Thiết bị y tế AI - Bước đột phá trong quy trình xét nghiệm máu

Một nhóm nghiên cứu y khoa Trung Quốc đã phát triển mô hình sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để đẩy nhanh tốc độ và tự động hóa quá trình phân tích máu, qua đó giúp các phòng xét nghiệm cung cấp kết quả nhanh và chính xác hơn cho các bác sĩ.

Mỗi ngày các phòng xét nghiệm trong bệnh viện thường phân tích hàng triệu tế bào máu để chẩn đoán bệnh, một công việc lặp đi lặp lại thường được các kỹ thuật viên thực hiện thủ công với việc lần lượt kiểm tra các mẫu máu qua kính hiển vi. Phết máu ngoại vi là kỹ thuật được thực hiện để kiểm tra một mẫu máu ngoại biên bằng kính hiển vi xem kích thước, hình dạng và số lượng các loại tế bào máu khác nhau.

Đây là một chẩn đoán lâm sàng quan trọng về rối loạn máu và hệ bạch huyết. Tuy nhiên, việc phân tích các hình ảnh phết máu dưới kinh hiển vi hiện nay mất nhiều thời gian và chủ yếu dựa vào kỹ năng và kinh nghiệm của kỹ thuật viên. Nhiều phòng khám Trung Quốc ở tuyến cơ sở đang thiếu các chuyên gia được đào tạo, dẫn đến tỉ lệ chẩn đoán bệnh thấp. 

Trong bối cảnh đó, mô hình AI mới được đánh giá là bước đột phá vì có tiềm năng cách mạng hóa cách thức các phòng xét nghiệm phân tích mẫu máu, hợp lý hóa quy trình đánh giá và cảnh báo những bất thường tiềm ẩn với hiệu quả vượt trội.

Dựa trên 2.500 hình ảnh phết máu qua kính hiển vi của bệnh nhân tại Bệnh viện Xinquiao ở thành phố Trùng Khánh thuộc Đại học quân y từ năm 2018 đến 2022, các nhà nghiên cứu đã phát triển mô hình với sự trợ giúp của AI, biến các kinh nghiệm do các chuyên gia thu thập được thành các thuật toán.

Bác sĩ Peng Xiangui, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết AI học cách nhận biết tế bào bình thường hay bất thường với độ chính xác hơn 90% trong thời gian rất ngắn. Thông thường, các kỹ thuật viên phải mất khoảng 30 phút hoặc hơn để kiểm tra mẫu máu và đưa ra một bản kết quả, trong khi mô hình AI chỉ cần vài phút cho mỗi trường hợp. 

Bác sĩ Peng Xiangui giải thích để đào tạo, xác thực và thử nghiệm mô hình AI này, nhóm của ông đã cung cấp cho mô hình này dữ liệu của 300.000 tế bào hồng cầu được thu thập trong 5 năm. Kết quả cho thấy mô hình AI có thể xác định chính xác 49 loại tế bào máu bất thường, chiếm phần lớn các bệnh thông thường.

Theo bác sĩ Peng Xiangui, ngoài việc giảm công việc thủ công, thiết bị y tế AI này sẽ hỗ trợ các kỹ thuật viên thiếu kinh nghiệm trong việc đạt được trình độ của chuyên gia và tăng hiệu suất công việc. Cơ sở dữ liệu AI có thể tích lũy thông tin không giới hạn, giúp chẩn đoán chính xác và khoa học hơn. 

Bác sĩ Zhang Xi, người đứng đầu Trung tâm huyết học của Bệnh viện Xinquiao, cho biết mô hình AI này được cấp giấy phép thiết bị y tế cấp II hồi tháng 9/2022 và đã được cấp 32 bằng sáng chế. Một số đại học y trong nước đã bày tỏ quan tâm hợp tác với nhóm nghiên cứu. 

Thúc Anh (TTXVN)

Dành cho bạn

Bỉ: Thử nghiệm giao hàng bằng drone

Bỉ: Thử nghiệm giao hàng bằng drone

Trong khi Walmart đã giao thành công kiện hàng thứ một triệu bằng drone tại bốn bang của Mỹ từ hồi tháng 5 và Amazon đang chuẩn bị mở rộng dịch vụ giao hàng trên không tới gần 500 thành phố, thì Bỉ cũng đang dần bắt kịp xu hướng này với những bước đi thận trọng hơn.

Biến hạ tầng khoa học thành ‘nhà máy tạo công nghệ’

Biến hạ tầng khoa học thành ‘nhà máy tạo công nghệ’

Hạ tầng khoa học chỉ thực sự tạo ra năng lực công nghệ quốc gia khi không dừng ở phục vụ nghiên cứu mà trở thành hệ thống biến tri thức thành công nghệ, nguyên mẫu và sản phẩm. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy Việt Nam nên chuyển từ đầu tư phòng thí nghiệm sang xây dựng “nhà máy tạo công nghệ”.

'Vùng lõm sóng' sẽ kết nối bằng vệ tinh

'Vùng lõm sóng' sẽ kết nối bằng vệ tinh

Cục Viễn thông (Bộ Khoa học và Công nghệ) đã phối hợp với Công ty TNHH Starlink Services Việt Nam bàn giao thiết bị đầu cuối và dịch vụ vệ tinh Starlink cho các địa phương, nhằm hỗ trợ kết nối kịp thời cho các thôn lõm sóng.

Lấy làm chủ công nghệ chiến lược để đào tạo nhân lực

Lấy làm chủ công nghệ chiến lược để đào tạo nhân lực

Phát triển nhân lực công nghệ chiến lược không nên chỉ dừng ở mở ngành, tăng chỉ tiêu hay gửi người đi đào tạo. Kinh nghiệm Trung Quốc, Hàn Quốc cho thấy hướng hiệu quả hơn là đưa học viên trực tiếp tham gia quá trình nghiên cứu và phát triển (R&D) công nghệ, qua đó đồng thời tạo ra công nghệ và hình thành đội ngũ có khả năng làm chủ công nghệ.