Chuyển đổi số y tế đang phát triển như một xu hướng toàn cầu và Việt Nam cũng không phải ngoại lệ. Chuyển đổi số trong: phòng bệnh và chăm sóc sức khỏe, khám chữa bệnh, quản trị y tế và hội thảo chuyên đề quốc tế trực tuyến là 4 nội dung chính trong chương trình chuyển đổi số y tế quốc gia của Việt Nam.
Nhìn lại lịch sử, Thứ trưởng Bộ Y tế Trần Văn Thuấn cho rằng, phần lớn sự tiến bộ trong y tế đã được thúc đẩy bởi sự ĐMST trong từng hoạt động hàng ngày của đội ngũ y, bác sĩ và các nhà khoa học liên quan trong điều trị, dự phòng, nghiên cứu, thực hành…
Thứ trưởng Bộ Y tế Trần Văn Thuấn phát biểu tại Diễn đàn.
ĐMST trong y tế đề cập đến việc phát triển và áp dụng các ý tưởng công nghệ, quy trình và giải pháp mới cải thiện chất lượng và thúc đẩy ứng dụng tiến bộ khoa học trong y học. Sự đổi mới sẽ giải quyết những thách thức và nhu cầu ngày càng tăng của hoạt động chăm sóc sức khỏe, diễn ra trong tất cả các khâu từ chăm sóc sức khỏe ban đầu, dự phòng bệnh tật, khám chữa bệnh, sản xuất thuốc, vắc xin, sinh phẩm và thiết bị y tế.
Tại Diễn đàn, đại diện các bệnh viện, trung tâm nghiên cứu, các trường đại học hàng đầu Việt Nam và thế giới đã chia sẻ những mô hình ĐMST hiện nay như: Mô hình Telehealth trong khám chữa bệnh từ xa của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội; Mô hình Trung tâm hỗ trợ dự án và ĐMST của Đại học Y Dược TP.HCM, việc phát triển các công nghệ về thiết bị cầm tay trong hồi sức tích cực bệnh truyền nhiễm của Đại học Oxford - OUCRU; Ứng dụng AI trong y học cá nhân hóa loãng xương của Viện Nghiên cứu Tâm Anh; Ứng dụng công nghệ 3D trong điều trị cá thể hóa của hệ thống y khoa Vinmec…
Chia sẻ mô hình ĐMST trong y tế hiện nay.
Mục tiêu của Bộ Y tế trong thời gian tới là tiếp tục hoàn thiện các giải pháp kỹ thuật, nghiên cứu, ban hành các chính sách tạo điều kiện thuận lợi hơn cho y tế từ xa, đặc biệt là triển khai các nền tảng số y tế, trong đó có Nền tảng hỗ trợ tư vấn khám, chữa bệnh từ xa (VTelehealth).
Theo chủ trương, chính sách của Đảng và Nhà nước, định hướng phát triển và ứng dụng công nghệ y tế trong các chuyên ngành với sự kết hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia y tế và AI là ưu tiên khai thác, áp dụng máy học trong phân tích, xử lý hình ảnh y tế (hình ảnh nội soi tiêu hóa, hình ảnh X-quang phổi, chụp vú, cộng hưởng từ gan, điện tim, điện não), phát hiện và khoanh vùng tổn thương… nhằm đưa ra mô hình AI hỗ trợ cho sàng lọc, chẩn đoán và đào tạo chuyên ngành cho các tuyến. Từ đó, tiến tới hỗ trợ cho điều trị và tiên lượng bệnh.