Siemens Healthineers giới thiệu các giải pháp công nghệ y tế hiện đại tại Hội nghị Quản lý bệnh viện châu Á 2019

Các giải pháp của Siemens Healthineers cho phép đẩy nhanh quy trình làm việc và giúp các bác sỹchẩn đoán hình ảnh dễ dàng hơn khi phải đối mặt với áp lực về thời gian và các trường hợp phức tạp. Siemens Healthineers sử dụng công nghệ AI giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng ảnh hưởng đến ngành này.

Tại Hội nghị Quản lý bệnh viện châu Á 2019 (Hospital ManagementAsia– HMA 2019), Siemens Healthineers tập trung vào chủ đề cung cấp dịch vụ y tế giá trị cao nhờ vào số hóa y tế, đồng thời chia sẻ chuyên sâu về các dịch vụ của hãng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Ông Fabrice Leguet, Chủ tịch kiêm Giám đốc Điều hành khu vực Đông Nam Á, Siemens Healthineers chia sẻ: "Siemens Healthineers có hơn 500 bằng sáng chế về máy học (machine learning), 125 bằng sáng chế trong lĩnh vực học chuyên sâu (deep learning) và hơn 40 ứng dụng dựa trên trí tuệ nhân tạo để mở đường cho các nhà cung cấp dịch vụ y tế trên toàn thế giới phát triển y học chính xác nhằm thúc đẩy phòng ngừa và điều trị cá thể hóa với chẩn đoán y khoa chính xác".

Bản sao số (digital twin)

Bản sao số đã và đang được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác, giúp tối ưu hóa các quy trình sản xuất, làm việc và mô hình máy. Siemens Healthineers hiện đã áp dụng khái niệm mô hình kỹ thuật số cho các cơ quan của cơ thể con người và quy trình hoạt động của chúng. Việc mô phỏng các cơ quan hoặc thậm chí toàn bộ cơ thể con người yêu cầu phải có một mô hình sinh lý học được hỗ trợ bởi AI. Những mô hình như vậy đòi hỏi khối lượng tính toán lớn, điều này cũng đã trở nên phổ biến rộng rãi gần đây. Tiếp nối các dự án nghiên cứu ban đầu để mô phỏng trái tim con người, hiện nay, các cơ quan khác cũng đang dần dần được mô phỏng, để hướng tới việc phát triển bản sao số của toàn bộ cơ thể con người.

Cơ quan đầu tiên được mô phỏng chính xác bằng các phương pháp này là trái tim. Dựa trên hình ảnh MR (Cộng hưởng từ) và phương pháp đo ECG (Điện tim), mô hình mô phỏng các quá trình sinh lý của một cơ quan quan trọng nhất của bệnh nhân. Sau đó có thể thực hiện kế hoạch ảo để hình dung các phản ứng của nó đối với việc điều trị trên máy tính trước khi can thiệp thực tế. Siemens Healthineers đang phát triển các thuật toán thông minh tạo ra các mô hình kỹ thuật số của các cơ quan dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ. Trong một dự án nghiên cứu tại Đại học Heidelberg, các bác sĩ tim mạch đã thử nghiệm việc sử dụng các thuật toán này trong tái đồng bộ tim. Các bác sĩ tim mạch Heidelberg đã tạo ra bản sao số trái tim của bệnh nhân, gần như cấy ghép ảo các điện cực và tạo ra các xung nhịp ảo. Nhịp đập không đồng bộ của tim ảo đã được chữa trị, nghĩa là liệu pháp tái đồng bộ cũng có thể thành công ở bệnh nhân. Đây là một ví dụ tuyệt vời về việc sử dụng số hóa và trí tuệ nhân tạo để giúp các bác sĩ phát triển tiên lượng chính xác hơn. Siemens Healthineers đang theo đuổi một tầm nhìn đầy tham vọng - một ngày nào đó sẽ có bản sao số toàn bộ cơ thể của từng bệnh nhân.

Ngoài việc điều trị cho từng bệnh nhân, bản sao số cũng có thể giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, tối ưu hóa các phòng, khoa hoặc thậm chí toàn bộ tổ chức như bệnh viện. Trong quan hệ đối tác chiến lược tập trung vào việc tạo ra giá trị giữa Siemens Healthineers và Đại học Y khoa Nam Carolina(MUSC), hai bên lên kế hoạch tìm hiểu các tùy chọn, bao gồm tối ưu hóa quy trình bằng cách sử dụng các mô hình kỹ thuật số hàng ngày của bệnh viện. Mục tiêu là có thể chăm sóc tốt nhất cho bệnh nhân, đồng thời thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các bệnh viện khác. Một số kịch bản có thể được mô phỏng như bản sao số và ảnh hưởng của chúng đến hiệu quả quá trình với chi phí không đổi.

AI RAD Companion Chest CT

AI-Rad Companion Chest CT là một phần mềm hỗ trợ đưa AI vào chụp cắt lớp vi tính (CT). Đội ngũ các nhà khoa học của Siemens Healthineers đã tạo các thuật toán cơ bản dựa trên các bộ dữ liệu lâm sàng mở rộng. Sử dụng các hình ảnh CT lồng ngực, phần mềm AI RAD Companion Chest CT có thể phân biệt các cấu trúc khác nhau của lồng ngực, làm nổi bật từng cấu trúc, đánh dấu và đo lường các bất thường tiềm ẩn. Việc này cũng có thể áp dụng trên các cơ quan như tim và phổi, động mạch chủ và các cơ quan đốt sống. Phần mềm tự động chuyển những phát hiện thành một báo cáo định lượng.

Chụp CT lồng ngực là quy trình thăm khám phổ biến trong thực hành lâm sàng hàng ngày. Trong chẩn đoán hình ảnh, kiểm tra lồng ngực - bộ phận có nhiều cơ quancũng là thách thức vì hình ảnh hiển thị nhiều thông tin. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh chủ yếu đánh giá các hình ảnh liên quan đến lý do chỉ định chụp ban đầu - nói cách khác, những căn bệnh có thể mắc phải dẫn đến việc phải thực hiện chụp CT. Trái ngược với điều này, các thuật toán trong AI-Rad Companion Chest CT chú trọng vào tất cả các vùng lồng ngực như nhau và đánh dấu những vùng bất thường mà bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể không xem xét kỹ như vậy. Phần mềm hỗ trợ này tạo ra các báo cáo định lượng, có thể tái sản xuất và được chuẩn hóa dựa trên phân tích được hỗ trợ bởi AI.

AI-Rad Companion Chest CT cũng có thể đánh giá cột sống vùng lồng ngực bệnh nhân. Nó phát hiện và phân đoạn các đốt sống riêng lẻ, đánh dấu và phân tích mật độ xương và nguy cơ gãy xương. Điều này có thể hữu ích cho việc phát hiện những thay đổi loãng xương ở giai đoạn đầu.

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh chính xác và chi tiết hơn

syngo Virtual Cockpit

Nhiều thị trường bị thiếu hụt nhân sự trong ngành chăm sóc sức khỏe vì nhiều lý do khác nhau. Tại các thị trường còn lại khác, không phải tất cả các bệnh viện hoặc các cơ sở y tế đều có các chuyên gia thích hợp để thăm khám và xử lý những vấn đề y khoa phức tạp. syngo Virtual Cockpit có thể giúp giảm bớt tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực và nâng cao hiệu suất tại cơ sở. Nhân viên y tế có thể sử dụng giải pháp phần mềm này để kết nối từ xa đến các phòng máy chụp và hỗ trợ nhân viên tại một địa điểm khác, đặc biệt là khi cần phải kiểm tra chuyên sâu hơn. Với khả năng phân công các kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm tại nhiều địa điểm, các nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể chuyển đổi việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khoẻ và đạt được mức độ tiêu chuẩn hóa cao hơn, giúp việc chẩn đoán được chính xác hơn.

Khi chẩn đoán hình ảnh, các chuyên gia giàu kinh nghiệm có thể điều chỉnh nhanh chóng và đồng thời thông qua tai nghe, loa hội nghị, hay chức năng trò chuyện hoặc video. Nghĩa là các chuyên gia có thể ở tại vị trí của mình mà vẫn có thể hướng dẫn cho các đồng nghiệp vận hành máy chụp tại các vị trí khác, ví dụ như điều chỉnh các thông số quy trình chụp. Giải pháp phần mềm này cũng phù hợp cho mục đích đào tạo khi một chuyên gia đào tạo trong lĩnh vực này có thể hỗ trợ các kỹ thuật viên cách để thực hiện các ca thăm khám phức tạp như chụp cộng hưởng từ tim trong thực hành. Nói cách khác, Syngo Virtual Cockpit có thể giúp ích cho tất cả các kỹ thuật viên có thể học hỏi kinh nghiệm từ các chuyên gia trong nhóm.

Khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu ngày càng tăng từ các nguồn và loại hình dữ liệu khác nhau, trí tuệ nhân tạo là chìa khóa để giúp công nghệ y tế trở nên thông minh hơn, dữ liệu hình ảnh và phân tích kết quả phòng xét nghiệm nhanh hơn và thăm khám chính xác hơn.

Ông Enno Nehrbass, Giám đốc Chiến lược & Dịch vụ Kỹ thuật số khu vực châu Á Thái Bình Dương của Siemens Healthineers cho biết:"AI giúp việc chăm sóc sức khỏe cá nhân tốt hơn với y học chính xác trong toàn bộ quá trình chăm sóc: xác định bệnh nhân có nguy cơ cao, tránh các phương pháp điều trị không cần thiết, chẩn đoán chất lượng cao và điều trị đích chính xác hơn. Trong tương lai, Siemens Healthineers sẽ mở rộng vai trò như là đối tác đáng tin cậy để tham gia vào lĩnh vực AI trong y tế".

2 trở ngại để thị trường Việt Nam tăng cường ứng dụng công nghệ trong y tế

Trả lời phỏng vấn của báo chí về tiềm năng ứng dụng công nghệ của Siemens Heathineers trong các bệnh viện Việt Nam, ông Fabrice Leguet, Chủ tịch kiêm Giám đốc Điều hành khu vực Đông Nam Á, cho biết, nhiều bệnh viện ở Việt Nam cũng đã triển khai các giải pháp của hãng. Tuy nhiên, ông cho rằng để phát triển hơn nữa công nghệ trong y tế, Việt Nam phải vượt qua 2 trở ngại: một là sự hiểu biết chung của người dân về y tế còn thấp, hai là môi trường để công nghệ trí tuệ nhân tạo và số hoá phát huy vai trò. Hàng năm Siemens Heathineers vẫn có các hoạt động hợp tác với Bộ Y tế, Đại học Y để tổ chức các hoạt động đào tạo nâng cao nhận thức của người dân. Chính phủ cần tạo cơ chế chính sách để có thể thí điểm một mô hình nào đó ứng dụng mô phỏng các công nghệ trong y tế rồi từ đó nhân rộng.