QTO - Trong điều phối lịch mổ hay hỗ trợ chẩn đoán đột quỵ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước hiện diện trong hoạt động khám, chữa bệnh tại Bệnh viện hữu nghị Việt Nam-Cuba Đồng Hới (HNVN-CBĐH). AI được xem là công cụ hỗ trợ nâng cao độ chính xác, rút ngắn thời gian xử trí và hướng tới mô hình bệnh viện thông minh.

Tiến sĩ, bác sĩ CKII Nguyễn Đức Cường, Giám đốc Bệnh viện HNVN-CBĐH cho biết, đơn vị xác định AI là một trong những trụ cột quan trọng trong lộ trình chuyển đổi số y tế, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, tối ưu hóa quản lý và tăng cường an toàn người bệnh.

“Quan điểm xuyên suốt của bệnh viện là AI không thay thế bác sĩ mà đóng vai trò hỗ trợ ra quyết định lâm sàng, giúp chuẩn hóa quy trình và giảm sai sót chuyên môn. Bệnh viện đang triển khai AI theo hướng từng bước, có kiểm soát, gắn với nhu cầu thực tiễn; đồng thời bảo đảm tính pháp lý, an toàn dữ liệu và khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có”, bác sĩ Nguyễn Đức Cường nhấn mạnh.

“Bộ não số” của phòng mổ

Một trong những sáng kiến tiêu biểu trong chuyển đổi số tại Bệnh viện HNVN-CBĐH là “Ứng dụng quản lý lịch mổ”-nền tảng web tích hợp toàn bộ quy trình điều phối phẫu thuật. Trước đây, việc sắp xếp lịch mổ chủ yếu dựa vào trao đổi thủ công qua giấy tờ, bảng tính và các phần mềm chưa liên thông đầy đủ. Quy trình duyệt lịch chưa được số hóa toàn diện, dẫn đến khó kiểm soát trạng thái, thông tin từng ca mổ, mất nhiều thời gian điều phối giữa các khoa, phòng.

Đội ngũ công nghệ thông tin của bệnh viện xây dựng hệ thống quản lý lịch mổ theo hướng quản trị dữ liệu tập trung - Ảnh: H.L

Để giải quyết bài toán này, đội ngũ công nghệ thông tin của bệnh viện đã xây dựng hệ thống quản lý lịch mổ theo hướng quản trị dữ liệu tập trung. Toàn bộ quy trình từ đăng ký ca mổ, duyệt lịch, khám tiền mê, phân kíp phẫu thuật, xuất bản lịch đến truyền thông nội bộ đều được đồng bộ trên cùng một nền tảng.

Anh Từ Sĩ Cảnh, chuyên viên CNTT của bệnh viện cho biết, điểm nổi bật của hệ thống là tích hợp các thuật toán kiểm tra xung đột lịch, tự động phát hiện tình trạng trùng phòng mổ, trùng phẫu thuật viên hoặc trùng thiết bị y tế. Hệ thống gợi ý khung giờ phù hợp dựa trên năng lực vận hành thực tế của bệnh viện. “Thay vì phụ thuộc vào nhiều kênh trao đổi thủ công khác nhau, mọi dữ liệu liên quan đến một ca phẫu thuật đều được quản lý tập trung theo thời gian thực. Điều này giúp giảm đáng kể sai sót và tăng hiệu quả phối hợp liên khoa”, anh Cảnh chia sẻ.

Ứng dụng quản lý lịch mổ-nền tảng web tích hợp toàn bộ quy trình điều phối phẫu thuật tại bệnh viện - Ảnh: H.L

Sau 1 năm triển khai, ứng dụng đã góp phần rút ngắn thời gian tổng hợp và duyệt lịch mổ, giảm tình trạng thay đổi lịch thủ công; đồng thời giúp Ban Giám đốc theo dõi công suất phòng mổ và hoạt động phẫu thuật toàn viện một cách trực quan, kịp thời. Đây được xem là bước tiếp cận đầu tiên theo hướng ứng dụng AI và dữ liệu thông minh trong điều phối hoạt động phẫu thuật.

Cuộc “chạy đua với thời gian”

Từ tháng 4/2021, Khoa Chẩn đoán hình ảnh và Điện quang can thiệp bắt đầu triển khai ứng dụng AI trên hệ thống CT Scanner Siemens 128 lát cắt nhằm hỗ trợ chẩn đoán sớm và can thiệp bệnh nhân đột quỵ não. 

AI hỗ trợ các bác sĩ "chạy đua" với thời gian, tăng cơ hội phục hồi cho bệnh nhân đột quỵ não - Ảnh: H.L

ThS. bác sĩ CKII Nguyễn Đức Hùng, Trưởng khoa cho biết, hai ứng dụng quan trọng được triển khai gồm ASPECTS và CT PERFUSION. Trong đó, ASPECTS là công cụ tự động đánh giá thang điểm đột quỵ não sớm. Trước đây, bác sĩ phải tự đánh giá thủ công 10 vị trí để tính điểm đột quỵ. Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân và có thể xảy ra sai sót trong những ca bệnh phức tạp hoặc thời điểm thiếu bác sĩ chuyên sâu. “Khi ứng dụng AI, hệ thống sẽ tự động tìm kiếm tổn thương, phân tích và chấm điểm theo thời gian thực. Kết quả trả về nhanh và chính xác hơn rất nhiều”, bác sĩ Hùng chia sẻ.

Còn CT PERFUSION giúp đánh giá vùng lõi nhồi máu não và vùng thiếu máu não còn khả năng phục hồi-điều mà trước đây gần như không thể xác định chính xác bằng mắt thường. Đặc biệt với các trường hợp đột quỵ không rõ thời gian khởi phát (wake up stroke), AI đóng vai trò rất quan trọng trong việc giúp bác sĩ quyết định có nên can thiệp điều trị hay không.

Với bệnh nhân đột quỵ, mỗi phút chậm trễ đều làm giảm cơ hội phục hồi. Vì vậy, việc ứng dụng AI trong hỗ trợ chẩn đoán được xem là giải pháp quan trọng giúp bác sĩ “chạy đua với thời gian”, tăng tốc độ chẩn đoán, góp phần chuẩn hóa quy trình xử trí cấp cứu, nâng cao cơ hội phục hồi cho người bệnh. Đến nay, khoảng 1.200 người bệnh đã được hưởng lợi từ ứng dụng AI trong chẩn đoán đột quỵ tại bệnh viện.

Ứng dụng CT PERFUSION giúp đánh giá vùng lõi nhồi máu não và vùng thiếu máu não còn khả năng phục hồi-điều mà trước đây gần như không thể xác định chính xác bằng mắt thường - Ảnh: H.L

Không dừng lại ở quản lý phẫu thuật hay hỗ trợ đột quỵ, trong lĩnh vực đào tạo và nghiên cứu, một số chuyên khoa như Khoa Sản, Nội thận-Tiết niệu và Ung bướu… đã bước đầu ứng dụng các mô hình AI học máy để phân tích dữ liệu, đánh giá giai đoạn bệnh, hỗ trợ phác đồ điều trị tối ưu và phục vụ nghiên cứu dự báo.

Cùng với AI, các công nghệ hỗ trợ chẩn đoán hiện đại cũng đang được bệnh viện đẩy mạnh ứng dụng. Theo ThS. Bác sĩ Nguyễn Duy Bách, Trưởng khoa Thăm dò chức năng-Nội soi, từ năm 2020, khoa đã triển khai kỹ thuật nội soi tăng cường hình ảnh (IEE) trên hệ thống Fujifilm VP-7000 nhằm hỗ trợ phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa. Kỹ thuật này giúp tăng khả năng phát hiện sớm tổn thương, giảm bỏ sót và hỗ trợ định hướng sinh thiết chính xác hơn, qua đó nâng cao cơ hội điều trị sớm cho người bệnh. Đồng thời, IEE cũng góp phần nâng cao độ chính xác chẩn đoán ngay trong quá trình nội soi.

Hướng tới bệnh viện thông minh

Dù đạt được những kết quả bước đầu, quá trình triển khai AI cũng như các công nghệ cao tại bệnh viện vẫn còn không ít khó khăn như thiếu dữ liệu lớn chuẩn hóa, thiếu nhân lực chuyên sâu về AI, chi phí đầu tư cao và khó khăn trong tích hợp đồng bộ giữa các hệ thống dữ liệu y tế.

Tuy vậy, theo Giám đốc Bệnh viện HNVN-CBĐH Nguyễn Đức Cường, đơn vị sẽ tiếp tục mở rộng ứng dụng AI theo hướng toàn diện và thực chất hơn trong thời gian tới. Trong đó, bệnh viện dự kiến triển khai AI phân tích dữ liệu bệnh án điện tử nhằm dự báo nguy cơ nhiễm khuẩn bệnh viện và nhiễm khuẩn vết mổ; đồng thời tiếp tục ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa để hỗ trợ phát hiện sớm polyp và tổn thương nghi ngờ ung thư. Song song với đó là xây dựng cơ sở dữ liệu lớn phục vụ phát triển AI; hoàn thiện hệ sinh thái số gồm HIS, LIS, PACS, EMR cùng các nền tảng AI tích hợp; tăng cường đào tạo nhân lực và mở rộng hợp tác với các đơn vị công nghệ, hướng tới triển khai các hệ thống hỗ trợ ra quyết định lâm sàng trong tương lai.

Từ những ứng dụng đầu tiên trong quản lý, chẩn đoán đến điều trị, AI đang dần hiện diện rõ nét hơn trong hoạt động của Bệnh viện HNVN-CBĐH, mở ra hướng tiếp cận mới trong hành trình xây dựng bệnh viện thông minh.

Hương Lê