Dyania Health triển khai AI on-premises để phân tích hồ sơ bệnh án qua nhiều thập kỷ

Các bệnh viện hiện đang lưu trữ khối lượng khổng lồ hồ sơ bệnh án phi cấu trúc tích lũy qua nhiều thập kỷ, từ các ghi chú viết tay của bác sĩ, biên bản phẫu thuật cho đến kết quả giải phẫu bệnh và tóm tắt xuất viện. Việc rà soát thủ công hàng núi bệnh án này tiêu tốn vô số thời gian của các y bác sĩ lâm sàng. Để giải quyết nút thắt cổ chai này, Dyania Health – một startup AI y tế có trụ sở tại New Jersey – đã ra mắt Synapsis AI, công cụ hỗ trợ suy luận lâm sàng được thiết kế để phân tích tiền sử bệnh phức tạp mà không làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bệnh nhân.

Suy luận lâm sàng trực tiếp ngay sau tường lửa bệnh viện

Synapsis AI hoạt động xuyên suốt các ghi chú, báo cáo và kết quả xét nghiệm trong hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân, kết nối các phát hiện riêng lẻ kéo dài qua nhiều năm. Nền tảng này tạo ra các tín hiệu lâm sàng có thể truy xuất nguồn gốc chính xác về dữ liệu gốc trong hồ sơ, đồng thời cảnh báo cho đội ngũ điều trị về những bệnh nhân cần can thiệp khẩn cấp.

Để đáp ứng các yêu cầu bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt, Synapsis AI vận hành hoàn toàn theo mô hình on-premises (tại chỗ) bằng nền tảng điện toán tăng tốc của NVIDIA, nằm trọn vẹn bên trong hệ thống tường lửa sẵn có của cơ sở y tế. Nhờ toàn bộ hồ sơ đều được xử lý cục bộ trên các máy chủ GPU của bệnh viện, dữ liệu bệnh nhân tuyệt đối không bị truyền ra ngoài hay chia sẻ qua các mạng của bên thứ ba.

Dyania Health phát triển và huấn luyện các mô hình lâm sàng của mình bằng các thư viện mở NVIDIA NeMo. Sau đó, các mô hình này được tối ưu hóa cho tác vụ suy luận (inference) nhờ NVIDIA TensorRT và TensorRT-LLM, cho phép hệ thống chạy nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên phần cứng cục bộ hơn. Hệ thống đóng vai trò thuần túy như một công cụ hỗ trợ, đồng nghĩa với việc các bác sĩ lâm sàng vẫn nắm quyền giám sát tối cao, trực tiếp đánh giá các bằng chứng được trích xuất và đưa ra mọi quyết định điều trị.

Thử nghiệm thực tế tại Cleveland Clinic

Tác động thực tiễn của công nghệ này đã được chứng minh trong một dự án nghiên cứu tim mạch quy mô lớn tại Cleveland Clinic. Tổ chức y tế danh tiếng này đã sử dụng Synapsis AI để hỗ trợ nghiên cứu trên hơn 7.800 bệnh nhân thay van động mạch chủ trong giai đoạn từ năm 2005 đến 2021.

Synapsis AI đã rà soát toàn bộ nhóm bệnh nhân này qua nhiều năm — bao gồm cả các kết quả siêu âm tim lịch sử được ghi nhận sau phẫu thuật — một khối lượng công việc có thể ngốn của các bác sĩ nhiều năm nếu làm thủ công. Dựa trên nguồn dữ liệu này, nền tảng đã giúp xây dựng mô hình dự đoán mức độ thoái hóa của van tim và khả năng phải can thiệp lại tại các mốc ba năm, năm năm và mười năm sau phẫu thuật.

"Việc ứng dụng công nghệ để tổng hợp và phân tích thông tin nhằm dự đoán tuổi thọ của van tim nhân tạo là một bước tiến đầy hứa hẹn, hướng tới việc cải thiện kết quả điều trị và cá nhân hóa quy trình chăm sóc cho bệnh nhân," Tiến sĩ Lars Svensson, Giám đốc Viện Tim, Mạch máu & Lồng ngực (Heart, Vascular & Thoracic Institute) tại Cleveland Clinic, nhận định.

Không dừng lại ở lĩnh vực chăm sóc tim mạch, khung rà soát bệnh án tương tự cũng đang được điều chỉnh để ứng dụng vào các quy trình y tế phức tạp khác, bao gồm sàng lọc bệnh nhân phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng, tự động cập nhật sổ đăng ký lâm sàng, cũng như phát hiện các lỗ hổng trong phác đồ điều trị tim mạch và ung bướu đang diễn ra.