VnaMedical-AI là nền tảng trí tuệ nhân tạo chuyên sâu trong lĩnh vực dinh dưỡng lâm sàng, được phát triển bởi Công ty Cổ phần Công nghệ AI VNA (VNA JSC). Hệ thống tích hợp chặt chẽ các mô hình Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL), nhằm hướng đến mục tiêu tối ưu hóa chẩn đoán dinh dưỡng, cá thể hóa dinh dưỡng điều trị và tự động hóa quy trình chăm sóc dinh dưỡng tại cơ sở y tế.
- Kiến trúc tổng thể hệ thống
Hình 1. Kiến trúc tổng thể của hệ thống VnaMedical-AI: dữ liệu đầu vào từ hồ sơ bệnh án, khẩu phần ăn, kết quả xét nghiệm được xử lý qua các mô hình ML/DL và hiển thị đến người dùng qua giao diện thân thiện.
- Hạ tầng và công nghệ lõi
2.1 Machine Learning
- Áp dụng các thuật toán học có giám sát (supervised learning) và bán giám sát (semi-supervised learning) trên tập dữ liệu lớn từ hồ sơ bệnh án điện tử, kết quả xét nghiệm, khẩu phần ăn, chỉ số cơ thể (BMI, WHR, v.v.).
- Hệ thống ML thực hiện:
– Phân tầng nguy cơ dinh dưỡng
– Dự đoán biến chứng liên quan đến thiếu/thừa dinh dưỡng
– Gợi ý can thiệp sơ cấp và thứ cấp
2.2 Deep Learning
- Mô hình DL dựa trên mạng neural nhiều lớp (multi-layer neural networks), đặc biệt sử dụng RNNs/LSTMs cho xử lý dữ liệu chuỗi thời gian và transformer-based models để hiểu ngữ cảnh chuyên môn trong văn bản y khoa.
- Deep Learning cho phép:
- Phân tích ngữ nghĩa từ mô tả bệnh lý, chỉ định lâm sàng
- Cá nhân hóa chế độ dinh dưỡng cho từng bệnh nhân
- Học liên tục từ phản hồi người dùng.
- Dữ liệu và kiến trúc học sâu
Hình 2. Quy trình xử lý dữ liệu y tế: từ thu thập, xử lý, lưu trữ đến phân tích và trả kết quả ra ngoài
dưới dạng tư vấn dinh dưỡng cá nhân hóa.
- Nguồn dữ liệu:
- Trích xuất từ hơn 1 triệu hồ sơ bệnh án thực tế, đồng bộ với chuẩn HL7/FHIR.
- Hệ thống khai thác cả dữ liệu có cấu trúc (labs, chỉ số sinh tồn) và dữ liệu phi cấu trúc (ghi chú bác sĩ, khẩu phần tự khai).
- Cơ chế học sâu liên tục (continual learning) giúp hệ thống cập nhật mô hình theo phản hồi và dữ liệu lâm sàng mới mà không bị “catastrophic forgetting”.
- Ứng dụng lâm sàng và triển khai thực tế
- VnaMedical-AI đang được triển khai tại nhiều bệnh viện, hỗ trợ:
- Tư vấn can thiệp dinh dưỡng tự động theo bệnh lý nền (đái tháo đường, suy thận, ung thư, v.v.)
- Chấm điểm nguy cơ và cảnh báo sớm suy dinh dưỡng hoặc biến chứng
– Tối ưu hóa chế độ ăn qua công thức được AI điều chỉnh theo nhu cầu chuyển hóa và chỉ số thực tế
- Bảo mật và tuân thủ y tế
- Dữ liệu được mã hóa đa lớp theo chuẩn AES-256, tuân thủ các quy định bảo mật HIPAA (Mỹ) và Nghị định 53/2022/NĐ-CP (Việt Nam).
- Mọi hành động của AI đều được log lại để truy vết và đánh giá độ tin cậy mô hình.
- Năng lực cạnh tranh và mở rộng
- Khác biệt với các hệ thống AI nhập khẩu, VnaMedical-AI được đào tạo từ dữ liệu bệnh nhân Việt Nam, đảm bảo tính bản địa hóa cao.
- Có khả năng tích hợp với HIS, LIS, PACS của hầu hết hệ thống bệnh viện hiện có.
- Sẵn sàng mở API cho các đối tác, nhà phát triển thiết bị theo dõi sức khỏe và ứng dụng y tế từ xa.