
Ứng dụng AI trong y tế: Nghiên cứu của giảng viên BUV mở ra hướng tiếp cận mới giúp bệnh nhân hồi phục nhanh hơn, giảm áp lực cho bệnh viện
Th6 19, 2025
10:34:29
Tiến sĩ Đặng Quang Vinh, giảng viên Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ tại BUV, cùng các cộng sự vừa công bố công trình nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế, với mục tiêu dự đoán chính xác thời gian nằm viện của bệnh nhân sau phẫu thuật chỉnh hình cột sống ở người trưởng thành. Nghiên cứu có tên “Predictive Modeling of Length of Stay in General Surgery Patients Using Artificial Intelligence” đã được đăng tải trên Health Informatics Journal, tạp chí quốc tế uy tín trong lĩnh vực tin học y sinh.
Thời gian nằm viện sau phẫu thuật là yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình hồi phục của bệnh nhân, hiệu quả vận hành của bệnh viện và chi phí y tế. Xuất phát từ thực tiễn đó, Tiến sĩ Vinh đã phát triển mô hình học máy ứng dụng AI – Gradient Ascent Decision Tree Model (GADTM) – có khả năng dự đoán chính xác thời gian nằm viện dựa trên dữ liệu lâm sàng và các yếu tố liên quan đến ca mổ.
Tiến sĩ Vinh tập trung vào các bệnh nhân trải qua phẫu thuật chỉnh hình cột sống – một tình trạng nghiêm trọng đòi hỏi quá trình điều trị phức tạp và hồi phục kéo dài. Mô hình được huấn luyện từ dữ liệu của hàng trăm bệnh nhân tại nhiều trung tâm y tế, áp dụng các kỹ thuật thống kê tiên tiến nhằm đảm bảo độ tin cậy và chính xác cao.

Mô hình đề xuất
Tại sao điều này quan trọng? Dự đoán chính xác thời gian nằm viện mang lại nhiều lợi ích thiết thực:
- Chăm sóc cá nhân hóa hơn cho bệnh nhân: Những bệnh nhân có nguy cơ cao cần hỗ trợ đặc biệt có thể được phát hiện sớm để lên kế hoạch điều trị phù hợp.
- Vận hành bệnh viện hiệu quả hơn: Biết trước thời gian giường bệnh sẽ được sử dụng giúp nhân viên y tế lập kế hoạch nhập viện, xuất viện và phân bổ nguồn lực tốt hơn, giảm tình trạng quá tải và chậm trễ.
- Giảm chi phí: Tránh nằm viện không cần thiết giúp tiết kiệm chi phí cho cả bệnh viện và bệnh nhân.
- Cải thiện quá trình hồi phục: Lên kế hoạch xuất viện đúng thời điểm và theo dõi phù hợp giúp giảm biến chứng và nâng cao hiệu quả điều trị lâu dài.

GADTM cho thấy độ chính xác, độ nhạy và độ tinh chỉnh cao hơn đáng kể so với các phương pháp hiện tại
GADTM giúp dự đoán thời gian nằm viện với độ lệch chỉ trong vòng hai ngày so với thực tế, vượt trội so với nhiều phương pháp hiện có. Đặc biệt, đây là mô hình đầu tiên được đề xuất dành riêng cho nhóm bệnh nhân phẫu thuật chỉnh hình cột sống ở người trưởng thành (ASD), một nhóm bệnh nhân có đặc thù điều trị và hồi phục phức tạp nhưng trước đây chưa từng có công cụ dự đoán chuyên biệt.
Trong bối cảnh ngành y tế đang chịu nhiều áp lực về nhân lực, chi phí và nhu cầu chăm sóc ngày càng cao, những công trình ứng dụng AI như thế này mở ra triển vọng lớn – không chỉ góp phần nâng cao chất lượng điều trị, mà còn thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong y tế một cách thực chất và bền vững.
Đọc toàn văn nghiên cứu tại đây.
