Tiến sĩ Damian Lee, Chuyên gia tư vấn phẫu thuật thần kinh tại Viện Khoa học Thần kinh Quốc gia thuộc SingHealth, cho biết việc đánh giá mức độ phục hồi của bệnh nhân sau phẫu thuật cột sống luôn là thách thức lớn. Cảm giác đau mang tính chủ quan, ngưỡng chịu đựng mỗi người khác nhau, khiến bác sĩ khó xác định chính xác bệnh nhân đang tốt lên hay tệ đi.
Blue Mirror tận dụng camera và AI trên iPad để hướng dẫn, theo dõi và đánh giá kỹ thuật vệ sinh tay theo thời gian thực.
Ông ví cột sống như một “xa lộ” truyền tín hiệu từ não xuống chân. Bất kỳ sự tắc nghẽn hay hư hại nào đều thể hiện rõ qua dáng đi của bệnh nhân. Trước đây, để có dữ liệu chính xác, các cơ sở y tế phải đầu tư phòng thí nghiệm dáng đi (Gait Lab) với chi phí lắp đặt lên tới một triệu USD. Bệnh nhân phải đến, gắn đầy cảm biến lên người và mất hàng giờ để chuẩn bị.
Hiện tại, với ứng dụng CareCam trên iPad Pro, tiến sĩ Lee có thể phân tích dáng đi của bệnh nhân ngay tại phòng khám hoặc phòng mổ chỉ sau hơn một phút. Giải pháp 3DGait của CareCam kết hợp camera thông thường, cảm biến LiDAR và chip AI trên iPad Pro để tự động nhận diện khớp xương, tính toán các thông số chuyển động qua video. Bệnh nhân chỉ cần đi bộ đoạn ngắn trước camera, không cần đeo bất kỳ cảm biến nào.
Ramanpreet Pahwa, Giám đốc công nghệ của CareCam, chia sẻ ý tưởng ra đời từ nhu cầu thực tế: thay vì chỉ báo cáo ai đó bị ngã (đã quá muộn), hệ thống có thể phát hiện sớm nguy cơ té ngã để can thiệp kịp thời. Với 3DGait, bác sĩ có thể theo dõi nhất quán các chỉ số như tốc độ dáng đi, tính đối xứng, các pha trong chu kỳ bước đi, vận động học chi tiết tại khớp gối, hông, háng… giúp đánh giá tiến triển bệnh nhân đột quỵ hoặc mắc bệnh thần kinh một cách khách quan theo thời gian.
Thử nghiệm thực tế cho thấy với quãng đường đi bộ hơn 10 mét, CareCam cung cấp dữ liệu chi tiết với độ chính xác khoảng 95% đối với người khỏe mạnh, sai số góc dưới 3 độ và sai số không gian bước đi khoảng 3 cm – nằm trong ngưỡng được chấp nhận về mặt lâm sàng.
Bà Nanthakumahrie Gunasegaran chia sẻ quá trình ứng dụng giải pháp của eKafe tại SingHealth. Ảnh: Hoàng Ngân
Chẩn đoán và theo dõi vết thương bằng iPhone
Không chỉ phân tích dáng đi, SingHealth còn áp dụng giải pháp inSight của eKare trên iPhone để hỗ trợ chăm sóc vết thương mạn tính. Bà Nanthakumahrie Gunasegaran, điều dưỡng lâm sàng tại SingHealth, cho biết việc đánh giá vết thương như loét do tiểu đường trước đây hoàn toàn thủ công: dùng thước đo, ghi giấy rồi nhập vào hồ sơ. Quá trình này tốn thời gian và dễ sai lệch giữa các điều dưỡng.
inSight sử dụng camera và cảm biến đo chiều sâu trên iPhone để tính toán diện tích, độ sâu vết thương một cách tự động và nhất quán. Ứng dụng tích hợp trợ lý ảo AI để phân tích tình trạng vết thương và đưa ra gợi ý điều trị dựa trên hướng dẫn của bệnh viện. Các thông tin được lưu theo mã định dạng vào hồ sơ điện tử, bác sĩ có thể theo dõi tiến triển từ xa mà không cần bệnh nhân đến khám nhiều lần.
Ông Patrick Cheng, Giám đốc điều hành eKare, nhấn mạnh giải pháp biến một bức ảnh đơn giản thành thông tin lâm sàng có cấu trúc, hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn. Công nghệ không thay thế y bác sĩ mà giúp công việc trở nên đơn giản, chính xác và hiệu quả hơn.
Thách thức và hạn chế cần khắc phục
Dù mang lại nhiều lợi ích, việc ứng dụng AI trên thiết bị di động vẫn gặp một số thách thức. Với các giải pháp dựa trên hình ảnh như inSight, điều kiện ánh sáng tại phòng khám hoặc tại nhà bệnh nhân có thể ảnh hưởng đến độ chính xác. Hiện tượng phản xạ ánh sáng hoặc đổ bóng có thể dẫn đến diễn giải sai tình trạng vết thương.
Một vấn đề khác là tính nhất quán góc chụp. Các điều dưỡng cần được đào tạo kỹ để sử dụng tính năng Ghosting Opacity nhằm khớp ảnh cũ và ảnh mới, đảm bảo so sánh tiến triển vết thương chính xác. Với các vết thương có độ sâu rõ rệt (dạng hốc hoặc crater), hệ thống đôi khi không đo tự động chính xác, đòi hỏi nhân viên y tế thực hiện đo thủ công bổ sung.
Về phần cứng, CareCam hiện chỉ hoạt động tối ưu trên iPad Pro nhờ khả năng cung cấp dữ liệu LiDAR và chip AI chuyên biệt. Các giải pháp này cũng ưu tiên xử lý AI trực tiếp trên thiết bị để đảm bảo bảo mật dữ liệu y tế nhạy cảm, tránh gửi video hoặc hình ảnh lên máy chủ bên ngoài.
Ý nghĩa và triển vọng
Việc tích hợp AI vào các thiết bị di động phổ biến như iPhone và iPad đang mở ra cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế chất lượng cao hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí cho cả bệnh viện lẫn bệnh nhân. Các giải pháp như CareCam và eKare không chỉ nâng cao độ chính xác chẩn đoán mà còn giúp mở rộng quy mô tầm soát và theo dõi bệnh nhân.
Tại sự kiện Woodlands Health do CareCam tổ chức hồi tháng 5, hệ thống đã tầm soát cho 300 người chỉ trong 4 tiếng – vượt xa khả năng của các phòng lab truyền thống. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của công nghệ trong việc hỗ trợ y tế cộng đồng.
Tuy nhiên, để nhân rộng, các giải pháp cần tiếp tục cải thiện độ chính xác trong điều kiện thực tế, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật dữ liệu y tế. SingHealth đang là một ví dụ điển hình cho xu hướng “AI tại điểm chăm sóc” (AI at the point of care), nơi công nghệ không thay thế con người mà trở thành trợ thủ đắc lực, giúp y bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh hơn.
Nguồn: SingHealth, CareCam, eKare, các báo cáo khoa học (cập nhật 2026).