Ứng dụng trí tuệ nhân tạo, hay còn gọi là AI - artificial intelligence, giúp dự báo rủi ro sớm hơn, sàng lọc nhanh hơn, và đưa ra những dự báo hay cảnh báo về sức khoẻ mang tính cá nhân hoá gần gũi với từng cá nhân hơn.
Việt Nam đang bước vào giai đoạn dân số già theo nhịp độ thuộc nhóm nhanh nhất thế giới. UNFPA cho biết người từ 60 tuổi trở lên chiếm 11,9% dân số năm 2019 và có thể vượt 25% vào năm 2050; đến năm 2036, Việt Nam chuyển từ xã hội "già hóa" sang xã hội "già". Tuổi càng cao và không có thói quen chủ động chăm sóc sức khoẻ từ sớm, vì vậy nhóm đối tượng này thường phát triển song hành cùng các bệnh mạn tính như tim mạch, đái tháo đường, ung thư,… Điều này gây áp lực không nhỏ đến hệ thống y tế hiện tại.
Công nghệ SELENA + sử dụng AI hỗ trợ đọc ảnh võng mạc giúp sàng lọc bệnh nhân đái tháo đường ở Singapore. Nguồn ảnh: singhealth.com.sg
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào y tế dự phòng đã được thử nghiệm tại nhiều quốc gia khác nhau và đạt được nhiều thành công nhất định. Đây cũng là những mô hình hữu ích mà các doanh nghiệp và hệ thống y tế ở Việt Nam có thể cân nhắc và ứng dụng.
Nhật Bản: Sử dụng dữ liệu khám định kỳ để phân tích nguy cơ sức khoẻ trong tương lai
Nhật Bản từ lâu đã có nền tảng khám sức khoẻ định kỳ và dữ liệu được sắp xếp phù hợp với sự chuẩn hoá. Một nghiên cứu trên Scientific Reports so sánh mô hình học máy để dự đoán nguy cơ tử vong 5 năm trên dữ liệu khám sức khỏe: AUC của XGBoost đạt 0,811, cao hơn mạng nơ-ron (0,774) và logistic regression (0,772); dữ liệu huấn luyện gồm 85.361 người (năm 2008) và kiểm định trên 31.388 người (2009 đến năm 2014).
Singapore và Hoa Kỳ: Triển khai sử dụng AI vào chương trình sàng lọc
Chương trình Singapore Integrated Diabetic Retinopathy Programme (SiDRP) đến cuối FY2019 đã sàng lọc hơn 600.000 bệnh nhân; 99,8% báo cáo được trả trong vòng 1 ngày làm việc. Singapore triển khai SELENA+ để hỗ trợ đọc ảnh võng mạc. Synapxe (đơn vị HealthTech thuộc hệ thống công) mô tả SELENA+ có thể giúp giảm tải đến 50% và trả kết quả trong vài phút, thay vì hàng giờ hoặc nhiều ngày. Bộ Y tế Singapore công bố thêm chi tiết triển khai: trong giai đoạn 1, có 38.215 ca tại 6 polyclinic được SELENA+ xử lý và so sánh với quy trình đọc ảnh hiện hành; phân tích sơ bộ cho thấy độ chính xác trong phát hiện các tình trạng nguy cơ nghiêm trọng là tương đương tiêu chuẩn thông tin hiện tại.
Năm 2018, FDA đã cấp phép theo cơ chế De Novo cho thiết bị phát hiện bệnh võng mạc do đái tháo đường IDx-DR (De Novo number DEN180001), với quyết định được ban hành ngày 11/04/2018. Với thiết bị này, khi hệ thống kết quả cho thấy có dấu hiệu bệnh sớm, bệnh nhân được giới thiệu sang cho bác sĩ chuyên khoa mắt để tiếp tục đánh giá và điều trị.
Đài Loan (Trung Quốc): AI hỗ trợ đánh giá kết quả lâm sàng
Ở cấp hệ thống, Đài Loan (Trung Quốc) mô tả việc sử dụng big data và AI để tổ chức dữ liệu chi phí có cấu trúc cùng hình ảnh cũng như báo cáo khám chữa bệnh (dữ liệu phi cấu trúc), hướng tới cơ chế "AI-assisted precision review". Đơn vị này cũng nêu ví dụ về giám sát chất lượng hình ảnh và báo cáo tải lên trước khi cơ sở y tế kê khai.
Ứng dụng và triển khai tại Việt Nam
Hiện nay, Việt Nam đã có những mảnh ghép quan trọng trong thiết lập hạ tầng nâng cấp hệ thống y tế công lập toàn diện. Bộ Y tế ban hành Quyết định 5316/QĐ-BYT phê duyệt chương trình chuyển đổi số ngành y tế đến năm 2025, định hướng phát triển mở rộng đến năm 2030.Đề án "Khám, chữa bệnh từ xa" giai đoạn 2020 – 2025 cũng đã được phê duyệt. Ở tầng dữ liệu công dân, theo thông báo kết luận được đăng trên Cổng Thông tin Chính phủ, đến tháng 10/2024 đã tạo lập 32,1 triệu sổ sức khỏe điện tử, trong đó 14,6 triệu đã tích hợp qua VNeID.
Bà Hoàng Phượng Liên, chuyên gia tư vấn về AgeTech
Việt Nam hoàn toàn có thể triển khai và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào y tế dự phòng trong quá trình sàng lọc cũng như phân tích thông tin tập trung đang được dần chuyển đổi tích hợp vào hệ thống dữ liệu quốc gia. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý hơn hết chính là cơ chế kiểm soát, bảo mật và bảo hộ dữ liệu thông tin cá nhân, bao gồm nhân khẩu học, tiền sử khám chữa bệnh, đặc điểm và dữ liệu sinh trắc học. Các cơ chế bảo mật và quy trình xử lý dữ liệu cần được thiết kế bài bản trước khi thực sự ứng dụng công nghệ vào các kịch bản y tế dự phòng.
Xây dựng hệ thống dữ liệu y tế trung tâm, minh bạch công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo, nâng cao trách nhiệm chuyên môn y khoa và thiết kế lấy trọng tâm là người cao tuổi là tiền đề quan trọng chuẩn bị cho Việt Nam trước xã hội già hoá trong tương lai gần.
Hoàng Phượng Liên