Bài học nhìn từ đại dịch Covid-19

Trong khuôn khổ hội nghị "Y khoa và công nghệ" do Trường đại học Văn Lang cùng Viện Vi sinh và Chống dịch Ðại học Stanford (Mỹ) vừa tổ chức tại thành phố Hồ Chí Minh, nhiều chuyên gia đã bàn về việc ứng dụng các công nghệ hiện đại để nâng cao khả năng ứng phó với bệnh truyền nhiễm từ góc độ phân tích những bài học mà đại dịch Covid-19 mang đến cho toàn cầu.

Nhân viên y tế tiêm vắc-xin cho người dân tại quận Bình Thạnh.
Nhân viên y tế tiêm vắc-xin cho người dân tại quận Bình Thạnh.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Ðỗ Văn Dũng, Trưởng khoa Y tế công cộng, Trường đại học Y Dược thành phố Hồ Chí Minh, đợt dịch bùng phát dữ dội vừa qua tại thành phố đã để lại nhiều bài học đáng nhớ. Trong các đợt dịch trước, thành phố làm rất tốt khâu phát hiện sớm, khoanh vùng và khống chế nhanh thì đến đợt thứ tư với biến chủng mới, một số địa phương còn lúng túng. Khi dịch bùng phát mạnh, số ca nhiễm tăng nhanh trong cộng đồng, việc truy vết, xét nghiệm không còn đóng vai trò then chốt như các đợt đầu trong khi lực lượng thực hiện xét nghiệm quá tải trầm trọng. Từ thực tế đã diễn ra, ông Dũng đề xuất bốn nhóm chiến lược nhằm kiểm soát dịch bệnh tại thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn tới. Ðiều tiên quyết là phải tiếp tục bảo vệ người dân bằng vắc-xin và thực hiện 5K. Vắc-xin đóng vai trò chủ đạo trong việc giảm nguy cơ lây bệnh cũng như tiến triển nặng, tử vong với trường hợp nhiễm Covid-19. Giai đoạn hiện nay nhờ việc phân bổ vắc-xin khá ổn nên khi số ca nhiễm cao, tình hình vẫn trong tầm kiểm soát. Cùng với việc đẩy mạnh tốc độ phủ vắc-xin, yêu cầu người dân chủ động bảo đảm 5K, theo ông Dũng, thành phố cần tạo điều kiện để người dân tiếp cận phương thức tự xét nghiệm tại nhà trong trường hợp nghi nhiễm. Khi người dân tự chẩn đoán, tự cách ly sớm sẽ giảm được nguy cơ lây lan trong cộng đồng, giảm gánh nặng cho hệ thống y tế. Cần tiếp tục khâu giám sát dịch tễ và phát hiện các biến chủng mới để sẵn sàng giải pháp ứng phó. Ở giai đoạn này của dịch bệnh, khi số ca trở nặng, tử vong giảm mạnh, cần phục hồi và duy trì hoạt động kinh tế, giáo dục trên cơ sở xây dựng, ban hành, bổ sung các bộ tiêu chí mở cửa an toàn. "Ðiều chúng tôi mong đợi là quy định cấp phép nghỉ có hưởng lương cho những người lao động bị nhiễm Covid-19 hay trường hợp phải nghỉ ở nhà để chăm sóc người thân nhiễm bệnh. Ðây là điều rất quan trọng, vì nếu lao động thuộc những ngành không quá thiết yếu đi làm khi là F0 thì không tốt cho cả họ lẫn cộng đồng"-ông Dũng cho biết thêm. Tiến sĩ Hà Thị Thanh Hương, Trường đại học Quốc tế, Ðại học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh thì quan tâm nhiều đến những tác động tiêu cực về mặt tinh thần mà người dân phải gánh chịu từ đại dịch Covid-19. Nếu bình thường ước tính khoảng 15% người Việt Nam rơi vào trạng thái căng thẳng hoặc gặp phải các vấn đề về tâm lý thì trong đợt dịch này, tình hình chuyển biến phức tạp hơn rất nhiều. "Dịch bệnh gây ra những tác động tiêu cực về sức khỏe sinh lý, tâm lý, có thể dẫn đến những bệnh lý nghiêm trọng như trầm cảm, rối loạn lo âu… Nhóm chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu để làm sao chẩn đoán các vấn đề này một cách chính xác hơn thông qua phân tích liên quan đến não bộ và tim mạch. Mong rằng sẽ sớm có giải pháp can thiệp kịp thời, nhất là những hỗ trợ thiết thực cho nhóm đối tượng dễ bị tổn thương (người cao tuổi, trẻ em, phụ nữ) để mang lại hiệu quả lâu dài, không tốn kém", bà Hương nói.

Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn, Giám đốc Trung tâm Công nghệ y tế, Ðại học Công nghệ Sydney (Australia) chia sẻ, cần có nhiều thay đổi theo hướng hiện đại hóa để tận dụng tối đa sự hỗ trợ của công nghệ trong việc dự đoán, đối phó với các dịch bệnh trong tương lai. Ông Tuấn mong đợi một mô hình mang tính vĩ mô để giải quyết nhiều hạn chế đã và đang tồn tại trong việc nắm thông tin dịch tễ, quản lý, hỗ trợ điều trị Covid-19 tại nhiều nơi. Nếu Việt Nam có một ngân hàng dữ liệu sinh học cho từng người dân, trong đó có những dữ liệu liên quan đến y tế, việc sàng lọc, xác định giải pháp hỗ trợ trong trường hợp dịch bệnh xuất hiện sẽ nhanh chóng, an toàn và hiệu quả hơn. "Nếu chúng ta thu thập được nhiều dữ liệu về sinh học cũng như y tế cho hàng triệu người thì nó sẽ trở thành tài nguyên cấp quốc gia và có thể chia sẻ cho cộng đồng nghiên cứu y khoa, nghiên cứu khoa học. Khai thác dữ liệu từ nguồn này để nhận dạng những cá nhân có nguy cơ nhiễm bệnh/điều trị cao và chủ động xử lý. Khi có ngân hàng dữ liệu sinh học thì việc dự đoán dịch bệnh trong tương lai sẽ đơn giản, dễ dàng hơn", ông Tuấn lý giải.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Trần Thị Mỹ Diệu, Hiệu trưởng Trường đại học Văn Lang, mặc dù việc ứng dụng công nghệ để giải quyết nhiều vấn đề trong đại dịch Covid-19 có nơi còn lúng túng, hạn chế nhưng chúng ta vẫn thấy tiềm năng to lớn từ lĩnh vực này trong quá trình giải quyết những bài toán phức tạp hơn của tương lai. Bên cạnh chuyển đổi số nói chung, trong số những công nghệ hỗ trợ phòng, chống Covid-19, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ chuỗi-khối (Blockchain) đóng vai trò quan trọng. AI giúp giảm gánh nặng công việc của đội ngũ y tế bằng cách hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh, chuyển hình ảnh thành chữ viết giúp số hóa toàn bộ tờ khai, phiếu điều tra dịch tễ và đưa lên hệ thống... Ở bài toán vĩ mô, trải qua các đợt dịch bệnh, từ dữ liệu có được về tiêm chủng, điều trị... AI có thể phân tích, đưa ra các dự đoán về quy mô tiếp theo của đợt dịch tiếp theo, đưa ra các kịch bản theo thời gian thực giúp cơ quan chức năng chủ động ứng phó, khoanh vùng dịch bệnh. Trong khi đó, Blockchain được sử dụng để quản lý bệnh viện, hồ sơ sức khỏe toàn dân, quản lý chuỗi cung ứng y tế, giám sát việc triển khai hộ chiếu vắc-xin. 

Bài và ảnh: KIM NGÂN