Một người sống tại Mông Cổ – nơi khí hậu khắc nghiệt, chế độ ăn nhiều thịt đỏ, chất béo động vật và bệnh tim mạch là gánh nặng y tế nổi bật – sẽ có hồ sơ nguy cơ khác với một người sống tại Ấn Độ, nơi ngoài bệnh tim mạch, bệnh đái tháo đường, hô hấp mạn tính và ung thư đang tạo áp lực lớn lên hệ thống y tế. Tương tự, tại Việt Nam, bên cạnh các bệnh lý tim mạch và chuyển hóa, các vấn đề về tuyến giáp, tai mũi họng, hô hấp hay ung thư đường tiêu hóa lại là những nhóm bệnh cần được lưu ý hơn trong tầm soát chủ động.
Vì vậy, giá trị của một mô hình tầm soát chuẩn toàn cầu không chỉ nằm ở công nghệ, dữ liệu hay quy trình, mà ở khả năng giải quyết đồng bộ 3 câu hỏi: phát hiện bệnh lý gì, phù hợp với nhóm dân cư nào, và có được điều chỉnh theo đặc điểm dịch tễ của quốc gia triển khai hay không.
Tại sao tầm soát cần chuẩn toàn cầu
Trong tầm soát sức khỏe, chuẩn hóa là điều kiện quan trọng để bảo đảm chất lượng. Một mô hình được chuẩn hóa giúp quy trình khám, hệ thống thiết bị, cách ghi nhận dữ liệu và phương pháp đọc kết quả được vận hành nhất quán giữa các trung tâm, giữa các bác sĩ và giữa các thị trường khác nhau.
Điều này càng có ý nghĩa khi trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh. AI có thể hỗ trợ bác sĩ rà soát hình ảnh, nhận diện bất thường, đo đạc tổn thương và giảm sai khác trong quá trình đánh giá. Tuy nhiên, AI chỉ thực sự có giá trị khi được đặt trong một hệ thống có quy trình đủ chặt chẽ, dữ liệu đủ lớn, thiết bị đồng bộ và sự giám sát chuyên môn của bác sĩ.
Theo xu hướng đó, NURA được Fujifilm phát triển như một mô hình tầm soát sức khỏe dựa trên nền tảng công nghệ chẩn đoán hình ảnh và AI được chuẩn hóa, hiện đã triển khai tại nhiều thị trường như Ấn Độ, Mông Cổ, Việt Nam, Thái Lan và khu vực Trung Đông.
Nền tảng AI của NURA được Fujifilm phối hợp cùng Đại học Y Stanford đào tạo liên tục hơn 10 năm, học sâu từ hơn 400 triệu ca bệnh thực tế trên toàn thế giới. Nhờ đó, AI có thể hỗ trợ bác sĩ phát hiện các dấu hiệu nhỏ trên hình ảnh như nốt phổi, vôi hóa mạch máu, bất thường tuyến vú hoặc những tổn thương khó nhận biết bằng mắt thường.
Điểm đáng chú ý là dù cùng vận hành trên một nền tảng công nghệ, quy trình và tiêu chuẩn chung, danh mục tầm soát tại mỗi quốc gia vẫn được điều chỉnh theo đặc điểm dịch tễ, nguy cơ bệnh tật và nhu cầu y tế dự phòng của từng thị trường, thay vì áp dụng một gói khám giống nhau cho tất cả.
Cùng một chuẩn nhưng không thể cùng 1 danh mục tầm soát
Nếu tầm soát không tính đến đặc điểm bệnh tật tại từng cộng đồng, mô hình có thể bỏ sót những vấn đề phổ biến nhất của chính cộng đồng đó. Đây là lý do trong y tế dự phòng, một danh mục tầm soát không nên được thiết kế chỉ từ năng lực máy móc, mà phải bắt đầu từ câu hỏi: quốc gia này đang đối diện với những nguy cơ sức khỏe nổi bật nào?
Sự khác biệt này thể hiện rõ khi so sánh cách một mô hình tầm soát được triển khai tại các thị trường khác nhau như Mông Cổ và Việt Nam. Tại Mông Cổ, khí hậu lạnh, thói quen ăn nhiều thịt đỏ, chất béo động vật và ít rau xanh khiến bệnh tim mạch trở thành gánh nặng lớn, chiếm hơn 1/3 số ca tử vong hằng năm.
Tại Việt Nam, bên cạnh tim mạch và bệnh chuyển hóa, các nhóm bệnh như tuyến giáp, tai mũi họng, hô hấp và ung thư đường tiêu hóa cũng là những vấn đề cần được lưu ý trong tầm soát chủ động, nhất là trong bối cảnh ô nhiễm không khí, khí hậu nóng ẩm, thói quen sinh hoạt và tâm lý chỉ đi khám khi có triệu chứng vẫn còn phổ biến.
Từ bối cảnh đó, danh mục tầm soát tại NURA Việt Nam được điều chỉnh theo hướng phù hợp hơn với người Việt, bổ sung các hạng mục như nội soi tai mũi họng, siêu âm tuyến giáp, đánh giá nguy cơ đột quỵ, tim mạch và tầm soát chuyên sâu hơn với nhóm bệnh đường tiêu hóa. Công nghệ có thể là nền tảng chung, nhưng danh mục tầm soát phải phản ánh nguy cơ bệnh tật cụ thể của từng cộng đồng.
Một trường hợp được ghi nhận tại NURA Việt Nam là khách hàng nữ 57 tuổi, tiền sử sức khỏe không có bất thường nổi bật, chỉ có biểu hiện ù tai nhẹ. Khi nội soi tai mũi họng, bác sĩ ghi nhận tai trái ứ dịch, niêm mạc vòm họng trái có khối bất thường lan rộng từ hố Rosenmuller. Sau sinh thiết, kết quả xác định ung thư vòm họng.
Trường hợp này cho thấy một thực tế trong tầm soát: nhiều bệnh lý nghiêm trọng ở giai đoạn sớm có thể chỉ biểu hiện bằng những dấu hiệu mơ hồ, dễ bị bỏ qua hoặc nhầm với tình trạng thông thường. Nếu chỉ chờ triệu chứng rõ ràng mới đi khám, cơ hội phát hiện sớm có thể bị bỏ lỡ.
Điều này phản ánh đúng tinh thần của y tế dự phòng: xác định những nguy cơ bệnh lý nguy hiểm thường gặp nhất ở từng khu vực để giúp mỗi người hiểu rõ hơn tình trạng sức khỏe của mình, phát hiện sớm nguy cơ và có kế hoạch theo dõi hoặc can thiệp kịp thời khi cần thiết.
AI toàn cầu x Bác sĩ bản địa - Chuẩn toàn cầu phải gắn liền với thấu hiểu địa phương
Trong mô hình này, AI không thay thế bác sĩ. AI đóng vai trò hỗ trợ rà soát hình ảnh, định lượng tổn thương và gợi ý các bất thường cần chú ý. Bác sĩ vẫn là người tổng hợp kết quả, khai thác tiền sử, đối chiếu với yếu tố nguy cơ và đặc điểm bệnh lý tại Việt Nam để đưa ra kết luận cuối cùng. Đây là điểm giao giữa chuẩn toàn cầu và thấu hiểu bản địa: công nghệ giúp tăng năng lực phát hiện, còn bác sĩ giúp kết quả đó trở nên có ý nghĩa với từng người được tầm soát.
Từ câu chuyện triển khai các mô hình tầm soát tiêu chuẩn tại nhiều quốc gia đang phát triển, có thể nhìn rộng hơn về một hướng đi của y tế dự phòng hiện đại: không chỉ đưa công nghệ cao vào khám sức khỏe, mà phải biết đặt công nghệ đó vào đúng bối cảnh bệnh tật của từng cộng đồng.
Tại Việt Nam, sự kết hợp giữa AI, công nghệ chẩn đoán hình ảnh và kinh nghiệm của bác sĩ trong nước đang mở ra một cách tiếp cận tầm soát chủ động hơn: nhận diện nguy cơ sớm hơn, hiểu đúng hơn tình trạng sức khỏe của từng cá nhân, từ đó có kế hoạch theo dõi, điều chỉnh hoặc can thiệp kịp thời khi cần thiết.
