Ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế trên thế giới

Về ứng dụng robot

Ứng dụng robot đầu tiên trong lĩnh vực y khoa xuất hiện vào năm 1985, khi một cánh tay phẫu thuật robot hỗ trợ phẫu thuật sinh thiết thần kinh. 15 năm sau, hệ thống robot phẫu thuật hoàn chỉnh đầu tiên được Cục Quản lý thực phẩm và dược phẩm Mỹ (FDA) phê chuẩn (hệ thống robot phẫu thuật Da Vinci), giúp bác sĩ phẫu thuật nội soi điều khiển dụng cụ phẫu thuật gián tiếp thông qua bàn điều khiển.

Năm 2013, cuộc cách mạng robot chỉnh hình đã khởi động, với hệ thống robot Mako, có thể tạo mô hình 3D của khớp dựa trên CT scan, cho phép bác sĩ phẫu thuật lên kế hoạch trước khi phẫu thuật cho từng bệnh nhân, khi kế hoạch được thiết lập, cánh tay robot đặt góc và mặt phẳng của cưa phẫu thuật chính xác để ngăn vết cắt đi quá sâu. Năm 2018, hệ thống Mako đã thực hiện gần 80.000 lần thay khớp gối và hông tại hơn 650 bệnh viện trên thế giới. Ngoài ra, các hệ thống robot phẫu thuật thần kinh cũng đã được đưa vào ứng dụng.

Năm 2001, nội soi bằng viên nang nuốt vào đã được FDA chấp thuận, quy trình này bao gồm việc đặt một chiếc máy ảnh nhỏ cỡ viên thuốc. Khi bệnh nhân nuốt viên nội soi, nó sẽ đi qua đường tiêu hoá, máy ảnh sẽ chụp ảnh để bác sĩ phát hiện những bất thường và đưa ra chẩn đoán.

Gần đây, công nghệ robot đã tạo ra được cả chân, tay giả. Công ty Open Bionics có trụ sở tại Anh đã sử dụng công nghệ in 3D để tạo ra “bàn tay bionic”, hiện bắt đầu được sử dụng ở châu Âu và Mỹ.

Về ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo

Đầu tiên phải kể đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong “Y học cá thể”. Học máy để điều trị cá thể là một vấn đề nghiên cứu nóng. Mục tiêu của lĩnh vực này là cung cấp dịch vụ tốt hơn dựa trên dữ liệu sức khỏe cá nhân với phân tích dự đoán. Các công cụ tính toán và thống kê học máy được sử dụng để phát triển một hệ thống điều trị được cá nhân hóa dựa trên các triệu chứng của bệnh nhân và thông tin di truyền học.

Kế đến là ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán và dự báo bệnh tật. Hiện nay, phương pháp học máy đang được sử dụng để phát hiện và phân loại các khối u. Ngoài ra, học sâu (deep learning) đóng một vai trò quan trọng trong phát hiện ung thư, khi có thể truy cập vào nguồn dữ liệu có sẵn.

Một ứng dụng thiết thực khác của học máy là tạo ra “bác sĩ chẩn đoán hình ảnh ảo”, ứng dụng này có ý nghĩa thực tiễn cao vì không phải địa phương nào cũng có bác sỹ chẩn đoán hình ảnh. Với dữ liệu lớn về hình ảnh X quang, CT, MRI, bằng các thuật toán dựa trên học máy sẽ giúp đọc kết quả nhanh hơn và chính xác hơn.

Ứng dụng học máy trong hồ sơ sức khoẻ điện tử cũng được phát triển mạnh. Phương pháp phân loại tài liệu bằng “vector machines”, kỹ thuật nhận dạng OCR và công nghệ nhận dạng chữ viết tay dựa trên học máy đang được phát triển thế hệ tiếp theo của hồ sơ sức khoẻ thông minh, giúp chẩn đoán, đề xuất điều trị.

Những ứng dụng bước đầu tại TP Hồ Chí Minh

Robot Da Vinci (Mỹ) ra đời vào năm 1982 và bắt đầu được sử dụng trên người nhưng còn hạn chế. Mãi đến năm 2010, robot này mới được cho phép sử dụng rộng rãi. Tính đến tháng 8/2017, trên thế giới có khoảng 4.700 robot Da Vinci, Mỹ chiếm nhiều nhất với 2.700 robot, châu Âu gần 700 robot, Nhật Bản và Hàn Quốc gần 500 robot, còn 800 robot hoạt động ở các nước khác. Cánh tay robot xoay được 540 độ, tay phải, tay trái đều như nhau, di chuyển đến mọi ngóc ngách của cơ thể mà mổ nội soi hay mổ hở theo thông thường đều không làm được, có kính hiển vi phóng to phần cơ thể cần mổ mà mắt thường, hay mổ nội soi thông thường không thể nhìn thấy, mục tiêu cần mổ sẽ được thực hiện một cách triệt để, tận gốc.

Robot Modus V Synaptive được ứng dụng phẫu thuật tại Mỹ, Canada từ năm 2015 (robot thế hệ I), được tích hợp chụp cộng hưởng từ khuếch tán sức căng, tự động xử lý để nhìn thấy các bó thần kinh, tùy chỉnh tối ưu cách tiếp cận tổn thương trong phẫu thuật, lập kế hoạch phẫu thuật, định hướng phẫu thuật, vận hành nhanh, chính xác hơn, phẫu trường mổ rất nhỏ, không gây tổn thương các dây thần kinh, phù hợp với thông số riêng của từng bệnh nhân.

Ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán điều trị

Phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán điều trị phổ biến nhất hiện nay là “RAPID”, được phát triển bởi Đại học Stanford (Mỹ). Phần mềm ứng dụng này sẽ giúp xác định rõ thể tích vùng lõi hoại tử, thể tích nhu mô não có nguy cơ tổn thương, và hoại tử trong những giờ tiếp theo, còn gọi là “vùng tranh tối tranh sáng”, giúp cho các bác sĩ chẩn đoán và can thiệp điều trị chính xác hơn.

Bệnh viện Nhân dân 115 và Bệnh viện Gia An 115 là đơn vị đầu tiên tại Việt Nam phối hợp triển khai toàn bộ phần mềm RAPID trong chẩn đoán và đưa ra cửa sổ điều trị mới trong đột quỵ não cấp, lên đến 24 giờ. Việt Nam là nước đứng thứ 3 trong khu vực (sau Thái Lan và Indonesia) mua được bản quyền của phần mềm này.

Trong chẩn đoán và điều trị ung thư, 2 bệnh viện tại TP Hồ Chí Minh là Ung bướu và Đa khoa Phú Thọ đã được Bộ Y tế chọn tham gia thử nghiệm ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo trong tư vấn và hỗ trợ các bác sĩ trong lựa chọn phác đồ điều trị bệnh ung thư tiên tiến và hiệu quả cho người bệnh. 

Ứng dụng học máy và dữ liệu lớn trong kê đơn

Hiện nay, hầu hết các bệnh viện đều đã triển khai kê đơn bằng máy vi tính thay cho viết tay. Ngoài việc giúp người bệnh có đơn thuốc rõ ràng, dễ đọc, việc kê đơn qua máy vi tính sẽ còn phát huy nhiều hiệu quả khác nếu chương trình kê đơn được tích hợp hệ thống nhắc. Nhiều bệnh viện đã xây dựng và cài đặt hệ thống nhắc về liều lượng thuốc, nhắc kê đơn những thuốc có cùng hoạt chất, nhắc thuốc có nhiều tác dụng phụ… góp phần giảm nguy cơ sai sót trong kê đơn của các bác sĩ.

Bài viết được tóm tắt từ bài viết của tác giả PGS.TS.BS Tăng Chí Thượng - Phó Giám đốc Sở Y tế TP Hồ Chí Minh.