|
| Lần đầu tiên phần mềm chẩn đoán ung thư vú qua hình ảnh đã được ra mắt (Ảnh: BTC) |
Theo Thứ trưởng Bộ Y tế Trần Văn Thuấn, VIETRAD là một phần mềm lần đầu tiên có tại Việt Nam. Với khả năng truy cập từ xa, mọi bác sĩ trên toàn quốc có thể tự tiếp cận và sử dụng phần mềm, qua đó chủ động nâng cao năng lực.
"Tôi tin tưởng sáng kiến sẽ góp phần cải thiện hiệu quả sàng lọc và chẩn đoán sớm ung thư vú cho phụ nữ Việt Nam. Tôi kỳ vọng rằng phần mềm đào tạo này sẽ được duy trì và mở rộng để các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh trên phạm vi toàn quốc có thể tiếp cận được, đồng thời tôi cũng đề nghị nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục phát triển sang các phương thức chẩn đoán hình ảnh khác như siêu âm, cộng hưởng từ cũng như mở rộng cho các nhóm bệnh khác có thể được phát hiện qua chẩn đoán hình ảnh như ung thư phổi, lao. Tôi cũng hy vọng Việt Nam tiến tới sẽ là trung tâm nghiên cứu và đổi mới về ung thư vú dựa trên nhũ ảnh ở khu vực Đông Nam Á." - ông Thuấn nói.
 |
Lễ khởi động phần mềm VIETRAD và hội thảo tập huấn nâng cao năng lực chuyên môn trong chẩn đoán phát hiện ung thư vú trên nhũ ảnh tại Việt Nam (Ảnh: BTC) |
Nền tảng VIETRAD sẽ được giới thiệu và triển khai tại một số bệnh viện ở Hà Nội, Huế, Đà Nẵng và TP.Hồ Chí Minh sau khi các bác sĩ từ các bệnh viện này được tập huấn sử dụng.
Nền tảng VIETRAD rất có ý nghĩa trong bối cảnh ung thư vú là căn bệnh ung thư phổ biến nhất ở phụ nữ Việt Nam với hơn 10.000 ca mắc mỗi năm. Phần lớn bệnh nhân khi phát hiện bệnh đã ở giai đoạn muộn khiến cho việc chữa trị trở nên khó khăn hơn và tỉ lệ sống sót thấp hơn. Khả năng phát hiện sớm phụ thuộc vào việc bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể đọc chính xác nhũ ảnh. Điều này là vô cùng quan trọng, giúp nâng cao hiệu quả chữa trị và tiên lượng bệnh.
Tuy nhiên, tại Việt Nam, tỉ lệ phát hiện chính xác các dấu hiệu bất thường trên nhũ ảnh khá thấp, chỉ ở mức dưới 50%. VIETRAD sử dụng cách tiếp cận và đào tạo chẩn đoán hình ảnh tiên tiến từ Australia, do Đại học Sydney chuyển giao công nghệ. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sẽ dựa trên dữ liệu nhũ ảnh tổng hợp từ Việt Nam và Australia để thực hành và cải thiện kĩ năng đọc nhũ ảnh.
 |
Các bác sĩ tham dự buổi lễ (Ảnh: BTC) |
Ngoài ra, các lỗi chẩn đoán các bác sĩ mắc phải sẽ được chỉ ra và công nghệ học máy sẽ giúp tăng độ chính xác của hệ thống và nâng cao khả năng của các bác sĩ. Cách tiếp cận này có thể nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán nhũ ảnh của các bác sĩ từ mức dưới 50% hiện nay lên 85%. Tỷ lệ này cũng là tỷ lệ chẩn đoán chính xác mà các bác sĩ chuẩn đoán hình ảnh người Úc đạt được khi sử dụng nền tảng này.
