Những người trẻ có tham vọng

Tiến vào kỷ nguyên 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng hiệu quả vào hầu hết các lĩnh vực nhưng vẫn cách khá xa với y học khi các chuyên gia đánh giá không thể thay thế được bác sĩ.

Nhóm NeuralMed gồm 4 sinh viên năm thứ tư, khoa Khoa học Máy tính, trường VKU vẫn táo bạo mơ tạo ra hệ sinh thái y học toàn diện qua sử dụng AI. Phạm Vũ Thu Nguyệt là trưởng nhóm, quản lý dự án, kỹ thuật, nghiên cứu công nghệ cao. Nhóm còn có Nguyễn Quang Chung, Hồ Thanh Phong và Nguyễn Văn Tô Thành phụ trách thiết kế, website, trợ lý nghiên cứu và kỹ thuật.

Thu Nguyệt đến từ phố núi Buôn Ma Thuột đam mê công nghệ đã khởi xướng ý tưởng. Cô nữ sinh từng ước mơ làm bác sĩ song không thành vì bố mẹ can ngăn “con gái theo nghề y sẽ vất vả”. Từ ý định thi vào Đại học Y Dược, Nguyệt chuyển qua thi và học Khoa học máy tính. Em ấp ủ giấc mơ chinh phục công nghệ để phục vụ cuộc sống, đặc biệt là hỗ trợ bác sĩ.

Thực trạng thiếu hụt nhân sự và phân bố nguồn lực không đồng đều giữa các tuyến bệnh viện hiện nay đặt ra bài toán cấp thiết cần giảm áp lực cho lực lượng y tế. Chia sẻ vất vả đó của các bác sĩ, nhóm NeuralMed nghiên cứu sử dụng AI hỗ trợ bác sĩ tổng hợp, phân tích thông tin, sử dụng hiệu quả khối lượng dữ liệu y tế.

Nguyệt hào hứng nói về dự án “Điểm giao công nghệ và y học” của nhóm NeuralMed, vừa đưa chúng tôi xem sản phẩm giao diện khám, chẩn đoán bệnh cận lâm sàng tiện ích.

Hệ sinh thái chuyển đổi số trong y học sẽ ứng dụng công nghệ kĩ thuật mới như trí tuệ nhân tạo (AI), blockchain, hội nghị từ xa... “Hiện tại, nhóm có các sản phẩm: Hệ thống phát hiện và phân loại bất thường trên phim X-quang vùng ngực; hệ thống chẩn đoán sơ bộ lâm sàng từ triệu chứng”, Nguyệt tự hào.

Nhóm còn xây dựng ứng dụng trên di động và website có chức năng đặt và quản lý lịch khám, nhắn tin, khám bệnh từ xa thông qua nền tảng họp trực tuyến cho bệnh nhân và bác sĩ. Ngoài ra, nhóm đã sáng tạo mô hình ứng dụng blockchain, tạo ra hồ sơ khám sức khỏe điện tử.

Điểm đặc biệt của nhóm NeuralMed khi thực hiện dự án chính là đã thu thập được dữ liệu xây dựng hệ thống xử lý ảnh X-quang lên tới 140 bệnh với hơn 300.000 ảnh khác nhau. Riêng các bệnh ở vùng phổi, mô hình này có khả năng phân loại được 6 bệnh thường và 22 loại bất thường.

Bộ dữ liệu hoàn toàn Việt Nam được NeuralMed thu thập từ các bệnh viện lớn như bệnh viện Quân đội 108, Y Dược Hà Nội qua những chuyên gia chẩn đoán hình ảnh có kinh nghiệm ít nhất 8 năm. Dù nước ngoài cũng có nhiều dữ liệu nhưng cấu trúc sinh học (khung xương, gên…) không phù hợp khi áp dụng cho người Việt.

Người dùng sẽ tự nhập triệu chứng vào phần mềm, AI đọc kết quả và chẩn đoán sơ bộ thay vì bác sĩ phải ngồi hỏi và chính tay làm như trước. AI học qua tập dữ liệu để phát hiện và phân tích bất thường trên ảnh X- quang. Từ kết quả này, bác sĩ quyết định có làm sinh thiết, hay xét nghiệm lâm sàng tiếp theo.

Tình yêu nghiên cứu khoa học nở hoa

Muốn đi xa trong nghiên cứu, Thu Nguyệt đã rủ thêm những cộng sự là Phong, Thành và Chung. “Mỗi người có thế mạnh riêng về thiết kế, website, AI khi hợp lực hỗ trợ được cho nhau”, Nguyễn Văn Tô Thành, thành viên nhóm cho biết.

“Khi làm giảng viên hướng dẫn nghiên cứu, tôi luôn xem sinh viên là “các đồng nghiệp nghiên cứu” thực thụ của mình’’.

TS. Nguyễn Quang Vũ

“Nhớ nhất những khi chuẩn bị báo cáo nhưng trước đó website gặp lỗi. Báo cáo hoàn thiện song cảm giác chưa ưng, loay hoay sửa lại phải thức tới 1 – 2 giờ sáng”, Thành nói thêm.

Sau khi dự cuộc thi "Xử lý y tế X-quang vùng ngực" do Viện Dữ liệu lớn Vingroup tổ chức, Nguyệt thêm vững tin. Trong khám, chữa bệnh, xử lý X-quang chỉ là phần rất nhỏ. Nguyệt thuyết phục các bạn và thầy hướng dẫn “Xây dựng hệ sinh thái chuyển đổi số cả quy trình khám chữa bệnh''.

TS. Nguyễn Quang Vũ, Trưởng phòng Khoa học Công nghệ & Hợp tác Quốc tế, VKU – Giảng viên hướng dẫn nhóm nghiên cứu, chia sẻ: “Tôi thấu hiểu khó khăn các em sinh viên gặp phải khi tham gia nghiên cứu khoa học. Tôi xác định mình không chỉ là người đồng hành mà còn truyền cảm hứng, duy trì hứng khởi cho các em hoàn thiện đề tài”.

“Thầy Nguyễn Quang Vũ giúp em định hướng tìm kiếm bộ dữ liệu, kiểm tra báo cáo và chỉ ra những chỗ cần điều chỉnh để tăng sự tin cậy”, Nguyệt nói với giọng cảm kích. Được thầy động viên và sẵn tình yêu với khoa học công nghệ, Nguyệt mày mò học trực tuyến tìm hiểu về AI. Sang năm thứ 2, Nguyệt xin vào thực tập ở một công ty và làm việc nhiều hơn về AI để lấy kinh nghiệm.

Nguyễn Quang Chung cho biết trước khi tham gia vào nhóm, khả năng thiết kế của Chung chỉ là sở thích, nhưng nay trở nên chuyên nghiệp hơn nhờ va chạm công việc thực tế.

Ban đầu nhiều chuyên gia bác bỏ hoàn toàn ý tưởng. Có doanh nghiệp chỉ mới nghe nửa chừng ý tưởng đã cắt ngang không để trình bày hết vì đánh giá chênh lệch giữa tham vọng và nguồn lực. "Có người nói “trên thế giới chưa có ai làm được việc này. Làm sao làm ra con máy thay thế bác sĩ, đó là điều không thể!”, Nguyệt nhớ lại.

Nghe đánh giá không khả quan, buồn đó rồi hôm sau cả nhóm lại lấy lời khuyên làm động lực và tập trung chia nhỏ từng mô hình trong dự án để giải quyết vấn đề.

Đến nay, mô hình chẩn đoán phim X- Quang vùng ngực đạt độ chính xác 90%, mô hình chẩn đoán lâm sàng dựa trên triệu chứng có độ chính xác 86,3 %. “Gần đây, TS. Vũ Xuân Trường - nguyên Giám đốc Trung tâm Ươm tạo (Vườn ươm Doanh nghiệp Đà Nẵng) đánh giá dự án tiềm năng có thể bán cho các bệnh viện, người dùng”, Nguyệt phấn chấn.

Thời gian tới, nhóm sẽ tiếp tục kết nối và gọi vốn để đưa ra thị trường. “Trước mắt, nhóm đang rất cần 1 bệnh viện hoặc trạm xá chấp nhận thử nghiệm.

Em tin AI tương lai sẽ là “trợ thủ” đắc lực cho bác sĩ, đẩy tốc độ khám bệnh lên 90 – 95%. Chúng em dồn tâm huyết vào dự án, nếu vươn tới mặt trăng trượt cũng nằm giữa các vì sao”, Thu Nguyệt kiên định. 

Dự án Điểm giao giữa công nghệ và y học đạt giải nhất Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học cấp trường VKU và giải Ba cấp Đại học Đà Nẵng năm 2022. Dự án lọt Top 13 Giải thưởng AI Tech Matching, AI Awards 2022; Top 20 Cuộc thi GBA Business Challenge 2022 (đang diễn ra).

Bảo Hòa