Ngày 17/12, Bệnh viện Chợ Rẫy tổ chức Hội nghị cận lâm sàng lần thứ nhất với chủ đề “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật mới trong chẩn đoán và điều trị” đã giới thiệu những ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI trong phân tích hình ảnh tế bào máu, biện giải kết quả giải phẫu bệnh tự động bằng sử dụng thuật toán, ứng dụng công nghệ tự động hóa trong vận hành và quản lý phòng xét nghiệm…
Phó Giáo sư, Tiến sĩ, bác sĩ Phạm Thị Ngọc Thảo, Phó Giám đốc Bệnh viện Chợ Rẫy đánh giá, các kỹ thuật cận lâm sàng đóng vai trò rất quan trọng, phục vụ rất nhiều cho công tác điều trị bệnh.
Hiện, các ứng dụng cận lâm sàng như sinh hóa, huyết học, vi sinh, sinh học phân tử… đã đưa ra kết quả chính xác, nhanh, hiệu quả giúp khối lâm sàng điều trị tốt nhất và an toàn nhất cho người bệnh.
Đặc biệt, với những kỹ thuật mới tiên tiến nhất ứng dụng trong chẩn đoán là điều trị bệnh mới trên trên thế giới và chưa có tại Việt Nam như liệu pháp miễn dịch tế bào CAR-T, phân tích kết quả giải phẫu bệnh dựa trên thuật toán.
Rất nhiều kỹ thuật mới tại Bệnh viện Chợ Rẫy như: giải trình tự gen NGS giúp chẩn đoán đa gen, rút ngắn thời gian chẩn đoán và tiết kiệm chi phí. Kỹ thuật ghép tế bào gốc trung mô ứng dụng trong rất nhiều chuyên khoa: chỉnh hình, cơ xương khớp, tim mạch, hô hấp, nội tiết, thần kinh, thẩm mỹ…
Ngoài ra, kỹ thuật chẩn đoán nhanh các tác nhân gây bệnh bằng xét nghiệm hội chứng, các giải pháp toàn diện trong nuôi cấy định danh tác nhân gây bệnh bằng kỹ thuật sinh học phân tử hiện đại giúp chẩn đoán nhanh trong 30 phút và có thể định được nhiều tác nhân khác nhau (trước kia cần 3-5 ngày)
Bên cạnh đó, những kỹ thuật tiên tiến trong can thiệp mạch trong điều trị phình động mạch não, điều trị ho máu, điều trị ung thư gan, nội soi siêu âm, cắt polyp đại tràng dưới nước… mang hiệu quả cao và an toàn.
Một trong những kỹ thuật được triển khai tại Bệnh viện Chợ Rẫy là kỹ thuật giải trình tự gen. Theo Thạc sĩ, bác sĩ Nguyễn Vũ Hải Sơn, Khoa Huyết học, Bệnh viện Chợ Rẫy cho biết, giải trình tự gen thế hệ mới (Next Generation Sequencing – NGS) ra đời và phát triển vài thập kỷ gần đây và đang trở nên thông dụng hơn so với kỹ thuật Sanger do tính hiệu quả của nó trong chẩn đoán đa gen, trong cùng một phản ứng có thể giải trình tự được nhiều gen trên nhiều bệnh nhân, giúp rút ngắn thời gian chẩn đoán và tiết kiệm chi phí cho bệnh nhân, đặc biệt là rất hữu ích trong những trường hợp mẫu mô có kích thước nhỏ.
Hiện nay, có rất nhiều nền tảng công nghệ giải trình tự NGS khác nhau như công nghệ pyrosequencing, công nghệ Illumina, công nghệ Ion Torrent PMG (Personal Genome Machine) được ứng dụng trong giải trình tự toàn bộ hệ gen, hay giải trình tự các exon hoặc giải trình tự mục tiêu…
Bệnh viện Chợ Rẫy được trang bị hệ thống NGS của hãng Vela Diagnostics dựa trên công nghệ Ion Torrent PGM, hay còn gọi là công nghệ ion bán dẫn với nhiều ưu điểm nổi bật như: Hệ thống NGS này ưu tiên giải trình tự mục tiêu (target sequencing) có tính ứng dụng lâm sàng cao, giúp hạn chế dư thừa dữ liệu không cần thiết, đẩy nhanh quá trình giải trình tự và xử lý dữ liệu, giảm bộ nhớ lưu trữ.
Thiết kế để vận hành hoàn toàn tự động bao gồm chuẩn bị thư viện, tinh sạch sản phẩm, giải trình tự và phần mềm phân tích, đọc kết quả tự động. Việc giảm thiểu sự can thiệp của con người giúp đảm bảo độ chính xác của quy trình.
Ngoài ra, ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong phân tích hình ảnh tế bào máu được cho là có độ chính xác và độ tương quan khá cao.
Theo các chuyên gia, Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ tạo nên do con người lập trình giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh giống con người.
Học máy (Machine Learning – ML) là một phương pháp thuộc AI, bằng cách sử dụng các thuật toán để phân tích các cơ sở dữ liệu, học hỏi và đưa ra các quyết định, dự đoán.
Một kỹ thuật thuộc ML là học sâu (Deep Learning – DL) cho phép máy tính có thể tự đào tạo chính mình dựa trên cách phân tích một cơ sở dữ liệu rất lớn theo hệ thống mạng lưới thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN).
Dựa trên nhiều cơ sở dữ liệu lớn về hình ảnh tế bào máu đã được xây dựng bởi các chuyên gia về hình thái tế bào, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp các hệ thống máy tính có thể nhận diện các đặc điểm của tế bào như kích thước, hình dạng, màu sắc, cấu trúc nhân, các cấu trúc trong bào tương, từ đó phân nhóm và định danh các tế bào hệ máu khác nhau. Một số nghiên cứu đã cho thấy độ chính xác và độ tương quan khá cao khi so sánh với phương pháp thủ công.
Nguyễn Lành