THÀNH TỰU Y TẾ TRONG NĂM 2020

Nội dung
  1. Ghép thận nhân tạo

Với mong mỏi triển khai kỹ thuật mới về ghép thận,   Bệnh viện Nguyễn Tri Phương đã có ký hợp đồng nhận chuyển giao kỹ thuật ghép thận từ BV.Trung Ương Huế. Trong lộ trình này tại BV.NTP  vừa thực hiện ghép thận thành công với sự hỗ trợ chuyên môn của ê kíp ghép thận gồm các Giáo sư, Bác sĩ đến từ bệnh viện Trung ương Huế.

Phẫu thuật ghép được phối hợp chặt chẽ giữa các ê kíp hồi sức gây mê, các chuyên khoa nội theo dõi hậu ghép và chuyên khoa ngoại của cả 2 bệnh viện Nguyễn Tri Phương và Trung ương Huế. Tổng thời gian phẫu thuật gồm lấy và ghép  thận kéo dài khoảng 4 giờ 30 phút. Ngay sau kết nối mạch máu thận ghép với mạch máu người nhận, bệnh nhân đã có những giọt nước tiểu đầu tiên với sự vui mừng phấn khởi của toàn thể ê kíp phẩu thuật. 

Sau ghép, tình trạng bệnh nhân ổn định dần , dưới sự chăm sóc tận tình và thông tin kịp thời giữa chuyên gia của BV.NTP và BV.TW Huế đến nay bệnh nhân có  chức năng thận ghép rất tốt và đã hoàn toàn ổn định từ ngày thứ 5 sau ghép. Bệnh nhân tự tiểu bình thường, khỏe, ăn ngủ ngon hơn, chức năng thận trở về giới hạn bình thường với độ lọc cầu thận ước tính khoảng 90ml/phút  và các thông số khác cũng đều trong giới hạn bình thường

  1. Ứng dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để chống nhầm lẫn người bệnh tại khoa Phẫu thuật gây mê hồi sức (PTGMHS)

Hệ thống sử dụng camera để thu nhận hình ảnh khuôn mặt người bệnh và nhân viên y tế, sau đó sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo để nhận diện người bệnh và nhân viên y tế có đúng với hình ảnh được lưu trữ trước hay không? Nếu không đúng thì phát cảnh báo để nhân viên y tế kiểm tra lại nhằm loại trừ trường hợp nhầm lẫn người bệnh.

Xây dựng, triển khai: Hệ thống bao gồm các camera được lắp đặt tại cửa ra vào khoa PTGMHS, phần mềm nhận dạng khuôn mặt, phần mềm đưa hình ảnh người bệnh và nhân viên y tế.

Vận hành: Bệnh nhân trước khi được chuyển lên khoa PTGMHS, điều dưỡng dùng app trên điện thoại nhập thông tin hành chánh bệnh nhân (thông tin được chuyển từ phần mềm quản lý bệnh viện HIS), sau đó chụp lại hình bệnh nhân. Thông tin hình ảnh của bệnh nhân được luu xuống CSDL của hệ thống nhận diện. Khi vận chuyển bệnh nhân lên khoa PTGMHS, tại cửa vào của khoa PTGMHS có gắn camera, camera này sẽ tự động quét và check trong CSDL, nếu chính xác là bệnh nhân, sẽ thông báo trên màn hình thông tin bệnh nhân. Phần mềm đồng thời cũng thực hiện tính năng nhân diện khuôn mặt nhân viên để thực hiện chức năng điểm danh nhân viên tại khoa PTGMHS.

  1. Kiểm soát tình trạng thay đổi độ sâu trong gây mê bằng phương pháp trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới để xác định chuyển tiếp của các trạng thái gây mê khác nhau của người bệnh liên quan đến phẫu thuật. Một chỉ số mới PDoA đã được phát triển để phát hiện sự thay đổi trạng thái gây mê. Dựa trên chỉ số PDoA, chúng ta sẽ đánh giá mức độ gây mê sâu của người bệnh chính xác, rõ ràng và được dự báo theo 5 cấp độ gây mê như sau: mất ý thức, mê nhẹ, mê vừa, mê sâu và tỉnh mê. Đồng thời, kiểm soát tốt hơn quá trình gây mê như là tránh gây mê nông hoặc quá sâu, ngăn ngừa tỉnh mê trong khi phẫu thuật và rút ngắn thời gian tỉnh mê. Kết quả này có thể áp dụng để tối ưu hóa liều lượng thuốc gây mê, nhằm đem lại sự an toàn cho người bệnh trong gây mê và phẫu thuật. Ngoài ra, giá trị cá nhân hóa (PR) có thể thay đổi đối với từng người bệnh trong nhóm có cùng thông số như tuổi, giới tính, cân nặng, chỉ số BMI và dấu hiệu lâm sàng. Do đó, áp dụng điều này để điều chỉnh lượng thuốc mê sử dụng chính xác, an toàn và hiệu quả hơn cho người bệnh.

Kết quả của nghiên cứu này mang lại tiềm năng về một phương pháp mới để giám sát quá trình chuyển đổi trạng thái gây mê và xác định sự đáp ứng của mỗi cá nhân đối với sự dẫn mê bằng thuốc mê tĩnh mạch nhằm giảm nguy cơ thức tỉnh trong mổ của bệnh nhân và giảm liều thuốc mê.

  1. Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong nhận diện hình ảnh X Quang phổi nghi lao để tăng cường phát hiện lao trong cộng đồng

Hệ thống chụp phim X Quang phổi của BV hiện nay đang sử dụng hệ thống quản lý dữ liệu chẩn đoán hình ảnh PACS của đơn vị đại học bách khoa. Kết nối phần mềm PACS với ứng dụng trí tuệ nhân tạo qXr v3.0 do công ty Qure.ai (Ấn Độ) phát triển để giúp tầm soát 01 lần nữa những phim phổi (kết hợp với BS Chẩn đoán hình ảnh để đọc) nhằm không bỏ sót phim X Quang nghi lao

* Giới thiệu về qXr v3.0

Xây dựng, triển khai: Hệ thống phần mềm qXr v3.0 có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường trên phim X-quang ngực. Nó có thể được dùng để phân biệt phim bình thường từ các phim bất thường, nhằm hỗ trợ trước khi đọc phim, hoặc hoạt động như là một công cụ kiểm tra phim chụp. qXR bao gồm các mô thức lập trình có thể phát hiện tổng cộng 29 dấu hiệu trên phim Xquang ngực, từ đó gợi ý các tổn thương nghi lao cho BS CĐHA xem và kết luận (1). Hệ thống qXr rà soát 01 lần nữa tất cả các phim được kết luận không có tổn thương nghi lao và khuyến nghị các phim nghi lao (2)

Vận hành: Tất cả các phim được nghi ngờ có tổn thương nghi lao ở (1) và (2) sẽ chuyển về BS đang theo dõi điều trị để mời bệnh nhân tham gia xét nghiệm GeneXxpert từ mẫu đàm (chi phí được tổ chức FIT hỗ trợ 100%)

Chia sẻ trên Zalo
return to top