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