Nội dung bài viết
Thay vì lắp đặt phòng thí nghiệm dáng đi trị giá triệu USD, bác sĩ phẫu thuật thần kinh tại SingHealth sử dụng CareCam ứng dụng AI trên iPad Pro để hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
Trải qua nhiều ca phẫu thuật cột sống phức tạp nhưng với tiến sĩ Damian Lee, Chuyên gia tư vấn phẫu thuật thần kinh tại Viện Khoa học Thần kinh Quốc gia thuộc SingHealth, đánh giá mức độ phục hồi của bệnh nhân mới luôn là thử thách thường trực.
Cảm giác đau vốn mang tính chủ quan, ngưỡng chịu đựng mỗi người cũng khác nhau khiến các bác sĩ thường gặp khó khăn trong việc đánh giá tình trạng bệnh nhân đang thực sự tốt lên hay tệ đi sau phẫu thuật.
Ông Lee ví cột sống con người như một "xa lộ" truyền tín hiệu từ não xuống chân, bất kỳ sự tắc nghẽn hay hư hại nào sẽ thể hiện ngay qua dáng đi của bệnh nhân.
Trước đây, để có dữ liệu, cơ sở khám bệnh cần đầu tư phòng thí nghiệm dáng đi (Gait Lab) với chi phí lắp đặt lên tới một triệu USD, bệnh nhân phải đến, gắn đầy cảm biến lên người và mất hàng giờ đồng hồ để chuẩn bị.
Nhưng hiện tại, tiến sĩ Lee có thể phân tích ngay tại phòng khám hoặc phòng mổ để biết mức độ tiến triển của bệnh nhân chỉ sau hơn một phút vơi chiếc iPad Pro.
Theo ông Ramanpreet, những phòng thí nghiệm truyền thống đem đến kết quả phân tích dáng đi chính xác nhưng chi phí đắt đỏ và tốn nhiều thời gian.
Quá trình thiết lập cho mỗi bệnh nhân có thể lên tới 2 tiếng, đôi khi chỉ cần một cảm biến bị rơi, toàn bộ bài kiểm tra phải làm lại từ đầu vào ngày hôm sau. Quá trình phân tích bước đi của CareCam bằng iPad Pro.
Video: Hoàng Ngân Giải pháp 3DGait kết hợp giữa camera thông thường, cảm biến LiDAR và chip AI trên thiết bị của iPad Pro để tự động nhận diện khớp xương và tính toán các thông số chuyển động qua video. Người bệnh không cần đeo các cảm biến phức tạp giúp tăng quy mô thăm khám lên gấp nhiều lần.
Tại sự kiện Woodlands Health do CareCam tổ chức ở một cụm dân cư hồi tháng 5, hệ thống đã tầm soát cho 300 người chỉ trong vòng 4 tiếng, vượt xa các phòng lab truyền thống chỉ làm được vài ca mỗi buổi.
Trong thử nghiệm thực tế, với quãng đường đi bộ hơn 10 mét và thời gian phân tích khoảng một phút, CareCam đưa ra nhiều thông số giá trị như tốc độ dáng đi, tính đối xứng tổng thể, các pha trong chu kỳ bước đi (pha tiếp xúc, pha vung chân), phân tích vận động học chi tiết (khớp khuỷu tay, hông, gối, háng) hay đánh giá bất đối xứng thân trên và dưới.
Ví dụ, một người thử nghiệm đang bị căng cơ đùi, hông sau do chơi thể thao cường độ cao, kết quả phân tích lập tức phản ánh rõ ở thông số bất đối xứng tại khớp gối và hông do yếu hoặc căng cứng của các nhóm cơ hỗ trợ khớp.
Theo đại diện CareCam, với người khỏe mạnh, giải pháp 3DGait có độ chính xác khoảng 95%, sai số góc dưới 3 độ và sai số không gian bước đi khoảng 3 cm, trong ngưỡng được chấp nhận về mặt lâm sàng.
Kết quả phân tích của CareCam bao gồm cả video tái hiện 3D, vị trí các khớp xương và các phân tích chi tiết.
Video: Hoàng Ngân Không chỉ CareCam, SingHealth còn đang áp dụng một số ứng dụng AI trên thiết bị khác để hỗ trợ y bác sĩ như chăm sóc các vết thương mạn tính, hướng dẫn y tế và tự chăm sóc tại nhà.
Theo bà Nanthakumahrie Gunasegaran, điều dưỡng lâm sàng tại SingHealth, việc xử lý các vết thương như loét do tiểu đường vốn là quy trình tốn nhiều thời gian và dễ sai lệch. Cách đánh giá vết thương trước đây hoàn toàn thủ công khi điều dưỡng dùng thước đo, ghi ra giấy rồi nhập vào hồ sơ.
Quá trình này tốn nhiều thời gian và kết quả đo có sự chênh lệch giữa các điều dưỡng. Chẩn đoán vết thương và lưu quá trình tiến triển trên hệ thống của eKare.
Ảnh: Hoàng Ngân Để hỗ trợ quá trình thăm khám được chuẩn hóa và đơn giản hơn, SingHealth sử dụng giải pháp inSight của eKare.
Ứng dụng trên iPhone này sẽ sử dụng camera, cảm biến đo chiều sâu để tính toán diện tích và độ sâu vết thương, loại bỏ sai lệch giữa các lần đo của những nhân viên y tế khác nhau.
Ứng dụng cũng tích hợp trợ lý ảo AI để phân tích tình trạng vết thương và đưa ra gợi ý điều trị dựa trên hướng dẫn, chính sách của bệnh viện. "Công nghệ thực sự hỗ trợ chúng tôi.
Nó không thay thế mà giúp công việc chúng tôi làm trở nên đơn giản và chính xác hơn", bà Nanthakumahrie nhận định.
Các thông tin của từng bệnh nhân sẽ được lưu theo mã định dạng vào hồ sơ điện tử, bác sĩ có thể xem từ xa tiến triển vết thương sau phẫu thuật hoặc không cần thăm khám quá nhiều lần nhưng vẫn có thể điều chỉnh phác đồ kịp thời.
Dù mang lại những bước tiến đột phá trong việc chẩn đoán, hỗ trợ điều trị, đội ngũ y tế tại SingHealth cũng chỉ ra những hạn chế trong quá trình ứng dụng giải pháp mới. Với ứng dụng dựa trên hình ảnh như inSight của eKare, điều kiện ánh sáng đóng vai trò quyết định đến độ chính xác của chẩn đoán.
Bà Nanthakumahrie Gunasegaran chia sẻ ánh sáng tại phòng khám hoặc tại nhà bệnh nhân có thể làm thay đổi kết quả chẩn đoán. Trong đó, hiện tượng phản xạ ánh sáng hoặc đổ bóng trên bề mặt vết thương có thể dẫn đến việc diễn giải sai (misinterpretation) tình trạng lành thương.
Một thách thức khác là tính nhất quán trong góc chụp, các điều dưỡng viên cần được đào tạo và sử dụng tính năng Ghosting Opacity để khớp ảnh cũ và ảnh mới, đồng nhất góc chụp nếu không việc so sánh tiến triển vết thương sẽ không chính xác.
Bà Nanthakumahrie Gunasegaran chia sẻ quá trình ứng dụng giải pháp của eKafe tại SingHealth. Ảnh: Hoàng Ngân
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.