AI hỗ trợ chẩn đoán bệnh, cá thể hóa điều trị
Theo thống kê từ SNS Insider - GlobeNewswire, thị trường giải phẫu bệnh kỹ thuật số toàn cầu được định giá khoảng 740 triệu USD vào năm 2021 và dự kiến sẽ đạt 1,7 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 12,54%.
Đây là thông tin được các chuyên gia chia sẻ tại Hội nghị khoa học chuyên ngành Giải phẫu bệnh diễn ra ngày 24/4, tại Bệnh viện Quân y 103.
Hội nghị có chủ đề "Giải phẫu bệnh hiện đại trong kỷ nguyên mới".
Đại tá, PSG.TS Tạ Bá Thắng, Phó Giám đốc Bệnh viện Quân y 103 (Ảnh: Khánh Vi).
Đại tá, PSG.TS Tạ Bá Thắng, Phó Giám đốc Bệnh viện Quân y 103 nhấn mạnh: "Trong kỷ nguyên của cách mạng công nghiệp 4.0, ngành giải phẫu bệnh đã và đang chứng kiến bước phát triển vượt bậc, đặc biệt là với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ siêu âm điện tử trong hỗ trợ chẩn đoán và định hướng điều trị, nhất là với các bệnh lý ung thư".
Theo GS Lewis Hassell, thành viên cao cấp của Hiệp hội Giải phẫu bệnh Hoa Kỳ, giải phẫu bệnh kỹ thuật số hiện đang trở thành một xu thế rõ rệt, không chỉ trong chuyên ngành mà còn trong bức tranh y học toàn cầu.
Việc tích hợp các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), cùng với giải phẫu bệnh phân tử và hệ gen học, đang tạo ra bước chuyển quan trọng hướng tới y học cá thể hóa.
Một ví dụ điển hình là PathCHAT - nền tảng AI tương tác, cho phép người dùng hỏi trực tiếp các thông tin lâm sàng trên ảnh mô học số.
Không chỉ là công cụ phân tích tự động, PathCHAT còn đóng vai trò như một "trợ lý thông minh", hỗ trợ bác sĩ trong quá trình ra quyết định bằng cách trả lời câu hỏi ngay trên chính ảnh hiển thị.
Sự kết hợp giữa dữ liệu hình ảnh, trí tuệ nhân tạo và phân tích gen học mở ra tiềm năng rất lớn cho y học chính xác (precision medicine), nơi phác đồ điều trị không còn là "một đơn thuốc cho tất cả" mà được thiết kế riêng cho từng bệnh nhân.
Hiện nay, xu hướng ứng dụng AI trong giải phẫu bệnh đang mở rộng không chỉ ở giai đoạn chẩn đoán mà còn ở cấp độ dự đoán đáp ứng điều trị và lựa chọn phác đồ cá thể hóa.
Các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày nay không chỉ đọc và phân tích ảnh mô bệnh học mà còn có thể kết hợp với các dấu ấn sinh học để đưa ra tiên lượng bệnh, dự đoán mức độ hiệu quả của từng phương pháp điều trị đối với từng bệnh nhân cụ thể.
Số hóa trong giải phẫu bệnh ở Việt Nam còn thiếu đồng bộ
Tại hội nghị, các đại biểu trong và ngoài nước đã cùng nhau trao đổi kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm cũng như cập nhật các tiến bộ kỹ thuật hiện đại nhất trong chuyên ngành Giải phẫu bệnh.
Các nghiên cứu chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo trong dự đoán, tiên lượng và đáp ứng liệu pháp miễn dịch trong ung thư dạ dày từ hình ảnh giải phẫu bệnh; nghiên cứu mô hình trí tuệ nhân tạo... được trình bày chi tiết và dành được nhiều sự quan tâm tại hội nghị.
Hiện nay, các nước phát triển như Nhật Bản, Hàn Quốc đã tích hợp đồng bộ hệ thống phần mềm hiện đại như HIS (Hệ thống Thông tin Bệnh viện), LIS (Hệ thống Thông tin Xét nghiệm), APLIS (Hệ thống Thông tin Giải phẫu bệnh), EMR (Hồ sơ Bệnh án Điện tử), RIS (Hệ thống Thông tin Chẩn đoán Hình ảnh)…
Sự kiện quy tụ nhiều chuyên gia trong nước và quốc tế (Ảnh: Khánh Vi).
Tuy nhiên, ở Việt Nam, mặc dù chuyển đổi số trong ngành giải phẫu bệnh đã nhận được sự quan tâm và đầu tư nhưng thực tế vẫn còn nhiều khó khăn.
Các phần mềm tại nhiều cơ sở còn rời rạc, thiếu đồng bộ và chưa tích hợp vào quy trình vận hành thực tế. Tình trạng này khiến hiệu quả ứng dụng công nghệ chưa đạt như kỳ vọng
Một trong những giải pháp được đưa ra tại hội nghị là xây dựng và triển khai hệ thống Pathology Information System (PIS) - phần mềm quản lý toàn diện dành riêng cho giải phẫu bệnh.
Hệ thống này cần tích hợp đa chức năng: quản lý mẫu bệnh phẩm, báo cáo chẩn đoán, quản lý hình ảnh, kết nối với HIS/LIS, và theo dõi thời gian trả kết quả.
Theo đề xuất, PIS hoạt động trên nền tảng web "all-in-one", cho phép cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, hỗ trợ giám sát chất lượng, phát hiện chậm trễ và đề xuất cải tiến. Đặc biệt, hệ thống cần tương thích với các công cụ AI để giúp tăng độ chính xác, giảm sai sót và nâng cao hiệu suất công việc.
