AI y tế
AI trong chẩn đoán hình ảnh tại Việt Nam: cơ hội và điều kiện triển khai
AI trong chẩn đoán hình ảnh là các thuật toán học máy phân tích ảnh X-quang, CT, MRI, Mammo… để hỗ trợ bác sĩ. AI không thay thế bác sĩ mà đóng vai trò công cụ thứ hai, giúp giảm bỏ sót và tiết kiệm thời gian.
Ứng dụng thường gặp
- Sàng lọc và ưu tiên ca: đưa ca nghi ngờ nghiêm trọng lên đầu danh sách đọc.
- Phát hiện tổn thương: gợi ý vùng nghi ngờ trên X-quang ngực, CT, Mammo.
- Đo đạc tự động: thể tích, kích thước, so sánh theo thời gian.
- Hỗ trợ soạn báo cáo: gợi ý nội dung, bác sĩ xác nhận.
Điều kiện để AI chạy được trong bệnh viện
- Dữ liệu số hóa chuẩn DICOM: cần có PACS hoạt động ổn định.
- Quy trình số: kết quả AI nằm trong quy trình RIS-PACS, hiển thị ngay trên DICOM viewer.
- Kết nối mở: PACS cần giao diện tích hợp để gắn nhiều ứng dụng AI khác nhau.
- Hạ tầng và bảo mật: máy chủ xử lý, phân quyền, nhật ký.
Thách thức tại Việt Nam
- Dữ liệu hình ảnh nằm rải rác, chất lượng không đồng đều.
- Cần đánh giá hiệu năng trên dữ liệu người Việt trước khi áp dụng.
- Yêu cầu pháp lý đối với phần mềm là trang thiết bị y tế và bảo vệ dữ liệu cá nhân.
- Bác sĩ cần được đào tạo cách đọc kết quả AI một cách phản biện.
Bắt đầu từ đâu?
Số hóa kho ảnh bằng PACS, chuẩn hóa quy trình, sau đó thử nghiệm AI ở một bài toán cụ thể, đo lường hiệu quả rồi mở rộng. Saolasoft thiết kế saolaPACS và saolaVIEW để sẵn sàng tích hợp các ứng dụng xử lý ảnh chuyên sâu và AI. Liên hệ để trao đổi lộ trình.