Công nghệ số hỗ trợ phòng chống đại dịch COVID-19 

Năm 2020 của thế kỷ 21 được coi là thời gian khởi đầu mới cho một thập kỷ trong lĩnh vực y sinh và công nghệ. Sự phát triển và trưởng thành vượt bậc của một số công nghệ số đã bắt đầu chín muồi để có thể áp dụng giải quyết các vấn đề lớn về kinh tế, xã hội.

Các công nghệ số bao gồm Internet vạn vật (IoT) với các mạng viễn thông thế hệ tiếp theo (5G); phân tích dữ liệu lớn; trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng học sâu và công nghệ Blockchain ngày càng liên quan mật thiết với nhau thông qua sự gia tăng của IoT, đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Đa kết nối, liên thông giữa các thiết bị, dụng cụ… trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã thiết lập một hệ sinh thái số, cho phép thu thập dữ liệu theo thời gian thực trên quy mô lớn. Sử dụng công nghệ AI và hệ thống học sâu được tăng cường bởi công nghệ Blockchain để tìm hiểu, phân tích các xu hướng chăm sóc sức khỏe, đánh giá các mô hình liên kết rủi ro và dự đoán kết quả cho tương lai. Chính điều này tạo ra cơ hội cho sự liên kết ngược cơ sở dữ liệu với các giao thức mật mã và mạng lưới máy tính phân tán trong nhiều tổ chức khác nhau trong hệ thống.

Từ đợt bùng phát đầu tiên vào cuối năm 2019 tại Trung Quốc, đại dịch COVID-19 đã nhanh chóng lan ra khắp thế giới. Tác động của nó được đánh giá lớn hơn tác động của hội chứng suy giảm hô hấp cấp tính (SARS) trước đó vào năm 2003. Làm thế nào để giải quyết cuộc khủng hoảng mới này vào năm 2022? Nó khác với dịch SARS năm 2003 như thế nào?... Tương tự như các biện pháp được sử dụng cho dịch SARS vào năm 2003, hệ thống y tế nhiều quốc gia đã dựa vào phép ngoại suy của các biện pháp kiểm soát lây nhiễm và sức khỏe cộng đồng cổ điển để ngăn chặn đại dịch COVID-19. Những biện pháp này bao gồm khóa cứng, kiểm dịch nghiêm ngặt (Trung Quốc với 60 triệu người dân ở tỉnh Hồ Bắc) để theo dõi truy vết, đồng thời kết nối trao đổi thông tin với nhiều cơ quan y tế khác trên thế giới (Singapore, Hồng Kông, Hàn Quốc…). Tuy nhiên, các biện pháp phong tỏa cực đoan này đã bộc lộ nhiều nhược điểm, khó có thể giải quyết đại dịch trên quy mô lớn trong một thời gian ngắn.

Thông qua tham khảo, lược dịch từ nhiều nguồn khác nhau, bài viết này giới thiệu một số công nghệ như IoT, Dữ liệu lớn (Big data), Trí tuệ nhân tạo (AI), Chuỗi khối (Blockchain) đặc biệt công nghệ chuyên ngành y tế CIoMT đầy tiềm năng hỗ trợ hệ thống y tế công cộng truyền thống ứng phó với đại dịch COVID-19.

Công nghệ số tham gia theo dõi, giám sát, phát hiện và ngăn ngừa COVID-19

Các biện pháp y tế công cộng

Công nghệ số

IoT

Dữ liệu lớn

AI

Blockchain

Theo dõi, giám sát, phát hiện và ngăn chặn COVID-19 (liên quan trực tiếp đến COVID-19)

- Theo dõi thời gian thực và cập nhật trực tiếp trong các cơ sở dữ liệu trực tuyến khác nhau ở Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Trung Quốc;

- Theo dõi trực tiếp các vùng lân cận có nguy cơ ở Hàn Quốc.

- Mô hình hóa hoạt động của bệnh, khả năng phát triển và các khu vực lây lan;

- Mô hình hóa khả năng sẵn sàng và mức độ dễ bị tổn thương của các quốc gia trong việc chống lại sự bùng phát dịch bệnh.

- Phát hiện COVID-19 từ hình ảnh chụp ngực (X-quang) (Bệnh viện Bắc Kinh);

- Tiên lượng tiến triển của bệnh qua dữ liệu lâm sàng, hình ảnh và AI.

- Sản xuất và phân phối vắc xin COVID-19 khi chúng có sẵn;

- Yêu cầu bảo hiểm từ bệnh tật và tử vong liên quan đến COVID-19.

Giảm thiểu tác động (gián tiếp liên quan đến COVID-19)

Phòng khám ảo (Trung Quốc);

Phổ biến thông tin công khai qua WhatsApp ở Singapore.

 

Mô hình kinh doanh về nguồn cung cấp dược phẩm cho các loại thuốc khác nhau;

Mô hình hóa tiện ích của việc vận hành rạp hát và phòng khám với dự kiến ​​nhân lực

AI tự động chẩn đoán các tình trạng y tế không liên quan đến COVID-19;

Các “BOT” trò chuyện y tế để giải quyết các thắc mắc của công chúng về COVID-19.

Phân phối thuốc thông thường của bệnh nhân đến hiệu thuốc địa phương hoặc trước cửa nhà bệnh nhân.

Bảng 1. Ứng dụng công nghệ số trong phòng, chống dịch COVID-19

  • Công nghệ IoT cung cấp một nền tảng cho phép các cơ quan y tế công cộng truy cập vào dữ liệu để theo dõi đại dịch COVID-19. Ví dụ điển hình như: hệ thống cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về số người nhiễm COVID-19 trên toàn thế giới. Nó bao gồm các trường hợp được phân bổ theo quốc gia như: mắc bệnh mới hàng ngày, mức độ nhiễm bệnh (đã hồi phục, tình trạng nguy kịch hoặc tử vong). Bên cạnh đó, Trung tâm Khoa học và Kỹ thuật của Đại học Johns Hopkins cũng đã phát triển một bản đồ theo dõi thời gian thực cho các trường hợp nhiễm COVID-19 sau trên toàn cầu với nguồn dữ liệu được thu thập từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) và nhiều Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh khác nhau (CDC Mỹ, CDC Châu Âu, CDC Trung Quốc…).
  • Công nghệ Dữ liệu lớn đã cho phép nghiên cứu, thiết lập mô hình hóa hoạt động của virus nhằm trợ giúp cho các nhà hoạch định chính sách chăm sóc sức khỏe của từng quốc gia tăng cường chuẩn bị cho các đợt bùng phát mới. Điển hình như mô hình do WHO thiết lập đã sử dụng dữ liệu từ nhiều hệ thống của WHO (quy định y tế quốc tế, công cụ báo cáo tự đánh giá năm của các quốc gia thành viên, báo cáo đánh giá chung và chỉ số tính dễ bị tổn thương do bệnh truyền nhiễm) nhằm trợ giúp các nước châu Phi đánh giá mức độ sẵn sàng và tính dễ bị tổn thương trong cuộc chiến chống lại COVID-19, đồng thời giúp các cơ quan y tế ở Châu Phi nâng cao nhận thức để chuẩn bị tốt hơn cho đợt bùng phát virus tiếp theo.
  • Công nghệ truyền thông số đã giúp tăng cường truyền thông và giáo dục sức khỏe cộng đồng. Tại Singapore, Chính phủ đã hợp tác với WhatsApp để cho phép công chúng nhận được thông tin chính xác cũng như các sáng kiến của chính phủ về COVID-19. Bên cạnh đó, nhiều nền tảng truyền thông xã hội khác như Facebook và Twitter được nhiều quốc gia sử dụng để cung cấp thông tin chính thống thời gian thực cho công chúng. Ngoài ra, một số công ty sở hữu công nghệ nhận dạng khuôn mặt (SenseTime và Sunell ở Trung Quốc) đã áp dụng, hỗ trợ hình ảnh nhiệt cho cơ quan chức năng để xác định những người có thân nhiệt cao tại các điểm công cộng hay kiểm dịch khác nhau ở Trung Quốc.
  • Công nghệ trí tuệ nhân tạo và học sâu hỗ trợ các xét nghiệm, nâng cao khả năng phát hiện và chẩn đoán COVID-19 cho hệ thống y tế. Các thuật toán của nó tham gia vào quá trình phân tích y sinh để tìm kiếm các loại vacxin, thuốc mới và giúp các nhân viên y tế nhanh chóng phân loại bệnh nhân thành các nhóm nguy cơ.

Những phát triển gần đây của công nghệ IoT trong mạng viễn thông 5G, AI bao gồm các thuật toán học máy và các kỹ thuật học sâu, phân tích dữ liệu lớn, điện toán đám mây, công nghiệp 4.0 và công nghệ chuỗi khối có thể cung cấp các giải pháp lâu dài để đối phó với đại dịch COVID-19. Những công nghệ này được liên kết giúp cải thiện chẩn đoán, điều trị và hỗ trợ trong việc ngăn chặn sự lây lan của đại dịch. Chúng được kết hợp với nhau để có thể hỗ trợ thu thập dữ liệu thời gian thực thông qua IoT; xử lý, diễn giải, dự báo và ra quyết định thông qua sử dụng AI; phân tích dữ liệu lớn; sao lưu dữ liệu bằng điện toán đám mây; công nghệ Blockchain tạo ra sự an toàn, chính xác cho mạng dữ liệu (Hình 1).

Hình 1. Công nghệ tích hợp tiên tiến

  • Công nghệ CIoT (IoT nhận thức) là công nghệ IoT dựa trên tần số vô tuyến nhận thức, hỗ trợ giao tiếp giữa máy và máy trong mạng lưới thiết bị không dây. Nó cho phép mỗi và mọi thực thể vật lý trên thế giới liên lạc và trao đổi thông tin một cách chủ động đảm bảo các yêu cầu về chất lượng dịch vụ (QoS). Kỹ thuật phân bổ tần số tự động là giải pháp cho phép phân bổ tự động các kênh vô tuyến nhằm tối ưu hóa trao đổi thông tin giữa các đối tượng kết nối trong môi trường mật độ cao. Đặc biệt, khi đại dịch COVID-19 xảy ra, quá trình thực hiện giãn cách xã hội được thực hiện trong phạm vi lớn trên toàn cầu. CIoT là giải pháp hữu hiệu đảm bảo cho quá trình giám sát, theo dõi dịch bệnh và vận hành các hình thức hoạt động xã hội trực tuyến (thương mại điện tử, học tập điện tử, đo lường thông minh, giám sát điện tử, chăm sóc sức khỏe thông minh và các dịch vụ y tế từ xa...)
  • Công nghệ IoMT đề cập đến tính kết nối của thiết bị y tế, ứng dụng phần mềm và dữ liệu liên quan đến ngành chăm sóc sức khỏe. Đại dịch COVID-19 đã trở thành điểm nóng của nghiên cứu y học, do đó IoMT có thể cung cấp giải pháp cho những thách thức trong việc phát hiện, giám sát, truy tìm tiếp xúc và kiểm soát căn bệnh này.

Công nghệ Internet of Medical Things (CIoMT)

CIoMT là công nghệ của CIoT nhưng mang tính chuyên môn hóa dành riêng cho ngành y tế được dựa trên nền tảng của IoT thông thường (Hình 2). Nó đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông minh, tạo điều kiện cho việc chẩn đoán, theo dõi và kiểm soát đại dịch trong thời gian thực. Ứng dụng của IoMT cung cấp dịch vụ y tế trực tuyến, chăm sóc sức khỏe thích hợp và xét nghiệm tại nhà/trung tâm cách ly cho người bệnh. Bên cạnh đó, nó là một nền tảng chuyên ngành y tế cho phép quản lý cơ sở dữ liệu hữu ích và các dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Hình 2. Công nghệ CIoMT dựa trên nền tảng IoT

Các ứng dụng của CIoMT

Theo dõi thời gian thực:

Cho phép cập nhật hàng ngày theo thời gian thực trên toàn thế giới về các trường hợp COVID-19 bao gồm số bệnh nhân được chữa khỏi, số người tử vong và trường hợp dương tính ở các địa điểm khác nhau. Chính vì vậy, thông qua công nghệ AI, mức độ nghiêm trọng của bệnh có thể được mô hình hóa và hoạt động của bệnh có thể được dự đoán để đưa ra quyết định tốt hơn cho các kế hoạch tiếp theo. Mỗi sáng kiến ​​của Chính phủ, các biện pháp phòng ngừa chăm sóc sức khỏe và cập nhật quy trình điều trị đều có thể được cung cấp cho người dân thông qua kết nối với mạng CIoMT.

Theo dõi bệnh nhân từ xa:

Do tính dễ lây lan của đại dịch COVID-19, các bác sĩ và nhân viên y tế là đối tượng có nguy cơ cao nhiễm bệnh. Thông qua kết nối internet, dữ liệu y tế thời gian thực như huyết áp, nhịp tim, điện tâm đồ, điện não đồ, điện, nhịp tim, nhiệt độ, nhịp thở tỷ lệ… được cập nhật liên tục từ cảm biến IoT đeo trên người bệnh giúp bác sĩ, nhân viên y tế theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân từ xa. Bên cạnh đó, áp dụng CIoMT đặc biệt hữu ích cho người cao tuổi hoặc bệnh nhân mắc nhiều bệnh khác nhau.

Chẩn đoán nhanh chóng:

CIoMT cho phép những người có lịch sử đi du lịch có thể tự kết nối với các dịch vụ y tế để chẩn đoán nhanh chóng với sai sót tối thiểu thông qua một số ứng dụng nhất định. Các kỹ thuật chụp X-quang hoặc chụp cắt lớp vi tính từ xa với công nghệ cảm biến hình ảnh hỗ trợ AI giúp quá trình chẩn đoán và phát hiện sớm virus được hoàn thành nhanh chóng

Liên hệ theo dõi và phân cụm:

Việc truy vết các trường hợp dương tính với virus corona được coi là rất cần thiết để kiểm soát sự lây lan của đại dịch. Với dữ liệu lịch sử vị trí của bệnh nhân và số lượng trường hợp được xác nhận thông qua CIoMT, công tác phân nhóm và phân loại các vùng dịch như: vùng ngăn chặn, vùng đệm, vùng đỏ, vùng cam, vùng xanh….được diễn ra nhanh chóng với độ chính xác cao, tạo điều kiện cho cho các cơ quan công quyền thực hiện các luật và lệnh khác nhau về ngăn chặn và giãn cách xã hội.

Sàng lọc và giám sát:

Dữ liệu nhận dạng khuôn mặt dựa trên hình ảnh nhiệt tại các địa điểm khác nhau của của các khu vực công cộng có thể được truy cập thông qua CIoMT giúp giám sát tự động các trường hợp nghi ngờ và dương tính, hỗ trợ các cơ quan công cộng và y tế kiểm tra, kiểm soát sự lây lan của bệnh.

Giảm khối lượng công việc của ngành y tế

Bắt đầu từ chẩn đoán, theo dõi và điều trị, CIoMT hỗ trợ các chuyên gia y tế hạn chế tiếp xúc với người bệnh, cho phép theo dõi bệnh từ xa, giúp giảm bớt khối lượng công việc. Dựa trên dữ liệu IoT, công nghệ AI cho phép lập mô hình và dự báo về sự lây nhiễm một cách nhanh chóng và chính xác. Ngoài ra, các bệnh viện có thể đảm bảo cung cấp dịch vụ tư vấn kịp thời thông qua hệ thống y tế từ xa và phân phối thuốc cùng với sự hợp tác các công ty Blockchain.

Ngăn ngừa và kiểm soát

Sự lây lan của vi rút có thể được kiểm soát bằng sự can thiệp kịp thời của cơ quan y tế và cơ quan công quyền cũng như ý thức tự giác của từng người dân. Thông qua sử dụng một số ứng dụng nhất định (Arogya Setu ở Ấn Độ hay PC-COVID tại Việt Nam…) CIoMT cung cấp thông tin các trường hợp bị nhiễm hay nghi ngờ cho người dân ở vùng lân cận giúp nâng cao ý thức cộng đồng.

Lời kết

Mặc dù CIoMT có thể giúp quản lý đại dịch ở mức độ toàn cầu, nhưng vẫn có những thách thức và lỗ hổng nhất định cần được giải quyết. Quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu cá nhân là mối quan tâm hàng đầu và có thể là rào cản lớn trong tương lai. Bên cạnh đó các vấn đề đạo đức trong CIoMT vẫn là một câu hỏi mở.

Tuy nhiên, CIoMT là một công nghệ đầy hứa hẹn giúp con người chống lại sự lây lan của virus, hỗ trợ chính quyền thực hiện các chiến lược khẩn cấp một cách hiệu quả về chi phí, giảm thiểu những căng thẳng của việc thiếu hụt thiết bị y tế... Duy trì và phát triển cơ sở dữ liệu có hệ thống để lập mô hình và dự đoán diễn biến của dịch bệnh sẽ giúp người có thẩm quyền đưa ra quyết định ứng phó tốt hơn trong tương lai.

Đỗ Tiến Thành

Nguồn tham khảo

https://www.worldometers.info/coronavirus/

https://www.form.gov.sg/#!/5e33fa3709f80b00113b6891

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7195043/

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7147210/

https://www.form.gov.sg/#!/5e33fa3709f80b00113b6891

309 Go top

Tin nổi bật

Ý kiến về Trang thông tin điện tử Cục Tin học hóa?
1. Đạt yêu cầu, 1180 phiếu (88 %)
2. Chưa đạt yêu cầu, 107 phiếu (8 %)
3. Cần thêm chủ đề, 57 phiếu (4 %)
Tổng số phiếu: 1344
THÔNG KÊ TRUY CẬP
  • Người trực tuyến Người trực tuyến
    • Khách Khách 46
    • Thành viên Thành viên 0
    • Tổng Tổng 46
    • Tổng lượt truy cập: Tổng lượt truy cập: 18316960