Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong đọc ảnh X-quang tại Bệnh viện Đại học Phenikaa

Với mục tiêu nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán hình ảnh, Bệnh viện Đại học Phenikaa đã triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ phân tích và đọc ảnh X-quang. Đây là bước tiến quan trọng trong hành trình chuyển đổi số y tế, góp phần rút ngắn thời gian đọc kết quả, phát hiện sớm bất thường và hỗ trợ bác sĩ ra quyết định điều trị hiệu quả hơn. Cùng tìm hiểu cách mà công nghệ AI đang thay đổi quy trình chẩn đoán hình ảnh tại Bệnh viện Đại Học Phenikaa - PhenikaaMec trong bài viết dưới đây.

Nhu cầu ứng dụng AI trong chẩn đoán

Trong lĩnh vực X-quang, nhu cầu đọc và phân tích hình ảnh ngày càng tăng về số lượng và độ phức tạp. Điều này đòi hỏi sự hỗ trợ từ các công nghệ hiện đại để đảm bảo tính chính xác và kịp thời trong lâm sàng.

Khó khăn trong đọc ảnh truyền thống

Trước khi có sự hỗ trợ của AI, bác sĩ X-quang phải đọc thủ công hàng trăm phim mỗi ngày, dễ dẫn đến mỏi mắt, sai sót khi xử lý ảnh mờ, nhiễu, hoặc tổn thương nhỏ không điển hình. Đặc biệt trong các trường hợp viêm phổi, tổn thương phổi mờ, nốt vôi hóa, nứt xương sườn hay khối u nhỏ, nguy cơ bỏ sót là hoàn toàn có thể xảy ra nếu chỉ dựa vào đánh giá mắt thường. Bên cạnh đó, thời gian chờ kết quả X-quang tại nhiều cơ sở y tế vẫn còn kéo dài do thiếu bác sĩ chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh, ảnh hưởng đến hiệu quả điều trị và trải nghiệm của người bệnh.

Tiềm năng từ công nghệ AI

Các thuật toán học sâu (deep learning) trong lĩnh vực y tế đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong nhận diện hình ảnh y khoa, đặc biệt là X-quang ngực. Trí tuệ nhân tạo có thể “nhìn thấy” những bất thường vi thể mà mắt người khó phát hiện, đồng thời hoạt động không ngừng nghỉ, cho kết quả chỉ trong vài giây. Tại Bệnh viện Đại học Phenikaa, việc triển khai AI trong đọc ảnh X-quang là một trong những nỗ lực đi đầu trong số hóa y tế, với mục tiêu nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và giảm tải cho đội ngũ bác sĩ.

Giải pháp AI đang triển khai tại PhenikaaMec

Bệnh viện Đại Học Phenikaa - PhenikaaMec đã hợp tác triển khai hệ thống phân tích ảnh X-quang ngực bằng AI trên nền tảng công nghệ học sâu, hỗ trợ bác sĩ nhận diện nhanh 14 loại bất thường phổ biến trong ảnh chụp X-quang.

Nhận diện tổn thương tự động

Hệ thống AI được đào tạo từ hàng triệu ảnh X-quang và có khả năng phát hiện:

• Tràn dịch màng phổi

• Tràn khí màng phổi

• Tổn thương nhu mô phổi (nốt, mờ, xơ hóa)

• Mở rộng trung thất

• Dày thành khí quản

• Tim to hoặc lệch trục

Ngay sau khi ảnh X-quang được tải lên, hệ thống sẽ phân tích và đánh dấu trực quan các vùng bất thường, kèm theo gợi ý chẩn đoán sơ bộ. Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh từ đó có thêm dữ liệu để đối chiếu và đưa ra kết luận chính xác hơn.

Giảm thời gian đọc và nâng cao độ tin cậy

Trước đây, mỗi hình ảnh này đều rút ngắn còn 2–3 phút. Thăng, AI giúp bác sĩ ưu tiên xử lý các ca nặng trước. ghi chú mờ trong giai đoạn đầu của lao phổi hay ung thư thư, góp phần tăng cường khả năng phát hiện bệnh ở giai đoạn có thể cảnh báo kết quả.

Bộ đồng vận hành hệ thống

Ứng dụng AI tại  Bệnh viện Đại Học Phenikaa  không vận hành độc lập, được tích hợp kín vào hệ thống mong đợi hình ảnh, lưu trữ PACS và hồ sơ bệnh án điện tử (EMR), đảm bảo tính liên tục và đồng bộ trong quá trình chữa bệnh.

Liên kết đa chuyên khoa

Kết quả phân tích từ AI không chỉ hỗ trợ bác sĩ mong đợi hình ảnh mà còn cung cấp dữ liệu cho bác sĩ điều trị nội trú, ngoại trú và khoa học nghiên cứu thông qua hệ thống điện tử nội viện. đưa ra sơ đồ điều trị đáp ứng kịp thời, đặc biệt với bệnh lý hô hấp, ung thư, tim mạch...

Anh yêu em rất nhiều chuyên môn.

An toàn và bảo mật dữ liệu

Hệ thống AI vận hành hành tại Bệnh viện Đại Học Phenikaa - PhenikaaMec lốc thủ béo kiểm soát các quy định về bảo mật y tế, Toàn bộ quy trình sử dụng được giám sát bởi phòng CNTT và bộ phận chuyên môn, bắn đảm bảo chất lượng và minh bạch trong thời gian chờ đợi.

Định hướng phát triển dài hạn

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc đọc ảnh tại Đại học Phenikaa.

Mở rộng sang các lĩnh vực hình ảnh khác

Sau thành công hình ảnh CT, MRI, siêu âm sản khoa và nội soi tiêu hóa. MRI 3 Tesla, CT 128 lát… sẽ mang lại lợi ích lớn trong việc phát hiện sớm các bệnh lý thần kinh, ung thư, tim mạch phức tạp.

Đào tạo và nghiên cứu ứng dụng

Song song với phát triển khai thực tế, Bệnh viện  Đại học Phenikaa University Hospital  còn chú trọng đào tạo bác sĩ về kỹ năng đánh giá kết quả làm AI Đồng thời, các dữ liệu thu thập được sẽ góp phần xây dựng bộ dữ liệu học sâu mang tính Việt hóa, phục vụ nghiên cứu và cải tiến thuật toán AI trong tương lai.

kết luận 

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đọc ảnh Với định hướng phát triển bền vững, đổi mới sáng tạo và tìm người Nếu bạn có nhu cầu thăm quan, tầm soát hô hấp, xương khớp, tim mạch hay cần tư vấn hình ảnh y khoa chất lượng cao, hãy liên hệ Đường dây nóng Bệnh viện Đại học Phenikaa qua: 024 2222 6699 để được hỗ trợ nhanh chóng và chính xác.