Giữa tháng 11 vừa qua, một sự kiện gây xôn xao xã đảo Thạnh An là việc Sở Y tế TP.HCM lắp ráp máy X-quang kỹ thuật số tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ chẩn đoán X-quang lồng ngực cho người dân.
Nhiều năm nay, xã đảo xa xôi này chỉ có 1 bác sỹ. Người dân muốn chẩn đoán X-quang phải vào đất liền vì không có nhân viên y tế có khả năng đọc phim. Với bộ máy X-quang đời mới nhất kết hợp công nghệ Annalise CXR Edge vừa được trang bị, bác sỹ có thể nhận diện những trường hợp bất thường qua ảnh chụp và hỗ trợ chẩn đoán ngay tại địa phương.
Nếu cần, hình ảnh này sẽ được truyền đến bác sỹ tuyến trên và người dân sẽ nhanh chóng nhận được kết quả mà không phải đi xa.
Kinh phí cho bộ máy được hỗ trợ bởi Quỹ ASIF (Australasia Impact Foundation) – một tổ chức phi lợi nhuận mà Trần Đặng Minh Trí làm Phó Chủ tịch. Hai anh em “trí tuệ nhân tạo” Trần Đặng Minh Trí và Trần Đặng Đình Áng từng nổi danh trên truyền thông Việt Nam với công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) ứng dụng trong lĩnh vực thụ tinh nhân tạo, được phát minh bởi công ty Harrison.ai của họ.
Công ty con Annalise.ai do Harrison.ai thành lập cùng với tập đoàn chẩn đoán hình ảnh lớn nhất nước Úc I-MED đã đưa ra thị trường phần mềm hỗ trợ chẩn đoán X-quang lồng ngực toàn diện bằng AI đầu tiên trên thế giới với 124 dấu hiệu hình ảnh. Sản phẩm này đang được dùng tại hơn 400 cơ sở y tế tại Úc và Anh Quốc, bao gồm nhiều bệnh viện hàng đầu, và hỗ trợ chẩn đoán cho hơn 1 triệu người bệnh trên thế giới mỗi năm.
Trần Đặng Minh Trí tiết lộ sẽ đưa công nghệ này vào các bệnh viện trên diện rộng tại Việt Nam thông qua sự hợp tác với Tổng Công ty Giải pháp Doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions).
01AL KHÔNG CHỈ HIỆU QUẢ Ở CÁC BỆNH VIỆN HÀNG ĐẦU
Đã được ứng dụng tại các bệnh viện hàng đầu tại Anh và Úc, tại sao điểm đầu tiên các anh ứng dụng Annalise tại Việt Nam không phải là một bệnh viện lớn, mà lại ở trạm y tế xã đảo Thạnh An?
Tôi có cơ duyên được làm việc với ngành y tế Việt Nam từ trước khi thành lập Harrison.ai thông qua việc tham gia giảng dạy tại Đại học Y Hà Nội, và làm việc với các cộng sự nhiều tâm huyết tại Trung tâm Nghiên cứu Cải tiến Y tế Việt Nam (Centre for Health Care Improvement Research). Từ đó tôi thấy được áp lực khổng lồ lên ngành y tế Việt Nam. Hàng ngày nhân viên y tế phải chăm sóc có khi lên đến hơn một trăm ca bệnh.
Dù phát triển sản phẩm ở nước ngoài nhưng tôi là một người Việt, tôi luôn mong làm sao để sản phẩm đó ứng dụng được ở Việt Nam đễ hỗ trợ nhân viên y tế Việt Nam.
Qua sự hợp tác với Sở Y tế thành phố Hồ Chí Minh, Annalise.ai được ứng dụng đầu tiên ở Việt Nam tại xã đảo Thạnh An vì tôi muốn chứng minh rằng sản phẩm này không chỉ hiệu quả ở các bệnh viện hàng đầu như ở nước ngoài mà thực sự có ích cho những nơi còn khó khăn thiếu thốn về dịch vụ y tế.
Cụ thể, sản phẩm này giúp ích cho các bác sỹ như thế nào và vì sao làm được như vậy?
Sản phẩm Annalise CXR hỗ trợ chẩn đoán toàn diện các phim chụp X-Quang và có thể xác định được 124 dấu hiệu trên hình phim. Ví dụ như khi đánh giá một hình X-Quang, Annalise CXR có thể xác định, 6 dấu hiệu liên quan đến viêm phổi và COVID, 7 dấu hiệu ung thư phổi, 17 dấu hiệu liên quan đến bệnh bụi phổi, 22 dấu hiệu liên quan đến bệnh lao.
Công nghệ này mang tính đột phá vì các sản phẩm AI hiện có trên thế giới còn rất hẹp và chỉ chẩn đoán được một vài dấu hiệu.
Vì sao làm được như vậy? Một phần mềm AI phát triển cần 4 yếu tố ABCD. A là thuật toán (algorithm), B là dữ liệu lớn (Big Data), C là hệ thống siêu máy tính (Computing) và D là nhu cầu bài toán cần giải (demand). Lợi thế của Annalise là đội ngũ các bác sỹ cũng là kỹ sư AI phát triển những thuật toán chuyên sâu kết hợp với kiến thức lâm sàng.
Sự hợp tác với I-MED cho chúng tôi cơ hội tiếp cận bộ dữ liệu rất lớn của họ được xây dựng và lưu trữ hơn 20 năm nay. Với sự đa dạng mà Úc là quốc gia đa sắc dân nên bộ dữ liệu này có thể áp dụng ở nhiều đất nước. Những dữ liệu này được dùng để huấn luyện AI trên hệ thống siêu máy tính hiện đại nhất trong khu vực trong lĩnh vực AI y tế.
Và cuối cùng về yếu tố D – nhu cầu, khi làm sản phẩm, với đội ngũ lớn các bác sỹ Úc và Việt Nam tham gia dự án, chúng tôi hiểu rất rõ làm sao để AI có thể giải những bài toán thực tế của ngành y tế.
02 TRIỂN KHAI NHANH NHƯNG CẦN HẠ TẦNG CNTT MẠNH
Thực tế ứng dụng đã cho thấy những kết quả ra sao?
Sau hơn một năm triển khai ở vài trăm bệnh viện trên thế giới, hiệu quả của Annalise CXR đã được công nhận bởi giới y khoa nhiều nước. Hiện tại hơn 1/4 các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh Úc đang sử dụng sản phẩm này. Cuối tháng 11 vừa qua, Annalise.ai vừa được tạp chí AuntMinnie trao giải Công ty Công nghệ Chẩn đoán Hình ảnh mới tốt nhất toàn cầu tại Hội nghị Chẩn đoán Hình ảnh Bắc Mỹ (Radiology Society of North America RSNA).
Cách đây vài hôm, một bệnh viện ở Anh vừa triển khai sản phẩm AI của Annalise đã chia sẻ với tôi một câu chuyện. Bệnh viện này vốn thiếu bác sỹ chẩn đoán hình ảnh trầm trọng trong nhiều năm. Do vậy danh sách người bệnh chờ trả kết quả lên đến hàng trăm người.
Khi vừa mở ứng dụng AI của Annalise.ai lần đầu tiên tại bệnh viện, chỉ trong vòng vài giây AI đã đưa ra kết quả cho toàn bộ bệnh nhân. Có người vừa chỉ chụp xong, thậm chí còn chưa ra khỏi phòng chụp X-quang, là đã có kết quả xác định nốt phổi và được đưa đi tầm soát ung thư phổi ngay lập tức.
Lĩnh vực y tế rất quan trọng bằng chứng. Từ nghiên cứu đăng trên tạp chí y khoa hàng đầu thế giới Lancet Digital Health Annalise.ai giúp tăng độ chính xác cho việc chẩn đoán X-Quang lồng ngực lên 45% và giảm 12% thời gian đọc. Khi ứng dụng vào thực tế tại Úc chúng tôi có bài nghiên cứu đăng trên tạp chí BMJ Open cho thấy cứ 30 ca X-Quang lồng ngực thì AI sẽ giúp các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh tìm ra một dấu hiệu quan trọng bị bỏ sót.
Với việc ứng dụng AI, các bệnh viện sẽ vừa tăng độ chính xác trong chẩn đoán và nâng cao vị thế thương hiệu với người bệnh, lại vừa chăm sóc cho được nhiều người bệnh hơn. Các bệnh viện vừa tăng doanh thu vừa giảm chi phí tạo nên yếu tố kép để tăng lợi nhuận. Có lợi nhuận mới tiếp tục tái đầu tư cho nhân viên y tế và vào những công nghệ mới.
Quá trình đào tạo bác sỹ có gặp khó khăn gì không?
Khi triển khai ở Úc, chúng tôi thấy các bác sỹ chỉ cần 1-2 buổi đào tạo và sử dụng phần mềm trong 1-2 ngày là có thể thành thạo. Tôi tin là khi triển khai ở Việt Nam sẽ rất nhanh. Tuy nhiên do nó quá dễ sử dụng nên nhiều người cứ… nhảy vào trực tiếp dùng luôn. Như vậy sẽ khó mà hiểu và tận dụng được hết tính năng của nó nên chúng tôi phải tổ chức đào tạo thông qua các webinar, video hướng dẫn.
Sau Thạnh An, Annalise sẽ đi vào thị trường Việt Nam như thế nào?
AI trong lĩnh vực Y tế đòi hỏi rất nhiều bằng chứng và thời gian để đạt được sự chấp nhận của các cơ quan quản lý và nhân viên tại cơ sở y tế. Chúng tôi rất sẵn sàng cho việc đó chứ không coi nó là các vấn đề. Việc triển khai AI đòi hỏi một nền tảng công nghệ thông tin y tế khá cao, như bệnh án điện tử, hệ thống lưu trữ hình ảnh, nền tảng máy chủ mạnh, chúng tôi không thể chỉ mang công nghệ AI tới mà phải mang cả một gói giải pháp tới.
Để làm được điều đó, chúng tôi vừa công bố sẽ hợp tác với Viettel Solutions và nơi đầu tiên ứng dụng công nghệ này ở cấp độ lớn là bệnh viện đa khoa Hồng Ngọc, dự kiến vào tháng 2/2023.
03 BẮT TAY VỚI VIETTELL: SỰ KẾT HỘP CỦA CÔNG NGHỆ TỐT NHẤT THẾ GIỚ VỀ NỀN TẢNG CNTT – VIỄN THÔNG MẠNH NHẤT RONG NƯỚC
Tại sao anh chọn hợp tác với Viettel Solutions
Ở Việt Nam thì khó mà tìm được đối tác nào vừa là nhà cung cấp dịch vụ viễn thông có băng thông mạnh, phủ sóng khắp cả nước, cũng như một đối tác có lợi thế về công nghệ thông tin, lại là nhà cung cấp giải pháp số đã kết nối với rất nhiều cơ sở y tế như Viettel Solutions. Annalise là một công ty quốc tế, khi hợp tác, chúng tôi sẽ tìm hiểu rất kỹ về giá trị thương hiệu, niềm tin của người dân với thương hiệu. Và với bất kỳ tiêu chí nào thì việc hợp tác với Viettel Solutions đều là lựa chọn số 1.
Thứ nhất, mặc dù sản phẩm của Annalise đã ứng dụng trên thị trường quốc tế nhưng khi vào Việt Nam thì vẫn gặp những thách thức riêng. Đó là dân số rất lớn, các bệnh viện rất quá tải. Khi tiếp cận công nghệ mới, mình phải làm sao để phù hợp với quy trình làm việc của bác sỹ. Do vậy chúng tôi muốn hợp tác với các đối tác đã có làm việc sâu với ngành y tế.
Thứ hai, về mặt công nghệ, chúng tôi cũng phải suy nghĩ làm sao để các bệnh viện không phải đầu tư lớn về mặt hạ tầng công nghệ thông tin mà vẫn sử dụng được AI và trả kết quả AI về một cách nhanh chóng cho người bệnh. Muốn vậy thì cần một băng thông viễn thông mạnh.
Khi triển khai AI tại Úc, tại Anh Quốc, và sắp tới là Mỹ, chúng tôi hợp tác với những công ty điện toán đám mây lớn nhất như Amazon hay Microsoft… Ở Việt Nam, Viettel là doanh nghiệp mạnh nhất về hạ tầng điện toán đám mây.
Viettel cũng đã đầu tư các phần mềm quản lý bệnh viện và các phần mềm về quản lý chẩn đoán hình ảnh và Annalise có thể dễ dàng tích hợp AI vào để triển khai trong lĩnh vực y tế.
Câu chuyện hợp tác này đã bắt đầu như thế nào?
Từ 5 năm trước, khi bắt đầu tham gia trong lĩnh vực cải tiến y tế tại Việt Nam, tôi đã biết tới Viettel Solutions. Qua nhiều hội thảo, tôi nhận thấy khi câu chuyện chuyển đổi số, y tế số mới manh nha ở Việt Nam thì Viettel đã có một tầm nhìn khác biệt và đi trước thị trường.
Đến gần đây khi muốn mang Annalise về đến Việt Nam, tôi có làm việc với đại sứ quán Úc để kết nối với các doanh nghiệp trong nước. Họ lại giới thiệu Annalise đến với Viettel vì các lợi thế như có đề cập ở trên. Đây đúng là một cơ duyên rất thú vị.
Theo anh, những vấn đề lớn nhất mà y tế số ở Việt Nam phải đối mặt là gì? Những sự hợp tác như Viettel Solutions và Annalise có thể giải quyết bao nhiêu phần những vấn đề đó?
Y tế số của Việt Nam đang phát triển rất nhanh do chính sách của chính phủ cũng như nhu cầu thực tế rất lớn. Các công ty công nghệ, công ty khởi nghiệp cũng như DN y tế rất sáng tạo, đem lại rất nhiều các giải pháp mới. Đó là thị trường rất tiềm năng. Nhưng thách thức lớn nhất là việc phát triển chưa có sự đồng bộ. Mỗi bệnh viện và phòng khám lại theo đuổi các giải pháp riêng nên khó có tiếng nói chung.
Theo xu hướng của thế giới thì sau giai đoạn “trăm hoa đua nở” này thì nền y tế số Việt Nam sẽ chuyển từ “sáng tạo” sang “tích hợp”. Không phải mỗi nơi làm mỗi sản phẩm nữa mà nhân viên y tế và lãnh đạo ngành y tế sẽ đòi hỏi các giải pháp phải theo chuẩn dữ liệu quốc tế. Người dân đi khám bệnh sẽ đòi hỏi “liên thông dữ liệu” giữa các cơ sở với nhau để tránh việc lãng phí trong xét nghiệm và chẩn đoán.
Việc tích hợp tức là mang những giải pháp tốt nhất của thế giới kết hợp với những giải pháp nhất ở Việt Nam và đưa ra dịch vụ tốt nhất cho người bệnh.
04 CHI PHÍ ĐẦU TƯ CHO AL CHỈ BẰNG 10-20% CHI PHÍ CHO MỘT CA X-QUANG
Theo kinh nghiệm áp dụng các bệnh viện trên thế giới thì bao nhiêu lâu có thể thấy được những hiệu quả như là bệnh nhân nhận thấy lợi ích cái chẩn đoán tốt hơn và họ đến bệnh viện đó nhiều hơn ?
X-Quang lồng ngực là một kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh phổ biến. Đa số người dân có khám sức khoẻ hàng năm đều được chụp X-Quang lồng ngực. Tuy phổ biến và có chi phí rẻ như vậy, nhưng nếu đọc đúng thì X-Quang lồng ngực có giá trị rất cao bởi vì nó giúp chẩn đoán sớm những bệnh lý quan trọng ví dụ ung thư phổi hay bệnh tim mạch.
Tại Úc, chúng tôi vừa công bố việc triển khai diện rộng sản phẩm AI thứ 2, đó là AI trong chụp cắt lớp CT sọ não với 130 dấu hiệu, giúp chẩn đoán sớm đột quỵ, xuất huyết não… Chúng tôi sẽ sớm mang giải pháp này vào Việt Nam
X-Quang lồng ngực và CT sọ não là hai kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh có số lượng lớn nhất trong ngành y tế. Mỗi bệnh viện mỗi ngày có đến hàng trăm ca. Việc tăng độ chính xác trong hai kỹ thuật quan trọng này sẽ làm tăng kết quả cho người bệnh và giá trị thương hiệu cho bệnh viện – dù bệnh viện công hay tư.
Theo kinh nghiệm của chúng tôi, chỉ trong ngày triển khai đầu tiên, các bác sỹ sẽ thấy những ca có tổn thương rất tinh tế mà AI giúp xác định sớm.
Một bệnh viện khi đầu tư giải pháp Annalise mất chi phí ban đầu lớn không?
Chúng tôi muốn sản phẩm của mình có chi phí thấp nhất có thể, để nhiều người bệnh tiếp cận được tại Việt Nam. Ở nước ngoài chúng tôi thường triển khai theo mô hình thuê phần mềm, thay vì đòi hỏi bệnh viện đầu tư ban đầu. Khi bệnh viện có bệnh nhân, có doanh thu thì mới trả chi phí cho AI. Chi phí của AI thường chiếm vào khoảng 10 – 20% của một ca X-Quang hay một ca CT. Tôi cho rằng chỉ cần thêm 10 – 20% chi phí mà tăng độ chính xác lên 45%, giảm thời gian đọc xuống 12% thì hiệu quả kinh tế và lâm sàng rất rõ ràng.
Trở lại với xã đảo Thạnh An – nơi mà anh nói rằng muốn chứng minh rằng AI có thể đem lại lợi ích cho y tế ở các vùng sâu vùng xa. Điều này khá giống với những điều mà đối tác của anh là Viettel hay nói đến. Đó có phải là một sự đồng điệu trong trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp
Tôi nghe ở các hội nghị y khoa quốc tế rằng chúng ta sống trong thời hậu chiến, tức là vừa vượt qua cuộc chiến Covid cực kỳ gian nan và rất nhiều người bị sang chấn tâm lý. Các bác sỹ và nhân viên y tế quá mệt mỏi sau cuộc chiến và bây giờ khi quay lại với cuộc sống bình thường mới, họ vẫn phải chăm sóc hàng trăm bệnh nhân mỗi ngày. Việc nhiều người rời bỏ ngành y tế là thách thức toàn cầu. Không thể trách họ được.
Có một chị bác sỹ chẩn đoán hình ảnh ở Úc chia sẻ với tôi là danh sách chờ đọc kết quả ở khoa chị lúc nào là gần 1.000 ca. Dù chị có làm việc hết sức thì hôm sau người bệnh vẫn đến, và con số người bệnh chờ vẫn y như vậy. Nhìn danh sách dài dằng dặc, nhân viên y tế không còn tinh thần để mà giải quyết nữa, rất ngán ngẩm.
AI của Annalise có thể đọc tất cả những ca đấy trong vài giây, và lọc để đưa lên hàng đầu những ca khẩn cấp nhất, như mình lọc thông tin (sort) trong Excel vậy. Bằng cách này nhân viên y tế sẽ ưu tiên xử lý những ca quan trọng nhất trước, những ca bình thường từ từ xử lý sau. Việc tập trung nguồn lực hạn hẹp của nhân viên y tế vào các ca quan trọng nhất thay vì dàn trải sẽ giúp giảm áp lực cho nhân viên rất nhiều.
Tôi luôn tâm niệm trong việc kinh doanh thì muốn đi xa với nhau thì cần có cùng chung giá trị. Viettel Solutions và Annalise đều có chung giá trị là đưa việc phục vụ xã hội lên hàng đầu. Chúng tôi muốn làm sao chung tay để giảm áp lực cho ngành y tế, để thu hút và giữ chân con người đến với ngành y tế.
Cảm ơn anh về những c hia sẻ này!
Theo Lan Hạ – Hải An–Nhịp sống thị trường
