Chuyển đổi số y tế diễn ra còn chậm 

Số hóa y tế đã và đang diễn ra mạnh mẽ. Bộ Y tế đã đưa ra lộ trình đến hết năm 2023 các cơ sở khám chữa bệnh hạng I nâng cấp hệ thống công nghệ thông tin, phải triển khai hồ sơ bệnh án điện tử (EMR). Tuy nhiên cho đến ngày 23/4/2024, cả nước chỉ có 77 bệnh viện hoàn thành công bố.

So với con số gần 1.400 bệnh viện, Bộ Y tế nhận định việc triển khai hồ sơ bệnh án điện tử đang thực hiện rất chậm. Mặc dù có lợi cho cả người bệnh và bệnh viện, hầu hết các cơ sở y tế chia sẻ về nhiều khó khăn như: liên thông dữ liệu cần hạ tầng, đầu tư lớn, việc quản lý và tích hợp dữ liệu khi chuyển từ bệnh án giấy vẫn là một thách thức khó giải.

Nguồn dữ liệu xuất phát từ các bệnh viện, phòng khám rất lớn và đa dạng, bao gồm dữ liệu cá nhân, các thông số bệnh tật, ghi chú lâm sàng, hình ảnh chẩn đoán, dữ liệu dịch tễ học và hành vi người bệnh. Các dữ liệu này đang được thu thập và lưu trữ trong các hệ thống thông tin y tế như HIS, RIS, LIS, PACS...

Vấn đề ở chỗ các hệ thống này lại phân tán, tách rời và chưa được tích hợp. Việc không tuân theo bất kỳ tiêu chuẩn kết nối nào gây khó khăn cho việc liên thông và đọc hiểu lẫn nhau.

Liên thông các hệ thống bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo?

Để tháo gỡ vướng mắc, đồng thời đẩy nhanh tiến độ hoàn thành mục tiêu, ngành y tế cần sớm có một hạ tầng đồng bộ, liên thông các hệ thống thông tin y tế hiện có, làm chủ dữ liệu bằng một hạ tầng công nghệ quản trị đủ mạnh, đủ thông minh, giúp lưu trữ và xử lý được hàng triệu dữ liệu mới mỗi ngày. Các chuyên gia đã chỉ ra rằng, chính AI sẽ là chìa khoá giúp sức.

Năng lực xử lý của AI rất lớn, bao gồm và không giới hạn ở việc lưu trữ, quản trị, sàng lọc, phân tích dữ liệu thông qua công nghệ ngôn ngữ lớn (Large language models), học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning)... Các năng lực này chính là chìa khoá tháo gỡ các trở ngại, tiến tới chuyển đổi số toàn diện.

Trong bối cảnh này, DrAid™ Quản lý Dữ liệu Y tế do VinBrain - startup về công nghệ y tế thuộc Vingroup phát triển, được cho là sẽ ứng dụng trong việc khai thác thành công công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) cho quản lý dữ liệu Y tế để phục vụ cho chuyển đổi số lĩnh vực này.

Trọng tâm của giải pháp này là (hồ dữ liệu - data Lake) hạ tầng cơ sở giúp lưu trữ, kết nối, sàng lọc, tiến tới chuẩn hoá kho dữ liệu y tế từ nhiều hệ thống dữ liệu khác nhau. Từ đó hoàn thành tiến 

Một trong những ưu điểm quan trọng của hồ dữ liệu là khả năng kết nối không giới hạn, đa chiều giữa các cơ sở y tế từ tuyến trung ương đến tuyến cơ sở, từ bệnh viện lớn đến các trạm y tế cơ sở. Tuy nhiên, điều kiện cần của việc triển khai thành công là các cơ sở y tế đều phải tích hợp sẵn hệ thống bệnh án điện tử. Điều này không chỉ giúp cải thiện quá trình chẩn đoán và điều trị bệnh cho người dân mà còn tạo ra sự đồng bộ và hiệu quả trong quản lý dữ liệu y tế trên toàn quốc.

Tính hiệu quả của việc áp dụng AI vào quản lý dữ liệu y tế tại Việt Nam cần có thời gian đánh giá chi tiết, mặc dù công nghệ này đã chứng minh được giá trị tại các quốc gia phát triển, có ngành công nghệ và y tế đi trước chúng ta 5-10 năm. Những nền tảng ứng dụng AI như DrAid™ không chỉ giúp tăng cường khả năng đáp ứng của hệ thống y tế trước những thách thức lớn như dịch bệnh, mà còn mở ra cơ hội mới trong công tác nghiên cứu phát triển và đào tạo.

Nhờ vào việc phân tích và khai thác dữ liệu lớn (big data), nhà nghiên cứu có thể tìm ra những mô hình dự đoán và phòng ngừa bệnh mới, mang lại các giá trị to lớn và hữu ích cho người dân.

Theo Vietnamnet.vn