Nền tảng kết nối dữ liệu trong khám chữa bệnh

Ứng dụng y tế AI SotaMed hỗ trợ các cơ sở y tế kết nối thông tin xuyên suốt và tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh.

Nền tảng AI y tế SotaMed do Công ty cổ phần Công nghệ SotaTek Việt Nam phát triển, giúp số hóa toàn bộ hành trình bệnh nhân. Trước khi đến bệnh viện, người dân có thể đặt lịch trực tuyến qua website hoặc ứng dụng. Thông tin được đồng bộ ngay từ đầu giúp giảm thời gian làm thủ tục và hạn chế quá tải tại quầy tiếp nhận.

Trong quá trình khám chữa bệnh, dữ liệu từ bệnh án điện tử, xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh hay thanh toán được kết nối trên cùng một hệ sinh thái. Nhờ bộ đôi giải pháp PACS-AI (hỗ trợ quản lý hình ảnh theo chuẩn DICOM, Non-DICOM) và LIS-AI (hỗ trợ quản lý xét nghiệm) tương thích và liên thông mượt mà qua các chuẩn kết nối y tế quốc tế như HL7, SotaMed kết nối trực tiếp với phần mềm quản lý hiện hữu của các bệnh viện, đồng bộ kết quả lên đám mây để loại bỏ hoàn toàn việc in phim, giấy. Điều này giúp bác sĩ tiếp cận thông tin nhanh hơn, giảm tình trạng dữ liệu bị phân tán giữa các khoa phòng.

Bệnh viện Đa khoa Quốc Oai đưa giải pháp SotaMed vào vận hành để tối ưu hóa quy trình xét nghiệm và liên thông dữ liệu lâm sàng. Ảnh: SotaTek Việt Nam

Sau khi khám, kết quả và lịch sử điều trị tiếp tục được lưu trữ số để người bệnh dễ dàng tra cứu, tạo ra dòng chảy dữ liệu xuyên suốt thay vì rời rạc như trước đây. Hệ thống cũng kết nối trực tiếp với cổng bảo hiểm y tế, cơ sở dữ liệu dân cư và các cổng thông tin liên thông, góp phần hỗ trợ lộ trình chuyển đổi số đang triển khai tại nhiều địa phương.

Ngoài kết nối dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI) trong hệ sinh thái SotaMed còn đóng vai trò như một trợ lý ảo. Thay vì thay thế con người, AI được thiết kế để gánh vác các công việc thủ công lặp lại, trả lại thời gian để y bác sĩ tập trung tối đa cho chuyên môn khám chữa bệnh.

SotaTek giới thiệu mô hình trạm y tế số tại Hội nghị triển khai hồ sơ bệnh án điện tử với Sở Y tế Đà Nẵng. Ảnh: SotaTek Việt Nam

Tại SotaMed, AI được tích hợp vào nhiều khâu trong quy trình vận hành. Trong đó, công nghệ nhận dạng giọng nói có thể chuyển đổi nội dung đọc của bác sĩ thành văn bản báo cáo, góp phần giảm thời gian nhập liệu. Với lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, AI tự động phân tích dữ liệu từ phim CT hay MRI, khoanh vùng bất thường và cung cấp thông tin tham chiếu, giúp bác sĩ đánh giá tổn thương nhanh và chuẩn xác. Ở mảng xét nghiệm, thuật toán AI giúp sàng lọc, xử lý dữ liệu tự động, tăng tốc độ luân chuyển kết quả từ phòng lab về các khoa lâm sàng.

Chuyển đổi số y tế không chỉ dừng lại ở việc trang bị các phần mềm đơn lẻ. Đích đến thực sự là xây dựng nền tảng kết nối xuyên suốt các tuyến khám chữa bệnh để khai thác khối lượng dữ liệu khổng lồ. Khi dòng chảy thông tin được khơi thông, bệnh nhân sẽ có trải nghiệm liền mạch, y bác sĩ trút bỏ áp lực vận hành, tạo bệ phóng vững chắc để nâng tầm chất lượng y tế dài hạn.

Hải My