“Một hệ thống có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân, tự động hóa khẩu phần, đề xuất dinh dưỡng cá thể hoá và cảnh báo sai sót lâm sàng? Giờ đây, điều đó đã có thể – với VnaMedical-AI.”
🔹 Một vấn đề âm thầm nhưng cấp thiết
Hàng ngày tại các bệnh viện, hàng nghìn bệnh nhân đang được điều trị mà không có kế hoạch dinh dưỡng tối ưu, hoặc thiếu thống nhất giữa các nhân viên y tế. Điều này xuất phát từ nhiều nguyên nhân:
– Thiếu chuyên gia dinh dưỡng chuyên sâu trong khoa.
– Khó khăn trong tính toán năng lượng, khẩu phần theo bệnh lý.
– Quá tải nhân sự, thời gian lập kế hoạch dinh dưỡng bị rút ngắn.
– Sai số trong ghi chép, dẫn đến nguy cơ suy dinh dưỡng bệnh viện(hospital malnutrition).
Trong bối cảnh đó, VnaMedical-AI ra đời – như một “trợ lý AI y khoa” hỗ trợ các bác sĩ, điều dưỡng, và chuyên gia dinh dưỡng đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác và cá thể hóa theo từng bệnh nhân.
🔹 VnaMedical-AI là gì?
Là nền tảng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ điều trị dinh dưỡng lâm sàng, được phát triển bởi đội ngũ chuyên gia y tế – công nghệ của VNA JSC, với tầm nhìn đưa dinh dưỡng vào hệ thống điều trị chính thống bằng công nghệ AI hiện đại.
Hệ thống đã được ứng dụng thực nghiệm, hiệu chỉnh qua 5 thế hệ: từ V1 (2022) đến V5 (2025), hiện tại đã đạt đến mức:
– Tự động hóa >80% khâu lập kế hoạch dinh dưỡng.
– Cá thể hóa theo nhóm bệnh, chỉ số sinh hóa, mức độ nguy cơ.
– Tối ưu cho điều kiện vận hành thực tế tại khoa điều trị.
🔹 Những tính năng chính tạo nên khác biệt
✅ 1. Phân tích bệnh lý – nguy cơ – nhu cầu dinh dưỡng
– Nhập vào: bệnh nền, chỉ số sinh hóa, cân nặng, chiều cao, tuổi, giới tính, …
– AI tự động phân tích và đề xuất nhu cầu năng lượng, protein, dịch, vi chất.
✅ 2. Lập kế hoạch khẩu phần và truyền dinh dưỡng tự động
– Gợi ý bữa ăn, đường truyền (tiêu hóa, tĩnh mạch), số lượng cụ thể.
– Chọn được loại thực phẩm, chế độ ăn phù hợp từng khoa (Nội, Nhi, Lão khoa, hậu phẫu…).
✅ 3. Cá thể hóa điều trị theo ICD10 – chuẩn GLIM
– Phân nhóm bệnh theo ICD10, áp dụng tiêu chuẩn GLIM cho chẩn đoán suy dinh dưỡng.
– Cảnh báo khi bệnh nhân nằm trong nhóm nguy cơ cao cần can thiệp sớm.
✅ 4. Hệ thống cảnh báo sai sót & theo dõi tiến triển
– Cảnh báo nếu lượng protein/dịch/nghịch lý dinh dưỡng vượt mức an toàn.
– Cho phép theo dõi diễn tiến lâm sàng theo từng chu kỳ điều trị.
🔹 Dành cho ai?
👩⚕️ Điều dưỡng tại khoa điều trị tổng hợp – tiết kiệm thời gian lập phiếu ăn – truyền.
👨⚕️ Bác sĩ nội trú, điều trị chính – có ngay dữ liệu để đưa ra quyết định dinh dưỡng.
🥼 Chuyên gia dinh dưỡng lâm sàng – tối ưu phác đồ cá thể hóa cho từng ca bệnh.
🏥 Lãnh đạo bệnh viện – kiểm soát chất lượng chăm sóc dinh dưỡng, giảm biến chứng do thiếu/thừa dinh dưỡng.
🔹 Vì sao gọi là “trợ lý AI y khoa” đáng tin cậy?
Khác với các phần mềm chỉ lập khẩu phần đơn giản, VnaMedical-AI được xây dựng như một hệ thống Expert AI chuyên sâu, với 3 tầng công nghệ:
- Clinical NLP: Hiểu ngôn ngữ y khoa – đọc dữ liệu bệnh án – phân tích mối liên hệ giữa bệnh và nhu cầu dinh dưỡng.
- Deep Learning: Học từ dữ liệu bệnh viện thực tế – không lý thuyết suông.
- Expert System: Dựa vào tiêu chuẩn chuyên môn (ESPEN, GLIM, WHO…) để ra khuyến nghị khoa học.
Chính vì vậy, nhiều chuyên gia gọi VnaMedical-AI là “bác sĩ thứ hai trong lĩnh vực dinh dưỡng”.
🔹 Vươn ra tương lai: Không chỉ là phần mềm, mà là nền tảng y tế số
Phiên bản V5 ra mắt năm 2025 là bước ngoặt, mở ra:
– Khả năng tích hợp vào HIS/LIS của bệnh viện.
– Kết nối từ xa với chuyên gia dinh dưỡng tuyến trên.
– Mở rộng mô hình “Bệnh viện thông minh” theo hướng dinh dưỡng số hóa.
Sắp tới, VNA hướng tới VnaMedical-AI V6 trở đi với sự tích hợp ban đầu của AI lượng tử (Quantum-AI), giúp hệ thống tự học theo thời gian thực, cải thiện dần khuyến nghị lâm sàng – điều mà các công cụ truyền thống chưa thể đạt tới.
📌 Kết luận
VnaMedical-AI không chỉ là công cụ – đó là một bước tiến mới trong cách ngành y Việt Nam nhìn nhận và ứng dụng dinh dưỡng lâm sàng.
Với nền tảng công nghệ vững chắc và tư duy y học chuẩn hóa, sản phẩm này hứa hẹn sẽ thay đổi cách điều trị bệnh – từ khẩu phần ăn đến quyết định truyền dinh dưỡng – theo cách an toàn, khoa học và cá thể hóa.