Page 164 - HSCC2025

BSCKII. VŨ ĐÌNH ÂN

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG CẤP CỨU NỘI VIỆN:
TỪ PHÁT HIỆN SỚM ĐẾN TỐI ƯU CHĂM SÓC VÀ ĐIỀU TRỊ

Giới thiệu: Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence, AI) đã trở thành công cụ đột phá trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong
việc nâng cao hiệu quả hệ thống cấp cứu nội viện. AI không chỉ cải thiện khả năng phát hiện sớm các tình trạng bất
thường trên lâm sàng mà còn hỗ trợ tối ưu hóa quy trình chăm sóc và điều trị bệnh nhân, góp phần giảm tỷ lệ tử vong
Mục tiêu: Bài tổng quan tập trung phân tích các ứng dụng của AI trong hệ thống cấp cứu nội viện, bao gồm: phát hiện
sớm nguy cơ, hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và tối ưu hóa nguồn lực y tế
Phương pháp: Các nghiên cứu về AI trong dự đoán và quản lý nguy cơ lâm sàng, đặc biệt trong ngừng tim nội viện,
sốc nhiễm trùng, nhập khoa Hồi sức tích cực (Intensive Care Unit, ICU) không kế hoạch và tái nhập ICU đã được lựa
chọn để phân tích
Kết quả: Các nghiên cứu đều cho thấy AI có khả năng cảnh báo sớm bệnh nhân nặng tốt hơn so với các thang điểm
cảnh báo hoặc các dấu hiệu lâm sàng quan trọng đơn độc. Hệ thống cảnh báo dựa trên AI như DeepCARS™ và DEWS
cho thấy hiệu quả vượt trội với diện tích dưới đường cong ROC (AUROC) từ 0,865 đến 0,910 so với các phương pháp
truyền thống như MEWS (Modified Early Warning Score) và NEWS (National Early Warning Score). AI giúp phát hiện
sớm các biến cố nghiêm trọng, giảm 59,6% số lượng báo động giả và cải thiện độ nhạy lên tới 257%. Ngoài ra, tích
hợp AI với hệ thống hồ sơ y tế điện tử (EHR) góp phần hỗ trợ quyết định điều trị nhanh chóng và cá nhân hóa
Kết luận: AI đã và đang định hình tương lai của hệ thống cấp cứu nội viện thông qua việc phát hiện sớm cũng như tối
ưu hóa chăm sóc và điều trị. Tiềm năng ứng dụng của AI hứa hẹn sẽ được mở rộng, nhưng cần phải tiếp tục nghiên
cứu, ứng dụng để khắc phục các rào cản kỹ thuật, tổ chức và pháp lý
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Hệ thống phản ứng nhanh, Ngưng tim nội viện, Nhiễm trùng huyết và Sốc nhiễm trùng, Hệ
thống cảnh báo sớm, Học máy, Học sâu

TS.BS. NGUYỄN NGỌC TÚ

TRIỂN VỌNG CỦA VIỆC SỬ DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THỞ MÁY

Điều trị, theo dõi bệnh nhân thở máy hiện nay là một thách thức tại các khoa Hồi sức tích cực. Sự số hóa trong lĩnh vực
chăm sóc sức khỏe nói chung và việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ máy học (machine learning) đã ảnh
hưởng đáng kể đến việc theo dõi, ra quyết định của bác sĩ lâm sàng. Từ đó có thể nâng cao hiệu quả điều trị bệnh nhân
Thở máy kéo dài liên quan đến tăng thời gian nằm viện, các biến chứng và tỷ lệ tử vong. Vì vậy cần có các chiến lược
theo dõi, cai máy thở kịp thời cho bệnh nhân. Các mô hình AI và công nghệ máy học có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc cai
thở máy cho bệnh nhân bằng cách cung cấp các công cụ dự đoán dựa trên dữ liệu lớn. Nhiều mô hình công nghệ máy
học đã được phát triển trong những năm gần đây để đáp ứng nhu cầu này. Các mô hình này cung cấp dự đoán khả năng
thành công trong việc cai thở máy cho từng bệnh nhân cụ thể bằng cách tích hợp nhiều tham số khác nhau nhằm tăng
độ chính xác của việc theo dõi bệnh nhân. Một số mô hình AI đã cho thấy tác động đáng kể đến hiệu quả lâm sàng
Vấn đề này mở ra các triển vọng và các nghiên cứu trong tương lai về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để chăm sóc,
theo dõi bệnh nhân thở máy được tốt hơn, đặc biệt trên bệnh nhân Hội chứng suy hô hấp cấp tiến triển

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO 164