# data[].attributes.headline
17. PHƯƠNG THỨC CHUYỂN GIAO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỊA CHỈ ỨNG DỤNG 

# data[].attributes.subject
17. PHƯƠNG THỨC CHUYỂN GIAO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐỊA CHỈ ỨNG DỤNG 

# data[].attributes.body
17.1 Phương thức chuyển giao.
-Chuyển giao theo hợp đồng ở những đơn vị đặt hàng.
-Liên kết với các bệnh viện, cơ sở y tế để sử dụng thử thiết bị.
17.2 Địa chỉ ứng dụng.
-Ứng dụng ở các bệnh viên, cơ sở y tế.

# data[].attributes.body
Hỗ trợ về chuyên môn kỹ thuật hoàn thiện hệ thống.

PGS.TS Đoàn Quang Vinh.

# data[].attributes.headline
Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Đà Nẵng

# data[].attributes.subject
Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Đà Nẵng

# data[].attributes.body
Hỗ trợ về chuyên môn y tế và cung cấp hình ảnh.

TS. Bác sĩ Nguyễn Thanh Nam

# data[].attributes.body
Đại dịch Covid-19 kéo dài trong hơn một năm qua đã gây nhiều ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình kinh tế toàn thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng, nó khiến nhiều doanh nghiệp trong nước phải thay đổi cách vận hành để thích ứng cũng như tồn tại với thời cuộc. Và cách vận hành phổ biến nhất hiện nay đó là bằng hình thức online, trực tuyến

Năm 2018, ngành y tế đã có những bước đột phá trong ứng dụng rộng rãi công nghệ thông tin trong quản lý quỹ bảo hiểm y tế, hoàn thành việc kết nối các cơ sở cung ứng thuốc, quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử cá nhân, quản lý hệ thống tiêm chủng cá nhân.

Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang làm thay đổi nhiều lĩnh vực. Với nội dung cốt lõi là trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật và dữ liệu lớn. Y học cũng không nằm ngoài cuộc của cuộc cách mạng này. Việc ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học càng cần thiết hơn nữa giúp xây dựng bệnh viện thông minh, hỗ trợ bác sĩ trong điều trị.

Ứng dụng công nghệ 4.0 cho ngành y học mang lại vô vàn lợi ích. Đội ngũ y bác sĩ cũng như những người dân sẽ được hưởng lợi của công nghệ này. Có thể dễ dàng nhận thấy trong đợt dịch Covid-19, ứng dụng công nghệ 4.0 giúp cho việc khai báo y tế trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn. Đội phòng chống dịch của Việt Nam dễ dàng truy xuất nguồn gốc lây lan để ngăn chặn dịch bùng phát thành công.

Ở Việt Nam, một số hình thức khám chữa bệnh từ xa hiện có như:

Tư vấn sức khỏe qua điện thoại (gọi điện)

Tư vấn sức khỏe trực tuyến (cuộc gọi video thông qua ứng dụng điện thoại)

Nhắn tin với bác sĩ (nhắn tin)

Đặt câu hỏi cho bác sĩ (gửi qua email)

Tư vấn sức khỏe trong trực tiếp (livestream)

Nghiên cứu và ứng dụng AI trong CĐHA y tế tại Việt Nam đang ở giai đoạn đầu. Một số ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán do các công ty công nghệ quốc tế phát triển đã được triển khai tại một số bệnh viện. Tuy nhiên, dữ liệu người Việt có tính đặc thù. Điều này làm giảm hiệu quả của các thuật toán AI vốn được huấn luyện dựa trên dữ liệu. Một số tập toàn trong nước như Vingroup, Viettel hay FPT cũng đã từng bước phát triển các giải pháp thông minh hỗ trợ CĐHA y tế. Đây có thể coi là điểm sáng và là hướng đi đúng đắn khi Việt Nam có thể tự chủ được công nghệ lõi, đặc biệt là bảo đảm vấn đề bảo mật dữ liệu sức khoẻ của người dân.

Mới đây, hệ thống trí tuệ nhân tạo VinDr do Trung tâm Xử lý ảnh y tế, trực thuộc VinBigdata phát triển cho phép CĐHA về bệnh lý phổi trên ảnh X-quang lồng ngực, chẩn đoán ung thư vú trên ảnh X-quang tuyến vú, xác định các bất thường trên hình ảnh CT/MRI sọ não và phát hiện các bất thường trên phim chụp X-quang cột sống đã được thử nghiệm lâm sàng tại một số bệnh viện lớn như Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec.

# data[].attributes.body
Trên thế giới, các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Big Data), điện toán đám mây (Cloud)... đang ngày càng được ứng dụng sâu rộng hơn vào các nghiệp vụ ngành y, giúp y, bác sĩ thu thập và xử lý dữ liệu nhanh hơn trong việc khai thác dữ liệu hố sơ bệnh án, thiết lập kế hoạch trị liệu, phát minh thuốc,v.v.. Bên cạnh đó, các chatbot, robot là những trợ lý đắc lực cho bác sĩ trong các công việc hằng ngày như chẩn đoán, điều trị, tìm kiếm thông tin bệnh nhân...

Theo kỳ vọng của các chuyên gia y tế tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới mới đây, ngành y tế sẽ được hưởng lợi khi tận dụng được các công nghệ mới nhất mà cuộc cách mạng này mang lại.

# data[].attributes.headline
CÔNG NGHÊ 4.0 VÀ CUỘC CHUYỂN MÌNH CỦA NGÀNH Y TẾ

# data[].attributes.subject
CÔNG NGHÊ 4.0 VÀ CUỘC CHUYỂN MÌNH CỦA NGÀNH Y TẾ

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
CÔNG NGHÊ 4.0 VÀ CUỘC CHUYỂN MÌNH CỦA NGÀNH Y TẾ

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
NDĐT – Năm 2018, ngành y tế đã có những bước đột phá trong ứng dụng rộng rãi công nghệ thông tin trong quản lý quỹ bảo hiểm y tế, hoàn thành việc kết nối các cơ sở cung ứng thuốc, quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử cá nhân, quản lý hệ thống tiêm chủng cá nhân...

Ứng dụng CNTT, hướng tới nền y tế thông minh
Việc ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) trong công tác bảo vệ, chăm sóc, nâng cao sức khỏe ở Việt Nam đã có bước phát triển quan trọng, đặt nền móng xây dựng nền y tế thông minh với ba trụ cột chính là phòng bệnh, chăm sóc sức khỏe thông minh, khám chữa bệnh thông minh và quản trị y tế thông minh, người dân bước đầu được hưởng lợi từ các thành tựu CNTT trong hoạt động y tế.

Bộ trưởng Y tế Nguyễn Thị Kim Tiến cho biết, Bộ Y tế đã xây dựng và từng bước hình thành hành lang pháp lý về ứng dụng CNTT y tế. Trong đó, đặc biệt là có sự đột phá trong việc ứng dụng CNTT tại bệnh viện với gần 100% bệnh viện có phần mềm hệ thống thông tin bệnh viện, bước đầu triển khai phần mềm truyền tải và lưu trữ hình ảnh (PACS).

"99,5% các bệnh viện đã kết nối, liên thông dữ liệu khám, chữa bệnh bảo hiểm y tế với cơ quan giám định và thanh toán bảo hiểm y tế, phục vụ giám định khám chữa bệnh bảo hiểm y tế điện tử", Bộ trưởng cho hay.

Việc hình thành hệ thống thông tin quản lý y tế dự phòng, triển khai phần mềm tiêm chủng mở rộng trên cả nước, đến nay đã có 11.183 (99%) trạm y tế; 2.261 cơ sở khám chữa bệnh và cơ sở tiêm chủng dịch vụ đã sử dụng hệ thống để quản lý tình trạng tiêm chủng cá nhân. Đã có trên 6,2 triệu đối tượng tiêm chủng được quản lý.

"Chúng ta bước đầu hình thành mạng lưới y tế từ xa, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh ở tuyến dưới, vùng miền núi, khó khăn", Bộ trưởng cho hay.

Năm 2018, Bộ Y tế cũng tiển khai thành công và có hiệu quả các dịch vụ công trực tuyến, kết nối Cổng thông tin một cửa quốc gia, thực hiện Cơ chế một cửa quốc gia và Một cửa ASEAN. Hệ thống quản lý và điều hành văn bản điện tử, kết nối liên thông với Văn phòng Chính phủ, hơn 20 bộ/ngành và các UBND tỉnh/thành phố, công khai kết quả giải quyết thủ tục hành chính trên Cổng thông tin điện tử Chính phủ.
Hình thành hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử vào cuối 2019
Ứng dụng CNTT trong công tác quản lý bệnh viện là trăn trở nhiều năm của ngành y tế và đã được hiện thực hóa dần trong những năm gần đây. Việt Nam hiện ứng dụng phần mềm quản lý bệnh viện, bệnh án điện tử, y tế từ xa (telemedicine), xếp hàng điện tử, thẻ điện tử thanh toán viện phí..., giúp quá trình quản lý bệnh viện được minh bạch hóa, giảm thủ tục hành chính, giảm thiểu thời gian khám, chữa bệnh, giảm thời gian chờ khám, giảm thời gian chờ mua thuốc, giảm thời gian làm thủ tục xuất viện.... "Nhờ thế, hiệu quả công việc cao hơn, người dân hài lòng hơn", Bộ trưởng nói.

Thúc đẩy ứng dụng công nghệ thông tin ngành y tế tạo ra nhiều cơ hội và thách thức với ngành y tế. Năm 2019, Bộ Y tế cho biết sẽ đẩy mạnh việc xây dựng cơ sở dữ liệu danh mục dùng chung gắn liền với mã định danh, làm nền tảng cho việc trao đổi thông tin, khả năng tích hợp giữa các hệ thống trong các cơ sở khám bệnh, chữa bệnh để các bệnh viện chủ động hoàn thiện hệ thống thông tin bệnh viện.

Một trong những nội dung quan trọng tới đây Bộ Y tế ráo riết triển khai là chỉ đạo các bệnh viện triển khai bệnh án điện tử kết nối liên thông với phần mềm hồ sơ sức khỏe điện tử; triển khai phần mềm quản lý hoạt động trạm y tế xã kết nối liên thông với hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử từng bước giảm thiểu giấy tờ sổ sách tại trạm y tế xã/phường/thị trấn, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe ban đầu, giảm quá tải cho tuyến trên.

Khi có sổ sức khoẻ điện tử đến từng người dân, mỗi khi khám, chữa bệnh, người dân có hồ sơ sức khỏe điện tử có thể dịch chuyển thông suốt trong hệ thống y tế, các thông tin về sức khoẻ người bệnh được cung cấp cho thầy thuốc nhanh chóng, chính xác, tạo thuận lợi cho việc chẩn đoán và điều trị người bệnh, giúp họ được chăm sóc sức khỏe toàn diện, liên tục, giúp phát hiện bệnh sớm, điều trị kịp thời khi bệnh còn ở giai đoạn sớm mang lại hiệu quả điều trị cao, giảm bớt chi phí khám, chữa bệnh của mỗi người dân.

Thực hiện Nghị quyết số 20-NQ/TƯ, đến nay, Bộ Y tế đã xây dựng xong phần mềm hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) sử dụng nguồn dữ liệu hộ gia đình tham gia bảo hiểm y tế của Bảo hiểm xã hội Việt Nam để tạo lập mã số định danh (ID).

Bộ trưởng Nguyễn Thị Kim Tiến cho biết, theo kế hoạch, từ tháng 1-2019 đến tháng 6-2019, sẽ triển khai và hoàn thiện phần mềm hồ sơ sức khỏe điện tử cho 8 tỉnh, thành phố trong mô hình điểm. Từ tháng 7-2019, ngành y tế sẽ tổ chức triển khai nhân rộng trên toàn quốc. "Đến cuối năm 2019 sẽ hình thành hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử cho mỗi người dân. Khi người dân đến cơ sở y tế, người thầy thuốc ở bất kỳ đâu trên lãnh thổ Việt Nam, chỉ cần một click chuột máy tính sẽ hiện ra đầy đủ thông tin về hiện trạng sức khỏe của người đó, giúp ích rất nhiều cho chẩn đoán và điều trị", Bộ trưởng chia sẻ.

Thứ trưởng Y tế Nguyễn Viết Tiến

Nhờ công nghệ thông tin phát triển nên các ngành nói chung và ngành y tế nói riêng phát triển, nhanh, tiết kiệm, hiệu quả và chính xác.

Ngành y tế đã sử dụng công nghệ thông tin vào các lĩnh vực chuyên môn cũng như quản lý y tế, quản lý kinh tế, quản lý thuốc, quản lý vật tư tiêu hao, theo dõi người bệnh. Có nhiều tỉnh đã tận dụng được hiệu quả của công nghệ thông tin trong y tế như Quảng Ninh, Hà Tĩnh...

Trong năm qua, ngành y tế đã áp dụng công nghệ thông tin để quản lý thẻ bảo hiểm y tế. Dựa vào công nghệ thông tin chính xác, hạn chế được trường hợp sai lệch trong thanh toán bảo hiểm.

Việc liên thông kết quả xét nghiệm, chuyển tải kết quả xét nghiệm đi các tuyến giúp tiết kiệm thời gian và lợi ích cho người bệnh. Khi triển khai bệnh án điện tử, chúng ta có thể chuyển bệnh nhân từ tuyến nọ lên tuyến khác mà không cần mang theo hồ sơ bệnh án mà chỉ cần tra mã số bệnh nhân.

Công nghệ thông tin sử dụng trong telemedicine có thể hội chẩn từ bệnh viện này sang bệnh viện khác, hội chẩn với nhà khoa học tại các nước khác. Việt Nam chúng ta có thể trao đổi kỹ thuật, đưa ra ý kiến tư vấn cần thiết, hạn chế tình trạng có nhiều bệnh tật phải chờ cả tuần, cả tháng để có ý kiến hội chẩn.

Trong triển khai phần mềm ứng dụng công nghệ thông tin quản lý và kết nối liên thông các nhà thuốc trên toàn quốc; thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu ngành dược quốc gia đảm bảo truy xuất nguồn gốc, xuất xứ, chất lượng, giá mua vào/bán ra của các loại thuốc tại các cơ sở cung ứng thuốc cũng giúp quản lý hiệu quả hơn việc kê đơn, bán thuốc. Chúng ta quản lý chặt được các loại thuốc thần kinh gây nghiện, thuốc kháng sinh; đồng thời quản lý việc bác sĩ kê đơn thuốc có chính xác hay không. Năm qua, đã có 15.178 nhà thuốc đã được cung cấp phần mềm quản lý, đạt 82,76%.

nguồn báo nhân dân

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
công nghê 4.0 và cuộc chuyển mình của ngành y tế

# data[].attributes.attachment_link.title
CÔNG NGHÊ 4.0 VÀ CUỘC CHUYỂN MÌNH CỦA NGÀNH Y TẾ

# data[].attributes.attachment_link.description
NDĐT - Năm 2018, ngành y tế đã có những bước đột phá trong ứng dụng rộng rãi công nghệ thông tin trong quản lý quỹ bảo hiểm y tế, hoàn thành việc kết nối các cơ sở cung ứng thuốc, quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử cá nhân, quản lý hệ thống tiêm chủng cá nhân...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Công nghệ thông tin (CNTT) đang dần chứng tỏ tầm ảnh hưởng rất lớn đến mọi mặt của đời sống xã hội. Đối với hoạt động của ngành y tế, có thể thấy rằng, CNTT ngày càng đóng vai trò quan trọng, không chỉ "bà đỡ" cho quá trình cải cách hành chính trong công tác quản lý, điều hành của cơ quan quản lý mà còn "đỡ đầu" cho việc triển khai và ứng dụng thành công các kỹ thuật cao trong công tác KCB như chụp cắt lớp, mổ nội soi... rồi trong công tác giảng dạy, đào tạo, giám sát dịch bệnh, nghiên cứu phát triển thuốc...

Người bệnh và BV được lợi nhờ... ứng dụng CNTT

Hơn một năm trước, Khoa Khám chữa bệnh theo yêu cầu, BV Bạch Mai, một trong những đơn vị tiên phong của BV đã áp dụng thử nghiệm đưa thẻ KCB điện tử nhỏ gọn như thẻ ATM với rất nhiều tiện ích cho bệnh nhân.

Tại Bệnh viện Nhi Đồng 1, thời gian chờ khám khi chưa ứng dụng CNTT trung bình là 30 phút, đến nay đã giảm hơn nửa; thời gian chờ mua thuốc trước là 45 phút nay còn khoảng 10 phút; thời gian làm thủ tục xuất viện trước từ 2- 4 giờ, nay chỉ còn... 15 phút!. Việc kê đơn thuốc trước đây nhiều người kêu ca về chữ bác sĩ xấu, khó đọc nay nhờ áp dụng mô hình quản lý bằng CNTT mà đơn thuốc được in trên giấy vi tính dễ đọc, lãnh đạo BV lại dễ dàng quản lý việc kê đơn thuốc nhằm giảm tình trạng các đơn thuốc chưa hợp lý đến tay người bệnh.

Với BV Gang thép Thái Nguyên, việc làm chủ CNTT và ứng dụng thành công CNTT trong quản lý BV đã đem lại những hiệu quả rất thiết thực. Theo đó, 100% bệnh nhân đã được quản lý trên mạng của BV với mã số riêng giúp cho việc tra cứu các kết quả xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh từ những lần khám trước rất nhanh chóng trong thời gian khoảng 1 phút thay cho việc phải chờ đợi các thủ tục hành chính để rút các hồ sơ bệnh án như trước (kéo dài gần 1 ngày); Các khoa dự trù và cấp phát thuốc qua mạng do đó người bệnh được công khai thuốc hàng ngày qua các phiếu in trên mạng có đầy đủ thông tin về tên thuốc, làm lượng, số lượng, nước sản xuất... đến giá tiền. Không những thế, đối với hoạt động của BV, việc ứng dụng CNTT đã giúp phòng chức năng kiểm tra được các thất thu về tài chính, làm giảm tỷ lệ thất thu trong toàn bệnh viện từ trung bình >10 triệu đồng/tháng xuống còn < 1 triệu đồng/ tháng... CNTT còn làm giảm 2/3 thời gian giải quyết thủ tục hành chính tạo điều kiện cho cho các thầy thuốc có thêm thời gian chăm sóc và tiếp xúc bệnh nhân.

ứng dụng CNTT để đối phó với đại dịch

TS Nguyễn Huy Nga, Cục trưởng Cục Y tế Dự phòng và Môi trường, Bộ Y tế cho biết, hiện nay trang thiết bị về CNTT của hệ YTDP cơ bản đã đáp ứng được nhu cầu bước đầu về cơ sở vật chất, với 100% TTYTDP tuyến huyện được trang bị máy tính, 100% TTYTDP tỉnh, thành phố đã kết nối mạng internet... Ngoài ra tại các Viện Vệ sinh dịch tễ và Pasteur TƯ, khu vực tạo còn được trang bị hệ thống thiết bị hội nghị truyền hình tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao ban, trao đổi thông tin về phòng, chống dịch bệnh, kiểm dịch y tế quốc tế, sức khỏe môi trường, y tế lao động... đặc biệt là đối phó với các dịch bệnh nguy hiểm như SARS, cúm AH5N1 nhanh chóng, kịp thời và đỡ tốn kém hơn hơn. Bên cạnh đó, các phần mềm chuyên môn về kiểm soát dịch- quản lý hóa chất, kiểm soát bệnh truyền nhiễm- vaccine, sức khỏe- nghề nghiệp và tai nạn thương tích... đã được Cục triển khai áp dụng để nâng cao hiệu quả công tác kiểm soát, phòng chống dịch bệnh...

Tại Sở Y tế TP Hồ Chí Minh, trước đây khách hàng phải nộp hồ sơ trực tiếp và nhận kết quả từ chuyên viên thụ lý riêng của từng lĩnh vực. Quá trình tiếp nhận, thụ lý hồ sơ này hoàn toàn lệ thuộc vào chuyên viên chuyên trách, vì thế dễ dẫn đến một số bất cập. Nhưng từ năm 2005, song song với quá trình triển khai thực hiện cơ chế một cửa trong các dịch vụ hành chính công, Sở Y tế TP Hồ Chí Minh đã ứng dụng CNTT vào hoạt động qua việc sử dụng phần mềm dùng chung quản lý văn bản và hồ sơ công việc để quản lý quy trình và hồ sơ của tất cả các dịch vụ hành chính công mà Sở đang cung ứng cho người dân. Kết quả triển khai CNTT trong hoạt động dịch vụ hành chính công tại Sở Y tế đã giúp toàn bộ quá trình thụ lý hồ sơ được thực hiện chặt chẽ trên môi trường mạng LAN, quá trình xử lý được kiểm soát chặt chẽ, tinh thần trách nhiệm của cán bộ tăng lên... Bên cạnh đó, người dân cũng có một kênh tra cứu thông tin và giao tiếp với cơ quan quản lý nhà nước thuận lợi, hạn chế được phần nào tình trạng người dân phải "ăn chực nằm chờ" với thủ tục hành chính công như trước.

Công nghệ với cải cách thủ tục hành chính

Mặc dù CNTT đã có những đóng góp thiết thực đối với sự phát triển trên nhiều mặt hoạt động của ngành y tế trong thời gian quan, nhưng thực tế cho thấy đầu tư cho CNTT trong ngành y tế vẫn manh mún, dàn trải và chưa có kiến trúc tổng thể về ứng dụng CNTT của toàn ngành; các chuẩn thông tin y tế chưa hoàn chỉnh, đồng bộ do đó nhiều đơn vị đã không thành công khi triển khai ứng dụng CNTT ở cơ sở. Vì vậy tại hội nghị về ứng dụng CNTT trong ngành y tế vừa được tổ chức vào cuối tháng 2.2009, tại Hà Nội, Bộ trưởng Bộ Y tế Nguyễn Quốc Triệu đã nhấn mạnh và yêu cầu: "Với nhận thức sâu sắc vai trò của CNTT đối với công tác y tế hiện đại, ngành y tế cần phải đẩy mạnh hơn nữa việc ứng dụng công cụ này vừa để tạo ra những biến chuyển mang tính bước ngoặt trong chuyên môn, vừa góp phần giảm nhẹ các thủ tục hành chính, nâng cao chất lượng công tác quản lý điều hành và thực hành tiết kiệm, chống lãng phí...".

Trên tinh thần đó, Ban chỉ đạo CNTT ngành y tế cho hay theo kế hoạch ứng dụng CNTT năm 2009-2010, ít nhất 50% thông tin trao đổi, giao dịch giữa Bộ Y tế, các đơn vị y tế tuyến TƯ và Sở Y tế sẽ thực hiện trên mạng, giảm thiểu sử dụng giấy tờ; 30% hội nghị, hội thảo của ngành được thực hiện trên môi trường mạng và 100% văn bản phục vụ các cuộc họp của Bộ được cung cấp thông tin dưới dạng điện tử cho các đại biểu trước cuộc họp... Theo đó, các dịch vụ hành chính công sẽ được cung cấp ở mức độ 2 trên cổng thông tin điện tử của Bộ Y tế và website của Sở Y tế để phục vụ người dân, doanh nghiệp...

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
ứng dụng công nghệ thông tin trong ngành y tế: công nghệ đồng hành cùng cuộc sống

# data[].attributes.attachment_link.title
Ứng dụng công nghệ thông tin trong ngành y tế: Công nghệ đồng hành cùng cuộc sống

# data[].attributes.attachment_link.description
Công nghệ thông tin (CNTT) đang dần chứng tỏ tầm ảnh hưởng rất lớn đến mọi mặt của đời sống xã hội.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang làm thay đổi nhiều lĩnh vực. Với nội dung cốt lõi là trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật và dữ liệu lớn. Y học cũng không nằm ngoài cuộc của cuộc cách mạng này. Việc ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học càng cần thiết hơn nữa giúp xây dựng bệnh viện thông minh, hỗ trợ bác sĩ trong điều trị.

1. Vai trò của cách mạng công nghệ 4.0 đối với ngành y tế

Ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học không chỉ mang lại nhiều lợi ích. Cho đội ngũ y bác sĩ mà người dân được hưởng lợi bởi những công nghệ này.

Có thể thấy trong đợt dịch Covid-19 vừa rồi, ứng dụng công nghệ 4.0 trong việc khai báo y tế. Truy xuất nguồn lây lan giúp cho công tác phòng chống dịch của Việt Nam đạt được thành công.

Hay phần mềm khám bệnh trực tuyến tại nhà đã được triển khai. Giúp người dân không phải đến bệnh viện mà vẫn được chẩn đoán bởi đội ngũ bác sĩ chuyên khoa 24/7.

Một số bệnh viện đã tiên phong ứng dụng công nghệ 4.0 vào công tác khám, chữa bệnh, quản lý y tế đã đạt được những hiệu quả bước đầu.

Đây là những ví dụ điển hình cho thấy vai trò to lớn của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đối với ngành y tế:

Phân tích dữ liệu hồ sơ bệnh án giúp quá trình chẩn đoán, điều trị diễn ra nhanh chóng và chính xác.

Các thiết bị theo dõi sức khỏe giúp phát hiện bệnh nhanh hơn.

Các ca phẫu thuật được tiến hành dễ dàng và chính xác cao bởi sự trợ giúp của robot phẫu thuật.

Hệ thống quản lý bệnh viện thông minh giúp công tác khám, chữa bệnh và quản lý trở nên nhanh - gọn - chính xác, giảm thời gian thủ tục hành chính, nâng cao năng suất của bệnh viện.

2. Áp dụng của công nghệ 4.0 trong y học như thế nào?

Ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học thông qua trí tuệ nhân tạo AI

Với trí tuệ nhân tạo AI giúp phân tích dữ liệu nhanh và chính xác. Đặc biệt trong y học dữ liệu rất phức tạp, đòi hỏi độ chính xác cao. Cụ thể, công nghệ AI giúp bác sĩ trong việc thu thập xử lý dữ liệu. Hỗ trợ công tác chẩn đoán, đánh giá kết quả, phát kiến phương pháp điều trị mới...

Một số ứng dụng của công nghệ nhân tạo AI trong ngành y tế:

Hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh bệnh lý với hệ thống CAD giúp việc phát hiện chẩn đoán nhanh chóng và dễ dàng hơn.

Hỗ trợ phân tích, kiểm tra xét nghiệm.

Robot hỗ trợ các ca phẫu thuật đạt độ chính xác cao.

Hỗ trợ nghiên cứu phương pháp điều trị ung thư mới nhất.

Phân tích dữ liệu điều trị để lựa chọn ra các loại thuốc phù hợp trong điều trị bệnh.

Ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học thông qua công nghệ nano

Công nghệ nano gồm các công nghệ mới như công nghệ nano sinh học, hạt nano hóa học, nanorobots. Được áp dụng trong việc tiêu diệt tế bào ung thư, chống xơ vữa động mạch. Sửa chữa mô hỏng hoặc tái tạo thần kinh,...

Ứng dụng của công nghệ nano trong y học rất quan trọng trong việc điều trị bệnh với những lợi ích như:

Xác định và chẩn đoán bệnh nhanh và chính xác.

Xác định chính xác vị trí khối u, bất kể là khối u nhỏ giúp ngăn ngừa sự xâm lấn, di căn.

Tạo ra các dụng cụ cụ, kỹ thuật điều trị mới.

Đưa thuốc vào tận tế bào gây bệnh nhanh chóng và chính xác. Không ảnh hưởng đến mô và tế bào khỏe mạnh.

Khử khuẩn và chống nhiễm trùng.

Chỉnh sửa gen và tế bào bị bệnh mà không ảnh hưởng đến các tế bào lành xung quanh.

3. Các thách thức ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học

Ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học đem lại nhiều lợi ích to lớn nhưng bên cạnh đó còn nhiều hạn chế về cơ sở hạ tầng, nguồn nhân lực và công nghệ.

Đây chính là những thách thức mà ngành y học cần phải vượt qua:

Thách thức về cơ sở hạ tầng: với nguồn dữ liệu vô cùng lớn tập hợp từ nhiều nguồn đòi hỏi cơ sở hạ tầng phải đủ mạnh để có thể lưu trữ, sắp xếp các dữ liệu khoa học. Đây cũng là vấn đề dẫn đến việc trao đổi dữ liệu. Giữa đồng nghiệp, giữa các bệnh viện, hay giữa thầy thuốc và bệnh nhân trở nên khó khăn.

Thách thức về đào tạo và phát triển kỹ năng: Khi công nghệ ngày càng tiên tiến và luôn thay đổi, khiến tình trạng các bác sĩ, kỹ thuật viên nhiều tuổi. Giàu kinh nghiệm nhưng chưa được đào tạo bài bản, hay chưa thành thạo về công nghệ. Trong khi đội ngũ các bác sĩ được đào tạo thì còn non kinh nghiệm.

Thách thức về an ninh, an toàn mạng: Đây cũng là thách thức lớn đối với ngành y tế khi phải đối mặt với những tin tặc lấy cắp dữ liệu.

Tuy nhiên, nếu có sự vào cuộc của các cơ quan quản lý, đồng thời sự đầu tư về cơ sở hạ tầng. Sẽ giúp y học vượt qua những khó khăn trên để tiến tới một nền y học hiện đại.

Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 sẽ vẫn tiếp tục diễn ra và mạnh mẽ hơn trước. Do vậy việc vượt qua khó khăn ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học sẽ giúp ngành y tế Việt Nam tiến xa hơn nữa, đạt nhiều thành tựu vượt bậc.

Ngoài ra đối với các trung tâm y tế, cơ sở khám chữa bệnh thì ngoài việc ứng dụng trong y học, cũng cần sự can thiệp của công nghệ để quản lý đồng bộ hệ thống trung tâm 1 cách tiện lợi, tạo điều kiện khám chữa bệnh nhanh nhất. Công ty công nghệ - phần mềm / website Mona Media chia sẻ rằng: ngày nay rất nhiều đơn vị khám chữa bệnh đang tìm kiếm cho mình 1 hệ thống quản lý trong thời đại 4.0 với công nghệ cao (hỗ trợ cho công tác lưu trữ thông tin và khám chữa bệnh...) Vì vậy Mỗi đơn vị lớn nên sở hữu cho mình 1 hệ thống quản lý cơ sở y tế 1 cách chỉnh chu, bảo mật và đảm bảo không cản trở công tác khác chữa bệnh.

>>> Xem thêm: Top các bệnh viên đa khoa nổi tiếng, Top các loại chỉ hay dùng trong y học

# data[].attributes.attachment_link.title
Ứng dụng công nghệ 4.0 trong y học - Tạp chí y dược - khoa học

# data[].attributes.attachment_link.description
Cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang làm thay đổi nhiều lĩnh vực. Với nội dung cốt lõi là trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật và dữ liệu lớn. Y học cũng không nằm ngoài cuộc của cuộc cách mạng này.

# data[].attributes.headline
Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam

# data[].attributes.subject
Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Dữ liệu lớn (Big Data) và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những đột phá rộng khắp trên mọi lĩnh vực. Ứng dụng AI và khai thác dữ liệu y tế trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh và xây dựng nền y tế thông minh đã trở thành vấn đề cốt lõi trong lộ trình phát triển y tế của mọi quốc gia, trong đó có Việt Nam. Bài viết trình bày khái quát về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh (CĐHA) y khoa và một số thành tựu bước đầu tại Việt Nam. Mở đầu
Hình ảnh y khoa được tạo ra từ các kỹ thuật tạo ảnh bên trong cơ thể người (bao gồm cả các mô sinh học), nhằm hỗ trợ phân tích lâm sàng hoặc can thiệp y tế. Hiểu một cách đơn giản, hình ảnh y khoa là các hình ảnh sinh học được tạo ra với sự hỗ trợ của các công nghệ hình ảnh như X-quang, cắt lớp vi tính (CT), cộng hưởng từ (MRI), siêu âm (Ultrasound), nội soi (Endoscopy), ảnh nhiệt (Thermography), hay các hình ảnh y học hạt nhân như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) và chụp cắt lớp vi tính phát xạ photon đơn (SPECT).

Hình ảnh X-quang đầu tiên trong lịch sử y học thế giới được chụp năm 1895 bởi nhà vật lý học người Đức Wilhelm Röntgen, người sau đó được trao giải Nobel Vật lý năm 1901. Kể từ đó, hình ảnh X-quang nhanh chóng được ứng dụng trong y học, đặc biệt trong chiến tranh để tìm các cấu trúc xương bị vỡ hoặc các mảnh đạn còn sót lại bên trong cơ thể. Sự phát triển của công nghệ dẫn đến việc ra đời một loạt các kỹ thuật hình ảnh mới, hình thành nên y học hiện đại như ngày nay. Công nghệ hỗ trợ CĐHA y tế và vai trò của AI
Trong y khoa, các hệ thống hỗ trợ phát hiện (computer-aided detection - CADe) và hỗ trợ chẩn đoán (computer-aided diagnosis - CADx) được thiết kế để giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn [1, 2]. Cụ thể, các hệ thống này cho phép phân tích và đánh giá các bất thường từ dữ liệu y khoa trong thời gian ngắn. Chúng có thể giúp cải thiện chất lượng hình ảnh y khoa, làm nổi bật các cấu trúc bất thường bên trong cơ thể và thực hiện đo đạc các chỉ số lâm sàng [3]. Các hệ thống CADe/x được xây dựng dựa trên các công nghệ lõi gồm xử lý hình ảnh, thị giác máy tính, và đặc biệt là AI.

AI hỗ trợ các bác sĩ đọc hình ảnh y khoa

Trong 5 năm trở lại đây, sự bùng nổ của dữ liệu lớn và năng lực tính toán đã giúp cho các mô hình AI đạt được những bước tiến vượt bậc. Các đột phá trong nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng về AI trong y tế liên tiếp được công bố và đưa vào triển khai thực tế. Nói một cách vắn tắt, các mô hình AI có thể tham gia hỗ trợ bác sĩ trong toàn bộ quy trình khám chữa bệnh lâm sàng dựa trên hình ảnh y tế. AI cho phép tạo ra các hình ảnh y khoa nhanh hơn, chất lượng hơn với giá thành rẻ hơn. Việc phân tích, chẩn đoán bệnh và tự động xuất báo cáo... cũng đều có thể đảm nhiệm bởi các thuật toán AI. Trong các tác vụ trên, AI được đã được ứng dụng rộng rãi nhất nhằm phục vụ chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh [4, 5], đặc biệt là phát hiện sớm các bệnh lý liên quan đến ung thư [6, 7].

Năng lực của một hệ thống AI trong CĐHA y tế có thể chia làm 3 mức độ:

(1) Detection: phát hiện các bất thường tiềm tàng từ hình ảnh, phân loại giữa các hình ảnh bệnh nhân mắc bệnh và bệnh nhân không mắc bệnh. Chức năng này của AI giúp giải quyết các bài toán sàng lọc diện rộng hoặc tối ưu việc phân luồng bệnh nhân theo tính ưu tiên.

(2) Characterization: đặc tả các tính chất của tổn thương, tiến hành khoanh vùng, phân loại mức độ nguy hiểm theo các tiêu chuẩn y khoa. Ví dụ phân loại mức độ ung thư hoá của một tổn thương.

(3) Monitoring: giám sát và đánh giá sự tiến triển của các tổn thương trên hình ảnh. Theo dõi và đánh giá theo thời gian thực các tình huống khẩn cấp nguy hiểm tới tính mạng của người bệnh.

Sự thiếu hụt nguồn lực y tế so với nhu cầu là một thực tế trên toàn thế giới hiện nay. Theo thống kê, tại Nhật Bản chỉ có 36 bác sĩ CĐHA/triệu dân. Cả Liberia chỉ có 2 bác sĩ CĐHA và 14 quốc gia tại châu Phi không có bác sĩ CĐHA. Ngay cả đối với những quốc gia phát triển nhất, sự thiếu hụt nguồn nhân lực cũng là một vấn đề nhức nhối. Tại Anh, ước tính có hơn 300.000 hình ảnh X-quang phải chờ đến hơn 30 ngày trước khi được phân tích [8] tại một thời điểm bất kỳ trong năm. AI được coi là xu hướng tất yếu và là công cụ mạnh nhất giúp bù đắp những thiếu hụt này. Một loạt các công cụ AI mới đã được phát triển và ứng dụng trong phân tích và chẩn đoán nhiều phương thức hình ảnh khác nhau như X-quang phổi, X-quang vú, CT/MRI sọ não. Tại Mỹ, một số phần mềm AI đã được Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cấp giấy phép hoạt động. Chẳng hạn, phần mềm chẩn đoán đột quỵ não do thiếu máu cục bộ cấp tính dựa trên phân tích hình ảnh CT não của Viz.AI. Thử nghiệm lâm sàng cho thấy hệ thống AI của Viz.AI giúp giảm thiểu tới 45% thời gian chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân [9], điều này đồng nghĩa với việc nhiều bệnh nhân sẽ được cứu sống hơn.
Những thành tựu bước đầu tại Việt Nam
Hệ thống y tế Việt Nam, mặc dù đã có những thay đổi to lớn, nhưng đầu tư và chi phí cho y tế vẫn còn rất hạn chế. Theo tính toán, năm 2018 Việt Nam chỉ có hơn 8 bác sĩ/10.000 dân. Đây là tỷ lệ thấp nhất tại Đông Nam Á [10]. Với tốc độ đào tạo như hiện nay, cần 75 năm để chúng ta có thể bắt kịp Singapore, nơi có 23 bác sĩ/10.000 dân. Ngoài ra, tại Việt Nam, sự mất cân bằng về trình độ giữa các bệnh viện tại địa phương (tuyến xã, huyện, tỉnh) so với các bệnh viện TW vẫn còn một khoảng cách lớn. Chính vì thế, sử dụng các công nghệ số, với nòng cốt là dữ liệu lớn và AI, để xây dựng nền y tế thông minh được coi là chiến lược quốc gia. Ở đó, các công nghệ số, phân tích dữ liệu được ứng dụng để phát triển các giải pháp chẩn đoán bệnh sớm, với chi phí thấp và dễ dàng tiếp cận người dùng ở quy mô lớn.

Nghiên cứu và ứng dụng AI trong CĐHA y tế tại Việt Nam đang ở giai đoạn đầu. Một số ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán do các công ty công nghệ quốc tế phát triển đã được triển khai tại một số bệnh viện. Tuy nhiên, dữ liệu người Việt có tính đặc thù. Điều này làm giảm hiệu quả của các thuật toán AI vốn được huấn luyện dựa trên dữ liệu. Một số tập toàn trong nước như Vingroup, Viettel hay FPT cũng đã từng bước phát triển các giải pháp thông minh hỗ trợ CĐHA y tế. Đây có thể coi là điểm sáng và là hướng đi đúng đắn khi Việt Nam có thể tự chủ được công nghệ lõi, đặc biệt là bảo đảm vấn đề bảo mật dữ liệu sức khoẻ của người dân.

Mới đây, hệ thống trí tuệ nhân tạo VinDr do Trung tâm Xử lý ảnh y tế, trực thuộc VinBigdata phát triển cho phép CĐHA về bệnh lý phổi trên ảnh X-quang lồng ngực, chẩn đoán ung thư vú trên ảnh X-quang tuyến vú, xác định các bất thường trên hình ảnh CT/MRI sọ não và phát hiện các bất thường trên phim chụp X-quang cột sống đã được thử nghiệm lâm sàng tại một số bệnh viện lớn như Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec. Theo đánh giá từ đội ngũ chuyên gia y tế của các bệnh viện cho thấy, VinDr đã đảm bảo độ chính xác cao, cho phép hỗ trợ đắc lực bác sĩ CĐHA trong chẩn đoán bệnh [11]. Hệ thống VinDr được xây dựng trên chính nguồn dữ liệu bệnh nhân tại Việt Nam, với đặc điểm sinh lý, giải phẫu bệnh lý chính xác của người Việt. Các bộ dữ liệu quy mô lớn được thu thập và gán nhãn bởi đội ngũ bác sĩ CĐHA giàu kinh nghiệm chính là yếu tố tiên quyết để đảm bảo độ chính xác của các thuật toán AI. Ngoài ra, trước thách thức của đại dịch Covid-19, VinDr cũng được ứng dụng trong chẩn đoán lao và bệnh phổi; hỗ trợ đánh giá tiên lượng trong điều trị bệnh nhân Covid-19, giúp phát hiện nhanh các dấu hiệu bất thường dựa trên ảnh X-quang ngực thẳng, kết hợp cùng xét nghiệm PCR từ đó nâng cao độ chính xác, giảm thiểu tình trạng âm tính giả.

VinDr hỗ trợ chẩn đoán ảnh X-quang cột sống với độ chính xác lên tới 90% (ảnh: VinBigdata).

Thành công ban đầu của VinDr đã khẳng định trình độ của các nhà khoa học Việt Nam. Số lượng các hệ thống AI được phát triển bài bản, áp dụng rộng rãi và tạo được ảnh hưởng tích cực lên hiệu quả chẩn đoán bệnh hiện còn hạn chế. Chính vì vậy, rất cần phát triển những công cụ AI mới, với sự tham gia, hợp tác của nhiều đơn vị nghiên cứu và phát triển công nghệ trong nước. Hy vọng rằng, với việc đẩy mạnh đầu tư phát triển các ứng dụng của AI trong thời gian tới, Việt Nam sẽ có một nền y tế thông minh, nơi người bệnh sẽ được hưởng những thành quả của tiến bộ công nghệ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] K. Doi (2017), "Computer-aided diagnosis in medical imaging: Historical review, current status and future potential", Computerized Medical Imaging and Graphics, 31(4-5), pp.198-211.

[2] Q. Li, R.M. Nishikawa (2015), C omputer-Aided Detection and Diagnosis in Medical Imaging, Taylor & Francis eBooks, CRC Press, New York, 446p.

[3] Chung-Ming Chen, Yi-Hong Chou, Norio Tagawa, and Younghae Do (2013), "Computer-aided detection and diagnosis in medical imaging", Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2013, 2p.

[4] A.S. Panayides, et al. (2020), "AI in medical imaging informatics: current challenges and future directions", IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 24(7), pp.1837-1857.

[5] Hieu Pham (2021), "AI in Medical Imaging" - URL: https://huyhieupham.github.io/data/DS&AI-AI-in-Medical-Imaging-Hieu-Pham-VinBigdata.pdf.

[6] W.L. Bi, et al. (2019), "Artificial intelligence in cancer imaging: clinical challenges and applications", CA: A Cancer Journal for Clinicians, 69(2), pp.127-157.

[7] C. Shi, et al. (2021), "Imaging beyond seeing: early prognosis of cancer treatment", Small Methods, 5(3), DOI: 10.1002/smtd.202001025.

[8] https://healthmanagement.org/c/hospital/issuearticle/ai-in-medical-imaging-may-make-the-biggest-impact-in-healthcare.

[9] https://www.businesswire.com/news/home/20210319005094/en/New-Data-on-Stroke -Care-Show-the-Impact-of-Viz.ai%E2%80%99s-Artificial-Intelligence-Powered- Platform -on-Patient-Outcomes.

[10] https://nhandan.vn/tieu-diem/de-xuat-dua-chi-tieu-bac-si-va-dieu-duong-vao-bo-chi-tieu-phat-trien-kinh-te-xa-hoi375804/#:~:text=Hi%E1%BB%87n%20nay%2C%20b %C3%A1
c%20s%C4%A9%20tr%C3%AAn,h%E1%BB%8Dc%20l%C3%A0%2066%2C9%25.

[11] https://khoahocdoisong.vn/doc-phim-cung-nguoi-may-177208.html.
TS Phạm Huy Hiệu Trung tâm Xử lý ảnh Y tế
Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBigdata)
(Theo Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam)

# data[].attributes.attachment_link.title
Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam - VinBigdata

# data[].attributes.attachment_link.description
Dữ liệu lớn (Big Data) và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những đột phá rộng khắp trên mọi lĩnh vực. Ứng dụng AI và khai thác dữ liệu y tế trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh và xây dựng nền y tế thông minh đã trở thành vấn đề cốt [...]

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
tin liên quan
Trí tuệ nhân tạo giúp bớt thời gian chờ bác sĩ
Baidu Research gần đây thông báo kết quả của các thử nghiệm sớm về thuật toán học sâu chỉ ra rằng nó có thể làm tốt hơn con người trong việc xác định di căn ung thư vú. Thủ tướng Anh Theresa May cho hay cuộc cách mạng AI sẽ giúp Cơ quan Y tế Quốc gia Anh (NHS) dự báo những người đang có ung thư giai đoạn đầu, cuối cùng ngăn chặn hàng ngàn ca tử vong liên quan đến ung thư vào năm 2033. Thuật toán kiểm tra hồ sơ y tế, thói quen, thông tin di truyền được gộp lại từ các tổ chức từ thiện y tế.

Công ty startup VerseHub tập trung vào metaverse của Việt Nam vừa nhận được khoản tài trợ 1 triệu USD từ GameFi để phát triển dự án đang thực hiện của họ mà không cần thông qua một vòng tài trợ chính thức.

Theo NBC News, hãng phim Miramax vừa kiện đạo diễn Quentin Tarantino sau khi ông công bố kế hoạch bán NFT (token độc nhất) dựa trên bộ phim Pulp Fiction ra mắt năm 1994.

# data[].attributes.attachment_link.title
5 ứng dụng nổi bật nhất của trí tuệ nhân tạo vào y tế

# data[].attributes.attachment_link.description
Hứa hẹn về ứng dụng của công nghệ trí thông minh nhân tạo (AI) trong ngành y tế là rất lớn. Tạp chí Forbes vừa có bài viết tổng hợp 5 tiến bộ AI nổi bật nhất, tiềm năng nhất cho lĩnh vực này.

# data[].attributes.attachment_link.title
VinDr | AI solutions for medical imaging

# data[].attributes.attachment_link.description
VinDr is a comprehensive solution for medical image analysis that integrates Artificial Intelligence (AI) into a Picture Archiving and Communication System (PACS) to assist radiologists in making fast and precise diagnoses

# data[].attributes.attachment_link.embed_code
Home

# data[].attributes.body
13.1 Đối Tượng

Các đối tượng tập trung nghiên cứu và đã làm khảo sát:

Bệnh viện

Các trung tâm y tế, hỗ trợ y tế

13.2 Phạm Vi Nghiên Cứu

Phạm vi cuộc nghiên cứu:

Đầu tiên là tại Đà Nẵng

Các bệnh viện quốc tế và tư: Vinmec, Pháp Việt, Quốc tế Mỹ - AIH, ...

Các trung tâm y tế tại các quận Liên Chiểu, Hải Châu, Thanh Khê, Sơn Trà, … tại Đà Nẵng cùng với các trung tâm lớn nhỏ khác trên cả nước

# data[].attributes.headline
14. CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

# data[].attributes.subject
14. CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

# data[].attributes.body
14.1 Cách Tiếp Cận

Các bước tiếp cận đối tượng nghiên cứu:

Gửi biểu mẫu khảo sát

Tham quan trực tiếp

Phỏng vấn trực tiếp đội ngũ y bác sĩ, giám đốc bệnh viện, đội ngũ nhân viên y tế tại các trung tâm

Kết luận

14.2 Phương Pháp Tiếp Cận

Phương pháp tiếp cận chúng tôi đã áp dụng:

Biểu mẫu khảo sát: Google Form

Tiếp cận hướng dữ liệu, tập trung xử lý và phân tích các loại hình ảnh y tế như: X-quang, nhũ ảnh, cắt lớp vi tính, cộng hưởng từ từ và đặt câu hỏi cho đội ngũ y tế

Sharing, lắng nghe, tiếp thu và thấu hiểu

Trải nghiệm 1 tuần làm nhân viên y tế tại bệnh viện Quốc tế VINMEC Đà Nẵng

Học hỏi kinh nghiệm cũng như chuyên môn của các TS, Th.S và giảng viên, bác sĩ có kinh nghiệm trong chủ đề nghiên cứu

# data[].attributes.headline
GIỚI THIỆU QUA CÁC KÊNH TRUYỀN THÔNG, MARKETING

# data[].attributes.subject
GIỚI THIỆU QUA CÁC KÊNH TRUYỀN THÔNG, MARKETING

# data[].attributes.body
*Tiếp cận đến mọi người bằng các phương tiện truyền thông, giúp họ có cách nhìn tổng quát hơn về hệ thống.
*Tạo niềm tin khi mọi người điều trị

# data[].attributes.headline
18. TÁC ĐỘNG VÀ LỢI ÍCH MANG LẠI CỦA KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

# data[].attributes.subject
18. TÁC ĐỘNG VÀ LỢI ÍCH MANG LẠI CỦA KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

# data[].attributes.body
18.1. Đối với lĩnh vực giáo dục và đào tạo  Với kho dữ liệu hình ảnh to lớn, sinh viên và bác sĩ sẽ có nhiều hình ảnh để tham khảo các trường hợp thực tiễn, cả những trường hợp hiếm, khó giải quyết, từ đó nhanh chóng bổ sung kinh nghiệm giải quyết các trường hợp cụ thể, đáp ứng nhu cầu nâng cao kiến thức và kinh nghiệm mà không gặp phải vấn đề về khoảng cách địa lí nhất là trong đại dịch COVID - 19 này.
18.2. Đối với lĩnh vực khoa học và công nghệ có liên quan Tạo thêm định hướng phát triển cho việc nghiên cứu khoa học, phát triển các thiết bị chụp và xử lí hình ảnh chuẩn xác hơn nhằm nâng cao tỉ lệ chẩn đoán, nâng cao cả tỉ lệ chẩn đoán tự động bằng AI nhằm giảm thiểu áp lực về nhân lực và thời gian. Giảm nhu cầu sản xuất phim, xử lí phim... Tạo động lực phát triển cho việc khám và chữa bệnh từ xa, nâng cao chất lượng và giảm bớt thời gian tiêu tốn của cả người khám bệnh lẫn người bệnh Nền tảng tích hợp hình ảnh điện tử: Nó cung cấp nền tảng điện tử cho hình ảnh quang học giao tiếp với các hệ thống tự động hóa y tế khác như Hệ thống thông tin bệnh viện, Hồ sơ y tế điện tử, Phần mềm quản lý thực hành, Hệ thống thông tin chẩn đoán hình ảnh
18.3. Đối với phát triển kinh tế-xã hội Bảo vệ môi trường, giảm rác thải nhựa; Giảm chi phí y tế, giúp Bảo hiểm y tế kiểm soát tốt việc thực hiện chẩn đoán hình ảnh, tránh trùng lặp (liên thông dữ liệu được giữa các bệnh viện khi chuyển bệnh nhân…)18.4. Đối với tổ chức chủ trì và các cơ sở ứng dụng kết quả nghiên cứu
Đối với đội ngũ quản trị (Ban lãnh đạo Bệnh viện, Phòng khám):Tiết kiệm chi phí vật tư tiêu hao: Hệ thống hình ảnh giúp thay thế các phương tiện quản lý dựa trên các bản in y tế, hàng năm sẽ giảm trừ được chi phí mua Phim. Với việc không phải lưu trữ phim y tế, các cơ sở y tế tiết kiệm được nhà kho, không gian lưu trữ phimTruy cập từ xa: cung cấp khả năng xem và báo cáo ngoài trang web (chẩn đoán từ xa), nó cho phép các người dùng ở các địa điểm vật lý khác nhau truy cập cùng một thông tin cùng lúc đến hình ảnh từ xa. Hỗ trợ cho các Bệnh viện, Phòng khám kết hợp với các chuyên gia đầu ngành về Chẩn đoán hình ảnh để hội chẩn kết quả từ xa dựa trên hệ thống hình ảnh y tế của chúng tôiHiện đại hóa và cải thiện hiệu suất khoa Chẩn đoán hình ảnh theo xu hướng công nghệ của 4.0, tăng cường khả năng quản lý, giám sát trong nội bộ Bệnh viện, Phòng khám cũng như kết nối, hợp tác với nhiều bên khác nhằm tăng hiệu quả chuyên môn lẫn kinh tếNgày một hoàn thiện tính chuyên nghiệp trong quy trình vận hành, giúp ích nâng tầm thương hiệu của Bệnh viện, Phòng khám
Lợi ích cho chẩn đoán:Bệnh nhân dễ dàng truy cập vào hồ sơ đã được cấp quyền để xem lại toàn bộ thông tin hình ảnh và kết quả chẩn đoán trong quá trình khám và điều trịToàn bộ thông tin về hình ảnh, chẩn đoán được mã hóa bảo mật, đảm bảo tốc độ truy xuất dữ liệu để xử lý hình ảnhHình ảnh được thu nhận theo chuẩn Dicom, hình ảnh sắc nét, hỗ trợ mô phỏng, dựng hình cho công tác chẩn đoán tốt hơn
Lợi ích cho bác sĩ:Quản lý bệnh nhân tốt và chi tiết theo từng lần điều trị, giúp cho việc chẩn đoán can thiệp sớm hơnĐược tiếp cận với các công nghệ 4.0 trong việc hỗ trợ chẩn đoán bệnh, dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), đem lại những kết quả chính xác nhất cho bệnh nhânHệ thống hình ảnh y tế giúp cho việc chia sẻ hình ảnh nhanh và chính xác, tạo nên tính tương tác, giúp đỡ chẩn đoán trong đội ngũ Bác sĩ của Bệnh viện, Phòng khámGiảm chi phí pháp lý do việc mất phim chụp, thiếu chuyên nghiệp với Bệnh nhân
Lợi ích cho bệnh nhân:Giảm tiếp xúc với bức xạ từ thiết bị tia XKhông còn phải chờ lấy phim in, thời gian khám và chẩn đoán bệnh được rút ngắnGiảm tiếp xúc với bức xạ do nhu cầu chụp lại hình ảnh ít hơnGiảm sự bất tiện của bệnh nhân khi đến bệnh viện để khám và tái khám phải mang theo hình ảnh

# data[].attributes.body
http://benhnhietdoi.vn/tin-tuc/chi-tiet/cong-nghe-thong-tin-trong-chan-doan-hinh-anh-y-hoc/814

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng). Trong chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị, máy y tế (chẩn đoán hình ảnh) ngày càng chiếm một vai trò quan trọng, nhất là ngày nay với sự trợ giúp của các thiết bị, máy y tế hiện đại, công nghệ cao có các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn.

I. Chẩn đoán dựa trên hình ảnh :

Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng). Trong chẩn đoán cận lâm sàng thì chẩn đoán dựa trên hình ảnh thu được từ các thiết bị, máy y tế (chẩn đoán hình ảnh) ngày càng chiếm một vai trò quan trọng, nhất là ngày nay với sự trợ giúp của các thiết bị, máy y tế hiện đại, công nghệ cao có các phần mềm tin học hỗ trợ khiến cho hình ánh rõ nét và chính xác hơn.

Các phương pháp chẩn đoán hình ảnh rất phong phú, như chẩn đoán qua hình ảnh X quang, hình ảnh siêu âm, siêu âm - Doppler màu, hình ảnh nội soi (mà thông dụng là nội soi tiêu hoá và nội soi tiết niệu) hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (Computed Tomography Scanner- CT. Scanner), hình ảnh chụp cộng hưởng từ hạt nhân (Magnetic Resonance Imaging-mrl)...

Chẩn đoán hình ảnh đã góp phần quan trọng nâng cao tính chính xác, kịp thời và hiệu quả cao trong chẩn đoán bệnh. Như dựa trên hình ảnh siêu âm, người thầy thuốc có thể đo được tương đối chính xác kích thước các tạng đặc trong ổ bụng (gan, lách, thận, tuỵ, ...) và phát hiện các khối bất thường nếu có. Từ hình ảnh siêu âm tim có thể xác định cấu trúc, kích thước các buồng tim, van tim và các mạch máu lớn. Trong sản khoa, siêu âm giúp xác định và theo dõi sự phát triển của thai nhi trong bụng mẹ; hình ảnh CT Scanner giúp thầy thuốc xác định được một số bệnh lý ở sọ não, đặc biệt là xác định máu tụ nội sọ, khối u não; chụp cộng hưởng từ hạt nhân xác định chính xác hơn các hình thái và các khối bất thường trong cơ thể (nếu có).

Các thiết bị và máy y tế về chẩn đoán hình ảnh ngày càng ứng dụng nhiều hơn về công nghệ thông tin, các phần mềm cho các máy Y tế ngày càng được nâng cấp, nhất là khi kỹ thuật số ra đời và phát triển đã ghi nhận và phân tích tín hiệu rất tốt, cho hình ảnh sâu hơn, chất lượng ảnh tốt hơn.

Hơn nữa việc giao diện giữa các thiết bị và máy y tế kỹ thuật cao với hệ thống máy tính dùng trong quản lý tại bệnh viện và giữa các bệnh viện với nhau ngày một nhiều, nên các giao thức truyền ảnh trên mạng được dưa ra (có một chuẩn chung thống nhất, chất lượng ảnh đủ để chẩn đoán, giảm nhẹ gánh nặng đường truyền), tạo nên phòng "hội chẩn ảo" giữa các chuyên gia y tế ở xa nhau.

II. Một số các chuẩn hình ảnh ứng dụng trong y tế :

Các máy thiết bị và máy y tế chẩn đoán hình ảnh đầu tiên khi mới ra đời chỉ là tín hiệu dạng sóng (Analog) đưa lên màn hình VIDEO của máy. Theo thời gian, máy được chế tạo ngày càng có cấu hình cao hơn và chuyển dần sang tín hiệu số, các phần mềm xử lý tín hiệu lưu trữ thông tin số ngay tại các máy đó (ví dụ máy siêu âm có thể lưu được 5000 ảnh của bệnh nhân gần đây nhất). Tuy nhiên, dần từng bước khi có các điều kiện đặt ra và nhu cầu giao tiếp giữa các máy với nhau (ví dụ: máy CT Scanner chuyển cho máy chiếu tia Coban...) và truyền ảnh số giữa các vùng với nhau để trợ giúp chẩn đoán thì các chuẩn dữ liệu chung về hình ảnh của y tế dần ra đời. Vì vậy, các máy y tế ngày nay có gắn thiết bị tin học thì đã sẵn sàng đưa ra các tín hiệu thông qua các D-Shell chuẩn như COM, LPT... hoặc USB port. Tuy nhiên, phần tín hiệu đưa ra các cổng này tuỳ nhà cung cấp trang bị phần mềm khi người sử dụng yêu cầu.

Tuy nhiên có nhiều chuẩn để truyền ảnh trên mạng như chuẩn PACS (Picture Archiving and Communication System) là hệ thống lưu trữ, xử lý và truyền ảnh động, hoặc mạng xử lý và truyền ảnh số hoá DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Tất cả các chuẩn này có chung một tiêu chí là nén ảnh ở mức độ tối đa để giảm kích thước lưu trữ, giảm kích thước khi truyền trên mạng, có các mức độ phân giải khác nhau khi truyền. Nếu hình ảnh không cần chất lượng cao thì có thể truyền ở độ phân giải thấp và khi cần độ nét để chẩn đoán với chất lượng cao thì truyền ảnh với các độ phân giải cao hơn, nhưng tốc độ truyền trên mạng sẽ chậm đi nhiều. Các ảnh truyền thường là các ảnh về X quang, ảnh siêu âm, ảnh nội soi, ảnh CT Scanner... Việc truyền ảnh này giúp cho hỗ trợ chẩn đoán từ xa, cho các thầy thuốc, học viên, sinh viên học tập và nghiên cứu.

Hiện tại việc ứng dụng lưu trữ ảnh theo các chuẩn nhất định ở Việt Nam vẫn chỉ dược lưu trữ trên một máy mà không có sự giao lưu giữa các máy với nhau, như vậy dung lượng lưu trữ không cao và không có khả năng trợ giúp trong chẩn đoán và không thể là dữ liệu dùng chung trong bệnh viện. Một số nơi có các MINI-PACS mang tính chất thử nghiệm truyền qua lại trong một mạng LAN hoặc Intranet (mạng ở Bệnh viện chợ Rẫy, Trung tâm chấn thương chỉnh hình Thành phố Hồ Chí Minh). Việc ứng dụng rộng rãi trợ giúp từ xa qua Telemedicine ở Việt Nam còn hầu như chưa được ứng dụng, trong khi đó các nước đã và đang ứng dụng tương đối rộng rãi kỹ thuật này nhất là các nước phát triển.

Các máy y tế đời cũ không có cổng giao diện, không có tín hiệu ảnh số, việc nghiên cứu chế tạo ADC card chuyển đổi ở một số máy đã được nghiên cứu nhưng chưa nhiều và các phần mềm xử lý ảnh chuyển đổi chất lượng chưa cao.

III. Một số khả năng ứng dụng CNTT trong chẩn đoán hình ảnh :

1. Ứng dụng CNTT trong X-quang (Teleradiology)

Việc trợ giúp chẩn đoán, lưu trữ tư liệu và nghiên cứu hình ảnh X quang là một trong những ứng dụng tin học phổ biến nhất trong các mạng PACS và Telemedicine. Việc chuyển tín hiệu từ máy chụp X quang lên phòng mổ Chấn thương chỉnh hình đã được nhiều nước áp dụng phổ biến, ở Việt Nam một số cơ sở đã áp dụng phương pháp này, việc ứng dụng này đã cung cấp cho phẫu thuật viên trong khi mổ có hình ảnh trực tiếp giúp cho việc mổ được tiến hành hiệu quả hơn, tốt hơn.

2. Xử lý ảnh, nhận dạng ảnh trong chuyển đổi ảnh nội soi từ tín hiệu Analog sang Digital và hệ trợ giúp chẩn đoán :

Ngày nay, Nội soi dạ dày ở Việt Narn là kỹ thuật được sử dụng khá phổ biến ở các bệnh viện tuyến tỉnh, thành (2 phần 3 trong số các bệnh viện cấp tỉnh đã được trang bị máy nội soi và thực hành tốt kỹ thuật này. Tuy nhiên, các kỹ thuật nội soi tá tràng can thiệp, nội soi đại tràng bằng ống soi mềm hầu như chưa được triển khai ở Việt Nam. Các máy nội soi có cấu hình cao, số hoá được các tín hiệu ảnh và lưu trữ, truyền được ảnh nội soi còn hiếm ở nước ta.

Dưới đây là sơ đồ việc nghiên cứu nối ghép chuyển đổi thế hệ máy nội soi đời cũ tín hiệu ảnh Analog dùng phần mềm và ADC card chuyển đổi, nhận dạng, sang kỹ thuật ảnh số, phục vụ cho việc chẩn đoán của các chuyên gia y tế chính xác hơn.

Lợi ích của ứng dụng ảnh kỹ thuật số:

Với việc nối ghép máy vi tính với máy nội soi cùng phần mềm xử lý ảnh nhận dạng ảnh, cũng như phần mềm chẩn đoán trợ giúp đã tạo điều kiện thuận lợi cho nội soi dạ dày - tá tràng phát triển và hoàn thiện với nhiều ưu việt.

Giá thành chi phí về phim ảnh cho một bệnh nhân sẽ rẻ đi vì có thể lưu trữ ảnh rồi in trực tiếp trên máy in màu và cho ra kết quả ngay; có ảnh số chất lượng cao cho nhiều người cùng hội chẩn để chẩn đoán; có mạng nơ ron để thu nhận và nhận biết các triệu chứng tổn thương. Từ các triệu chứng của tổn thương này, kết hợp với mắt nhìn trực tiếp cảm nhận được, cùng với các triệu chứng lâm sàng và vị trí thương tổn từ ngoài đưa vào thông qua hệ trợ giúp chẩn đoán sẽ cho kết quả của máy tự chẩn đoán. Phần kết quả máy tự chẩn đoán này sẽ là phần trợ giúp đắc lực cho các vùng kinh nghiệm về nội soi này còn hạn chế. Với cơ sở dữ liệu và ảnh được lưu trữ lại trong máy giúp ta có cơ sở để so sánh giữa các lần soi khác nhau trên cùng một bệnh nhân và là nguồn dữ liệu quan trọng để nghiên cứu khoa học. Hơn nữa, với tương lai không xa việc nối mạng tới từng khoa phòng trong bệnh viện được thực hiện thì hệ nhận dạng ảnh nội soi là trợ giúp chẩn đoán nội soi này sẽ được truyền trên mạng cho các khoa phòng liên quan có thể cùng tham gia hội chẩn để thống nhất chẩn đoán bệnh.

3. Telemedicine :

Sử dụng Internet hoặc các mạng riêng của từng chuyên khoa như chấn thương, XQuang, hoặc giải phẫu bệnh... các ứng dụng của Telemedicine được tiến hành với nhau mục đích: trợ giúp chẩn đoán từ xa, truyền ảnh cho nhau giữa các mạng cục bộ, hội chẩn qua mạng, họp giao ban y tế qua mạng... các tài liệu được truyền có thể là văn bản, hình ảnh, âm thanh... Telemedicine ở Việt Nam chưa phát triển do cơ sở hạ tầng và chi phí đường truyền quá đắt, đường truyền trên Internet ở Việt Nam dùng hiện nay chỉ là đường truyền tốc độ thấp theo đường điện thoại công cộng PSTN (Public Swiched Telephone Network) giới hạn ở 64 Kbps, tương lai có thể dùng đường ISDN hoặc X25 của CPNET. Còn ở trên thế giới, các trung tâm kết nối với nhau bằng đường truyền tốc độ cao, hỗ trợ đọc phim hình ảnh y tế giữa các bệnh viện với nhau đặc biệt ở các nước phát triển Telemedicine sử dụng rất rộng rãi và có hiệu quả tốt.

- Chuyển ảnh giữa các chuyên khoa liên quan đến nhau:

Chạy tia Coban cần ảnh chính xác của CT Scanner, ảnh CT được đưa sang máy chạy tia qua mạng nội bộ để giúp cho việc điều khiển máy chạy tia Coban chính xác.

Khoa chấn thương cần ảnh chẩn đoán trên mạng bệnh viện của khoa X quang.

4. Trợ giúp chẩn đoán, điều trị và đào tạo chỉnh hình từ xa cho tuyến trước :

Hình ảnh X-Quang, hình ảnh lâm sàng lúc bệnh nhân vừa bị xảy ra tai nạn (dùng máy ảnh số chụp) từ địa phương khác nhau, các tuyến chuyên khoa khác nhau được truyền lên tuyến trên để xin ý kiến của các chuyên gia giỏi giúp cho việc chẩn đoán và xử trí được tốt ngay từ tuyến dưới (đây thực chất là một kiểu Telemedicine), chuyển tải ảnh qua hệ thống thông tin lưu trữ hình ảnh (PACS). Phương thức truyền ảnh có thể dùng Email với những nơi chưa có đường truyền tốt, hoặc trong tương lai dùng đường truyền trực tuyến qua đường X25 của chính phủ.

Việc ứng dụng CNTT trong các thiết bị và máy y tế với các phần mềm chuyên dụng đã tạo ra bước phát triển đột phá trong việc ghi hình ảnh có chất lượng cao các cơ quan bị bệnh của cơ thể con người, giúp cho các chuyên gia y tế chẩn đoán bệnh khách quan hơn, nhanh chóng hơn và chính xác hơn nhiều. Với việc lưu trữ và truyền ảnh giữa các khoa, phòng trong bệnh viện và giữa các bệnh viện với nhau đã tạo ra phòng "Hội chẩn ảo", góp phần quan trọng vào việc sử dụng trí tuệ tập thể, đặc biệt là trí tuệ của các chuyên gia y tế giỏi, chuyên gia đầu ngành trong chẩn đoán và điều trị bệnh cho mọi người bệnh ở nhiều vùng đất nước khác nhau, thậm chí giữa các nước khác nhau trên thế giới. ứng dụng và phát triển CNTT Y tế đang là một đòi hỏi bức xúc của Ngành Y tế Việt Nam, nhằm xây dựng nền y tế Việt Nam hiện đại, có công nghệ và kỹ thuật y học cao, đáp ứng được yêu cầu chăm sóc sức khoẻ cho nhân dân.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
công nghệ thông tin trong chẩn đoán hình ảnh y học

# data[].attributes.attachment_link.title
Công nghệ thông tin trong chẩn đoán hình ảnh y học

# data[].attributes.attachment_link.description
Y học hiện đại chẩn đoán bệnh dựa vào các triệu chứng lâm sàng (chẩn đoán lâm sàng) và các triệu chứng cận lâm sàng (chẩn đoán cận lâm sàng).

# data[].attributes.body
https://syt.bacninh.gov.vn/news/-/details/22511/hieu-qua-buoc-au-tu-he-thong-luu-tru-va-truyen-hinh-anh-y-te-pacs-

# data[].attributes.body
http://benhvienungbuounghean.vn/2019/09/ap-dung-thong-luu-tru-va-truyen-hinh-anh-y-te-pacs/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Thời gian qua, việc ứng dụng Công nghệ thông tin vào lĩnh vực y tế đã giúp bệnh viện Ung bướu Nghệ An nâng cao chất lượng trong quản lý, hỗ trợ tích cực trong công tác khám, điều trị cho bệnh nhân. Phần mềm PACS được coi là một bước tiến đột phá của ngành Y tế trong việc chẩn đoán bệnh nhằm cung cấp khả năng truy xuất thông tin nhanh chóng và lưu trữ hình ảnh chính xác, giảm thiểu thời gian chờ đợi cho người bệnh.
Hiện nay, tại Bệnh viện Ung bướu Nghệ An, quy trình thực hiện hệ thống phần mềm Pacs như sau: Sau khi chụp XQuang, CT scanner.. xong, toàn bộ hình ảnh ngay lập tức được truyền tải tới màn hình của bác sỹ chẩn đoán hình ảnh giúp bác sỹ đọc, trả kết quả nhanh chóng. Đồng thời khi hình ảnh được gửi lên hệ thống PACS; kết quả được xử lý kịp thời, đáp ứng yêu cầu của các khoa lâm sàng; hỗ trợ các bác sỹ đưa ra kết luận chính xác hơn trong quá trình khám, điều trị. Phần mềm PACS hỗ trợ đắc lực trong việc kết nối và lưu chuyển thông tin giữa các khoa, phòng, hỗ trợ việc tham khảo nhanh kết quả chiếu chụp hình ảnh, kết nối thanh toán viện phí, tra cứu hồ sơ bệnh nhân cũ.
Phần mềm PACS giúp bác sỹ đọc, trả kết quả hình ảnh ngay sau khi người bệnh được chụp XQuang, CT scanner,.. nhanh chóng, chính xác; nâng cao hiệu quả khám, điều trị.

Giao diện hệ thống PACS tại bệnh viện Ung bướu Nghệ An: "Hình ảnh chụp CLVT của bệnh nhân được hiện thị và xử lý trên màn hình PACS"
Một số điều cần biết về PACS:

PACS viết tắt của Picture Archiving and Communication Systems - hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh. Trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y khoa, PACS đã được phát triển nhằm để cung cấp khả năng truy xuất nhanh chóng và lưu trữ kinh tế nhất. PACS mang lại nhiều lợi ích cả về kinh tế lẫn kỹ thuật: PACS tăng hiệu quả cho việc điều trị lên rất cao mà chi phí lại giảm. Sau mỗi lần chụp phim, bệnh nhân không cần ngồi chờ lấy kết quả, bác sĩ cũng không còn loay hoay với tấm phim để xem.

PACS bao gồm ít nhất bốn thành phần chính:

- Các phương thức tạo hình ảnh như CT, MRI, X-quang số, siêu âm...

- Một mạng máy tính an toàn cho việc truyền tải thông tin bệnh nhân.

- Các máy tính trạm để xem, tối ưu hình ảnh, viết báo cáo và điều khiển thiết bị.
2. PACS được dùng để làm gì?
- Trung tâm dữ liệu để lưu trữ và cho phép truy cập với tính năng bảo mật.

PACS có bốn ứng dụng chính:

- Lưu trữ và thay thế cho giấy hoặc phim dùng trong y khoa, tiết kiệm rất nhiều do chi phí cho việc lưu trữ dữ liệu số trên máy tính hoặc đĩa CD/DVD rẻ hơn.

- Truyền dữ liệu và thực hiện việc chẩn đoán từ xa, đào tạo từ xa, mở rộng khả năng xem và báo cáo từ xa. Các bác sĩ đang làm việc tại nhiều vị trí địa lý khác nhau có thể cùng truy cập đồng thời vào cùng một tập tin hình ảnh. (Teleradiology - Telemedicine)

- Kết hợp với các hệ thống điện tử khác như HIS (Hospital Information System - Hệ thống thông tin bệnh viện), RIS (Radiology Information System - Hệ thống thông tin chẩn đoán hìnhảnh), EMR (Electronic Medical Record - Bệnh án điện tử), Hospital Management Software (Phần mềm quản lý bệnh viện).
3. PACS mang lại lợi ích gì?
- Quản lý quy trình và lịch trình khám của bệnh nhân ở khoa chẩn đoán hình ảnh. Thời gian, số lần chụp phim, xét nghiệm, lịch hẹn được quản lý chặt chẽ.

PACS mang lại nhiều lợi ích cả về kinh tế lẫn kỹ thuật:

- Dữ liệu hình ảnh gắn liền với thông tin liên quan đến bệnh nhân có thể được nhiều chuyên gia, bác sĩ truy cập đồng thời trên máy tính một cách dễ dàng. Điều này loại bỏ việc dùng phim, giấy tờ, giảm bớt không gian lưu trữ, tổ chức quản lý tài liệu, nhân sự và thời gian truy lục, giảm bớt thời gian gửi hồ sơ bệnh nhân đi giữa các phòng - ban, giữa chi nhánh - trung tâm, giữa bệnh viện - bệnh viện. Do đó PACS tăng hiệu quả cho việc điều trị lên rất cao mà chi phí lại giảm.

- Sau mỗi lần chụp phim, bệnh nhân không cần ngồi chờ lấy kết quả, bác sĩ cũng không còn loay hoay với tấm phim để xem. Mọi chuyện diễn ra nhanh chóng, vì ngay sau khi chụp, mọi hình ảnh được số hóa và lưu trữ ở dạng 2 chiều, 3 chiều với chất lượng cực tốt. Chỉ cần cung cấp mã số bệnh nhân hoặc một số thông tin như họ tên, ngày sinh là bác sĩ có thể xem kết quả bất kỳ lúc nào trên mọi máy tính có liên kết PACS. Ngoài ra khi cần thiết dữ liệu hình ảnh, báo cáo của bác sĩ, hồ sơ bệnh án có thể được đóng gói ghi vào đĩa CD/DVD hoặc gửi qua email dễ dàng, mở lên trên mọi máy tính.

# data[].attributes.attachment_link.title
BVUB Nghệ An: Áp dụng hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh y tế (C)

# data[].attributes.attachment_link.description
Thời gian qua, việc ứng dụng Công nghệ thông tin vào lĩnh vực y tế đã giúp bệnh viện Ung bướu Nghệ An nâng cao chất lượng trong quản lý, hỗ trợ tích cực trong công tác khám, điều trị cho bệnh nhân.

# data[].attributes.body
https://hmu.edu.vn/mobile/tID6926_cong-nghe-pacs-mang-lai-nhieu-loi-ich-cho-nguoi-benh.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Công nghệ PACS mang lại nhiều lợi ích cho người bệnh

Việc đưa vào ứng dụng công nghệ lưu trữ và truyền hình ảnh y khoa PACS (Picture Archiving and Communication Systems) trả kết quả chẩn đoán hình ảnh không phim tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội không chỉ đáp ứng yêu cầu số hoá trong y tế, giãn cách phòng chống dịch bệnh mà còn là một bước tiến mới mang lại nhiều lợi ích ưu việt cho cả bệnh nhân, bác sĩ, bệnh viện và xã hội.

Ông Đ.H. Đ. (sinh năm 1948, Hải Dương) được đưa vào cấp cứu do tai nạn giao thông trong tình trạng tụt huyết áp, tiền sốc. Ngay lập tức bệnh nhân được hồi sức cấp cứu và chụp cắt lớp vi tính ổ bụng. Kết quả hình ảnh chấn thương thận trái độ IV, chấn thương lách độ IV, dịch máu ổ bụng, dịch màng phổi hai bên, gãy xương sườn 6, 7, 9 trái.

Ngay sau chụp hình ảnh của bệnh nhân đã được chuyển về khoa hồi sức cấp cứu, các bác sĩ hội chẩn cấp cứu và bệnh nhân được chỉ định nút mạch thận và lách (nút ổ chảy máu hoạt động cực trên lách và 1/3 dưới thận trái). Sau can thiệp bệnh nhân đã ổn định và đã được xuất viện an toàn.

TS.BS Lê Tuấn Linh, Giám đốc Trung tâm chẩn đoán hình ảnh & Can thiệp điện quang, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho biết, trong cấp cứu đôi khi tính mạng người bệnh được tính bằng giây, bằng phút, đặc biệt đối với các chấn thương phức tạp như trên hoặc tai biến mạch máu não do nhồi máu. Hơn nữa, trong thời gian dịch bệnh để đảm bảo thực hiện giãn cách, tránh tiếp xúc và tập trung đông người, cùng với việc tư vấn bệnh online, Bệnh viện đã đưa vào ứng dụng công nghệ trả kết quả chụp không in phim PACS giúp giảm thời gian chờ kết quả, giảm chi phí, nâng cao hiệu quả điều trị bệnh.

Theo TS.BS Lê Tuấn Linh, PACS là hệ thống công nghệ thông tin có nhiệm vụ lưu trữ, truyền và nhận và cho phép xem, phân tích hình ảnh y khoa. Hình ảnh được lấy từ các thiết bị: X-quang số, chụp cắt lớp vi tính, chụp cộng hưởng từ hạt nhân, siêu âm... với định dạng ảnh chuẩn trong y tế trên toàn thế giới hiện nay là DICOM, được lưu trữ tại các máy chủ và truyền đến các máy tính, máy tính bảng, điện thoại thông minh thông qua mạng internet hay mạng LAN nội bộ, phục vụ công tác khám, chẩn đoán và điều trị.

Trước đây, sau khi chụp X-quang, chụp cắt lớp vi tính, chụp cộng hưởng từ hạt nhân, bệnh nhân thường phải đợi từ 60 - 120 phút mới có kết quả. Hiện nay ảnh chụp xong được đẩy lên hệ thống PACS, bác sĩ đọc kết quả xong tự động trả luôn kết quả và hình ảnh về cho bác sĩ lâm sàng cũng như cho bệnh nhân, giúp tiết kiệm nhiều thời gian khám chữa bệnh.

Nhiều lợi ích cho bệnh nhân, bệnh viện và xã hội

Theo TS.BS Lê Tuấn Linh, thực hiện in phim trong phim chụp cắt lớp vi tính, chụp cộng hưởng từ hạt nhân hình ảnh bị cắt bớt dẫn tới việc mất thông tin. Với việc không in phim, bệnh nhân, bác sĩ đều xem được toàn bộ hình ảnh trên màn hình to, độ phân giải cao...chất lượng chẩn đoán được nâng cao rõ rệt.

Đặc biệt, bệnh nhân không phải lưu trữ phim, khi đi khám lại chỉ cần đưa tài khoản cá nhân PACS là bác sĩ có thể xem được kết quả và toàn bộ phim chụp.

Hơn nữa, với phim in trước đây, chất lượng của phim chỉ đọc được trong vòng 6 tháng đến 1 năm, đó là chưa kể tình trạng bị dính nước, ẩm thì phim bị hỏng luôn. Với công nghệ này, hình ảnh của bệnh nhân được lưu trữ 20 - 25 năm theo quy định của Bộ y tế, nên có ý nghĩa rất lớn trong việc theo dõi, điều trị bệnh lý lâu dài.

Về phía bệnh viện, công nghệ này giúp giảm chi phí y tế, có thể tiết kiệm hàng tỷ đồng cho bệnh viện do không mất chi phí in phim, lưu kho và người quản lý lưu trữ phim. Bác sĩ có thể hồi cứu được thông tin bệnh nhân cũ nhanh chóng và lâu dài. Các hình ảnh lưu trữ trên hệ thống là tiền đề làm cơ sở để thực hiện bệnh án điện tử, xây dựng nguồn dữ liệu lớn và AI - tương lai của bệnh viện thông minh 4.0.

Ngoài ra, công nghệ này cũng mang lại rất nhiều lợi ích cho xã hội như: Bảo vệ môi trường, giảm rác thải nhựa; Giảm chi phí y tế, giúp Bảo hiểm y tế kiểm soát tốt việc thực hiện chẩn đoán hình ảnh, tránh trùng lặp (liên thông dự liệu được giữa các bệnh viện khi chuyển bệnh nhân...).

Hơn nữa, theo TS.BS Lê Tuấn Linh, từ khi áp dụng công nghệ này không chỉ giúp cho việc hội chẩn từ xa được dễ dàng, giảm chi phí đi lại mà nhiều bệnh viện vệ tinh của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cũng đã gửi hình ảnh của bệnh nhân lên hệ thống để nhờ các bác sĩ tuyến trên đọc, hội chẩn. Đặc biệt, nhờ có hệ thống này trong khi giãn cách do dịch bệnh Covid-19, các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không thể tới bệnh viện học trực tiếp vẫn được học qua mạng bằng hình ảnh thực tế các bác sĩ chia sẻ trên hệ thống (ẩn danh người bệnh) để học viên có thể theo học online.

Nguồn: https://khoahocdoisong.vn/cong-nghe-pacs-mang-lai-nhieu-loi-ich-cho-nguoi-benh-176277.html
phòng CNTT&TT sưu tầm

# data[].attributes.attachment_link.title
Công nghệ PACS mang lại nhiều lợi ích cho người bệnh

# data[].attributes.attachment_link.description
Công nghệ PACS mang lại nhiều lợi ích cho người bệnh Việc đưa vào ứng dụng công nghệ lưu trữ và truyền hình ảnh y khoa PACS (Picture Archiving and Communication Systems) trả kết quả chẩn đoán hình ảnh không phim tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội không chỉ đáp ứng yêu cầu số hoá trong y tế, giãn cách phòng chống dịch bệnh mà còn là một bước tiến mới mang lại nhiều lợi ích ưu việt cho cả bệnh nhân, bác sĩ, bệnh viện và xã hội.

# data[].attributes.headline
15. Nội dung nghiên cứu và tiến độ nghiên cứu

# data[].attributes.subject
15. Nội dung nghiên cứu và tiến độ nghiên cứu

# data[].attributes.body
- Đặt ra nội dung và mục tiêu cho bài nghiên cứu
- Tiến độ làm việc trong vòng 6 tháng để hoàn thành nội dung và mục tiêu trên, tiến độ chi tiết để năm được một cách tổng quát và rõ ràng hơn
- Phân công nhiệm vụ cho các thành viên

# data[].attributes.body
- Chi tiết sản phẩm về phần cứng
+ Mạch luồng làm việc
+ Mạch hệ thống quản lý
- Chi tiết về các phần mềm trong hệ thống
+ Công cụ hỗ trợ xem ảnh
+ Công cụ quản lý và thống kê
+ Wedserver
+ Hệ thống quản lý thông tin
#https://mesoco.vn/pmr-pacs/
#https://nanosoft.com.vn/phan-mem-quan-ly-khoa-chan-doan-hinh-anh.htm

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
THIENPHUC PACS- Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền tải hình ảnh y khoa

THIENPHUC PACS - Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh y tế là giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) do Công ty TNHH Thiết bị khoa học và y tế Thiên Phúc kết hợp với Trường Đại học Quy Nhơn (QNU) nghiên cứu phát triển nhằm hỗ trợ trong việc lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh trong y khoa.

Hệ thống phần mềm THIENPHUC PACS là giải pháp tổng thể trong điều hành, quản lý và hỗ trợ Chẩn đoán hình ảnh tại các cơ sở Y tế, tiến tới xây dựng bệnh án điện tử, bệnh viện không in phim bao gồm: Kết nối hệ thống quản lý bệnh nhân (HIS); Kết nối thiết bị thu nhận hình ảnh (Modality); lưu trữ và truyền tải hình ảnh tới các trạm làm việc, hội chẩn; hiển thị hình ảnh và hỗ trợ chẩn đoán trong chẩn đoán hình ảnh.

có đầy đủ các tính năng đảm bảo mức cơ bản và chú trọng các tính năng mức nâng cao theo tiêu chí của Bộ Y tế đối với hệ thống RIS-PACS được quy định tại THIENPHUC PACS Thông tư 54/2017/TT-BYT ngày 29/12/2017.

Mô hình tổng quan hoạt động của hệ thống phần mềm THIENPHUC PACS

Hiện nay, các cơ sở y tế đang từng bước thực hiện quy định của Nhà nước về Bệnh án điện tử, việc đầu tư Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh y tế THIENPHUC PACS của các Bệnh viện, Phòng khám là bắt buộc, là xu hướng tất yếu.

Là sản phẩm của Việt Nam, được thiết kế để lắp đặt, vận hành đơn giản, hỗ trợ cho các cơ sở y tế trong việc thực hiện giải pháp THIENPHUC PACS cung cấp giải pháp tối ưu theo nhu cầu của từng đơn vị bệnh viện, phòng khám, đáp ứng mô hình triển khai đơn lẻ tại từng đơn vị hoặc theo mô hình tập trung theo vùng, khu vực. THIENPHUC PACS"Bệnh viện không phim, Bệnh viện thông minh, Bệnh viện hạt nhân - Bệnh viện vệ tinh".

THIENPHUC PACS hiển thị ba phân hệ chính gồm phân hệ RIS, phân hệ Webviewer (cho cả máy tính và điện thoại), phân hệ Workstation.

Phân hệ RIS được sử dụng để quản lý các hoạt động trong khoa Chẩn đoán hình ảnh, thông tin dữ liệu của RIS gồm dạng Text và dạng ảnh theo tiêu chuẩn DICOM được lấy từ các thiết bị chiếu chụp: X-quang, CT, siêu âm, MRI...

Có chức năng hỗ trợ giao tiếp với tất cả các loại máy chụp X-quang, CT, siêu âm, MRI,... có chuẩn kết nối DICOM Worklist.

Nhận tất cả chị định tự động từ HIS theo chuẩn HL7 hoặc tương đương sau đó cho phép máy sinh ảnh truy vấn và lấy thông tin chỉ định từ máy chủ Worklist (RIS). Nhận thông tin kết quả chẩn đoán từ HIS theo chuẩn HL7 hoặc tương đương và cập nhật vào PACS

Yêu cầu HIS gửi các thông tin chỉ định (tên bệnh nhân, mã số bệnh nhân, giới tính, ngày sinh, ...) thông tin kết quả chẩn đoán cho PACS theo chuẩn HL7 hoặc tương đương qua cổng giao tiếp TCP/IP, port theo giao thức MLLP (Minimal Lower Layer Protocol).

Yêu cầu HIS có chức năng gọi link URL activation để có thể mở hình trực tiếp trên PACS từ giao diện làm việc của bác sĩ lâm sàng.

Khi RIS, PACS và modalities hoạt động như một hệ thống duy nhất, người dùng có thể giảm đáng kể chi phí in phim và hóa chất, giảm thiểu không gian lưu trữ phim. Quan trọng nhất, một hệ thống như vậy sẽ cải thiện đáng kể dịch vụ cho bệnh nhân và bác sĩ, nâng cao chất lượng khám chữa bệnh.

Phân hệ Web Viewer là một phân hệ của hệ thống PACS đóng vai trò như máy chủ Web, cung cấp giao diện xem ảnh qua trình duyệt trực tuyến (trên máy tính và cả trên di động), ngoài ra nó cung cấp các tính năng chỉnh sửa ảnh trên Web phục vụ chẩn đoán bệnh.

Web Viewer là phần mềm cho phép các bác sĩ thao tác với hình ảnh và dữ liệu bệnh nhân, đồng thời tiến hành xử lý, đo đạc, chẩn đoán và trả kết quả.

Web Viewer kết nối với Server truy xuất hình ảnh và thông tin của bệnh nhân và cung cấp các công cụ làm việc cho các bác sĩ trên môi trường web.

Web Viewer cung cấp đầy đủ các tính năng cơ bản và nâng cao theo nhóm tiêu chí hệ thống lưu trữ và truyền tải hình ảnh (RIS-PACS) được quy định trong Thông tư 54 của Bộ Y tế ban hành ngày 29/12/2017.

PACS Mobile có thể hoạt động tốt trên các nền tảng như iPad, iPhone, Android Phone cho tất cả người dùng được phép truy cập hình ảnh và thông tin bệnh nhân, thực hiện xử lý ảnh và trả kết quả chẩn đoán.

PACS Mobile cung cấp các tính năng cơ bản cho phép người dùng có thể làm việc một cách chủ động, linh hoạt mọi lúc mọi nơi trên môi trường Internet, 3G, 4G.

Với sự kết hợp chặt chẽ giữa các hệ thống PACS - RIS - HIS tạo thành một tổ hợp hoàn hảo đáp ứng tốt nhu cầu công tác chuyên môn của các bác sĩ. Sự kết hợp này tạo thành một hệ thống khép kín giúp hỗ trợ chẩn đoán từ xa và có thể thay thế cho hệ thống sử dụng giấy truyền thống. Do đó ứng dụng PACS là xu hướng tất yếu trong các cơ sở y tế nhằm nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và đem lại nhiều tiện ích cho bệnh nhân.

Phân hệ Workstation được cài trực tiếp trên các máy trạm, hỗ trợ cho các bác sĩ chẩn đoán, hỗ trợ các bác sĩ kết luận xem lại việc chẩn đoán và các hình ảnh.

Với giao diện thân thiện, dễ sử dụng, Workstation hỗ trợ bác sĩ xem, biên tập ảnh DICOM và đưa ra kết quả chẩn đoán nhanh chóng cho bệnh nhân qua việc in, gửi kết quả chẩn đoán trực tiếp từ Workstation. Ngoài ra, phân hệ này còn giúp các bác sĩ theo dõi lịch sử chẩn đoán của bệnh nhân một cách dễ dàng.

Phân hệ hỗ trợ đầy đủ các công cụ thao tác với ảnh DICOM như: Zoom and Pan, Magnification, Measurement Tools, Rorate Tools, Text Annotations, Window/Level, Invert, Probe, Reference Lines, MPR Tools, 3D,...

đã tham gia dự thi và vinh dự được Giải khuyến khích của Cuộc thi Sáng tạo khoa học công nghệ Việt Nam 2017; đồng thời cũng là sản phẩm duy nhất thuộc lĩnh vực PACS được nhận Giấy khen của Ban tổ chức cuộc thi "Y tế thông minh 2018" do Cục Công nghệ thông tin - Bộ Y tế phối hợp với Hội Tin học Việt Nam tổ chức. Đây chính là tiền đề cho các cơ sở y tế thực hiện hướng tới áp dụng Bệnh án điện tử theo Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh y tế THIENPHUC PACS Thông tư số 46/2018/TT-BYT ngày 28/12/2018 của Bộ Y tế.

THIENPHUC PACS của chúng tôi hiện đã triển khai và áp dụng thành công tại các đơn vị: TTYT Thị xã An Nhơn, BV Lao và bệnh phổi tỉnh Bình Định, BVĐK tỉnh Phú Yên, BVĐK tỉnh Bình Phước, BVĐK Quốc tế Becamex Bình Dương, BVĐK An Phước (Bình Thuận).

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
thienphuc pacs– hệ thống phần mềm lưu trữ

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
CÔNG TY TNHH THIẾT BỊ KHOA HỌC VÀ Y TẾ THIÊN PHÚC

# data[].attributes.attachment_link.title
THIENPHUC PACS- Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền tải hình ảnh y khoa

# data[].attributes.attachment_link.description
THIENPHUC PACS- Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền tải hình ảnh y khoa THIENPHUC PACS - Hệ thống phần mềm lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh y tế là giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) do Công ty TNHH Thiết bị khoa học và y tế Thiên Phúc kết hợp với Trường Đại học Quy Nhơn (QNU) nghiên cứu phát triển nhằm hỗ trợ trong việc lưu trữ, truyền nhận và xử lý hình ảnh trong y khoa.

# data[].attributes.attachment_link.title
Hệ thống PACS – Bước đi đầu tiên trên chặng đường bệnh viện thông minh

# data[].attributes.attachment_link.description
Tại Trung tâm Y tế huyện Cẩm Khê, hệ thống PACS Mach 7 (hệ thống lưu trữ, truyền tải hình ảnh) đã được triển khai từ năm 2018. Với nguyên lý mã nguồn mở, hệ thống Mach 7...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Tích hợp tất cả các giải pháp RIS/PACS/Cloud, cùng công nghệ tự động chẩn đoán hình ảnh trong một sản phẩm, VinDr PACS là Giải pháp quản lý ảnh y tế thông minh được phát triển bởi Công ty Cổ phần VinBigData. Số hóa việc lưu trữ và quản lý dữ liệu ảnh y tế
Nhiều cơ sở khám chữa bệnh trong nước hiện vẫn đang sử dụng hệ thống in phim nhựa cũ hoàn thiện Bệnh án điện tử (EMR). Theo đó, các ca chụp X-quang, cắt lớp vi tính và cộng hưởng từ vẫn phải được in ra thành phim truyền thống. Việc này không những lãng phí về tài nguyên và nguồn lực, mà còn tạo ra không ít thách thức cho công tác quản lý, chia sẻ dữ liệu y tế giữa các khoa, phòng, giữa bệnh viện tuyến trên và tuyến dưới. Đặc biệt, một số thông tin của bệnh không được hiển thị tốt trên phim chụp, làm ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả và tính chính xác trong chẩn đoán và điều trị bệnh.

Bắt nguồn từ bài toán này, với mục tiêu xây dựng hệ thống quản lý ảnh y tế thông minh, đội ngũ Trung tâm Xử lý ảnh y tế, Công ty Cổ phần VinBigData đã nghiên cứu và phát triển VinDr PACS. Dựa trên nền tảng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây tiên tiến, VinDr PACS hướng tới hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trong việc quản lý ca chụp, đọc ảnh DICOM, xuất báo cáo,... Mô hình có thể dễ dàng mở rộng hay thu hẹp quy mô một cách linh hoạt, nhằm phù hợp với mọi cơ sở khám chữa bệnh từ Phòng khám tới Bệnh viện đa khoa. Đặc biệt, giải pháp do VinBigData phát triển còn hỗ trợ hội chẩn nhiều điểm cầu, chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp, trên nhiều thiết bị. Sản phẩm tuân thủ chặt chẽ các tiêu chuẩn quốc tế như DICOM/HL7/IHE/HIPAA.

Thay vì in và lưu trữ dữ liệu ảnh y tế dưới dạng phim chụp truyền thống, VinDr PACS kết nối trực tiếp với máy chụp tại bệnh viện, tải dữ liệu hình ảnh lên hệ thống điện toán đám mây và hỗ trợ truy cập mọi lúc, mọi nơi thông qua trình duyệt web mà không cần tiến hành cài đặt hay cập nhật.

VinDr PACS hỗ trợ bác sĩ chuẩn bị và xuất báo cáo

Bên cạnh đó, hệ thống còn giúp đội ngũ y tế tại các cơ sở khám chữa bệnh dễ dàng quản lý quy trình làm việc và các ca chụp định dạng DICOM. Với bộ lọc tiêu chuẩn và công cụ tìm kiếm nâng cao được trang bị sẵn, danh sách ca khám sẽ được hiển thị dựa theo những tiêu chí như ID, Accession No, khoảng thời gian, loại máy chụp, bộ phận chụp, trạng thái,.. Đồng thời, những ca khám với tiêu chí chung như mã bệnh nhân (Patient ID) cũng sẽ được truy xuất, hỗ trợ tìm kiếm lịch sử ca chụp, nhằm phục vụ công tác theo dõi điều trị bệnh. Ngoài ra, đối với quy trình làm việc của cơ sở khám chữa bệnh, VinDr PACS còn là công cụ hữu hiệu giúp tự động cập nhật trạng thái và đồng bộ hóa với hệ thống thông tin bệnh viện (HIS).
Nâng cao chất lượng chẩn đoán hình ảnh
Sau khi kết thúc một ca khám hoàn chỉnh, với VinDr PACS, các bác sĩ có thêm một trợ thủ đắc lực hỗ trợ chỉnh sửa, duyệt kết quả đưa ra bởi hệ thống và xuất báo cáo trả về cho bệnh nhân. Mẫu báo cáo được cung cấp có thể tùy chỉnh phù hợp với quyền hạn và nhu cầu của người dùng như bác sĩ chẩn đoán ảnh hay bác sĩ lâm sàng,....

Các công cụ đọc ảnh DICOM được trang bị trên VinDr PACS

Như vậy, ứng dụng VinDr PACS tại các cơ sở khám chữa bệnh giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số trong y tế, giảm thiểu chi phí, tài nguyên và nguồn lực lưu trữ, bảo quản, quản lý dữ liệu. Đồng thời, đây cũng là bước tiến mới tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ dữ liệu ảnh y khoa, giúp các bác sĩ có thể hội chẩn từ xa dựa trên hình ảnh gốc, từ đó, góp phần giải quyết bài toán của bệnh nhân - không cần chuyển viện nhưng vẫn được các bác sĩ tuyến trung ương thăm khám.

Sản phẩm cung cấp tính năng hỗ trợ chẩn đoán nâng cao, giúp phát hiện và khoanh vùng tổn thương trên 07 loại ảnh

Khắc phục hạn chế của phim chụp truyền thống trong việc hiển thị các thông tin bệnh, cũng như giảm thiểu tương tác của các bác sĩ trên ảnh, VinDr PACS cung cấp các công cụ chẩn đoán hình ảnh, với đa dạng thao tác như thu phóng, điều hướng, đảo màu, thay đổi độ sáng tối, đo tỷ trọng,... Đặc biệt, hệ thống tích hợp chế độ xem 3D tái tạo nhiều mặt cắt (Multiplanar reformation - MPR); tái tạo cường độ tối đa theo hướng chiếu (Maximum Intensity Projection - MIP), giúp định vị chính xác vùng tổn thương trên ba mặt phẳng.

Không dừng lại ở các công cụ hỗ trợ chẩn đoán cơ bản, sản phẩm do VinBigData phát triển còn được trang bị tính năng hỗ trợ chẩn đoán nâng cao (CAD). Dựa trên công nghệ Trí tuệ nhân tạo, giải pháp có khả năng phát hiện và khoanh vùng tổn thương trên 7 loại ảnh: X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, X-quang cột sống, CT lồng ngực, CT gan mật, CT não và MRI não, với tổng cộng gần 70 loại bất thường phổ biến. Việc phân tích dữ liệu hình ảnh có thể được tiến hành tự động hoặc thủ công. Hệ thống sẽ đánh dấu các vùng nghi ngờ tổn thương trên ảnh, đồng thời, đề xuất xác suất bất thường cho mỗi ca chụp.

Với đa dạng các tính năng kể trên, VinDr PACS, khi triển khai tích hợp cùng giải pháp trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh - VinDr AI, sẽ tạo thành một hệ thống y tế thông minh và đồng bộ. Ở đó, máy chụp của bệnh viện được kết nối với AI, PACS, cũng như các hệ thống HIS/RIS/EMR, giúp các bác sĩ không phải sao chép hình ảnh ra và gắp vào hệ thống AI như khi sử dụng AI của nước ngoài, đồng thời giảm thiểu sự đứt gãy, phân tán dữ liệu giữa các hệ thống thông tin y tế. Qua đó, Trung tâm Xử lý ảnh y tế VinBigData kỳ vọng từng bước đưa tới một hệ sinh thái toàn diện, phát triển VinDr trở thành trợ lý chẩn đoán hình ảnh y tế tin cậy cho các bác sĩ, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và cải thiện sức khỏe cộng đồng.

# data[].attributes.attachment_link.title
VinDr PACS - Giải pháp toàn diện cho quản lý ảnh y tế thông minh - VinBigdata Product

# data[].attributes.attachment_link.description
Tích hợp tất cả các giải pháp RIS/PACS/Cloud, cùng công nghệ tự động chẩn đoán hình ảnh trong một sản phẩm, VinDr PACS là Giải pháp quản lý ảnh y tế thông minh được phát triển bởi Công ty Cổ phần VinBigData.

# data[].attributes.attachment_link.description
PACS là hệ thông lưu trữ, truyền truyền tải hình ảnh. Sản phẩm PMR PACS được phát triển 100% Việt Nam, phù hợp với y tế Việt,dễ dàng tùy biến