Chuyển đổi số ngành y là chuyển từ các bệnh án trên giấy sang dạng bệnh án điện tử (BAĐT hay EMRs từ Electronic Medical Records) và sử dụng nguồn dữ liệu khổng lồ của các BAĐT để nâng chất lượng khám chữa bệnh và nghiên cứu y học. Bệnh án chứa tất cả các thông tin chi tiết của người bệnh trong một lần điều trị ở bệnh viện, đặc biệt là các ghi chép lâm sàng hàng ngày của bác sĩ và điều dưỡng- và khi ở dạng điện tử với số lượng lớn các BAĐT mở ra khả năng khai thác chúng trong khám chữa bệnh và giải quyết nhiều vấn đề y học vốn chưa có câu trả lời. Trong khi BAĐT đang là tài nguyên để thay đổi chất lượng y tế ở các nước phát triển, việc xây dựng và khai thác BAĐT ở Việt Nam mới ở những bước ban đầu. Về cơ bản các BAĐT chứa hai loại dữ liệu: văn bản lâm sàng (clinical text) và dữ liệu cận lâm sàng (para-clinical data). Nếu như việc khai thác dữ liệu cận lâm sàng (các con số thu được từ máy móc y tế) không có sự khác biệt lớn giữa các quốc gia, thì việc làm cho máy có thể tự động hiểu các văn bản lâm sàng lại hoàn toàn phụ thuộc vào ngôn ngữ của từng quốc gia, và để máy hiểu được văn bản lâm sàng tiếng Việt là một thách thức lớn và không thể không làm.

Cùng với BAĐT, có hai khái niệm tương hỗ quan trọng của một nền y tế hiện đại đó là: (1) Hồ sơ sức khoẻ điện tử HSSKĐT (EHR, Electronic Health Records) lưu trữ dữ liệu sức khoẻ của mỗi cá nhân, là những dữ liệu cơ bản được trích rút từ BAĐT của tất cả những lần người này khám chữa bệnh, theo những quy định của quốc gia; và (2) Hồ sơ sức khoẻ cá nhân HSSKCN (PHR, Personal Health Records) chuyển từ HSSKĐT cho từng công dân.

Nhận rõ tầm quan trọng của một nền móng khoa học và công nghệ cho việc tạo dựng và khai thác BAĐT ở Việt Nam, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (ĐHQGHCM) đã tài trợ chương trình nghiên cứu cho nhóm nghiên cứu Viện John von Neumann do GS. TSKH. Hồ Tú Bảo làm chủ nhiệm thực hiện dự án: “Phát triển các phương pháp học máy để khai thác bệnh án điện tử cho chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu y học” nhằm phát triển một số phương pháp và thuật toán khai thác bệnh án điện tử tiếng Việt cho một số bài toán quan trọng trong khám chữa bệnh. Chia sẻ (chuyển giao) của các chuyên gia về các tiến bộ mới của ngành học máy để hỗ trợ thực hiện mục tiêu 1 cũng như với cộng đồng học máy ở Việt Nam.

Sau một thời gian triển khai, kết quả của dự án, tác động mang lại, mức độ đạt mục tiêu, cách tiếp cận và phương pháp, và tiến độ hoạt động được báo cáo ở đây gắn với 8 hoạt động chính của dự án, bao gồm:

1. Hội thảo khoa học khởi động dự án: “Khai thác bệnh án điện tử cho chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu y học: Vấn đề và giải pháp”.

2. Nghiên cứu các nội dung lý thuyết nền tảng và thực tiễn của việc xây dựng và khai thác BAĐT tiếng Việt.

3. Nghiên cứu phương pháp phát hiện dữ liệu thừa, trùng lặp hoặc mâu thuẫn và phương pháp trích chọn dữ liệu từ BAĐT.

4. Nghiên cứu phương pháp và xây dựng phần mềm chuyển đổi các văn bản của BAĐT thành một số dạng tính toán được.

5. Nghiên cứu các phương pháp và xây dựng công cụ phân tích văn bản lâm sàng tiếng Việt, xây dựng hệ V-UMLS.

6. Nghiên cứu hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa vào BAĐT.

7. Nghiên cứu quan hệ giữa bệnh và thuốc dựa vào BAĐT.

8. Giảng dạy các phương pháp học máy, thống kê toán học và khoa học dữ liệu.

Như vậy, các phương pháp và thuật toán để thực hiện các nhiệm vụ quan trọng xác định để khai thác BAĐT đã được thể hiện qua các kết quả nghiên cứu, các bài báo đã công bố. Quan trọng hơn, một phần của các kết quả nghiên cứu đã được đánh giá ở bệnh viện và đóng góp được vào việc phân tích cơ sở dữ liệu quốc gia về hồ sơ sức khoẻ công dân. Nhóm chuyên gia đã góp phần quan trọng vào các nghiên cứu của đề tài JVN, giúp đề tài này nâng cấp, và chia sẻ các kiến thức mới với cộng đồng nghiên cứu AI ở Việt Nam. Tác động này được ghi nhận rõ ràng bởi các người tham gia các khoá học.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 17769/2020) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

P.T.T (NASATI)