TS David Hansen. Ảnh: NVCC.

Là Giám đốc Trung tâm nghiên cứu sức khỏe điện tử của Australia, Chương trình y tế số quốc gia của CSIRO, những thông tin TS David Hansen chia sẻ trong tọa đàm cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy các dịch vụ y tế số.

Ở Trung tâm nơi TS David Hansen đang thực hiện các nghiên cứu ứng dụng AI trong phát triển các dịch vụ y tế, trong đó có khoa học y sinh, dữ liệu hồ sơ bệnh án và hình ảnh lâm sàng.

Ông cho biết, công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy có thể hỗ trợ công cụ phân tích dữ liệu thông minh. Hệ thống sẽ tích hợp dựa trên kho dữ liệu lớn, cung cấp hình ảnh lâm sàng cho bác sĩ giúp bác sĩ phân tích, đưa ra các chẩn đoán nhanh chóng. Các bác sỹ cũng có thể dựa trên hệ gene, sử dụng thuật toán để thấy được diễn biến mô hình bệnh, chỉ thị sinh học, các thông tin trên hồ sơ bệnh án của bệnh nhân, nghiên cứu để phân tích hình ảnh trên não bộ, xử lý dữ liệu về ung thư...

Ví dụ khi phòng xét nghiệm về bệnh lý đưa ra các thông báo, cơ sở dữ liệu về ung thư phân loại và mã hóa thủ công các ca ung thư. AI giúp phân loại mô bệnh học, vị trí khối tiên phát, kích cỡ khối u và đưa ra thông tin giai đoạn ung thư.

Hoặc AI có thể phân tích hình ảnh trên não bộ để phản ánh đâu là các chỉ thị thể hiện các bệnh khác nhau, ví dụ bệnh Alzeimer. "Đây là những công cụ phân tích dữ liệu thông minh", Tiến sỹ David Hansen nói.

Để hiểu rõ hơn AI trong y tế số, tiến sĩ David đưa ra hai loại AI ứng dụng trong phân tích hình ảnh lâm sàng và cận lâm sàng và AI mang tính thống kê (hỗ trợ trong quản lý dữ liệu bệnh án của người bệnh). " Kết hợp hai loại AI này và machine learning sẽ giúp việc phân tích và chẩn đoán của bác sĩ chính xác hơn", ông nói.

Ngoài ra, AI hỗ trợ dự đoán sớm các kết quả phát triển thần kinh của trẻ sinh non, việc sinh non có gặp ảnh hưởng về não bộ không để kịp thời can thiệp và điều trị. Sử dụng học máy và thuật toán để so sánh và dán tên vùng khác nhau cho não bộ và giai đoạn phát triển khác nhau, giúp loại bỏ các yếu tố gây nhiễu ảnh, xây dựng các cấu trúc và siêu cấu trúc của não, thiết lập các đường liên lạc trong não bằng chụp bó sợi thần kinh, đánh dấu cho các vùng khác nhau của não bộ.

Gợi ý cho Việt Nam, TS David Hansen nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu đầu vào và làm thế nào để đảm bảo việc thu thập dữ liệu chất lượng tốt cho ngành y. "Những việc này Việt Nam đang thực hiện tốt, tuy nhiên làm thế nào để có quy trình thu thập dữ liệu có chất lượng tốt để AI có thể hoạt động được là điều cần suy nghĩ", ông nói.

Hệ thống AI chẩn đoán ung thư phổi. Ảnh: Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội.

Tại Việt Nam, AI bước đầu được ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh về bệnh lý phổi trên ảnh X-quang lồng ngực và chẩn đoán ung thư vú trên ảnh X-quang tuyến vú đã được thử nghiệm tại 3 bệnh viện lớn của Việt Nam (108, Đại học Y và Vinmec).

Trong điều trị bệnh, đã áp dụng triển khai ứng dụng AI thông qua hệ thống IBM Watson for Oncology - IBM WFO (Mỹ) để tư vấn đưa ra phác đồ điều trị ung thư cho 13 loại ung thư phổ biến ở Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ, sau đó đến Bệnh viện K và Bệnh viện Ung bướu TP HCM.

TS Trần Thị Mai Oanh, Viện trưởng Viện Chiến lược, Bộ Y tế cho biết, tháng 10 năm 2019 Bộ Y tế đã ban hành Đề án ứng dụng và phát triển công nghệ thông tin y tế thông minh giai đoạn 2019-2025. Mục tiêu của đề án thúc đẩy ứng dụng và phát triển công nghệ số, công nghệ thông minh trong y tế để xây dựng hệ thống y tế Việt Nam hiện đại, chất lượng.