Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Viết Nhung, Giám đốc Bệnh viện Phổi Trung ương cho biết, Bệnh viện đang triển khai xây dựng hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi bằng X-quang ngực.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế để cải thiện trình độ chuyên môn và hiệu quả công việc lâm sàng. “Tại các nước đang phát triển trên thế giới, vẫn còn sự bất bình đẳng giữa các dịch vụ y tế ở thành thị và nông thôn, trong đó sự thiếu hụt bác sĩ là nguyên nhân chính. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các kỹ thuật y tế hỗ trợ máy tính hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe ở khu vực nông thôn của các nước đang phát triển”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Viết Nhung thông tin.

Vì vậy, việc Bệnh viện Phổi Trung ương, Bộ Khoa học và Công nghệ triển khai hợp tác thực hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” sẽ góp phần thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam, nhất là đối với công tác phòng chống lao.

Hệ thống X-quang hỗ trợ chẩn đoán sàng lọc dựa trên công nghệ máy học là một hướng đi mới không chỉ tại Việt Nam mà còn cả trên phạm vi thế giới.

Tại Việt Nam, hiện chưa có đơn vị nào thực hiện nghiên cứu và triển khai mô hình này cho lĩnh vực y tế.

Đối với lĩnh vực lao và bệnh phổi, hệ thống này sẽ hỗ trợ trong việc tìm hiểu, phân tích để đưa ra kế hoạch cải thiện chất lượng nghiên cứu, đào tạo, phục vụ người bệnh trong y tế nói chung và bệnh lao nói riêng, hỗ trợ trong việc giải quyết mục tiêu chấm dứt bệnh lao tại Việt Nam vào năm 2030.

Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” được thực hiện từ tháng 10/2020-10/2023 với 4 nội dung bao gồm: Xây dựng bộ cơ sở dữ liệu 30.000 ảnh X-quang ngực theo chuẩn DICOM đã được gắn nhãn về bệnh lao phổi phân bố theo tuổi, giới, nghề nghiệp, dân tộc tại 8 vùng sinh thái ở Việt Nam.

Nghiên cứu xây dựng phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán bệnh lao phổi ở Việt Nam bằng ảnh X-quang ngực. Xác định các yếu tố nguy cơ theo không gian và thời gian (geo-spatial epidemiology), xây dựng cơ sở dữ liệu địa lý không gian về các yếu tố nguy cơ và xây dựng mô hình dự báo tỷ suất mắc bệnh lao ở Việt Nam. Cuối cùng là xây dựng phần mềm dự báo dịch tễ địa không gian bệnh lao phổi ở Việt Nam.

“Tương tự như COVID-19, bệnh lao có khả năng lây nhiễm rất cao nên việc ứng dụng công nghệ AI vào chẩn đoán sớm, hỗ trợ trong việc khám và chữa bệnh sẽ giúp tăng khả năng điều trị cho bệnh nhân. Đây chính là tiền đề để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI ứng dụng vào mọi ngành nghề trong cuộc sống”, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Viết Nhung, Chủ nhiệm Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán và dự báo dịch tễ địa không gian (geo-spatial equipdemiology) bệnh lao phổi bằng ảnh X-quang ngực ở Việt Nam” chia sẻ.

Hiện Việt Nam hiện vẫn là nước có gánh nặng bệnh lao cao, đứng thứ 11 trong số 30 nước có số người bệnh lao cao nhất trên toàn cầu, đồng thời đứng thứ 11 trong số 30 nước có gánh nặng bệnh lao kháng đa thuốc cao nhất thế giới./.