10 thách thức hàng đầu của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe năm 2022

Y tế thế giới nói chung, Việt Nam nói riêng đang phải đối mặt với những thách thức lớn nhất từ trước tới nay, dưới tác động của Covid-19. Đại dịch xuất hiện như một cú huých cho những phát kiến công nghệ tiên tiến trong ngành y. VinDr, VinBot và VinGen là ba giải pháp mà VinBigdata xây dựng và triển khai nhằm kiến tạo hướng đi bền vững cho hành trình chăm sóc, bảo vệ sức khỏe của người Việt.

Thực tế nào đang thách thức ngành y?

Nhận diện bài toán một cách chính xác, cụ thể và toàn diện là bước đầu tiên nhằm tìm ra lời giải cho mọi vấn đề. Trong y học, nói cách khác, để chữa được bệnh, trước hết phải tìm ra bệnh. Ngành y tế, nếu muốn chữa lành những vết thương của con người, cần xuất phát từ việc xác định, chỉ mặt, gọi tên những thực tế còn tồn tại ngay trong chính hệ thống.

Trên cơ sở đó, HealthCare Executive Group (HCEG) – một hiệp hội 31 năm tuổi liên kết các chuyên gia trong lĩnh vực y khoa tại Mỹ, đã công bố top 10 thách thức lớn nhất mà ngành y phải đối diện trong năm 2020. Theo HCEG, một trong số những khó khăn lớn nhất đối với y tế thế giới bao gồm: đảm bảo tương tác thời gian thực với người bệnh; phân tích dữ liệu phi cấu trúc về hệ gen, nhân khẩu học, hành vi, lối sống, nhằm tìm ra phác đồ chính xác cho bệnh nhân; và xây dựng một hệ thống dữ liệu tổng hợp, cho phép truy cập và trao đổi giữa các tổ chức y tế. 

Tại Việt Nam, hệ thống y tế quá tải là một trong những bài toán cấp bách cần tìm ra lời giải trong thời gian sớm nhất, nhằm phục vụ nhu cầu của người khám, chữa bệnh. Sở dĩ như vậy là do quá tải không chỉ dẫn đến tình trạng trực chờ nơi bệnh viện của người thăm khám, mà hơn hết, còn ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng khám chữa bệnh: giảm tương tác giữa bác sĩ – bệnh nhân, giảm thời gian chẩn đoán, khám, chữa bệnh cần có cho một ca bệnh, đồng thời, gia tăng áp lực lên đội ngũ nhân viên y tế.

Trong khi tìm lời giải cho những bài toán trên, một thách thức mới nổ ra đối với thế giới năm 2020 là đại dịch Covid-19. Covid-19 thúc đẩy việc phát triển và áp dụng các giải pháp y tế phải được thực hiện nhanh hơn bao giờ hết. Khám chữa bệnh từ xa; chẩn đoán mặt bệnh sao cho nhanh chóng và chính xác nhất; xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu bệnh nhân trong hệ thống các đơn vị thuộc ngành y, đây là ba trong số các xu hướng chính trong thời kỳ đại dịch.

Thế giới đang đối mặt với thử thách này như thế nào?

Đứng trước những yêu cầu cấp bách trên, nhân lực không phải yếu tố duy nhất cần được đầu tư. Đội ngũ nhân viên y tế, không phải một sớm một chiều, có thể đáp ứng hoàn toàn các vấn đề của cả hệ thống ngành y. Vậy câu trả lời cho những bài toán y tế nằm ở đâu?

Theo khảo sát của Optum, công bố ngày 02/11/2020, có đến 80% các tổ chức y tế đã và đang triển khai một chiến lược toàn diện dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và 15% cho rằng họ có kế hoạch đưa AI vào hệ thống. Đặc biệt, dưới tác động của Covid-19, hơn 56% các cơ sở y tế phải đẩy nhanh việc triển khai các giải pháp này. Tổng số 95% là một con số đáng kinh ngạc, cho thấy tầm quan trọng của công nghệ nói chung, AI nói riêng trong ngành dịch vụ sức khỏe. 

Một nghiên cứu khác được thực hiện bởi CB Insights trong năm 2020 cho thấy những gã khổng lồ công nghệ sẽ là nhân tố quan trọng tạo ra những thay đổi đáng kể trong lĩnh vực y tế. Cụ thể, có 05 công nghệ chính được khảo sát bao gồm: AI, Blockchain, Trị liệu miễn dịch, Robot học và Công nghệ chỉnh sửa gen. Trong số 1000 người được khảo sát, có tới 65% đánh giá AI là cốt lõi, là nền tảng tạo nên đột phá công nghệ trong ngành y.  

10 thách thức hàng đầu của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe năm 2022

Dựa vào những nghiên cứu kể trên, có thể thấy, công nghệ sẽ là câu trả lời cho những bài toán mà y tế đang gặp phải. Trong đó, trí tuệ nhân tạo, với khả năng ứng dụng rộng rãi, sẽ là động lực chủ chốt thúc đẩy những kiến tạo. Một số lợi ích mà AI mang lại cho y khoa bao gồm: hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (dựa trên phân tích dữ liệu lớn từ hồ sơ sức khỏe điện tử, các yếu tố về di truyền, chuyển hóa, protein, xã hội học), xây dựng hồ sơ điện tử (EHR), chẩn đoán hình ảnh y tế, phát triển robot y tế, tiếp cận hướng y học chính xác (Precision Medicine) và quản lí khám, chữa bệnh.

VinBigdata xây dựng hệ thống các giải pháp công nghệ trong y tế

Phát triển cả nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng, VinBigdata xây dựng và triển khai bộ giải pháp công nghệ trong lĩnh vực y tế, bao gồm: giải pháp AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế VinDr, chatbot VinBot trong ngành dịch vụ chăm sóc sức khỏe và VinGen

1, VinBot

Chatbot được cho là giải pháp tức thì cho tình trạng quá tải của hệ thống y tế tại Việt Nam. Với chatbot, người bệnh có thể tương tác 24/7, được giải đáp các thắc mắc liên quan đến tình trạng sức khỏe và liên tục cập nhật dữ liệu y tế thời gian thực. Tiếp cận với kiến thức y khoa và trao đổi với đội ngũ y bác sĩ chỉ bằng một click chuột chính là cách chatbot gia tăng trải nghiệm của người dùng, hướng tới cung cấp dịch vụ y khoa hướng cá thể hóa và 24/7.

Hơn nữa, chatbot hỗ trợ giảm thiểu thời gian chờ đợi, tư vấn, điều trị và các chi phí dịch vụ không cần thiết. Các chuyên gia ước tính, trên toàn cầu, lượng chi phí tiết kiệm được bởi chatbot chăm sóc sức khỏe sẽ đạt 3,6 tỷ USD trong năm 2022.

Không chỉ hỗ trợ bệnh nhân từ xa, hướng tới giải pháp telehealth, chatbot trong y tế còn được sử dụng trong việc phân loại và sắp xếp lịch khám chữa. Bằng cách cung cấp các câu hỏi liên quan đến triệu chứng của bệnh nhân, chatbot thu thập đầy đủ thông tin về tiền sử của người bệnh, từ đó thông qua hệ thống, gửi tin nhắn tới bác sĩ nhằm phân loại người bệnh, phục vụ cho công tác khám chữa về sau.

Hiện nay, có 03 loại chatbot khác nhau được ứng dụng không chỉ trong ngành y tế:

  • Menu/Button-based chatbots: Chatbot theo kịch bản. Đây là loại chatbot cơ bản nhất trên thị trường hiện nay. Tương tự như menu trên điện thoại di động, những chatbot này yêu cầu người dùng thực hiện một số lựa chọn để tìm hiểu sâu hơn về câu trả lời cuối cùng.
  • Keyword Recognition-Based Chatbots: Chatbot dựa trên nhận dạng từ khóa có thể lắng nghe yêu cầu của người dùng và sử dụng công nghệ AI để đưa ra câu trả lời thích hợp.
  • Contextual chatbots: Chatbot theo ngữ cảnh sử dụng công nghệ Machine Learning và AI để ghi nhớ hội thoại với người dùng cụ thể từ đó tự cải thiện và phát triển hội thoại theo thời gian.

Sản phẩm Chatbot của VinBigdata hiện được phát triển ở cấp độ nhận dạng từ khóa. Dễ dàng tùy chỉnh, tích hợp đa kênh và phù hợp với hệ thống quản trị của cơ sở y tế, VinBot hướng tới cung cấp một trợ lý ảo đa năng giúp cải thiện trải nghiệm của người dùng và giảm tải công việc cho đội ngũ nhân viên y tế. 

2, VinDr

Thực tế cho thấy, sai sót trong chẩn đoán chính là mối đe dọa nghiêm trọng đến an toàn và hiệu quả khám, chữa bệnh. Tại Mỹ, ước tính mỗi năm, trên tổng số 12 triệu ca khám, tỉ lệ lỗi chẩn đoán ngoại trú là 5.08%. Do đó, sự tham gia của công nghệ, đặc biệt là AI trong công tác chẩn đoán đang dần trở thành một nhu cầu cấp bách hơn bao giờ hết.

Xuất phát từ bài toán này, phát triển dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo, VinDr hỗ trợ các bác sĩ đưa ra quyết định chính xác và nhanh chóng trong chẩn đoán hình ảnh. Theo kế hoạch, giải pháp VinDr sẽ có 6 chức năng chẩn đoán, bao gồm chẩn đoán các bệnh lý phổi trên ảnh X-quang lồng ngực; chẩn đoán ung thư vú trên ảnh X-quang tuyến vú; chẩn đoán ung thư phổi trên ảnh cắt lớp (CT); chẩn đoán ung thư gan trên ảnh CT; chẩn đoán đột quỵ não trên ảnh CT; chẩn đoán u não trên ảnh cộng hưởng từ.

10 thách thức hàng đầu của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe năm 2022
6 chức năng chẩn đoán của VinDr

VinDr có vai trò tham vấn hội chẩn khách quan, đảm bảo không bỏ sót những chi tiết nhỏ, giúp các bác sĩ có đầy đủ dữ liệu để đưa ra quyết định tốt nhất. Đặc biệt, với khả năng tự tối ưu hoá theo thời gian, thuật toán AI sẽ được đào tạo không ngừng từ chính các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm. Bên cạnh việc chẩn đoán, VinDr cũng có thể tự động khoanh vùng nghi ngờ tổn thương và chỉ ra điểm bất thường với độ chính xác đạt trung bình trên 90%.

Đánh giá về VinDr, Bác sĩ Lê Tuấn Linh, Trưởng khoa Chẩn đoán hình ảnh, bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho biết: “Việc phát hiện sớm ung thư thông qua chẩn đoán hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc điều trị thành công các bệnh nhân ung thư. Ứng dụng AI trong lĩnh vực này tạo ra công cụ hỗ trợ hiệu quả cho các chương trình sàng lọc ung thư hoặc các bệnh nan y khác trong tương lai. Chúng tôi đánh giá hệ thống VinDr có thể đứng Top đầu trong việc hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh”.

Về hiệu quả chẩn đoán, sản phẩm VinDr của VinBigdata đã chứng minh được năng lực tại các cuộc thi uy tín, tầm cỡ quốc tế, như:

  • Số 01 cuộc thi Chexpert chẩn đoán 12 bệnh phổi X quang lồng ngực (ĐH Stanford). [2019]
  • Số 01 cuộc thi khoanh vùng bệnh trên ảnh nội soi ISBI 2020.
  • Số 01 trong cuộc thi phân loại thảo mộc Herbarium, thuộc workshop FGVC7, ở hội thảo hàng đầu thế giới về Thị giác máy tính CVPR 2020.
  • Số 3 cuộc thi phát hiện và phân loại thuyên tắc phổi bằng ảnh CT phổi của hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) và hiệp hội X-quang lồng ngực (STR) 2020.
  • Số 01 (giai đoạn I) chẩn đoán tràn khí màng phổi SIIM (Hiệp hội Tin học Hình ảnh Y tế Hoa Kỳ). [2019]
  • Top 10 tại cuộc thi chẩn đoán chảy máu não trên ảnh CT do hiệp hội X-quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức. [2019]

Với những thành quả trên, VinDr đang được triển khai thử nghiệm tại các bệnh viện đầu ngành tại Hà Nội và Phú Thọ. Tại Hà Nội, giải pháp được ứng dụng tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Times City. Tại Phú Thọ, 5 bệnh viện hạng I của tỉnh đang triển khai VinDr là Bệnh viện Đa khoa tỉnh, Bệnh viện Sản Nhi, Trung tâm Y tế huyện Thanh Ba, Trung tâm Y tế huyện Cẩm Khê, Trung tâm Y tế huyện Thanh Thủy.

3. VinGen

Theo WHO, năm 2019, ước tính Việt Nam có khoảng 6 triệu người mắc bệnh hiếm và 100 căn bệnh hiếm được báo cáo trong cộng đồng. Song, 30-40% các bệnh hiếm gặp có thể được giải quyết khi áp dụng Y học chính xác. Phân tích gen, thói quen và môi trường sống – những yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến sức khỏe của con người chính là cách y học chính xác thực hiện, nhằm xây dựng lớp “lá chắn” toàn diện bảo vệ sức khỏe.

  • 10 thách thức hàng đầu của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe năm 2022
Hệ thống phân tích và quản lý dữ liệu y sinh VinGen Data Portal

Nhận thấy tiềm năng to lớn của y học hệ gen trong phòng ngừa và điều trị bệnh, VinBigdata phát triển các giải pháp về gen, bao gồm: xây dựng cơ sở dữ liệu biến dị di truyền quần thể người Việt​​; nghiên cứu tương quan trên toàn bộ hệ gen bệnh nhân tiểu đường Việt Nam​​; nghiên cứu và ứng dụng dược học hệ gen trong dự đoán tác dụng có hại của thuốc.

Tính riêng hệ thống VinGen, cơ sở dữ liệu 1000 mẫu gen của riêng người Việt sẽ là cổng thông tin tham chiếu để các nhà khoa học, đội ngũ y bác sĩ tìm ra mối quan hệ bệnh – thuốc – hệ gen, từ đó đưa ra các cảnh báo thuốc đặc trị cho người Việt.

Với VinBot, VinDr và VinGen, VinBigdata kỳ vọng cung cấp tới cộng đồng một bộ giải pháp công nghệ tiên tiến, nhằm trả lời cho các bài toán phổ biến của y tế toàn cầu và đặc trưng của y tế Việt Nam. Không chỉ hướng tới giải quyết kịp thời, nhanh chóng những mặt tồn tại của ngành y, VinBigdata đặt mục tiêu kiến tạo hướng đi bền vững cho hành trình chăm sóc, bảo vệ sức khỏe của người Việt.

https://youtu.be/FFHZMAfmfK4

Vấn đề gặp phải

Quá tải bệnh viện – Tính chính xác trong chẩn đoán và điều trị bệnh

Hướng giải quyết

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn trong nghiên cứu và phát triển các giải pháp, sản phẩm hướng đến Y học chính xác

Kết quả

6

Chức năng chẩn đoán của VinDr

1000

Hệ gen người Việt được lưu trữ tại VinGen Data Portal