Được phát triển dựa trên các mô hình AI chuyên biệt trên hạ tầng FPT AI Factory, hệ thống đóng vai trò như một “trợ lý AI” trong vận hành lâm sàng, giảm tải công việc, tạo thêm không gian để bác sĩ tập trung hơn vào chuyên môn và chăm sóc người bệnh.
Từ bài toán quá tải trong bệnh viện đến ứng dụng AI hỗ trợ bác sĩ
Tại các bệnh viện tuyến trung ương, áp lực không chỉ đến từ số lượng bệnh nhân mà còn nằm ở khối lượng hồ sơ, dữ liệu và quy trình cần được giải quyết mỗi ngày. Với bác sĩ và điều dưỡng, thời gian dành cho chuyên môn thường bị chia sẻ cho nhiều tác vụ hành chính như ghi chép và xử lý hồ sơ.
Những công đoạn này cũng tiêu tốn đáng kể nguồn lực vận hành. Từ thực tế đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã được nghiên cứu, ứng dụng để giúp đội ngũ y tế xử lý công việc nhanh hơn, nhất quán hơn và có thêm thời gian dành cho bệnh nhân.
Không chần chừ trước làn sóng số hóa, Bệnh viện E đã ứng dụng nền tảng AI tạo sinh VEM.AI, hướng tới giải quyết các nhu cầu như tiếp nhận thông tin khám chữa bệnh, rút ngắn thời gian hoàn thiện hồ sơ, cho phép bác sĩ đưa ra quyết định nhanh hơn. Giải pháp được phát triển theo hướng phối hợp giữa đội ngũ bác sĩ và kỹ sư AI, đồng thời được tinh chỉnh trên dữ liệu và quy trình thực tế trong bệnh viện để bám sát hơn với nhu cầu sử dụng.
Với lượng thông tin lớn được lưu trữ trong hồ sơ bệnh án, việc truy xuất dữ liệu quan trọng luôn tiêu tốn nhiều thời gian. Ở hướng này, VEM.AI có khả năng đọc, trích xuất tiền sử bệnh và tóm tắt các chỉ số quan trọng chỉ trong vài giây, giúp bác sĩ nhanh chóng nắm bắt nội dung liên quan tới ca bệnh.
Hệ thống cũng được phát triển theo hướng phân tích hình ảnh y tế như X-quang, siêu âm, phân tích tế bào ung thư để đưa ra các gợi ý chẩn đoán. Qua đó, bác sĩ có thể đánh giá tình trạng người bệnh và đưa ra tư vấn phù hợp. Bên cạnh đó, công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản cho phép tự động ghi nhận thông tin chẩn đoán của bác sĩ thành hồ sơ có cấu trúc ngay tức thì.
Giá trị của AI càng được khẳng định trong các tình huống cấp cứu, cần tối ưu thời gian. Tại khoa Huyết học - Truyền máu Bệnh viện E, việc tổng hợp và phân tích chỉ số từ các xét nghiệm như ROTEM trước đây có thể mất từ 20-30 phút. Với công nghệ AI, hệ thống có thể tổng hợp tình trạng rối loạn đông máu và đưa ra gợi ý sử dụng chế phẩm máu chỉ trong 10-15 phút, hỗ trợ nhanh cho các bác sĩ khi tiếp nhận các ca đa chấn thương cần truyền máu.
Cách tiếp cận này đưa AI vào vận hành như trợ lý bác sĩ, xử lý dữ liệu và giảm tải thao tác lặp lại. Khi phần việc hành chính và tổng hợp dữ liệu được rút gọn, đội ngũ y tế có thêm thời gian để tập trung vào chẩn đoán, điều trị và tương tác với người bệnh.
Bệ phóng hạ tầng đằng sau quá trình phát triển của VEM.AI
Để một giải pháp AI y tế có thể đi từ ý tưởng đến thử nghiệm trong môi trường bệnh viện, mô hình tốt là chưa đủ. Bài toán còn nằm ở hạ tầng đủ mạnh để phát triển và vận hành ổn định theo nhu cầu thực tế. Với VEM.AI, FPT AI Factory cung cấp hạ tầng GPU hiệu năng cao để đẩy nhanh quá trình phát triển, đặc biệt ở các khâu cần tài nguyên tính toán lớn như huấn luyện và tinh chỉnh mô hình theo dữ liệu thực tế.
Điều này đặc biệt quan trọng với các ứng dụng AI trong y tế, nơi mô hình cần liên tục điều chỉnh để phù hợp với ngôn ngữ chuyên môn, quy trình bệnh viện và phản hồi từ môi trường sử dụng thật.
Với các hệ thống AI trong bệnh viện, yếu tố cần thiết không chỉ là hiệu năng mà còn là độ sẵn sàng và khả năng vận hành ổn định. FPT AI Factory giúp VEM.AI tinh chỉnh và triển khai mượt mà hơn, đồng thời rút ngắn thời gian đưa sản phẩm vào vận hành và cải tiến theo nhu cầu thực tế. Hạ tầng đặt tại Việt Nam cũng bảo đảm lưu trữ dữ liệu trong nước và tối ưu chi phí so với các dịch vụ quốc tế.
Sự phối hợp giữa Bệnh viện E, VEM.AI và FPT AI Factory cho thấy một hướng đi rõ ràng của AI trong y tế: Bắt đầu từ bài toán thực tế, phát triển cùng đội ngũ chuyên môn, thử nghiệm trong môi trường thật và có hạ tầng đủ năng lực để liên tục hoàn thiện sản phẩm. Qua đó, AI được đưa vào y tế theo hướng thực chất, gắn với nhu cầu cụ thể của bệnh viện và đồng hành trực tiếp cùng đội ngũ bác sĩ trong quá trình khám chữa bệnh.
