AI được các bệnh viện ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh

Ngày 22/2 vừa qua, tại lễ ký kết hợp tác giữa Bệnh viện Bạch Mai và tập đoàn Philips, bệnh viện cho biết sẽ tiếp nhận các công cụ chẩn đoán tiên tiến nhất trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Theo đó, trong lĩnh vực can thiệp, nền tảng SmartCT được tích hợp các thuật toán thông minh giúp tự động tối ưu hóa hình ảnh 3D (giảm nhiễu kim loại, giảm nhiễu suy giảm do tạng người, hoặc hiệu chỉnh nhiễu cử động của bệnh nhân), tự động nhận diện chính xác đường biên tổn thương và mạch máu nuôi trên dữ liệu 3D.

Trong lĩnh vực siêu âm, hệ thống siêu âm tim sẽ được nâng cấp lên phiên bản mới nhất trên nền tảng AI, góp phần mang đến giải pháp tối ưu cho việc chẩn đoán nhiều ca bệnh khó và phức tạp như nhồi máu cơ tim, phì đại cơ tim, bệnh cơ tim giãn, tim bẩm sinh và bệnh van tim...

Với sự hỗ trợ của AI, hình ảnh siêu âm được thu nhận nhất quán một cách tự động giữa các lần thăm khám, đơn giản hóa quy trình thăm khám và loại bỏ các thao tác thủ công của bác sĩ. Đặc biệt, trong lĩnh vực chụp cộng hưởng từ sẽ rút ngắn thời gian chụp lên đến 50% cho các hình ảnh 2D và 3D ở các khu vực như sọ não, cột sống, cơ xương khớp và tim mạch.

Điều này không chỉ tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn giảm thiểu thời gian chờ đợi cho bệnh nhân. Theo PGS.TS. Đào Xuân Cơ, Giám đốc Bệnh viện Bạch Mai, không thể phủ nhận rằng AI và các công nghệ tiên tiến đang dần trở thành những công cụ không thể thiếu trong công tác khám và điều trị bệnh.

Từ việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn, đến việc phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa và tối ưu hóa quy trình chăm sóc, công nghệ đã và đang tạo ra những bước đột phá quan trọng. Những tiến bộ này không chỉ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ y tế mà còn tạo ra cơ hội mới cho việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp điều trị tiên tiến.

“Nhờ công nghệ thông tin và chuyển đổi số, việc quản lý tại bệnh viện trở nên đơn giản hơn, giảm tải rất nhiều. Các nhà quản lý bệnh viện có thể thuận tiện, linh hoạt tác nghiệp, giải quyết công việc tại nhiều nơi, làm việc online, làm việc từ xa, không bị bó hẹp chỉ trong Bệnh viện”, PGS.TS Đào Xuân Cơ chia sẻ thêm.

Trước đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán viêm ruột thừa có biến chứng cũng đã được các y bác sĩ Bệnh viện Nhân dân Gia Định (TP.HCM) phát triển thành công. Công nghệ AI này hứa hẹn triển khai ở hầu hết các bệnh viện quận, huyện trên địa bàn TP.HCM, cũng như các cơ sở y tế ở vùng sâu, vùng xa, nơi không có đầy đủ trang thiết bị để hệ thống có thể hỗ trợ bác sỹ hiệu quả trong chẩn đoán bệnh viêm ruột thừa mà không cần đến các thiết bị y tế phức tạp khác.

TS. BS Mai Phan Tường Anh, Phó giám đốc BV Nhân dân Gia Định, cho biết để nghiên cứu sản phẩm này, nhóm tác giả đã thu thập dữ liệu từ khoảng 10.000 bệnh nhân từng điều trị viêm ruột thừa tại BV Nhân dân Gia Định trong giai đoạn 2016 - 2021, bao gồm dữ liệu siêu âm và xét nghiệm máu để huấn luyện mô hình học máy (machine learning). Với kết quả siêu âm, nhóm xây dựng các dữ liệu về vị trí, khả năng thâm nhiễm xung quanh, hình ảnh dịch ổ bụng, đường kính... của ruột thừa.

Với xét nghiệm máu, nhóm xây dựng dữ liệu các tổng số lượng bạch cầu, bạch cầu đa nhân trung tính và bạch cầu lympho. Dựa trên những chỉ số của máy sẽ cho được kết quả xác suất bệnh nhân này nguy cơ bị viêm ruột thừa có biến chứng bao nhiêu phần trăm, từ đó có hướng điều trị phù hợp.

Tương tự, Bệnh viện Nhân dân Gia Định còn có một sản phẩm khác tham dự Giải thưởng thành tựu y khoa Việt Nam lần thứ 5, đó là phần mềm VTEShield 4.0 trong dự phòng thuyên tắc huyết khối tĩnh mạch. TS. Dược sĩ Phạm Hồng Thắm, Phó trưởng khoa Dược, BV Nhân dân Gia Định, cho biết hướng dẫn của Bộ Y tế là tất cả bệnh nhân nhập viện phải thực hiện 4 bước: đánh giá nguy cơ thuyên tắc huyết khối tĩnh mạch; đánh giá nguy cơ bệnh nhân có bị xuất huyết hay không; lựa chọn biện pháp phù hợp; đưa ra giải pháp.

"Bình thường bác sỹ sẽ làm bằng tay với mớ câu hỏi thì mất thời gian suy nghĩ, đánh giá, nhận định... Nhưng ở đây, bác sỹ đổ dữ liệu vào và phần mềm VTEShield 4.0 giúp đưa ra cả 4 bước trên, cho ra số điểm, đồng thời phân tầng yếu tố nguy cơ của bệnh nhân và đưa ra giải pháp thực hiện. Tuy nhiên, quyết định cuối cùng vẫn là bác sỹ cân nhắc", TS Phạm Hồng Thắm nói.

Theo đánh giá của Bệnh viện Hữu Nghị Việt-Xô, nhu cầu chẩn đoán, điều trị của bệnh nhân ngày một nhiều, lượng hình ảnh cần xử lý cũng gia tăng rất lớn. Cùng với đó, nhu cầu phát hiện các bệnh lý phức tạp, không rõ ràng ngày càng tăng, sự phát triển của các hệ thống hình ảnh hiện đại như MRI, CT… cung cấp hình ảnh với độ phân giải rất cao và chi tiết khiến quy quy mô dữ liệu phải xử lý lớn. Vì vậy, sẽ rất khó khăn cho các y, bác sĩ nếu phải đảm nhiệm hết toàn bộ các phần công việc này.

Do đó, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, yêu cầu cao hơn trong việc xử lý và phân tích hình ảnh, sự xuất hiện của các thách thức mới cũng đẩy mạnh nhu cầu ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh. TS. Nguyễn Thế Anh, Giám đốc Bệnh viện Hữu Nghị Việt-Xô, cho biết hiện bệnh viện triển khai các máy chụp cộng hưởng từ ứng dụng trí tuệnhân tạo để đáp ứng các yêu cầu khám, chữa bệnh hiện đại, đồng thời cũng hướng đến đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số phục vụ người bệnh.

Trước đây, bác sĩ và kỹ thuật viên có thể dành nhiều thời gian để phân tích hình ảnh và đưa ra kết luận. Hiện tại, do khối lượng công việc và số lượng bệnh nhân tăng lên, việc tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thiểu sai sót trong chẩn đoán trở thành một yếu tố quan trọng. Một số tổn thương hoặc dấu hiệu bệnh lý rất nhỏ hoặc ẩn sâu trong cấu trúc cơ thể, khó phát hiện bằng mắt thường. Với khả năng phân tích chi tiết và nhận dạng mẫu phức tạp, AI có thể giúp bác sĩ rút ngắn thời gian xử lý, tăng tốc độ cung cấp chẩn đoán với những phát hiện chính xác hơn, tránh bỏ sót những chi tiết nhỏ.

Thực tế, những năm gần đây, một số bệnh viện tại Việt Nam đã ứng dụng thành công AI trong chẩn đoán sớm ung thư phổi, cho phép phát hiện tổn thương từ 3-5 mm; phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa, khi khối u ở lớp niêm mạc dạ dày... Nhờ vậy, người bệnh không phải trải qua những cuộc đại phẫu hay hóa trị, giảm đáng kể chi phí điều trị.