Các chuyên gia bệnh học sử dụng công cụ AI để chẩn đoán bệnh ở Bệnh viện liên kết tuyến đầu của Trường Y Đại học Chiết Giang. Ảnh: CMG
Tại Thâm Quyến, ông Li Hualiang 57 tuổi bị bệnh tim và cao huyết áp, muốn trồng răng nhưng lo ngại về sức khỏe tim mạch. Ông tới Bệnh viện Nhân dân La Hồ, một cơ sở trang bị hệ thống hướng dẫn bằng trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để phân luồng những ca bệnh phức tạp. Sau khi ông Li mô tả triệu chứng, hệ thống tư vấn đăng ký dịch vụ và giúp ông đặt lịch khám tim mạch. Khi ông Li tới phòng tư vấn, máy tính của bác sĩ tim mạch đã hiển thị chi tiết tình trạng của ông. Sau một hồi hỏi han, hệ thống AI chỉ mất 8 giây để đưa ra tư vấn chẩn đoán. Để giúp ông Li quyết định việc trồng răng, bác sĩ tiếp tục sử dụng công cụ AI nhằm đánh giá những rủi ro và biện pháp đề phòng liên quan đến quy trình này.
Là thành phố tiên phong về sáng kiến chăm sóc sức khỏe dựa trên AI, cho đến nay Thâm Quyến đã tích hợp 16 hạng mục với 63 tình huống và triển khai gần 450 sản phẩm AI ở các cơ sở y tế thuộc mọi cấp. Pei Xiaoyang, giám đốc khoa tim mạch ở Bệnh viện Nhân dân La Hồ, nhấn mạnh vai trò của AI trong quản lý bệnh nhân với nhiều tình trạng. "Bệnh nhân đôi khi có nhiều bệnh đi kèm và các chuyên gia có thể thiếu trình độ chuyên môn trong các phân ngành chồng chéo. AI giúp lấp đầy khoảng trống này thông qua tư vấn cấp thuốc và điều trị ngoài chuyên môn của chúng tôi. Điều đó rất hữu ích trong việc mang lại sự chăm sóc chính xác", Pei chia sẻ.
Trong chẩn đoán bệnh, chuyên gia bệnh học thường dành nhiều thời gian và công sức rà soát tế bào bị tổn thương từ tế bào thường dưới kính hiển vi, quá trình chứa đầy nguy cơ chẩn đoán sai do mệt mỏi. Nhằm giải quyết vấn đề, Bệnh viện liên kết tuyến đầu của Trường Y Đại học Chiết Giang phát triển và áp dụng một mô hình bệnh học AI. Hiện nay, các máy quét phim dương biến đổi phiến kính thành hình ảnh kỹ thuật số, có thể tải lên đám mây để phân tích với sự trợ giúp của AI.
Mô hình trên lọc chính xác mẫu vật thông thường trong khi đánh dấu khu vực nghi ngờ bị tổn thương, cải thiện đáng kể hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán. Thành tựu này cũng giảm khối lượng công việc cho các nhà bệnh học trẻ, cho phép họ tập trung mài dũa chuyên môn và nâng cao trình độ.
Trong phòng điều trị tích cực (ICU), nơi thiết bị y tế sản sinh lượng dữ liệu khổng lồ, trước đây bác sĩ từng phải soạn và dịch thông tin rời rạc của bệnh nhân để đưa ra quyết định quan trọng. Hiện nay, mô hình ICU do AI điều khiển của bệnh viện phân loại tình trạng bệnh nhân theo những module đã lập và tạo mô phỏng kỹ thuật số bằng dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị kết nối lẫn nhau. Ví dụ, trong trường hợp bệnh nhân ghép tim, sử dụng oxy hóa qua màng ngoài cơ thể (ECMO), bác sĩ ICU cho thấy cách hệ thống AI phỏng theo suy luận lâm sàng, phân tích xu hướng ở các dấu hiệu quan trọng, kết quả thí nghiệm và dữ liệu đo lường nhằm hỗ trợ quyết định thời gian tối ưu để tháo ECMO.
"AI đóng vai trò như trợ lý hữu hiệu đối với đội ngũ ICU", Cai Hongbo, giám đốc khoa Chăm sóc đặc biệt ở Bệnh viện liên kết tuyến đầu của Trường Y Đại học Chiết Giang, cho biết. "Nó liên tục theo dõi bệnh nhân để phát hiện những thay đổi nhỏ và nguy cơ mới xuất hiện, sau đó phân tích và sắp xếp dữ liệu theo quy định lâm sàng mà chúng tôi đã lập trình".
Sau khi triển khai 6 tháng ở bệnh viện, mô hình ICU dựa trên AI đã thiết lập cơ sở dữ liệu ICU chất lượng cao, đạt khả năng hỗ trợ cấp chuyên gia, giảm khối lượng công việc cho bác sĩ, hợp lý hóa công việc tiêu tốn nhiều thời gian như thu thập thông tin và ra quyết định. AI tỏ ra xuất sắc trong chụp ảnh y khoa, hệ gene học, phân loại bệnh nhân, quản lý bệnh mãn tính, nghiên cứu và phát triển thuốc. Nó tăng cường trải nghiệm cho bệnh nhân, hỗ trợ tập thể y bác sĩ, thúc đẩy sử dụng hiệu quả tài nguyên, giúp chăm sóc y tế chất lượng cao trở nên dễ tiếp cận đối với nhiều người.
An Khang (Theo CGTN)
