[비즈한국] Cuộc khủng hoảng y tế thiết yếu nhi khoa không chỉ dừng lại ở vấn đề thiếu bác sĩ. Khi một đứa trẻ khó khăn lắm mới nhập viện được lại đột ngột trở nặng, việc phát hiện và ứng phó kịp thời là vô cùng quan trọng. Đặc biệt, tình trạng của trẻ em có thể xấu đi rất nhanh, vì vậy cần có một mạng lưới an toàn trong bệnh viện để phát hiện các dấu hiệu nguy hiểm trước khi bệnh nhi rơi vào tình trạng ngừng tim hoặc cần đến hồi sức tích cực.
Hệ thống phản ứng nhanh (RRS) đóng vai trò chính trong vấn đề này. Đây là một hệ thống an toàn cho bệnh nhân, trong đó đội phản ứng nhanh sẽ can thiệp sớm ngay khi xuất hiện dấu hiệu bất thường ở bệnh nhân tại các khoa điều trị thông thường để ngăn chặn tình trạng trở nặng nghiêm trọng.
Tuy nhiên, tại Hàn Quốc, đang có sự chênh lệch lớn giữa việc thiết lập RRS cho người lớn và trẻ em. Mặc dù 47 bệnh viện đa khoa cấp cao trên cả nước đang vận hành RRS cho người lớn, nhưng trong số 15 trung tâm có Đơn vị hồi sức tích cực nhi khoa (PICU), chỉ có 7 nơi vận hành RRS nhi khoa. Đáng chú ý, 5 trong số đó tập trung tại Seoul, và chỉ có 2 cơ sở nằm ở các khu vực ngoài Seoul.
Tại Hội nghị quốc tế về an toàn bệnh nhân nhi “Global Patient Safety Summit in Pediatrics” diễn ra ở khách sạn Josun Palace, Yeoksam-dong, Seoul vào ngày 19, bác sĩ Park Sung-jong, Chủ tịch Hiệp hội Y học Hồi sức nhi khoa Hàn Quốc (Giáo sư khoa Hồi sức nhi khoa tại Bệnh viện Asan Seoul) cho biết: "Ở trẻ em, tình trạng cấp tính có thể tiến triển nhanh hơn nhiều so với người lớn. Mặc dù việc phát hiện sớm và can thiệp kịp thời có tính chất quyết định đến quá trình lâm sàng và tiên lượng, nhưng việc triển khai và hỗ trợ đội phản ứng nhanh nhi khoa vẫn còn rất thiếu thốn". Trong khi RRS nhi khoa đã được vận hành từ những năm 1990 ở nước ngoài, thì tại Hàn Quốc, tốc độ lan rộng của hệ thống này vẫn chậm hơn so với người lớn.
Quan trọng hơn việc cấp cứu sau ngừng tim là phát hiện trước khi bệnh trở nặng
Cốt lõi của RRS không chỉ dừng lại ở việc điều trị cho những bệnh nhân đã nguy kịch, mà còn nằm ở việc phát hiện các dấu hiệu nguy hiểm sớm để giành lấy thời gian can thiệp cho đội ngũ y tế.
Vấn đề nằm ở chỗ trong số rất nhiều trẻ em tại các khoa điều trị, làm thế nào để tìm ra đứa trẻ nào đang có tình trạng xấu đi. Đặc biệt ở trẻ em, phạm vi dấu hiệu sinh tồn bình thường thay đổi theo độ tuổi và giai đoạn tăng trưởng, khiến việc phân loại bệnh nhân nguy cơ trở nên phức tạp. Đây chính là lý do vì sao cùng với việc đào tạo nhân lực RRS, hệ thống cảm biến để quyết định bệnh nhân nào cần đội phản ứng nhanh can thiệp và can thiệp vào lúc nào lại vô cùng quan trọng.
Theo một nghiên cứu phân tích dữ liệu nhập viện của hơn 15.000 bệnh nhi hồi sức tích cực của Giáo sư Christopher Parshuram từ Đại học Toronto, Canada, khoảng 85% các ca ngừng tim xảy ra trong quá trình nằm viện được đánh giá là có thể phòng ngừa được. Phân tích cho thấy việc tăng cường hệ thống giám sát tại các khoa điều trị có thể giảm thiểu tình trạng trở nặng nghiêm trọng.
4 trong 10 ca nhiễm khuẩn huyết trên thế giới là trẻ dưới 5 tuổi… Sàng lọc bệnh nhân nguy cơ sớm bằng AI
Nhiễm khuẩn huyết là bệnh lý tiêu biểu cho thấy khó khăn trong việc phát hiện sớm. Nhiễm khuẩn huyết là tình trạng nghiêm trọng gây ra các bất thường về chức năng cơ quan do phản ứng toàn thân bất thường đối với nhiễm trùng. Vấn đề là ở giai đoạn đầu, các triệu chứng khá giống với các bệnh nhiễm virus thông thường có thể tự khỏi, khiến việc phân loại bệnh nhân nguy cơ không dễ dàng. Nếu tình trạng xấu đi, nó có thể dẫn đến sốc hoặc suy đa tạng, vì vậy việc theo dõi liên tục sự thay đổi của bệnh nhân và can thiệp sớm là rất quan trọng.
Đặc biệt, gánh nặng nhiễm khuẩn huyết ở trẻ em là rất lớn. Theo GBD (Nghiên cứu gánh nặng bệnh tật toàn cầu) được WHO trích dẫn, ước tính năm 2017 trên thế giới có khoảng 48,9 triệu ca nhiễm khuẩn huyết và 11 triệu người tử vong liên quan đến nhiễm khuẩn huyết. Trong đó, khoảng 20 triệu ca, chiếm 41% tổng số ca, xảy ra ở trẻ em dưới 5 tuổi.
Ở nước ngoài, công nghệ kỹ thuật số và AI đang được kết hợp vào RRS. Theo Giáo sư Christopher Horvat từ Đại học Pittsburgh, Mỹ, Bệnh viện nhi Pittsburgh đã xây dựng hệ thống ứng phó nhiễm khuẩn huyết tích hợp bao gồm cả việc sàng lọc bệnh nhân nguy cơ dựa trên AI. AI phân tích 48 biến số bao gồm dấu hiệu sinh tồn, kết quả xét nghiệm, hồ sơ điều dưỡng để tính toán mức độ nguy cơ, sau đó phân loại bệnh nhân nguy cơ cao vào diện cần theo dõi tập trung và gửi thông báo cho nhân viên y tế. AI không chẩn đoán xác định nhiễm khuẩn huyết mà thay vào đó chọn ra những bệnh nhân mà đội ngũ y tế cần ưu tiên xem xét trước, từ đó kết nối trực tiếp đến việc can thiệp thực tế.
Giáo sư Horvat giải thích rằng kể từ khi áp dụng hệ thống ứng phó nhiễm khuẩn huyết tích hợp này, các ca nhiễm khuẩn huyết nặng tại bệnh viện đã giảm khoảng 50% và tiết kiệm hơn 1 triệu USD chi phí y tế mỗi năm.
Vượt xa dự báo ngừng tim đến cả suy hô hấp… Bắt kịp dấu hiệu nguy hiểm ở trẻ em sớm hơn
Tại Hàn Quốc, AI cũng đang được ứng dụng vào RRS nhi khoa. Hiện nay, trong số các cơ sở vận hành RRS nhi khoa, Bệnh viện Asan Seoul và Bệnh viện Nhi Severance đang sử dụng thiết bị y tế dự báo ngừng tim dựa trên AI có tên “VUNO Med-DeepCARS”.
VUNO đang mở rộng công nghệ theo hướng phát hiện tình trạng trở nặng nghiêm trọng ở giai đoạn sớm hơn cả ngừng tim. Theo công ty, DeepCARS hiện có thể sử dụng cho mọi lứa tuổi kể cả trẻ em, và đang tiến hành các nghiên cứu lâm sàng về các mô hình dự báo tiếp theo cho từng bệnh lý dẫn đến ngừng tim như nhiễm khuẩn huyết và suy hô hấp. Trong lĩnh vực nhiễm khuẩn huyết, “VUNO Med-DeepiSEPS” dành cho bệnh nhân hồi sức tích cực người lớn đã được chứng nhận sản xuất thiết bị y tế vào tháng 5 năm nay.
Ở trẻ em, các nghiên cứu về phát hiện sớm suy hô hấp đang được tiến hành. Sau khi phát triển mô hình AI dự báo nhu cầu thông khí cơ học xâm lấn ở bệnh nhân đơn vị hồi sức sơ sinh, đội ngũ nghiên cứu của VUNO và Bệnh viện Đại học Quốc gia Pusan tại Yangsan đã công bố kết quả nghiên cứu tiếp theo dành cho bệnh nhân hồi sức nhi khoa trên tạp chí học thuật quốc tế “Heart & Lung”.
Theo phía công ty, mô hình nhi khoa đã dự báo nhu cầu thông khí cơ học xâm lấn trước tối đa 8 giờ, và hiệu suất dự báo (AUROC) trong việc phân loại bệnh nhân cần thông khí cơ học là khoảng 0,88. Ở cùng một mức độ nhạy, hệ thống giúp giảm số lần báo động xuống dưới một nửa so với mô hình cũ. Việc giảm "cảnh báo quá tải" (alarm fatigue) – tình trạng phản ứng của nhân viên y tế bị giảm sút do các cảnh báo không cần thiết lặp đi lặp lại – cũng là một nhiệm vụ quan trọng trong RRS.
VUNO cũng đang tham gia dự án ARPA-H (Nghiên cứu và phát triển y tế cấp độ cao, mang tính thách thức của Hàn Quốc) cùng với Bệnh viện Đại học Quốc gia Pusan tại Yangsan để phát triển mô hình dự báo rủi ro trở nặng cho cả bệnh nhân người lớn và trẻ em theo thời gian thực.
Việc AI tìm ra bệnh nhân nguy cơ nhanh chóng không có nghĩa là vấn đề y tế thiết yếu nhi khoa sẽ được giải quyết. Ngay cả khi AI bắt kịp các dấu hiệu nguy hiểm, nếu không có đội ngũ y tế để kiểm tra, đánh giá và kết nối đến việc điều trị thực tế, hệ thống phản ứng thì hiệu quả sẽ không tránh khỏi bị hạn chế.
Cuối cùng, trong lĩnh vực y tế thiết yếu nhi khoa, vai trò ưu tiên của AI không phải là thay thế nhân viên y tế mà là hỗ trợ để nhân lực y tế hữu hạn không bỏ sót những đứa trẻ cần được chăm sóc ngay lập tức. Chìa khóa nằm ở chỗ, chúng ta xây dựng mạng lưới an toàn trong bệnh viện chặt chẽ đến đâu để tìm ra các dấu hiệu nguy hiểm sớm hơn, từ đó đội ngũ y tế có thể can thiệp kịp thời.