Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ chẩn đoán ca bệnh phức tạp

Hệ thống chụp MRI hiện đại bậc nhất hiện nay tại Bệnh viện Hữu Nghị (Hà Nội).

Bệnh nhân N.T.T. (69 tuổi) mới đây đã đến khám tại Bệnh viện Bạch Mai, vì đau thắt lưng phải. Sau khi thăm khám, các bác sĩ chẩn đoán nguyên nhân từ sỏi thận phải và tiến hành tán sỏi qua da tại khoa Phẫu thuật Tiết niệu. Trong quá trình kiểm tra, bệnh nhân được chụp CT ngực và tình cờ phát hiện một tổn thương dạng kính mờ ở thùy trên phổi trái.

Hình ảnh ghi nhận tổn thương dạng kính mờ có bờ tua gai ở thùy trên phổi trái. Phân tích bằng hệ thống trí tuệ nhân tạo cho thấy xác suất nốt kính mờ này là tổn thương ác tính lên tới khoảng 97%. Sau khi hội chẩn chuyên môn, các bác sĩ quyết định phẫu thuật nội soi cắt thùy trên phổi trái kèm nạo vét hạch. Kết quả giải phẫu bệnh sau mổ xác định bệnh nhân mắc ung thư biểu mô tuyến thùy trên phổi trái, giai đoạn IA.

NHANH HƠN VÀ CHÍNH XÁC HƠN

Theo PGS.TS Phạm Cẩm Phương, Giám đốc Trung tâm Y học hạt nhân và Ung bướu, Bệnh viện Bạch Mai, hệ thống chẩn đoán có hỗ trợ AI đạt độ nhạy khoảng 0,87 và độ đặc hiệu 0,87 trong phát hiện ung thư phổi. Diện tích dưới đường cong SROC đạt 0,93, cho thấy khả năng phân biệt tổn thương ác tính khá cao.

Bệnh viện Bạch Mai ứng dụng AI chẩn đoán chính xác các bệnh phức tạp.

Trong thực hành lâm sàng, AI có thể hỗ trợ bác sĩ nhận diện các nốt phổi nhỏ, phân tích nhiều thông số cùng lúc và giảm nguy cơ bỏ sót tổn thương, từ đó giúp phát hiện ung thư phổi giai đoạn sớm nhanh hơn và chính xác hơn.

Tương tự, tháng 11/2025, Bệnh viện Chợ Rẫy (TP.HCM) đưa vào hoạt động hệ thống cộng hưởng từ 3.0 Tesla Signa Premier hiện đại lần đầu tiên được triển khai tại khu vực phía nam. Theo bác sĩ Nguyễn Huỳnh Nhật Tuấn, Trưởng khoa Chẩn đoán hình ảnh, AI hỗ trợ xử lý hình ảnh, giảm nhiễu nền và xảo ảnh, tăng độ phân giải tới 60% và rút ngắn thời gian chụp 50%.

Tại Khoa Chẩn đoán hình ảnh, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Quảng Ninh, mỗi ngày thực hiện trung bình 400 ca chụp X-quang, trong đó X-quang phổi chiếm khoảng 180 ca. Trước đây, toàn bộ phim X-quang đều được bác sĩ đọc thủ công, mỗi ca mất từ 2 - 5 phút. Với số lượng bệnh nhân ngày càng tăng, đặc biệt vào các khung giờ cao điểm, áp lực công việc lớn có thể khiến thời gian trả kết quả kéo dài, đồng thời tiềm ẩn nguy cơ bỏ sót những tổn thương nhỏ hoặc hình ảnh không điển hình.

Từ tháng 11/2025, Bệnh viện đã triển khai ứng dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo VUNO trong hỗ trợ đọc phim X-quang, đặc biệt là X-quang phổi. Sau khi tiếp nhận hình ảnh, phần mềm AI sẽ tự động phân tích và phát hiện các bất thường trong khoảng 3 - 10 giây. Các vùng nghi ngờ được hiển thị trực quan bằng bản đồ nhiệt màu sắc và đường viền đánh dấu, giúp bác sĩ nhanh chóng định hướng khi đọc phim.

Từ năm 2023 đến nay, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Quảng Ninh đã ứng dụng hiệu quả phần mềm trí tuệ nhân tạo Rapid trong hỗ trợ đánh giá đột quỵ não.

Theo BSCKII. Ngô Quang Chức, Trưởng khoa Chẩn đoán hình ảnh, trước đây khi mở một phim X-quang, bác sĩ chỉ xem một hình ảnh 2D đen trắng đơn thuần. khi áp dụng trí tuệ nhân tạo, hệ thống sẽ hiển thị đồng thời 3 phần: Phim X-quang gốc, phim đã được AI định vị các vùng nghi ngờ tổn thương bằng bản đồ nhiệt màu sắc và đường viền đánh dấu; phần mô tả kết quả phân tích. Bác sĩ đối chiếu, đánh giá lại các gợi ý của AI để đưa ra kết luận chẩn đoán cuối cùng.

Trong năm 2026, Bệnh viện Đa khoa tỉnh Quảng Ninh dự kiến tiếp tục mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đọc phim X-quang xương, X-quang ổ bụng, X-quang các chấn thương chi, đồng thời nghiên cứu ứng dụng trong hỗ trợ đọc phim cắt lớp vi tính (CT) và cộng hưởng từ (MRI)...

THÍ ĐIỂM ĐỂ PHÁT HIỆN SỚM UNG THƯ, ĐỘT QUỴ

Chủ tịch UBND TP.Hà Nội Vũ Đại Thắng mới đây vừa ký ban hành kế hoạch thực hiện Nghị quyết 72-NQ/TW của Bộ Chính trị về một số giải pháp đột phá nhằm tăng cường bảo vệ, chăm sóc và nâng cao sức khỏe nhân dân.

Theo đó, từ tháng 3/2026, Hà Nội sẽ thí điểm ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Bệnh viện Đa khoa Đức Giang, Bệnh viện Đa khoa Xanh Pôn và Bệnh viện Ung bướu Hà Nội. Hiện các cơ sở y tế đang tích cực chuẩn bị hạ tầng công nghệ và nhân lực để triển khai.

Các bác sĩ Bệnh viện Ung bướu Hà Nội áp dụng AI trong đọc kết quả phim.

TS.Đỗ Đình Tùng, Giám đốc Bệnh viện Đa khoa Đức Giang cho biết, AI dự kiến được ứng dụng trước tiên trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, hỗ trợ phân tích dữ liệu từ các kỹ thuật như X-quang, chụp cắt lớp vi tính (CT) và chụp cộng hưởng từ (MRI). Bên cạnh đó, công nghệ này cũng có thể hỗ trợ đọc tiêu bản bệnh phẩm, giúp quá trình phân tích nhanh hơn và giảm nguy cơ bỏ sót tổn thương.

Các chuyên gia y tế nhận định, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khám chữa bệnh có thể mang lại nhiều lợi ích cho cả bác sĩ và người bệnh. Đối với bác sĩ, AI giúp phân tích nhanh khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh y khoa, đồng thời gợi ý những dấu hiệu bất thường có thể bị bỏ sót trong quá trình đọc phim. Đây được xem là công cụ tham khảo quan trọng giúp bác sĩ đưa ra quyết định lâm sàng chính xác hơn.

Tuy nhiên, trong quá trình chuẩn bị triển khai thí điểm, một số khó khăn bước đầu cũng được ghi nhận, chủ yếu liên quan đến hạ tầng công nghệ. Các bệnh viện cần đầu tư hệ thống máy tính có cấu hình đủ mạnh để vận hành AI, đồng thời phải chuẩn hóa dữ liệu và tối ưu hệ thống nhằm phù hợp với thực tiễn hoạt động. Ngoài ra, các bệnh viện hiện phải tự chi trả cho phần mềm, nhân sự và hệ thống vận hành trong khi chưa có nguồn thu trực tiếp từ công nghệ này.

Việc ứng dụng AI trong khám chữa bệnh có thể mang lại nhiều lợi ích cho cả bác sỹ và người bệnh.

Về phía Bộ Y tế, theo ông Nguyễn Tri Thức, Thứ trưởng Bộ Y tế, để ứng dụng AI đúng hướng, Bộ xác định cần hoàn thiện hệ thống văn bản pháp lý, xác định chiến lược nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong y tế. Xây dựng nền tảng số và kho dữ liệu lớn, bảo vệ dữ liệu người bệnh và thiết lập hướng dẫn đạo đức, đảm bảo mọi quyết định điều trị cuối cùng có giám sát và xác nhận của bác sĩ.

Lãnh đạo Bộ Y tế nhấn mạnh, hành lang pháp lý phải đi trước một bước. Bộ Y tế sẽ phối hợp chặt chẽ với Bộ Khoa học và Công nghệ cùng các cơ quan, chuyên gia để xây dựng khung pháp lý, quy tắc đạo đức cho thử nghiệm, triển khai và chịu trách nhiệm giải trình của các sản phẩm AI y tế, đồng thời tạo điều kiện cho đổi mới sáng tạo phát triển một cách có kiểm soát và an toàn.

Hoài Phương