Soi kèo phạt góc Valladolid vs Atletico Madrid, 23h ngày 22/5

Định hướng “dài hơi" trong việc giải bài toán y tế bền vững

- Ông có thể chia sẻ lý do VinBigdata phát triển giải pháp hỗ trợ chẩn đoán ung thư vú VinDr-Mammo và những lợi ích mà giải pháp này mang lại?

Hiện nay, chụp X-quang tuyến vú (mammography) là một trong các phương thức xét nghiệm cận lâm sàng dễ tiếp cận với đại đa số người dân và chứng tỏ được hiệu quả trong sàng lọc và chẩn đoán ung thư vú, góp phần giảm tỷ lệ tử vong do loại bệnh nan y này. 

VinDr-Mammo sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để đưa ra những phân tích về mặt hình ảnh đối với các ca chụp X-quang tuyến vú. Kết quả phân tích của VinDr-Mammo bao gồm việc đánh giá nguy cơ ung thư theo tiêu chuẩn quốc tế BI-RADS, phát hiện, định vị các tổn thương nghi ngờ trên hình ảnh X-quang và xếp loại mật độ tuyến vú. 

Các phân tích định lượng này đóng vai trò như một công cụ thông minh, trợ giúp cho các bác sĩ trong quá trình đọc ảnh, phân luồng bệnh nhân và đưa ra các chỉ định thăm khám chuyên sâu hơn đối với các bệnh nhân có nguy cơ ung thư vú cao, đặc biệt là ở giai đoạn sớm.

VinDr-Mammo đã được triển khai thử nghiệm tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Times City. 

- FDA là tiêu chuẩn khắt khe hàng đầu thế giới với quy trình kiểm định nghiêm ngặt. VinBigdata đã chinh phục chứng nhận này như thế nào, thưa ông?

FDA là một chứng nhận khó với danh sách dài các tiêu chí nghiêm ngặt mà sản phẩm VinDr-Mammo cần phải thỏa mãn, như quy trình phát triển sản phẩm, kiểm soát chất lượng, đảm bảo quản lý rủi ro, an ninh thông tin, phương án xử lý khi xảy ra sự cố, bảo vệ tính riêng tư của dữ liệu,… 

Theo tôi, khó nhất trong số đó phải kể đến yêu cầu về đánh giá độ chính xác của thuật toán dự đoán ung thư trên dữ liệu ca chụp X-quang tuyến vú thực tế của người Mỹ. Dữ liệu này phải đáng tin cậy và có thể đại diện cho dân số Hoa Kỳ như độ tuổi, chủng tộc. Thuật toán của VinDr-Mammo cũng phải chứng tỏ được khả năng tổng quát hóa và hiệu năng ổn định khi đánh giá trên nhiều nhóm dữ liệu.

Việc đạt được chứng nhận này không chỉ khẳng định năng lực của đội ngũ VinBigdata mà còn chứng minh định hướng dài hơi của chúng tôi trong việc giải bài toán y tế bền vững ngay từ những ngày đầu thành lập. Sử dụng AI trong đọc ảnh y tế là một trong những đề tài nghiên cứu chính được GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc Khoa học của VinBigdata định hướng từ cuối năm 2018, với sự đầu tư bài bản và bền bỉ từ tập đoàn Vingroup.

- Điểm nổi bật của giải pháp VinDr-Mammo này là gì thưa ông?

Điểm nổi bật của sản phẩm này là được phát triển dựa trên nền tảng cơ sở dữ liệu lớn về hình ảnh y tế đã được Tập đoàn Vingroup đầu tư lớn công phu, bài bản. 

Về mặt khoa học, nhóm nghiên cứu về y tế thông minh của VinBigdata đã có bề dày thành tích và từng bước gây dựng được uy tín quốc tế đáng kể. Tính đến nay, đội ngũ phát triển sản phẩm VinDr đã công bố tổng cộng 20 bài báo khoa học trên các tạp chí quốc tế, đặc biệt trong đó có 3 bài báo được đăng trên Nature Scientific Data, tạp chí đầu ngành với với chỉ số ảnh hưởng (Impact Factor - tần suất được trích dẫn trong các bài báo khoa học) cao ở mức 9,8, tạo sự uy tín về chất lượng.

Chúng tôi cũng đạt thứ hạng cao ở nhiều cuộc thi uy tín thế giới về phân tích hình ảnh y tế như: Top 01 cuộc thi chẩn đoán Covid-19 trên ảnh X-quang do Hiệp hội Điện quang Bắc Mỹ (RSNA) tổ chức; Top 1 cuộc thi CheXpert - Chẩn đoán ảnh X-quang phổi do Đại học Stanford tổ chức; Top 1 cuộc thi phát hiện bệnh tắc mạch phổi trên ảnh CT do RSNA tổ chức;  Top 10 cuộc thi phát hiện chảy máu não trên ảnh CT do RSNA tổ chức,…

Dù đạt chứng nhận FDA danh giá và sở hữu nhiều nghiên cứu chất lượng, điều chúng tôi mong muốn hơn hết là đưa công nghệ đi vào đời sống, giúp hệ thống y tế ngày càng hoàn thiện và phát triển hơn. 

Đưa công nghệ Việt vươn tầm thế giới

- Xin ông cho biết thêm về định hướng sắp tới của VinBigdata sau khi đạt chứng nhận này như thế nào?

VinBigdata đã lên kế hoạch mở rộng thị trường cho sản phẩm VinDr-Mammo trong thời gian tới. Theo đó, đội ngũ phát triển sẽ xúc tiến hợp tác với các đối tác PACS (phần mềm quản lý hình ảnh y tế) của nước ngoài, trong đó có những tên tuổi nổi tiếng như GE, Siemens, Philips... Bên cạnh đó, chúng tôi dự kiến hợp tác với các đối tác có nền tảng tương tự như chợ ứng dụng dành riêng cho phần mềm AI trong y tế. Không chỉ tập trung vào thị trường Mỹ, chúng tôi sẽ tiếp tục mở rộng mạng lưới đối tác và khách hàng tại Việt Nam và các thị trường khác. 

- VinBigdata sẽ đối mặt và cạnh tranh với các đối thủ khác như thế nào trong lĩnh vực này?

Theo quan điểm cá nhân của tôi, chúng ta mới đang ở giai đoạn sơ khởi của việc đưa công nghệ AI vào thực tiễn khám bệnh, chữa bệnh; còn rất nhiều tiềm năng cần khai phá. Đặc biệt, thị trường AI trong y tế vẫn còn là mảnh đất màu mỡ, nhiều lĩnh vực chưa được khai phá, trong khi đó, số lượng doanh nghiệp tham gia sân chơi này chưa nhiều và đang tìm kiếm người dẫn đầu. Tất nhiên, khi đã kinh doanh thì không tránh khỏi áp lực cạnh tranh.

Với đội ngũ gồm các nhà nghiên cứu và kỹ sư AI tài năng, giàu kinh nghiệm, chúng tôi tự tin rằng sản phẩm của VinBigdata có thể cạnh tranh sòng phẳng với bất kỳ đối thủ nào trên thế giới.

Tôi cũng tin rằng “tấm vé” FDA sẽ mở ra cánh cửa cho AI chẩn đoán ảnh y tế Việt Nam tiến ra toàn cầu, trở thành cánh tay nối dài, hỗ trợ đắc lực cho y bác sĩ trên hành trình chăm sóc sức khỏe cộng đồng.

Phương Cúc