Trong suốt quá trình phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo VnaMedical-AI (V5), mục tiêu lớn nhất của chúng tôi (VNA JSC – Cty CP công nghệ VNA) là mang lại giải pháp tối ưu hóa dinh dưỡng cho người bệnh thông qua khả năng cá thể hóa thông tin. Việc xây dựng một hệ thống AI có thể cung cấp lời khuyên dinh dưỡng chính xác dựa trên dữ liệu xét nghiệm là một bước quan trọng để giúp bệnh nhân đạt được sức khỏe tối ưu. Tuy nhiên, một câu hỏi lớn mà chúng tôi luôn gặp phải trong quá trình này là: Tại sao lại chọn tích hợp dữ liệu xét nghiệm máu thay vì các phương pháp chẩn đoán hình ảnh như X-quang, CT scan hay MRI?
Đây là một câu hỏi chính đáng và quan trọng, vì xét nghiệm máu và các hình ảnh đều có vai trò riêng trong việc chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, với mục tiêu tập trung vào việc tối ưu hóa dinh dưỡng và cải thiện sức khỏe bệnh nhân qua các khuyến nghị cá thể hóa, chúng tôi nhận thấy rằng xét nghiệm máu mang lại những lợi thế rõ rệt và phù hợp hơn. Dưới đây là những lý do cụ thể giải thích cho sự lựa chọn này.
- Dữ liệu xét nghiệm máu liên quan trực tiếp đến tình trạng dinh dưỡng và sức khỏe tổng thể
Một trong những lý do chính khiến chúng tôi lựa chọn xét nghiệm máu là vì các chỉ số trong xét nghiệm máu phản ánh rõ rệt các vấn đề về dinh dưỡng và sức khỏe tổng quát. Các chỉ số sinh hóa trong máu như nồng độ vitamin, khoáng chất, hormone, chất béo, protein và các chỉ số huyết học có thể cung cấp thông tin chi tiết về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Những thông tin này rất quan trọng đối với việc xây dựng chế độ dinh dưỡng phù hợp, vì chúng cho phép hệ thống AI hiểu rõ hơn về các vấn đề dinh dưỡng cụ thể mà mỗi bệnh nhân đang gặp phải. Từ đó, hệ thống có thể đề xuất các giải pháp dinh dưỡng cá thể hóa, giúp bệnh nhân phục hồi nhanh chóng và cải thiện sức khỏe lâu dài.
- Dễ dàng tiếp cận và thu thập dữ liệu liên tục
Xét nghiệm máu là một phương pháp chẩn đoán phổ biến, có sẵn và dễ dàng thực hiện tại hầu hết các cơ sở y tế. Bệnh nhân có thể thực hiện xét nghiệm máu định kỳ mà không gặp phải các rào cản lớn về chi phí hay thời gian. Điều này giúp chúng tôi có thể thu thập dữ liệu liên tục và thường xuyên, điều này đặc biệt quan trọng khi xây dựng các mô hình AI cần cập nhật thường xuyên thông tin từ bệnh nhân. Các dữ liệu hình ảnh như X-quang, CT scan hay MRI mặc dù rất quan trọng trong chẩn đoán các vấn đề bệnh lý nghiêm trọng, nhưng chúng lại có chi phí cao và không phải lúc nào cũng dễ dàng thực hiện. Bên cạnh đó, các dữ liệu hình ảnh thường không cung cấp thông tin cụ thể về tình trạng dinh dưỡng của bệnh nhân như xét nghiệm máu.
- Khả năng cá thể hóa và điều chỉnh chế độ dinh dưỡng theo thời gian thực
Với dữ liệu xét nghiệm máu, hệ thống AI của chúng tôi có thể theo dõi và phân tích các chỉ số sức khỏe của bệnh nhân theo thời gian thực. Điều này không chỉ giúp chúng tôi đưa ra những khuyến nghị dinh dưỡng chính xác mà còn giúp điều chỉnh chế độ dinh dưỡng khi cần thiết. Ví dụ, nếu xét nghiệm máu cho thấy bệnh nhân có lượng vitamin D thấp, hệ thống sẽ có thể đề xuất bổ sung vitamin D qua thực phẩm hoặc thuốc bổ sung, giúp cải thiện tình trạng dinh dưỡng của bệnh nhân. Việc cá thể hóa chế độ ăn uống là vô cùng quan trọng trong việc điều trị và phòng ngừa bệnh, và xét nghiệm máu cung cấp cơ sở vững chắc để thực hiện điều này.
- Chuyên môn của đội ngũ phát triển giúp tối ưu hóa dữ liệu xét nghiệm
Một yếu tố quan trọng khác là sự chuyên môn của đội ngũ phát triển hệ thống, đặc biệt là CEO của chúng tôi, người có chuyên môn sâu về dữ liệu xét nghiệm. Sự hiểu biết vững vàng về các chỉ số xét nghiệm máu giúp chúng tôi xây dựng những mô hình AI tối ưu, giúp phân tích dữ liệu một cách chính xác và có chiều sâu. Những chuyên gia này đã giúp tối ưu hóa thuật toán AI, làm cho hệ thống trở nên hiệu quả hơn trong việc đưa ra các khuyến nghị dinh dưỡng chính xác, đáp ứng yêu cầu cá thể hóa cho từng bệnh nhân. Điều này cũng giúp giảm thiểu sai sót trong việc phân tích và cải thiện độ chính xác của các kết quả mà hệ thống đưa ra.
- Đơn giản hóa và tăng tốc quá trình xử lý dữ liệu
Xét nghiệm máu có cấu trúc dữ liệu rõ ràng, dễ hiểu và có thể được xử lý nhanh chóng bằng các thuật toán AI. Các chỉ số sinh hóa trong máu có thể được phân tích nhanh chóng, giúp hệ thống đưa ra kết quả nhanh chóng và chính xác. Ngược lại, các chẩn đoán hình ảnh như CT scan hay MRI thường đòi hỏi các bước phân tích phức tạp và chi phí xử lý cao hơn. Mặc dù hình ảnh y học đóng vai trò quan trọng trong việc chẩn đoán một số loại bệnh lý nghiêm trọng, nhưng chúng không trực tiếp cung cấp thông tin về các yếu tố dinh dưỡng hay tình trạng cơ thể bệnh nhân, điều này khiến chúng không phù hợp để áp dụng vào hệ thống chuyên về dinh dưỡng như VnaMedial-AI.
- Khả năng phòng ngừa và phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe
Một ưu điểm lớn của việc tích hợp dữ liệu xét nghiệm máu là khả năng phát hiện sớm các vấn đề về dinh dưỡng và sức khỏe tổng thể. Việc phát hiện tình trạng thiếu hụt vitamin, khoáng chất hay các vấn đề sức khỏe khác từ sớm giúp hệ thống AI có thể đưa ra các can thiệp kịp thời, giúp ngăn ngừa các bệnh lý nghiêm trọng sau này. Chẳng hạn, việc phát hiện thiếu máu có thể giúp hệ thống điều chỉnh chế độ dinh dưỡng ngay từ đầu, tránh được việc bệnh nhân phát triển các vấn đề sức khỏe phức tạp hơn.
- Chi phí hợp lý và khả năng mở rộng dịch vụ
Xét nghiệm máu có chi phí thấp hơn nhiều so với các xét nghiệm hình ảnh như CT scan hay MRI, điều này giúp giảm chi phí cho bệnh nhân và tạo ra cơ hội để áp dụng dịch vụ cho nhiều đối tượng bệnh nhân hơn. Việc giảm chi phí giúp bệnh nhân có thể thực hiện xét nghiệm máu định kỳ, từ đó nhận được các khuyến nghị dinh dưỡng chính xác và kịp thời. Hệ thống AI của chúng tôi cũng có thể phục vụ cho một số lượng lớn bệnh nhân nhờ vào tính dễ dàng và sẵn có của xét nghiệm máu, từ đó nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng của hệ thống.
- Độ phổ biến và khả năng áp dụng rộng rãi trong cộng đồng
Xét nghiệm máu là một phương pháp đã quá quen thuộc với hầu hết mọi người và có thể thực hiện dễ dàng tại các cơ sở y tế. Điều này giúp việc tích hợp dữ liệu xét nghiệm vào hệ thống AI của chúng tôi trở nên dễ dàng hơn và có thể áp dụng cho một lượng lớn người bệnh. Hệ thống có thể theo dõi sức khỏe của bệnh nhân liên tục, đồng thời cung cấp các khuyến nghị dinh dưỡng phù hợp. Điều này không chỉ giúp chăm sóc sức khỏe cá nhân mà còn có thể đóng góp vào việc nâng cao sức khỏe cộng đồng.
Kết luận
Việc tích hợp dữ liệu xét nghiệm máu vào hệ thống VnaMedical-AI (V5) là một quyết định chiến lược hợp lý, mang lại nhiều lợi ích rõ rệt trong việc tối ưu hóa dinh dưỡng cho người bệnh. Xét nghiệm máu cung cấp những dữ liệu quan trọng về tình trạng dinh dưỡng và sức khỏe của bệnh nhân, đồng thời giúp hệ thống AI cung cấp các khuyến nghị chính xác, kịp thời và cá thể hóa. Với những lợi thế như dễ dàng tiếp cận, khả năng cá thể hóa cao, chi phí hợp lý và khả năng mở rộng, xét nghiệm máu trở thành công cụ quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả điều trị và chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.
Theo Ths. Hùng Lê , CEO & Co-Founder of VNA JSC