Bằng việc ứng dụng công nghệ AI, giải pháp VinDr do Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBigdata) phát triển sẽ hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và phân loại bệnh nhân.
Lời giải từ công nghệ cho bài toán y tế
Ba nội dung chuyển đổi số trụ cột được chia sẻ tại chương trình chuyển đổi số y tế Quốc gia 2020 (Ehealth Vietnam Summit) diễn ra vào ngày 29-30/12 vừa qua chính là: khám chữa bệnh thông minh, phòng bệnh thông minh và quản lý thông minh.
Với phương pháp quản lý, hệ thống y tế Việt Nam có thể tiếp cận bài học đi trước của các nước trên thế giới. Tuy nhiên, trong công tác phòng và khám chữa bệnh, khác biệt về cấu trúc sinh học, đặc điểm gen, môi trường đặc trưng của người Việt… dẫn đến khó khăn trong việc áp dụng kĩ thuật của nước bạn, ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác khi áp dụng vào thực tiễn. Để giải bài toán này chỉ có thể là người Việt, cộng hưởng dữ liệu Việt và nguồn lực Việt.
Tháng 6 vừa qua, giải pháp VinDr, nền tảng AI trong chẩn đoán ảnh y tế do Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBigdata) phát triển đã chính thức thử nghiệm tại Bệnh viện Trung ương quân đội 108, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Bệnh viện Đa khoa quốc tế Vinmec Times City. Trong 6 tháng cuối năm, giải pháp được đưa vào hoạt động khám chữa bệnh tại các bệnh viện tuyến tỉnh và trung tâm y tế tuyến huyện tại Phú Thọ, Bình Định, Hải Phòng, Lâm Đồng…
Với hai ứng dụng đầu tiên được cung cấp là hỗ trợ chẩn đoán X-quang lồng ngực và hỗ trợ chẩn đoán X-quang tuyến vú, giải pháp được hội đồng y khoa đánh giá cao khi độ đồng thuận trung bình của AI và bác sĩ là 85,7%, trong khi độ đồng thuận trung bình giữa các bác sĩ là 86,2%. VinDr có khả năng hỗ trợ chẩn đoán theo thời gian thực, phát hiện được 28 loại tổn thương và bệnh lý trên ảnh X-quang lồng ngực, 13 dấu hiệu bất thường trên ảnh X-quang tuyến vú.
Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm đã nghiên cứu và phát triển, đào tạo công nghệ trong suốt hai năm qua. Có thể kể đến như GS.TS Phạm Minh Thông (Bệnh viện Bạch Mai), PGS.TS Lâm Khánh (Bệnh viện Trung ương Quân đội 108), TS. Lê Tuấn Linh (Bệnh viện Đại học Y Hà Nội), TS. Nguyễn Thu Hương (Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Times City), Bác sĩ Hồ Hoàng Phương (Bệnh viện Đa Khoa Tâm Anh)…
VinDr được kỳ vọng có thể hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giảm thiểu sai sót trong quá trình chẩn đoán, rút ngắn khoảng cách chênh lệch về chất lượng khám chữa bệnh giữa các vùng miền.
Cánh tay nối dài của các bác sĩ
Tại bệnh viện Đa khoa Phú Thọ, Bác sĩ Trần Quang Lục, phụ trách khoa chẩn đoán hình ảnh cho biết, có những ngày phải đọc tới 300 tấm phim chụp X-quang lồng ngực và phải trả kết quả sớm cho bệnh nhân, nhiều khi không đủ thời gian và khá áp lực.
Sau hai tháng thử nghiệm VinDr, Bác sĩ Lục chia sẻ: “Phần mềm này hỗ trợ sàng lọc các bệnh nhân rất nhanh trong thời gian ngắn. Các bác sĩ sẽ không mất thời gian vào các trường hợp máy báo là bình thường mà để dành nguồn lực tập trung vào trường hợp khác khó hơn”.
Bác sĩ Hoàng Công Lâm, Phó giám đốc Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ cũng nhấn mạnh, ứng dụng VinDr là một trong những bước đi trong nỗ lực chuyển đổi số của bệnh viện tỉnh nhà. “Các bác sĩ của bệnh viện đánh giá cao tốc độ nhanh, chính xác trong đọc kết quả tổn thương của VinDr. Đây cũng là kênh đào tạo hiệu quả cho các bác sĩ trẻ chưa có nhiều kinh nghiệm”, vị Phó giám đốc chia sẻ.
Định hướng hỗ trợ các bác sĩ trong hầu hết các phương thức chụp ảnh y tế, Tiến sĩ Nguyễn Quý Hà, Trưởng phòng Xử lý ảnh Y tế cho biết, VinBigdata dự kiến sẽ cho ra mắt thêm bốn ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán dành cho CT lồng ngực, CT gan mật, CT sọ não, và MRI sọ não trong năm 2021. “Giải pháp của chúng tôi hướng tới hỗ trợ bác sĩ nâng cao tính chính xác, tránh bỏ sót, chứ không phát triển với tham vọng thay thế bác sĩ”, tiến sĩ Hà nhấn mạnh.
Để chuyển đổi số thành công trong lĩnh vực y tế, điều kiện tiên quyết là tối ưu nguồn lực và dữ liệu y tế của chính người Việt. Trước đó, VinBigdata vừa công bố ra mắt hệ thống quản lý, phân tích, chia sẻ dữ liệu y sinh lớn nhất Việt Nam, mở kho dữ liệu tới cộng đồng. Với hệ cơ sở dữ liệu gen người Việt, cộng đồng nghiên cứu có thể dễ dàng truy cập, trực tiếp sử dụng để nghiên cứu, phát triển các giải pháp make in Viet Nam, giải quyết các bài toán sức khỏe cho người Việt.