Chắc bạn không tưởng tượng nổi trí tuệ nhân tạo AI có thể suy nghĩ, phản hồi như con người.
Và quy trình diễn ra mượt mà như trong phim viễn tưởng, hãy xem kiệt tác gây kinh ngạc toàn giới công nghệ và y tế của VNA.
Trước đây nếu có một ai đó bảo rằng máy tính có thể tự phân tích, tính toán và xây dựng phác đồ dinh dưỡng thì đúng là người nghe sẽ bảo điên rồi, không ai tin nó có thể trở thành sự thật. Nhưng sự thật là VNA đã bước đầu phát triển thành công siêu trí tuệ dinh dưỡng VnaMedical-AI, đã đưa tri thức của hơn 2000 chuyên gia về công nghệ, dinh dưỡng và y tế vào một hệ thống duy nhất.,
Thực ra mọi người đều rõ, việc đào tạo một chuyên gia y tế cần đầu tư nhân lực, vật lực và tài lực rất lớn, chưa nói đến đào tạo một AI tổng hợp trí tuệ của hàng nghìn chuyên gia của cả 3 lĩnh vực lớn là y tế, công nghệ và dinh dưỡng thì sẽ tốn kém thế nào. và lý do VNA có thể làm được điều ấy với tần suất cao là vì VNA nắm giữ kỹ thuật độc nhất vô nhị trên toàn cầu.
Đó chính là công nghệ xây dựng bộ não chuyên gia khổng lồ của VNA và VnaMedical-AI. Công nghệ xây dựng bộ não chuyên gia khổng lồ của VNA, cốt lõi của công nghệ này là thông qua việc tổng hợp và xây dựng nguồn dữ liệu lớn của từng lĩnh vực riêng lẻ cũng là bước đầu tiên của quy trình để tạo nên một kho dữ liệu lớn, chuyên sâu, sẵn sàng cho bước thứ 2 là quá trình huấn luyện đào tạo AI. tiếp theo chúng ta sẽ phân tích một chút, một loạt các thao tác mượt mà này. Đầu tiên, chúng ta sẽ thông qua tài liệu của tổ chức y tế thế giới WHO để làm căn cứ cho sự phân tích này.
Bước 1: xây dựng dữ liệu lớn, để xác định các điều kiện chẩn đoán, các dấu hiệu nhận biết về triệu chúng, bệnh lý vâv vân, chúng ta sẽ dựa vào nhiều tài liệu từ các đơn vị uy tín là tổ chức y tế thế giới và bộ y tế cụ thể là từ các trường đại học y lớn như: Đại học Y hà Nội, Đại học Y dược TPHCM, viện dinh dưỡng quốc gia và từ các bệnh viện lớn trong toàn quốc.
Bước 2: quá trình đào tạo cơ bản hay đào tạo sơ khai. AI sẽ được học thuộc toàn bộ dữ liệu, học thuộc các điều kiện để đưa ra chẩn đoán về tình trạng dinh dưỡng, trong điều kiện phát triển bình thường của con người, không có bệnh lý nào. Cũng tại bước 2 sơ khai này, chúng ta có thể làm rõ rằng, gọi là sơ khai nhưng thực chất bao hàm bên trong đã mang nhiều yếu tố phức tạp như: dinh dưỡng cho người trưởng thành từ 19 tuổi trở lên, dinh dưỡng cho trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ.
Trong dinh dưỡng cho người trưởng thành lại tiếp tục được chia nhỏ như: dinh dưỡng cho phụ nữ mang thai, dinh dưỡng cho phụ nữ nuôi con bú. Hay dinh dưỡng cho người cao tuổi vân vân…
Chúng ta lại tiếp tục phân tích thêm, trong mỗi đối tượng khách hàng như trên lại tiếp tục nghiên cứu và phân tích cho từng đối tượng với độ tuổi, giới tính và các cường độ lao động khác nhau, thông thường chúng ta có 3 cường độ lao động là lao động nặng, lao động trung bình hay vừa và lao động nhẹ.
Chưa dừng lại ở đó trong điều kiện khách hàng là người trưởng thành có nhiều đặc điểm giống nhau, nhưng chỉ cần có 1 trong các đặc điểm về tuổi hoặc giới tính khác nhau hay cường độ lao động khác nhau thì sẽ có kết quả đánh giá tình trạng dinh dưỡng hay nhu cầu về năng lượng, dưỡng chất cũng sẽ khác nhau.
Bước 3: Quá trình đào tạo nâng cao, trong bước này chúng ta sẽ tiến hành huấn luyện cho AI học về dữ liệu về trẻ sơ sinh và trẻ nhỏ dưới 19 tuổi. đặc biệt trong các đối tượng này lượng dữ liệu là vô cùng lớn và phức tạp.
Tương tự cũng được chia thành các giai đoạn: trẻ sau sinh đến 6 tháng tuổi, trẻ 6 tháng tuổi đến 2 tuổi, trẻ từ 2 tuổi đến 5 tuổi và trẻ từ 5 tuổi trở lên.
Để đánh giá được tình trạng dinh dưỡng cho khác hàng phải sử dụng nhiều phương pháp khác nhau như
– Nhân trắc học
– Điều tra khẩu phần và tập quán ăn uống. Khám lâm sàng.
– Các xét nghiệm chủ yếu là hoá sinh (máu, nước tiểu…).
– Các kiểm nghiệm xác định các rối loạn chức phận do thiếu hụt dinh dưỡng.
– Điều tra tỷ lệ bệnh tật và tử vong để tìm hiểu mối liên quan giữa bệnh tật và TTDD.
– Đánh giá các yếu tố sinh thái liên quan đến TTDD và sức khoẻ.
Đơn cử như đối với trẻ dưới 2 tuổi, việc đánh giá tình trạng dinh dưỡng bằng các chỉ tiêu nhân chắc (bao gồm cân nặng, chiều cao, số đo vòng cánh tay, nếp gấp da ở cơ tam đầu và nhị đầu) để từ đó đưa ra được chẩn đoán hay đánh giá tình trạng dinh dưỡng của trẻ theo các chỉ tiêu nhân trắc bao gồm:
- Cân nặng theo tuổi
- Chiều cao theo tuổi
- Cân nặng theo chiều cao
- BMI theo tuổi
Và tất nhiên trong nỗi chỉ tiêu chẩn đoán này là một tập hợp vô số sữ liệu tham chiếu. dùng để đối chiếu với kết quả thực tế của trẻ.
Tương tự như vậy ở giai đoạn trẻ từ 5 tuổi trở lên hay các giai đoạn khác. Cũng có tập hợp vô số dữ liệu phức tạp và các điều kiện tiên quyết khác.
Bước 4: Giai đoạn phân tích chuyên sâu, sau khi hoàn thành quá tronhf học hỏi ở trên. AI tiếp tục được học tập nâng cao bằng các học thêm dữ liệu về bệnh lý, và các phương án giải quyết bệnh lý ấy gắn với từng loại bệnh lý khác nhau và trong từng giai đoạn của bệnh gắn với từng trường hợp bệnh nhân cụ thể…. Đây là quá trình học tập phức tạp và vất vả.
Chúng ta hình dung để đào tạo được 1 bác sỹ thông thường mất 6 năm đào tạo liên tục, thêm 2 năm đào tạo thạc sỹ hay bác sỹ chuyên khoa cấp 1, tiếp tục mất 3 đến 4 năm đào tào tiến sỹ hay bác sỹ chuyên khoa cấp 2 đây mới đuwocj gọi là đào tạo chuyên sâu.
Như vậy tóm lại cần ít nhất 10 đến 12 năm đào tạo liên tục mới có được 1 chuyên gia y tế
Còn AI chỉ cần khoảng thời gian chưa đến 1 năm để hoàn thiện toàn bộ quá trình đào tạo này.
Tóm lại chỉ có một từ, quá ngầu. bạn nghĩ rằng đây đã là đỉnh cao nhất ư. Với VNA thì họ còn làm cái đỉnh chóp hơn thế rất nhiều lần. mới gần đây thôi VNA đã khiến cả giới công nghệ phải chao đảo với công nghệ phản hồi sinh học siêu tốc bởi VnaMedical-AI thế hệ thứ 4 được gọi tắt là V4, phản hồi chỉ trong 1.2 giây, thực sự khiến cả giới công nghệ và y học ngưỡng mộ. với tài năng và khát khao chinh phục chinh phục vũ trụ công nghệ về dinh dưỡng của VNA. trong công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong y tế nói chung cũng như trong dinh dưỡng và dinh dưỡng lâm sàng nói riêng, và mong ước đặt chân lên đỉnh cao tri thức công nghệ dinh dưỡng, kế hoạch công nghệ hoá dinh dưỡng của VNA ban đầu nghe có vẻ điên rồ, nhưng tới hiện tại thì không còn bất kỳ lời phàn nàn nào nữa, với việc ra mắt thành công VnaMedical-AI thế hệ thứ 4 của VNA trong năm 2024, đã mở ra kỷ nguyên mới của việc ứng dụng trí tuệ nhân ạo AI trong dinh dưỡng và dinh dưỡng lâm sàng. Sự khác biệt lớn nhất của V4 là nó đã loại bỏ sự cứng nhắc trong phác đồ dinh dưỡng, áp dụng phương pháp đa dạng hoá khẩu phần, như vậy không chỉ giảm thời gian chẩn đoán và xây dụng phác đồ dinh dưỡng và điều trị, mà còn tối ưu hoá cấu trúc của phác đồ điều trị dinh dưỡng, nhưng làm thế nào để có thể chẩn đoán và xây dựng phác đồ chính xác và ổn định cho từng người bệnh riêng biệt như vậy, bạn có đoán được không?
Tất nhiên nó phải cần một trợ thủ, trợ thủ này chính là chưng trình đào tạo học sâu (deep learning) để chẩn đoán và xây dựng phác đồ.
Chương trình này được chính các kỹ sư công nghệ của VNA trực tiếp nghiên cứu và phát triển. qua thử nghiệm trên lâm sàng, độ chính xác của AI này đạt trên 95%. Đạt yêu cầu thực nghiệm tại Việt Nam cũng như các quốc gia khác mà VNA làm đối tác phát triển như: Singapore, Mỹ, Nhật Bản …
Với hàng triệu thuật toán giúp VnaMedical-AI xác định vấn đề, tính toán và xây dựng phác đồ một cách nhanh chóng, với khoảng thời gian phản hồi sinh học ổn định trong khoảng 1.2 giây và đạt kết quả chính xác gần như tuyệt đối là trên 95%\
Kết quả đầu ra có thể giúp bác sỹ gửi đến bệnh nhân, khách hàng qua nhiều kênh khác nhau, từ điện tử đến chuyển file PDF để in bản giấy cho bệnh nhân.
VnaMedical-AI không chỉ làm giảm chi phí trong công tác khám, tư vấn và điều trị bệnh mà còn rút ngắn đáng kể thời gian khám, tư vấn. AI tiên tiến đột phá của VNA trong ngành dinh dưỡng là không thể đong đếm.
VnaMedical-AI thực hiện một loạt thao tác tính toán chẩn đoán và xây dựng phác đồ mượt mà như một chuyên gia. Công nghệ AI-V4 có thể đưa ước mơ của VNA tới hiện thực. VNA có tham vọng đưa công nghệ cao vào y tế từ rất lâu rồi, theo công ty VNA, nhìn vào động lực nghiên cứu và phát triển hiện tại điều này thực sự có thể trở thành hiện thực trong tương lai gần.
Với công nghệ mới được VNA công bố, công nghệ AI với cốt lõi là VnaMedical-AI ước mơ này có thể thành công trong 10 năm nữa. Nó rút ngắn thời gian nghiên cứu, thức đẩy tiến trình khám phá tri thức công nghệ về dinh dưỡng, công nghệ trí tuệ nhân tạo VnaMedical-AI trong dinh dưỡng chỉ có 1 không có 2 này, cả giới công nghệ và y tế đang theo dõi nó từng bước chân. Chắc chắn nó được tất cả các đơn vị và người dùng ưa thích, tạ sao lại như thế?
Đầu tiên là tiết kiệm chi phí khám và điều trị, thạc sỹ Hùng Lê – giám đốc điều hành của VNA từng nói trong một báo cáo, việc áp dụng công nghệ AI đã giúp giảm chi phí hoạt động của VNA giảm 50%, ngay cả chi phí đào tạo và làm mới nhân lực cũng giảm 20%
Theo ước tính của VNA, chi phí ước tính của việc đào tạo một chuyên gia y tế cần 3 đến 4 tỷ đồng. số tiền tiết kiệm được thực sự là một khoản lớn. Sau khi sử dụng công nghệ AI của VNA chi phí khám và điều trị của bệnh nhân cũng sẽ giảm đáng kể. Thứ 2 là nâng cao tính chính xác, công nghệ AI luôn là mục tiêu của công ty VNA, ngoài việc tiết kiệm chi phí, VnaMedical-AI thế hệ thứ tư cũng sẽ là một bước đột phá trong việc nâng cao khả năng chẩn đoán chính xác của bác sỹ, một bước đột phá lớn.
Thứ 3 là tiết kiệm thời gian, với việc phản hồi sinh học chỉ trong 1.2 giây sẽ tiết kiệm phần lớn thời gian cho bác sỹ và người dùng. Qua đó các bác sỹ có thể dành nhiều thời gian cho các hoạt động tương tác trực tiếp với người bệnh bằng những cảm xúc mà AI chưa thể thay thế.
Cuối cùng từ góc độ bảo vệ môi trường, công nghệ trí tuệ nhân tạo AI V4 của VNA giúp làm giảm rác thải từ việc in ấn.
Nói tóm lại với công nghệ AI về dinh dưỡng và dinh dưỡng lâm sàng mới trình diễn của VNA, việc con người ứng dụng 80% công nghệ cao trong y tế và dinh dưỡng là hoàn toàn khả thi và chỉ là chuyện tương lai gần.