Khoảng một phần trăm dữ liệu y tế được khai thác

Nguyên Hoàng

Ông Trần Quý Tường, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế, chia sẻ về ứng dụng Al nhằm nâng cao chất lượng sức khỏe toàn dân

Với mục tiêu “Bệnh viện không giấy tờ, không tiền mặt” của Bộ trưởng Bộ Y tế, lượng dữ liệu về hồ sơ bệnh án điện tử sẽ cực kỳ khổng lồ, điều đó khiến công tác thu thập và xử lý thông tin là điều rất quan trọng.

Và cũng với mục tiêu đó, mới đây, Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế, đã tổ chức hội thảo về Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế tại Việt Nam.

Hội thảo bàn về các giải pháp trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong y tế của Hệ thống IBM Watson for Oncology do Công ty Cổ phần Five9 Việt Nam triển khai.

Theo đại diện của IBM Watson Health, có một chu kỳ là cứ mỗi hai năm, lượng dữ liệu sẽ tăng gấp đôi, và theo dự báo kể từ 2020, cứ 73 ngày thì dữ liệu về y tế sẽ tăng gấp đôi.

Các bác sĩ phải đổi mặt với một thách thức lớn đó là làm sao khai thác dữ liệu nhằm cung ứng dịch vụ y tế chất lượng cao theo nhu cầu của bệnh nhân, rồi từ đó đưa ra kết luận chẩn đoán tốt nhất cho bệnh nhân.

Chưa hết, các loại thuốc mới được phát triển ra ngày càng nhiều, tuy nhiên theo nghiên cứu mới chỉ 20% bác sĩ đưa chẩn đoán dựa trên những điều mới bởi họ quá bận với công việc, với bệnh nhân để có thể tiến hành nghiên cứu về những sản phẩm mới.

Thực tế mới chỉ có khoảng 1% tỉ lệ dữ liệu được thu thập để khai thác nhằm hộ trợ đưa ra quyết định trong tổng dữ liệu khổng lồ, điều này là bởi  như đã nói, lượng dữ liệu vượt xa khả năng thu thập và phân tích của chúng ta.

Theo ông Trần Quý Tường, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Bộ Y tế: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo là xu hướng tất yêu của thời đại, Y tế Việt Nam cần tiếp cận và đẩy mạnh việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe toàn dân”.

Đi sâu vào bản chất, về cơ bản con người luôn thể hiện sự vượt trội trong lĩnh vực học hỏi, khám phá và đưa quyết định. Mỗi khi gặp phải vấn đề xung đột, con người sẽ sử dụng kinh nghiệm, đạo đức, và các khía cạnh khác để so sánh nhằm đưa ra quyết định cuối cùng.

Chúng ta luôn làm tốt việc xây dựng ý tưởng, khái niệm mới, thậm chí khái quát hóa một vấn đề, đặc biệt trong vấn đề thiếu thông tin hỗ trợ đầy đủ. Tuy nhiên, con người lại rất hạn chế bởi tốc độ, rất chậm trong việc học hỏi, xử lý và đưa ra quyết định dựa trên thông tin.

Và con người thường bị ảnh hưởng yếu tố chủ quan trong việc đưa ra quyết định cụ thể

Vậy hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) hơn con người ở điều gì? Theo IBM Watson Health, AI có thể luận giải, đưa ra giả định và đưa ra khuyến nghị giúp con người đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

AI có thể tích hợp, tổng hợp dự từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó thu thập và phân tích liên tục. Nhưng có một điều, AI không thay thế con người, nó chỉ hỗ trợ con người trong việc đưa quyết định.

Khả năng hỗ trợ điều trị ung thư

Như đã nói, ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể hiện diện ở mọi mặt trong cuộc sống, và trong y tế cũng vậy. Để cụ thể hơn, chúng ta có thể xem Al có thể làm được gì trong điều trị ung thư.

Phó Giám đốc giải pháp Y tế của IBM Waston Health cho biết tỉ lể mắc ung thư ở Việt Nam trước tuổi 75 tăng 15%. Từ năm 1997 tới 2007, 36% là tỉ lệ gia tăng của phụ nữ mắc ung thư tại Việt Nam.

Trên thế giới, cứ 6 người thì có 1 người tử vong do ung thư nhưng con số này ở Việt Nam cao hơn từ 10% – 15%.

Để giảm tỷ lệ này, có hai chiến lược cần phải làm đó là sàng lọc và phòng ngừa nhằm phát hiện sớm, qua đó giảm tỉ lệ tử vong do ung thư. Chiến lược thứ hai là hướng tới là kéo dài tuổi thọ cho người bệnh mắc ung thư.

Tuy nhiên để sàng lọc bệnh nhân mất rất nhiều thời gian, có thể dài tới 6 -7 năm mà vẫn không thể bao phủ toàn dân, chỉ 60/5– 70% dân số tiếp cận được sàng lọc.

Cũng theo vị Phó Giám đốc này, 40% dân số toàn cầu không được tiếp cận y tế hiện đại sau khi đc chẩn đoán mắc ung thư, dẫn tới chi phí điều trị, gánh nặng kinh tế tăng 30% cho người bệnh, gia định, y tế và tăng tỉ lệ tử vong lên 20%.

IBM Waston Health giới thiệu các giải pháp ứng dụng Al trong điều trị ung thư

Quốc gia nào cũng đặt mục tiêu giảm tử vong, giúp người bệnh tiếp cận dịch vụ và cơ hộ chăm sóc sức khỏe hiện đại nhưng điều này phải đối mặt nhiều khó khăn, đến từ nhiều phương diện khác nhau.

Khó khăn đối với cả tổ chức y tế, đơn vị ra chính sách, thậm chí kể cả bác sĩ. Đối với đơn vị cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thì còn gặp khó khăn trong đáp ứng khi người bệnh có nhu cầu tiếp cận dịch vụ cao hơn, và sự thiếu hụt về nhân sự y khoa chất lượng cao.

Trong cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, Bộ Y tế cũng xác định 3 mục tiêu cụ thể: Xây dựng và từng bước hình thành hệ thống chăm sóc sức khỏe và phòng bệnh thông minh; Ứng dụng công nghệ thông tin toàn diện tại tất cả các cơ sở khám chữa bệnh và tăng cường ứng dụng công nghệ thông tin trong công tác quản lý y tế.

Bên cạnh đó, sự bùng nổ về dữ liệu khiến thầy thuốc bác sĩ không thể năm bắt và đưa ra chẩn đoán kịp thời cho người bệnh.

Các văn bản hướng dẫn của cơ quan quản lý nhà nước khó tiếp cận với các bệnh viện, bác sĩ để triển khai trong thời gian ngắn.

Giải pháp công nghệ AI là phương hướng giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị mang tính cá nhân hóa tốt nhất cho người bệnh dựa trên những y văn, nghiên cứu được kiểm nhận trên toàn thế giới.

Rào cản

Đại diện Bệnh viện K, một trong những đơn vị ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong điều trị ung thư chia sẻ rằng AI hoàn toàn có thể ứng dụng vào như một tài liệu tham khảo, công cụ tra cứu cho các bác sĩ, đặc biệt với chuyên ngành ung thư.

Tuy nhiên, xa hơn trong tương lai vẫn còn nhiều hạn chế. Theo đó, hệ thống AI của IBM có tỉ lệ tương đồng cao, nhưng chỉ phù hợp với quyết định với hội đồng chuyên môn về bệnh nhân được phát hiện sớm. Trong khi với bệnh nhân phát hiện muộn hoặc tái phát thì hệ thống IBM chưa đưa ra được quyết định phù hợp.

Bên cạnh đó, việc sử dụng hệ thống AI của IBM đều bằng tiếng anh, đây là một rào cản, bởi phải là các bác sĩ giỏi tiếng anh, đặc biệt là chuyên về y và ung thư, mới phiên giải được kết quả tư vấn này.

Ngoài ra, trình độ bác sĩ chuyên khoa là rất quan trọng, quá trình kiểm duyệt lại khuyên cáo của IBM cho thấy nhiều hồ sơ bị nhập vào bị sai. “Khi hệ thống AI đưa ra kết quả khuyên cáo và cân nhắc sử dụng phác đồ, đưa ra các bằng chứng khoa học nhưng các bác sĩ cầm tờ kết quả đó vẫn phải đưa ra quyết định xem đâu là khuyến cáo hay cân nhắc tốt nhất, đây là điều không phải tất cả bác sĩ đều có thể làm được”, đại diện bệnh viện K nói.

Hơn thế nữa, một số yếu tố ảnh hưởng khác biệt chính là phác độ mới, chi phí là điều khiến cho những bệnh nhân không đủ điều kiện tiếp cận với điều trị theo phác đồ của Waston.

Mỗi người có thể có phác đồ điều trị khác nhau, nếu chúng ta đưa ra chỉ định chưa đúng có thể dẫn tới kết quả điều trị sai trong tương lai.

Chi phí hiện nay cho việc sử dụng AI tương đương với chi phí tư vấn ở nước ngoài, với một ca tư vấn tương giáo sư quốc tế ở mức 200 USD tới 300 USD, trong khi ở Việt Nam chỉ 20 USD thôi, điều này tạo ra khoảng cách rất lớn khó phù hợp với điều kiện tế của đa số bệnh nhân.

Đại diện Bệnh viện K cũng bày tỏ mong muốn tìm hiểu về việc khai thác, tối ưu hóa và sử dụng dữ liệu ung thư được thu thập ở Việt Nam. Vấn đề là dữ liệu sẽ được gửi về Mỹ hay lưu trữ ở Việt Nam, bởi điều này giúp xây dựng những văn bản hướng dẫn cho Bộ Y tế và các bệnh viện trong tương lai.

Tuy nhiên một đại diện khác là đơn vị đầu tiên ở Việt Nam ứng dụng AI là Bệnh viện đa khoa Phú Thọ, theo lãn đạo bệnh viện này, tính tới thời điểm hiện tại đã triển khai Al trong chuẩn đoán và điều trị cho trên 300 ca, có nhiều ca tác động tốt, chuyển biến tích cực.

“Hệ thống AI đưa ra phác đồ tốt nhất cho từng người bệnh, gIúp bác sĩ nâng cao trình độ, cập nhập nhanh chóng phác đồ tiên tiến trên thế giới”.

Và ngày càng nhiều bệnh nhân quan tâm tới công nghê khi mà mỗi ngày bệnh viện nhận tới 30  tới 50 cuộc gọi về tư vấn ứng dụng công nghệ này và tìm hiểu về sử dụng dịch vụ.

Đương nhiên Al sẽ luôn tiếp tục được cập nhật, nâng cấp để theo kịp sự phát triển công nghệ, nâng cao kiến thức và hỗ trợ người bệnh.

Suy cho cùng, như ông Trần Quý Tường chia sẻ: “Trí tuệ nhân tạo cũng như các công nghệ mới khác luôn cần thời gian để hoàn thiện trước khi đi vào thực tế.