nước và quốc tế, giúp nâng cao chất lượng của thế hệ bác sĩ tiếp theo.

Bên cạnh những điểm mạnh, ngành Y tế TPHCM vẫn còn một số điểm yếu khi thiếu nguồn tài chính dẫn đến thiếu động lực cho các bệnh viện để áp dụng và duy trì các giải pháp chuyển đổi số; thiếu đào tạo trong việc sử dụng các giải pháp chuyển đổi số cho đội ngũ y tế.

Dù tốc độ chuyển đổi số trong lĩnh vực y tế ở TPHCM khá cao, nhưng nhận thức của bệnh nhân về chuyển đổi số còn thấp, ảnh hưởng tới quá trình thúc đẩy ứng dụng giải pháp chuyển đổi số. Sự không đồng nhất về cơ sở hạ tầng trong việc triển khai các giải pháp chuyển đổi số giữa các bệnh viện làm ảnh hưởng tới tính hiệu quả của các giải pháp chuyển đổi số.

Đáng lưu ý, nguồn cung nhân lực IT trong ngành Y tế còn hạn hẹp, gây hạn chế trong quá trình chuyển đổi số y tế. Năng lực nghiên cứu lâm sàng và hỗ trợ còn hạn chế phần nào làm chậm nỗ lực nghiên cứu khoa học của TPHCM.

Ngoài ra, hệ thống y tế còn đối mặt với thách thức khi quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân buộc các bệnh viện phải rà soát lại các chính sách quản lý dữ liệu bệnh nhân để đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu.

Cùng với đó, việc bảo vệ thông tin, dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân đang ngày càng trở nên khó khăn hơn trước những rủi ro về phần mềm độc hại có thể xâm nhập và đánh cắp dữ liệu bệnh nhân.

Cơ sở hạ tầng chuyển đổi số chưa đáp ứng được các tiêu chuẩn về khả năng tương tác dữ liệu có ảnh hưởng tiêu cực đến việc chuyển giao thông tin giữa các hệ thống.

“Trí tuệ nhân tạo là trợ lý, giúp các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giảm khối lượng công việc khi phải đọc hàng trăm phim mỗi ngày. AI không thể thay thế cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Những bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế cho bác sĩ không sử dụng AI.

Tuy nhiên, khi đưa ứng dụng AI vào chuẩn đoán hình ảnh, như số lượng, chất lượng dữ liệu còn ít và gián đoạn; thiếu sự phổ quát và tính minh bạch chưa cao sẽ là rào cản. Ngoài ra, còn có yếu tố khác là phạm vi ứng dụng chưa toàn diện, thiếu sự hợp tác đa ngành”, TS.BS Phạm Thái Hưng phân tích.

Cẩm Anh