Anh Trần Đặng Minh Trí - Co-founder Harrison.ai: Chúng tôi không thể chỉ mang công nghệ AI tới mà phải mang cả một gói giải pháp đến

Trong nhiều năm trở lại đây, xã đảo xa xôi này chỉ có 1 bác sĩ. Người dân muốn chẩn đoán X-quang phải vào đất liền bởi vì không có nhân viên có khả năng đọc phim. Và với bộ máy X-quang đời mới kết hợp với công nghệ Annalise CXR Edge vừa được trang bị, bác sĩ cũng có thể nhận diện được những trường hợp bất thường qua ảnh chụp cũng như hỗ trợ chẩn đoán ngay tại địa phương.

Nếu như cần thì hình ảnh cũng sẽ được truyền đến bác sĩ tuyến trên và người dân cũng sẽ nhanh chóng nhận được kết quả mà không phải đi xa. Và kinh phí cho bộ máy được hỗ trợ bởi Quỹ ASIF (Australasia Impact Foundation) – đây là một tổ chức phi lợi nhuận mà Trần Đặng Minh Trí làm chức vụ Phó Chủ tịch. Hai anh em trí tuệ nhân tạo Trần Đặng Minh Trí và Trần Đặng Đình Áng cũng từng nổi danh trên truyền thông Việt Nam với công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) ứng dụng ở trong lĩnh vực thụ tinh nhân tạo và được phát minh bởi công ty Harrison.ai của họ.

Công nghệ AI không chỉ hiệu quả ở những bệnh viện hàng đầu

Chia sẻ về điểm đầu tiên ứng dụng Annalise tại Việt Nam không phải là một bệnh viện lớn, mà lại ở trạm y tế xã đảo Thạnh An, anh Trần Đặng Minh Trí cho biết, bản thân có cơ duyên được làm việc với ngành y tế Việt Nam từ trước khi thành lập nên Harrison.ai thông qua việc tham gia giảng dạy ở Đại học Y Hà Nội và làm việc với những cộng sự nhiều tâm huyết tại Trung tâm Nghiên cứu Cải tiến Y tế Việt Nam (Centre for Health Care Improvement Research). Cũng từ đó anh thấy được áp lực khổng lồ lên ngành y tế của Việt Nam. Hàng ngày thì nhân viên y tế phải tiến hành chăm sóc có khi lên đến hơn một trăm ca bệnh. 

Dù cho phát triển sản phẩm ở nước ngoài nhưng anh Trần Đặng Minh Trí là một người Việt, anh luôn mong muốn phải làm sao để cho sản phẩm đó có thể ứng dụng được tại Việt Nam để có thể hỗ trợ cho nhân viên y tế Việt Nam. 

Và qua sự hợp tác với Sở y tế TP. Hồ Chí Minh thì Annalise.ai đã được ứng dụng đầu tiên tại Việt Nam ở xã đảo Thạnh An bởi vì anh muốn chứng minh rằng sản phẩm này không chỉ có hiệu quả ở các bệnh viện hàng đầu như ở nước ngoài mà thực sự sẽ có ích cho những nơi còn khó khăn và thiếu thốn về dịch vụ y tế. 

Theo anh Trần Đặng Minh Trí, sản phẩm Annalise CXR hỗ trợ cho việc chẩn đoán toàn diện các phim chụp X-Quang và cũng có thể sẽ xác định được 124 dấu hiệu ở trên hình phim. Ví dụ như khi đánh giá về một hình X-quang thì Annalise CXR có thể xác định được 6 dấu hiệu liên quan đến viêm phổi cũng như COVID, 7 dấu hiệu ung thư phổi hay 17 dấu hiệu liên quan đến bệnh bụi phổi và 22 dấu hiệu liên quan đến bệnh lao.

Và công nghệ này mang tính đột phá bởi vì các sản phẩm AI có trên thế giới vẫn còn rất hẹp và chỉ chẩn đoán được một vài dấu hiệu. 

Vì sao làm được như thế, một phần là vì phần mềm AI phát triển cần 4 yếu tố ABCD. A chính là thuật toán (algorithm), B chính là dữ liệu lớn (Big Data), C chính là hệ thống siêu máy tính (Computing) và D đó là nhu cầu bài toán cần giải (demand). Lợi thế của Annalise đó là đội ngũ các bác sĩ cũng là kỹ sư AI phát triển những thuật toán chuyên sâu kết hợp với kiến thức lâm sàng. 

Chính sự kết hợp với I-MED cho anh có cơ hội tiếp cận bộ dữ liệu vô cùng lớn của họ được xây dựng cũng như lưu trữ hơn 20 năm nay. Và với sự đa dạng mà Úc chính là quốc gia đa sắc dân nên bộ dữ liệu này có thể áp dụng được ở nhiều đất nước. Những dữ liệu này cũng được dùng để huấn luyện AI ở trên hệ thống siêu máy tính hiện đại nhất ở trong khu vực AI y tế. 

Cuối cùng là về yếu tố D đó là nhu cầu, khi làm sản phẩm, với đội ngũ lớn các bác sĩ Úc và Việt Nam tham gia vào dự án thì Annalise CXR hiểu rất rõ làm sao để cho AI có thể giải được những bài toán thực tế của ngành y tế. 

Cần hạ tầng công nghệ thông tin mạnh

Được biết, sau thời gian hơn 1 năm triển khai ở vài trăm bệnh viện trên thế giới thì hiệu quả của Annalise CXR cũng đã được công nhận bởi giới y khoa của nhiều nước. Hiện tại thì hơn ¼ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh Úc cũng đang sử dụng sản phẩm này. Vào cuối tháng 11 vừa qua, Annalise.ai cũng vừa được tạp chí AuntMinnie trao giải Công ty Công nghệ Chẩn đoán Hình ảnh mới tốt nhất trên toàn cầu ở Hội nghị Chẩn đoán Hình ảnh Bắc Mỹ (Radiology Society of North America RSNA).

Và cách đây vài hôm thì một bệnh viện ở Anh cũng vừa triển khai sản phẩm AI của Annalise đã chia sẻ với anh một câu chuyện. Bệnh viện này vốn dĩ thiếu bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trầm trọng trong nhiều năm. Chính vì thế mà danh sách người bệnh chờ trả kết quả lên đến hàng trăm người. 

Cho đến khi vừa mở ứng dụng AI của Annalise.ai thì lần đầu tiên ở bệnh viện, chỉ trong thời gian vài giây AI cũng đã đưa ra kết quả cho toàn bộ bệnh nhân. Cũng có người chỉ chụp xong, thậm chí là còn chưa đi ra khỏi phòng chụp X-quang là đã có kết quả cho toàn bộ bệnh nhân. 

Còn lĩnh vực y tế cũng vô cùng quan trọng bằng chứng, mặc dù vậy thì từ nghiên cứu đăng trên tạp chí y khoa hàng đầu trên thế giới Lancet Digital Health Annalise.ai giúp gia tăng độ chính xác cho việc chẩn đoán X-quang lồng ngực lên 45% và giảm 12% thời gian đọc. Khi mà ứng dụng vào thực tế ở Úc thì anh cũng có bài nghiên cứu đăng ở trên tạp chí BMJ Open cho thấy cứ 30 ca X-quang lồng ngực thì AI cũng sẽ giúp cho các bác sĩ chẩn đoán được hình ảnh tìm ra một dấu hiệu vô cùng quan trọng bị bỏ sót. 

Và với việc ứng dụng AI thì các bệnh viện cũng sẽ vừa tăng độ chính xác ở trong chẩn đoán cũng như nâng cao được vị thế thương hiệu của người bệnh, lại vừa chăm sóc cho người nhiều bệnh hơn. Lúc này thì các bệnh viện cũng vừa tăng doanh thu lại vừa giảm chi phí tạo nên yếu tố kép để gia tăng lợi nhuận. Có lợi nhuận thì mới có thể tiếp tục tái đầu tư cho nhân viên y tế cũng như công nghệ mới. 

Chi phí đầu tư cho AI bằng 10 - 20% chi phí cho một ca X-quang

Anh Trí cho hay: “X-Quang lồng ngực là một kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh phổ biến. Đa số người dân có khám sức khỏe hàng năm đều được chụp X-Quang lồng ngực. Tuy phổ biến và có chi phí rẻ như vậy, nhưng nếu đọc đúng thì X-Quang lồng ngực có giá trị rất cao bởi vì nó giúp chẩn đoán sớm những bệnh lý quan trọng ví dụ ung thư phổi hay bệnh tim mạch”. 

Ở Úc, công ty vừa công bố việc triển khai diện rộng sản phẩm AI thứ hai, đó là AI trong chụp cắt lớp CT sọ não với 130 dấu hiệu từ đó giúp cho chẩn đoán sớm đột quỵ, xuất huyết não. Và anh cũng sẽ sớm mang giải pháp này vào Việt Nam. 

Có thể thấy, X-quang lồng ngực và CT sọ não là hai kỹ thuật chẩn đoán hình ảnh có số lượng lớn nhất ở trong ngành y tế. Mỗi bệnh viện mỗi ngày có đến hàng trăm ca. Và việc tăng độ chính xác trong hai kỹ thuật quan trọng này cũng sẽ làm tăng kết quả cho người bệnh cũng như giá trị thương hiệu cho bệnh viện dù là bệnh viện công hay là bệnh viện tư. 

Anh nói thêm rằng, công ty cũng muốn sản phẩm của mình có chi phí thấp nhất có thể để cho nhiều người bệnh có thể tiếp cận được ở Việt Nam. Ở nước ngoài thì anh thường triển khai theo mô hình thuê phần mềm thay vì đòi hỏi bệnh viện đầu tư ban đầu. Khi mà bệnh viện có bệnh nhân và có doanh thu thì mới trả chi phí cho AI. Chi phí của AI cũng thường chiếm khoảng từ 10 - 20% chi phí mà tăng độ chính xác lên đến 45%, giảm thời gian đọc xuống còn 12% thì hiệu quả kinh tế cũng như lâm sàng cũng rất rõ ràng. 

Trở lại với xã đảo Thạnh An – nơi mà anh Trí nói rằng muốn chứng minh rằng AI có thể đem lại lợi ích đến cho y tế ở các vùng sâu vùng xa. Nam Việt Kiều tâm sự rằng: “Tôi có nghe ở các hội nghị y khoa quốc tế rằng chúng ta đang sống trong thời hậu chiến, nghĩa là vừa vượt qua cuộc chiến COVID-19 cực kỳ gian nan và cũng có rất nhiều người bị sang chấn tâm lý. Các bác sĩ cũng như nhân viên y tế quá mệt mỏi sau cuộc chiến và hiện nay khi quay lại với cuộc sống bình thường mới thì họ vẫn phải chăm sóc hàng trăm bệnh nhân mỗi ngày. Việc mà có nhiều người rời bỏ ngành y tế  cũng chính là thách thức toàn cầu. Không thể trách họ được”. 

Công nghệ AI của Annalise cũng có thể đọc tất cả những ca đó trong thời gian vài giây và lọc để đưa lên hàng đầu những ca khẩn cấp nhất, như mình lọc thông tin ở trong Excel vậy. Cũng bằng cách này mà các nhân viên y tế cũng có thể sẽ ưu tiên trong việc xử lý các ca quan trọng nhất trước và những ca bình thường từ xử lý sau. Việc chú trọng nguồn lực hạn hẹn của nhân viên y tế vào những ca quan trọng nhất thay vì dàn trải cũng sẽ giúp giảm áp lực cho các nhân viên rất nhiều. 

Anh cũng luôn tâm niệm rằng trong việc kinh doanh, khi mà muốn đi xa với nhau thì cần có chung giá trị. Viettel Solutions và Annalise cũng đều có chung giá trị đó là đưa việc phục vụ xã hội lên hàng đầu. Annalise cũng muốn làm sao chung tay để có thể giảm áp lực cho ngành y tế, cũng như để thu hút và giữ chân con người đến với ngành y tế.