Các nền tảng giám sát từ xa giá cả phải chăng và có khả năng mở rộng để xác định đặc điểm của bệnh và quản lý bệnh nhân trong đại dịch và các bệnh nhiễm trùng hệ quả cao

Đơn vị tài trợ:
Quỹ Wellcome

Chủ nhiệm dự án
GS. Nguyễn Văn Vĩnh Châu (Giám đốc Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới Việt Nam)
PGS. TS. Louise Thwaites (Nhà nghiên cứu hồi sức tích cực cấp cao, OUCRU Việt Nam)

Mục tiêu của dự án là cung cấp bằng chứng về khái niệm rằng một nhóm trong bối cảnh thu nhập thấp và trung bình có thể thiết lập một nền tảng giám sát từ xa duy nhất trong thời gian đại dịch mà sẽ hỗ trợ ngay chăm sóc lâm sàng và thu thập dữ liệu cho các phương pháp nghiên cứu sáng tạo nhằm cải thiện kết quả lâm sàng.

Bối cảnh nghiên cứu

Việc mô tả và chăm sóc bệnh nhân mắc các bệnh truyền nhiễm mới và mới nổi đe dọa tính mạng là ưu tiên toàn cầu. Các công nghệ mới – thiết bị đeo được, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo/học máy – có tiềm năng thay đổi cách chúng ta mô tả và chăm sóc những bệnh này. Thành phố Hồ Chí Minh có số ca nhiễm COVID-19 tăng nhanh chóng (>2000 ca/ngày), và điều này đang tạo gánh nặng lớn cho hệ thống chăm sóc sức khỏe của thành phố.

Thách thức chính là nhanh chóng xác định và xử trí tối ưu những người bệnh nặng và lượng oxy trong máu thấp (thiếu oxy). Việc thiếu trầm trọng thiết bị theo dõi cơ bản bên ngoài các Khoa Hồi sức Tích cực (HSTC) gây ra những chậm trễ gây tử vong trong việc xác định và điều trị bệnh nhân cần thở oxy và HSTC.

iPARAMED – một công ty công nghệ của Việt Nam – đã phát triển một nền tảng giám sát từ xa (xem hình 1). Nền tảng cho phép theo dõi thời gian thực về độ bão hòa oxy (SpO2), nhịp hô hấp, nhiệt độ và điện tâm đồ, sử dụng các thiết bị đeo được với giá cả phải chăng, hoạt động bằng pin, được FDA chấp thuận. Dữ liệu được theo dõi tập trung, cho phép nhân viên lâm sàng nhanh chóng xác định những người có dấu hiệu cảnh báo lâm sàng và tình trạng thiếu oxy. Chúng ta cần phát triển, đánh giá và nếu thành công, triển khai hệ thống này tại các khu bệnh viện ở Việt Nam, và sau đó có thể mở rộng để theo dõi hàng nghìn bệnh nhân một cách an toàn và liên tục. Một hệ thống như vậy có thể nhanh chóng được mở rộng tại nhiều đơn vị chăm sóc bệnh nhân nặng và nguy kịch trong các nước thu nhập thấp và trung bình ở Đông Nam Á, Châu Phi và các nơi khác.

Mục tiêu

Chúng tôi đề xuất dự án thử nghiệm kéo dài 6 tháng và bắt đầu ngay lập tức, gồm những nội dung sau:

  • iPARAMED sẽ nhập ngay thiết bị đeo (n = 300) về thành phố Hồ Chí Minh;
  • Đội ngũ kỹ thuật iPARAMED sẽ nhanh chóng triển khai nền tảng và tùy chỉnh quy trình tại Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới, trung tâm điều trị COVID-19 lớn của Chính phủ tại thành phố. NB. Chương trình sẽ sử dụng các thiết bị vivalink, và nền tảng iPARAMED sẽ được định cấu hình để không phù hợp với nhà sản xuất thiết bị để đảm bảo khả năng mở rộng với rủi ro thấp trong tương lai;
  • Thu thập dữ liệu từ khoảng 150 bệnh nhân có COVID-19 tại bất kỳ thời điểm nào tại 3 khoa (không thuộc HSTC) tại bệnh viện trong sáu tháng tới;
  • Nền tảng sẽ nắm bắt và lưu trữ dữ liệu sinh lý liên tục, tỷ lệ cao từ tất cả các bệnh nhân;
  • Các thông số lâm sàng và sinh học (xét nghiệm máu định kỳ, cũng như lưu giữ các mẫu huyết thanh và mẫu dịch mũi họng hầu hàng loạt) cũng sẽ được thu thập thông qua các giao thức ISARIC tiêu chuẩn;
  • Những dữ liệu và mẫu vật này sẽ được sử dụng để điều tra xem liệu học máy có thể mô tả sự không đồng nhất về mức độ nghiêm trọng của bệnh hay không và để phát triển các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng và dấu ấn sinh học nguyên mẫu cho phép xác định sớm tối ưu những bệnh nhân cần hỗ trợ hô hấp và thở máy;
  • Liên kết và mở rộng các công cụ hiện có để thu thập dữ liệu (ISARIC/Trung tâm khoa học đại dịch, Đại học Oxford) và phát triển các công cụ dựa trên công nghệ để xác định đặc điểm và quản lý bệnh để sử dụng trong đại dịch.

Mục tiêu của dự án là cung cấp bằng chứng về khái niệm rằng một nhóm trong bối cảnh thu nhập thấp và trung bình có thể thiết lập một nền tảng giám sát từ xa duy nhất trong thời gian đại dịch mà sẽ hỗ trợ ngay chăm sóc lâm sàng và thu thập dữ liệu cho các phương pháp nghiên cứu sáng tạo nhằm cải thiện kết quả lâm sàng.

Dự án cũng mong muốn chứng minh sự phát triển của các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo/máy học trong các bối cảnh tương tự ở quy mô lớn. Nếu được chứng minh là có hiệu quả, nền tảng này sẽ được mở rộng ra các khu vực còn lại của thành phố và có thể là cả nước.

TÌM HIỂU THÊM

Liên quan

david-clifton-provided

GS. David Clifton

Professor Peter Horby

GS. Peter Horby

iPARAMED

Công ty iParamed

Skip to content