Ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam
Dữ liệu lớn (Big Data) và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những đột phá rộng khắp trên mọi lĩnh vực. Ứng dụng AI và khai thác dữ liệu y tế trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh và xây dựng nền y tế thông minh đã trở thành vấn đề cốt lõi trong lộ trình phát triển y tế của mọi quốc gia, trong đó có Việt Nam. Bài viết trình bày khái quát về ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh (CĐHA) y khoa và một số thành tựu bước đầu tại Việt Nam. Mở đầu Hình ảnh y khoa được tạo ra từ các kỹ thuật tạo ảnh bên trong cơ thể người (bao gồm cả các mô sinh học), nhằm hỗ trợ phân tích lâm sàng hoặc can thiệp y tế. Hiểu một cách đơn giản, hình ảnh y khoa là các hình ảnh sinh học được tạo ra với sự hỗ trợ của các công nghệ hình ảnh như X-quang, cắt lớp vi tính (CT), cộng hưởng từ (MRI), siêu âm (Ultrasound), nội soi (Endoscopy), ảnh nhiệt (Thermography), hay các hình ảnh y học hạt nhân như chụp cắt lớp phát xạ positron (PET) và chụp cắt lớp vi tính phát xạ photon đơn (SPECT). Hình ảnh X-quang đầu tiên trong lịch sử y học thế giới được chụp năm 1895 bởi nhà vật lý học người Đức Wilhelm Röntgen, người sau đó được trao giải Nobel Vật lý năm 1901. Kể từ đó, hình ảnh X-quang nhanh chóng được ứng dụng trong y học, đặc biệt trong chiến tranh để tìm các cấu trúc xương bị vỡ hoặc các mảnh đạn còn sót lại bên trong cơ thể. Sự phát triển của công nghệ dẫn đến việc ra đời một loạt các kỹ thuật hình ảnh mới, hình thành nên y học hiện đại như ngày nay. Công nghệ hỗ trợ CĐHA y tế và vai trò của AI Trong y khoa, các hệ thống hỗ trợ phát hiện (computer-aided detection – CADe) và hỗ trợ chẩn đoán (computer-aided diagnosis – CADx) được thiết kế để giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn [1, 2]. Cụ thể, các hệ thống này cho phép phân tích và đánh giá các bất thường từ dữ liệu y khoa trong thời gian ngắn. Chúng có thể giúp cải thiện chất lượng hình ảnh y khoa, làm nổi bật các cấu trúc bất thường bên trong cơ thể và thực hiện đo đạc các chỉ số lâm sàng [3]. Các hệ thống CADe/x được xây dựng dựa trên các công nghệ lõi gồm xử lý hình ảnh, thị giác máy tính, và đặc biệt là AI. Trong 5 năm trở lại đây, sự bùng nổ của dữ liệu lớn và năng lực tính toán đã giúp cho các mô hình AI đạt được những bước tiến vượt bậc. Các đột phá trong nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng về AI trong y tế liên tiếp được công bố và đưa vào triển khai thực tế. Nói một cách vắn tắt, các mô hình AI có thể tham gia hỗ trợ bác sĩ trong toàn bộ quy trình khám chữa bệnh lâm sàng dựa trên hình ảnh y tế. AI cho phép tạo ra các hình ảnh y khoa nhanh hơn, chất lượng hơn với giá thành rẻ hơn. Việc phân tích, chẩn đoán bệnh và tự động xuất báo cáo… cũng đều có thể đảm nhiệm bởi các thuật toán AI. Trong các tác vụ trên, AI được đã được ứng dụng rộng rãi nhất nhằm phục vụ chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh [4, 5], đặc biệt là phát hiện sớm các bệnh lý liên quan đến ung thư [6, 7]. Năng lực của một hệ thống AI trong CĐHA y tế có thể chia làm 3 mức độ: (1) Detection: phát hiện các bất thường tiềm tàng từ hình ảnh, phân loại giữa các hình ảnh bệnh nhân mắc bệnh và bệnh nhân không mắc bệnh. Chức năng này của AI giúp giải quyết các bài toán sàng lọc diện rộng hoặc tối ưu việc phân luồng bệnh nhân theo tính ưu tiên. (2) Characterization: đặc tả các tính chất của tổn thương, tiến hành khoanh vùng, phân loại mức độ nguy hiểm theo các tiêu chuẩn y khoa. Ví dụ phân loại mức độ ung thư hoá của một tổn thương. (3) Monitoring: giám sát và đánh giá sự tiến triển của các tổn thương trên hình ảnh. Theo dõi và đánh giá theo thời gian thực các tình huống khẩn cấp nguy hiểm tới tính mạng của người bệnh. Sự thiếu hụt nguồn lực y tế so với nhu cầu là một thực tế trên toàn thế giới hiện nay. Theo thống kê, tại Nhật Bản chỉ có 36 bác sĩ CĐHA/triệu dân. Cả Liberia chỉ có 2 bác sĩ CĐHA và 14 quốc gia tại châu Phi không có bác sĩ CĐHA. Ngay cả đối với những quốc gia phát triển nhất, sự thiếu hụt nguồn nhân lực cũng là một vấn đề nhức nhối. Tại Anh, ước tính có hơn 300.000 hình ảnh X-quang phải chờ đến hơn 30 ngày trước khi được phân tích [8] tại một thời điểm bất kỳ trong năm. AI được coi là xu hướng tất yếu và là công cụ mạnh nhất giúp bù đắp những thiếu hụt này. Một loạt các công cụ AI mới đã được phát triển và ứng dụng trong phân tích và chẩn đoán nhiều phương thức hình ảnh khác nhau như X-quang phổi, X-quang vú, CT/MRI sọ não. Tại Mỹ, một số phần mềm AI đã được Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cấp giấy phép hoạt động. Chẳng hạn, phần mềm chẩn đoán đột quỵ não do thiếu máu cục bộ cấp tính dựa trên phân tích hình ảnh CT
Ứng dụng AI trong y tế: Xu hướng chăm sóc sức khỏe hiện đại
Ứng dụng AI trong y tế đang cách mạng hóa cách chúng ta chăm sóc sức khỏe, từ chẩn đoán bệnh đến quản lý bệnh viện. Trí tuệ nhân tạo trong y tế không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn mở ra cơ hội cá nhân hóa điều trị và tối ưu hóa quy trình. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá vai trò của ứng dụng AI trong y tế, những lợi ích nổi bật, thách thức và tiềm năng mà công nghệ này mang lại, cùng với hành trình đào tạo chuyên gia y tế tương lai tại trường Đại học VinUni. 1. Tổng quan về AI trong lĩnh vực y tế Ứng dụng AI trong y tế đã trở thành động lực thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành chăm sóc sức khỏe. Để hiểu rõ hơn, hãy bắt đầu từ khái niệm cơ bản và các công nghệ cốt lõi. 1.1. AI là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người thông qua máy tính, bao gồm học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Trong y tế, AI được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn, dự đoán bệnh lý và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng. Ứng dụng AI trong y tế giúp xử lý thông tin nhanh chóng, chính xác hơn so với phương pháp truyền thống. 1.2. Các công nghệ AI cốt lõi được ứng dụng trong y tế Trong bối cảnh y tế hiện đại đang đối mặt với khối lượng dữ liệu khổng lồ từ hồ sơ bệnh án điện tử, hình ảnh chẩn đoán và kết quả xét nghiệm, trí tuệ nhân tạo nổi lên như một công cụ đột phá, giúp chuyển đổi từ cách tiếp cận truyền thống sang mô hình dự đoán, cá nhân hóa và chính xác cao. Các công nghệ AI cốt lõi không chỉ hỗ trợ bác sĩ giảm thiểu sai sót mà còn tối ưu hóa quy trình chăm sóc, từ phát hiện sớm bệnh lý đến lập kế hoạch điều trị hiệu quả, mang lại lợi ích thiết thực cho cả bệnh nhân và hệ thống y tế toàn cầu. Một số công nghệ nổi bật bao gồm: Học máy (Machine Learning): Phân tích dữ liệu bệnh nhân để dự đoán nguy cơ bệnh. Thị giác máy tính: Hỗ trợ đọc hình ảnh y khoa như X-quang, MRI. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phân tích hồ sơ bệnh án hoặc hỗ trợ chatbot tư vấn sức khỏe. Robot học: Ứng dụng trong phẫu thuật chính xác hoặc chăm sóc bệnh nhân. Những công nghệ này tạo nền tảng cho ứng dụng AI trong y tế, giúp tối ưu hóa từ chẩn đoán đến điều trị. 1.3. Vai trò của AI trong việc thúc đẩy chuyển đổi số ngành y tế AI là động lực chính của chuyển đổi số trong y tế, từ việc số hóa hồ sơ bệnh án đến tự động hóa quy trình quản lý bệnh viện. Ứng dụng AI trong y tế giúp giảm thiểu sai sót, tối ưu hóa tài nguyên và nâng cao trải nghiệm bệnh nhân. 2. Các ứng dụng thực tiễn của AI trong chăm sóc sức khỏe Ứng dụng AI trong y tế mang lại nhiều lợi ích thực tiễn, từ hỗ trợ bác sĩ đến nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân. 2.1. Hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh và phát hiện sớm bệnh lý AI vượt trội trong việc phân tích hình ảnh y khoa, giúp phát hiện sớm các bệnh như ung thư phổi và bệnh tim. Ví dụ, các thuật toán học sâu có thể nhận diện bất thường trên ảnh X-quang với độ chính xác ngang bác sĩ chuyên khoa. Trí tuệ nhân tạo trong y học giúp giảm thời gian chẩn đoán, đặc biệt ở các khu vực thiếu chuyên gia. 2.2. Cá nhân hóa phác đồ điều trị và ứng dụng trong phẫu thuật chính xác AI phân tích dữ liệu di truyền và lịch sử bệnh án để đề xuất phác đồ điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân. Trong phẫu thuật, các hệ thống robot AI như da Vinci Surgical System hỗ trợ bác sĩ thực hiện các ca mổ phức tạp với độ chính xác cao, giảm nguy cơ biến chứng. Ứng dụng AI trong y tế ở lĩnh vực này đang định hình lại cách điều trị cá nhân hóa. 2.3. Theo dõi sức khỏe bệnh nhân từ xa và quản lý bệnh mãn tính Các thiết bị đeo thông minh tích hợp AI theo dõi nhịp tim, đường huyết hoặc giấc ngủ, giúp bác sĩ giám sát bệnh nhân từ xa. Với bệnh mãn tính như tiểu đường, AI dự đoán biến chứng và gợi ý thay đổi lối sống. Trí tuệ nhân tạo trong y tế mang lại sự tiện lợi và giảm áp lực cho hệ thống y tế. 2.4. Tối ưu hóa quy trình quản lý, vận hành tại các cơ sở y tế AI hỗ trợ tự động hóa các tác vụ như xếp lịch khám, quản lý hồ sơ bệnh nhân và tối ưu hóa chuỗi cung ứng thuốc. Ví dụ, các bệnh viện sử dụng AI để dự đoán lượng bệnh nhân nhập viện, giúp phân bổ nhân sự hiệu quả hơn. 2.5. Nghiên cứu & phát triển dược phẩm AI giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc bằng cách phân tích dữ liệu sinh học để xác định hợp chất tiềm năng. Công nghệ này giúp mô phỏng tương tác phân tử chính xác hơn, rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu. Ứng dụng AI trong y tế ở lĩnh vực này mở ra triển vọng cho các loại thuốc mới. 3. Lợi ích nổi bật của việc ứng dụng AI trong y tế
Ứng dụng AI trong y tế: Xu hướng tất yếu cho hệ thống y tế thông minh và bền vững
AI đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành Y tế, mang lại những tiến bộ vượt bậc từ chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc đến quản lý bệnh viện. Tuy nhiên việc áp dụng AI vẫn còn tồn tại nhiều thách thức và hạn chế. Trong những năm gần đây, AI đã không còn là khái niệm xa lạ mà dần trở thành yếu tố cốt lõi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là Y tế. Trong bối cảnh ngành y toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam, đang chịu áp lực lớn về chi phí, nhân lực và nhu cầu điều trị cá nhân hóa, việc ứng dụng AI không chỉ là xu hướng công nghệ mà còn là lời giải cho bài toán phát triển Y tế bền vững. Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu những ứng dụng AI trong Y tế trong bài viết dưới đây. Tổng quan về AI trong Y tế Việt Nam Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo AI đã dần thâm nhập vào hệ thống Y tế Việt Nam và mở ra hướng đi mới trong việc nâng cao chất lượng khám chữa bệnh. Nổi bật trong số đó là ứng dụng AI vào chẩn đoán hình ảnh tại các bệnh viện lớn như Bạch Mai, Vinmec hay 108. Công nghệ này hỗ trợ bác sĩ phát hiện sớm các bệnh lý nguy hiểm như ung thư phổi, tổn thương gan hay tim mạch, với độ chính xác cao và thời gian chẩn đoán được rút ngắn đáng kể. Lợi ích của việc ứng dụng công nghệ AI trong Y tế Ứng dụng AI vào lĩnh vực Y tế mang lại nhiều lợi ích thiết thực, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, tối ưu hóa vận hành và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Nâng cao hiệu quả chẩn đoán và điều trị: AI có khả năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu y khoa như hình ảnh X-quang, CT, MRI, kết quả xét nghiệm… trong thời gian ngắn, giúp bác sĩ phát hiện bệnh sớm và chính xác hơn. Tối ưu hóa quy trình làm việc trong bệnh viện: AI giúp tự động hóa các tác vụ hành chính như ghi chú bệnh án, lập kế hoạch điều trị, phân loại hồ sơ bệnh nhân và hỗ trợ lập lịch khám chữa bệnh. Mở rộng tiếp cận Y tế cho vùng sâu vùng xa: Kết hợp với công nghệ viễn thông, AI giúp triển khai các dịch vụ Y tế từ xa (telemedicine), giúp người dân ở khu vực hẻo lánh được khám bệnh, chẩn đoán và tư vấn điều trị từ các chuyên gia tại tuyến trung ương mà không cần di chuyển. Hỗ trợ nghiên cứu và phát triển thuốc: AI có thể sàng lọc hàng triệu phân tử hóa học để xác định các hợp chất có tiềm năng điều trị bệnh trong thời gian ngắn. Tăng cường trải nghiệm và sự hài lòng của bệnh nhân: Chatbot Y tế, trợ lý ảo và các hệ thống thông minh hỗ trợ giải đáp thắc mắc, đặt lịch, nhắc lịch tái khám… giúp người bệnh được chăm sóc chu đáo, tiện lợi và dễ dàng hơn. Các ứng dụng nổi bật của AI trong Y tế và chăm sóc sức khỏe AI đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong Y tế nhờ khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu: AI chẩn đoán bệnh Nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, AI có thể hỗ trợ các bác sĩ trong chẩn đoán bệnh chính xác hơn, cụ thể: AI trong chẩn đoán hình ảnh y khoa AI có khả năng đọc và phân tích hình ảnh X-quang, CT, MRI để phát hiện bất thường như khối u, tổn thương nội tạng hay đột quỵ sớm hơn và chính xác hơn. Không chỉ dừng lại ở hình ảnh, AI còn được ứng dụng trong giải phẫu bệnh (pathology) cụ thể là phân tích tế bào học và mô bệnh học kỹ thuật số. Nhờ khả năng học sâu (deep learning), AI có thể phát hiện những đặc điểm vi thể bất thường trong mẫu sinh thiết, hỗ trợ bác sĩ xác định chính xác mức độ ác tính của tế bào ung thư, từ đó đưa ra phác đồ điều trị phù hợp hơn. Một ví dụ tiêu biểu là hệ thống hỗ trợ chẩn đoán ung thư tuyến giáp do Bệnh viện Nội tiết Trung ương phối hợp với VNPT AI phát triển, ứng dụng nền tảng VNPT SmartVision. Hệ thống sử dụng công nghệ học sâu để phân tích hình ảnh siêu âm, nhận diện bất thường trong nhân tuyến giáp và đưa ra xác suất lành hoặc ác tính. Với kho dữ liệu gồm 30.000 ảnh từ hơn 10.000 bệnh nhân trên cả nước , hệ thống được đào tạo và kiểm định chặt chẽ bởi các bác sĩ đầu ngành. Kết quả cho thấy, giải pháp giúp tăng 50% hiệu quả khám chữa bệnh và giảm 25% tỷ lệ chẩn đoán nhầm, đồng thời tối ưu quy trình, giảm can thiệp không cần thiết và nâng cao chất lượng chẩn đoán. Phân tích dữ liệu (Genomics) và Proteomics AI đang mở ra bước tiến lớn trong y học chính xác thông qua việc phân tích dữ liệu genomics (giải mã gen) và proteomics (phân tích protein). Nhờ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu sinh học khổng lồ, AI giúp dự đoán nguy cơ mắc các bệnh di truyền, phát hiện sớm đột biến gen liên quan đến ung thư, tim mạch hoặc các rối loạn chuyển hóa. AI trong Điều trị Trong điều trị, AI cũng được ứng dụng rộng rãi: Y học cá nhân hóa (Personalized Medicine) AI là công cụ quan trọng thúc đẩy
NGHIÊN CỨU TÁC DỤNG TIÊU FIBRIN CỦA TRÍ BẢO HOÀN TRÊN THỰC NGHIỆM
Phạm Thị Vân Anh¹, Vũ Thị Lan², Nguyễn Chí Dưỡng², Nguyễn Triệu Vân², Vũ Quang Huy¹ và Nguyễn Thị Thanh Loan¹,¹ Trường Đại học Y Hà Nội² Công ty TNHH Dược phẩm Napharco Từ khoá: Trí Bảo Hoàn, tiêu fibrin, động vật thực nghiệm. Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá tác dụng tiêu fibrin của chế phẩm Trí Bảo Hoàn trên mô hình gây đông máu bằng thrombin ở thỏ. Thỏ được gây đông máu bằng cách tiêm tĩnh mạch chậm qua rìa tai dung dịch thrombin liều 15 UI/thỏ. Các chỉ số được xác định bao gồm thời gian prothrombin (PT), thời gian thromboplastin từng phần hoạt hóa (aPTT) và nồng độ D-dimer để đánh giá tác dụng của Trí Bảo Hoàn lên quá trình tiêu fibrin. Bên cạnh đó, hoạt độ AST, ALT cùng nồng độ creatinin và ure trong máu được xác định nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của chế phẩm đến tổn thương tế bào gan và chức năng thận. Kết quả nghiên cứu cho thấy Trí Bảo Hoàn không ảnh hưởng đến quá trình đông máu trên thỏ bình thường. Trên mô hình thỏ gây đông máu bằng thrombin, Trí Bảo Hoàn liều 0,06 viên/kg/ngày không thể hiện tác dụng tiêu fibrin, trong khi liều 0,18 viên/kg/ngày làm tăng nồng độ D-dimer và kéo dài aPTT có ý nghĩa thống kê so với lô mô hình. Cả hai mức liều của Trí Bảo Hoàn không làm thay đổi đáng kể về cân nặng cũng như các chỉ số AST, ALT, ure và creatinin trong máu. Như vậy, Trí Bảo Hoàn liều 0,18 viên/kg/ngày thể hiện tác dụng tiêu fibrin trên mô hình gây đông máu bằng thrombin ở thỏ. Tác giả liên hệ: Nguyễn Thị Thanh LoanTrường Đại học Y Hà NộiEmail: nguyenthanhloan@hmu.edu.vn Ngày nhận: 07/11/2025Ngày được chấp nhận: 04/12/2025 I. ĐẶT VẤN ĐỀ Đông máu là một cơ chế sinh lý quan trọng giúp cơ thể ngăn ngừa mất máu khi mạch máu bị tổn thương. Quá trình này bao gồm sự hoạt hóa tuần tự của các yếu tố đông máu, dẫn đến chuyển fibrinogen hòa tan thành fibrin không hòa tan. Các sợi fibrin sau đó trùng hợp tạo thành mạng lưới bền vững, giam giữ các thành phần hữu hình của máu và hình thành cục máu đông, giúp cầm máu, bảo vệ và phục hồi mô tổn thương. Tuy nhiên, khi hệ thống đông máu bị hoạt hóa quá mức hoặc mất cân bằng với hệ tiêu sợi huyết, các cục huyết khối bất thường có thể hình thành trong lòng mạch. Tình trạng này được gọi là tăng đông, làm gia tăng nguy cơ tắc mạch, thiếu máu cục bộ và tổn thương cơ quan, gây nên nhiều biến chứng nguy hiểm tại tim, não, phổi và các cơ quan nội tạng khác.¹ Trong điều trị các bệnh lý huyết khối, thuốc tiêu fibrin đóng vai trò quan trọng nhờ khả năng hoạt hóa plasminogen thành plasmin, giúp phân hủy fibrin và tái thông dòng máu. Tuy nhiên, các thuốc này có nguy cơ xuất huyết cao, chi phí lớn, và thường chỉ được sử dụng trong điều kiện theo dõi chặt chẽ tại cơ sở y tế.² Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các chế phẩm hỗ trợ tiêu fibrin có nguồn gốc tự nhiên, an toàn hơn và phù hợp với điều trị dự phòng hoặc hỗ trợ dài hạn đang ngày càng được quan tâm. Các dược liệu truyền thống như bá tử nhân, hợp hoan bì, đương quy, câu kỷ tử, thục địa… từ lâu đã được biết đến với tác dụng hoạt huyết, nhưng các nghiên cứu hiện đại đánh giá trực tiếp ảnh hưởng của các dược liệu này lên hệ tiêu sợi huyết hoặc mô hình huyết khối thực nghiệm còn rất hạn chế.³⁴ Bên cạnh đó, một số hoạt chất có nguồn gốc tự nhiên như nattozyme (natokinase), lumbrokinase, chiết xuất lá Bạch quả, và alpha-lipoic acid đã được chứng minh có hoạt tính tiêu fibrin và làm giảm hình thành huyết khối trên nhiều mô hình tiền lâm sàng khác nhau.⁵⁻⁸ Trí Bảo Hoàn là chế phẩm kết hợp giữa nattozyme, lumbrokinase và các dược liệu cổ truyền có tác dụng hoạt huyết. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào đánh giá tác dụng chống đông và tiêu fibrin phối hợp của toàn bộ các thành phần này trong cùng một công thức. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác dụng tiêu fibrin của Trí Bảo Hoàn trên mô hình gây đông máu bằng thrombin ở thỏ và ảnh hưởng của Trí Bảo Hoàn lên mức độ huỷ hoại tế bào gan và chức năng thận của thỏ. II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP 1. Đối tượng Sản phẩm nghiên cứu Sản phẩm nghiên cứu là Trí Bảo Hoàn của Công ty TNHH Dược phẩm Napharco. Dạng bào chế: viên hoàn. Trong 1 viên có chứa: Nattozyme Phygic 1000mg; 2100mg cao hỗn hợp tương đương thảo mộc (gồm Bá tử nhân (Platycladus orientalis) 3000mg; Hợp hoan bì (Albizia julibrissin) 1000mg; Phục thần (Poria cum Radice Pini) 1000mg; Đương quy (Angelica sinensis) 1000mg; Câu kỷ tử (Lycium barbarum) 1000mg; Thục địa (Rehmannia glutinosa) 1000mg; Ngải tượng (Curcuma zedoaria) 1000mg; Hòe hoa (Sophora japonica) 500mg; Liên tâm (Nelumbo nucifera) 500mg; Cam thảo (Radix Glycyrrhizae) 500mg); Bột Hổ phách 300mg; Lumbrokinase 200FU; Chiết xuất lá bạch quả (Ginkgo biloba) 120mg; GABA 100mg; Magnesium gluconat 50mg; Alpha lipoic acid 20mg; L-theanin 15mg; Vitamin B6 3,5mg; Astaxanthin 5% 3,5mg. Sản phẩm đạt tiêu chuẩn cơ sở. Số ĐKSP: 3338/2024/ĐKSP. Số lô sản xuất: 03.2025. Ngày sản xuất: 12/3/2025. Hạn sử dụng: 11/3/2028. Sản phẩm được bảo quản nơi khô ráo, tránh ánh sáng trực tiếp, nhiệt độ dưới 30°C. Liều dùng dự kiến trên người là 1 viên/lần/ngày. Sản phẩm thử được hòa tan hoàn toàn trong nước cất trước khi cho động vật thực
Đỏ mặt khi uống rượu: Dấu hiệu tim gặp nguy?
Hiện tượng đỏ mặt khi uống rượu ở người Đông Á có thể liên quan đột biến gene, làm tăng nguy cơ tổn thương tim và biến chứng nguy hiểm. Hiện tượng “đỏ mặt khi uống rượu”, còn gọi là Asian flush, liên quan đến đột biến của enzyme ALDH2 enzyme, khiến cơ thể không thể phân giải hiệu quả acetaldehyde, một chất độc sinh ra trong quá trình chuyển hóa rượu. Hệ quả là người uống xuất hiện các triệu chứng như đỏ bừng mặt, tim đập nhanh, buồn nôn. Tình trạng này ước tính ảnh hưởng tới khoảng 40% người gốc Đông Á. Trong nhiều năm, các nhà khoa học đã ghi nhận mối liên hệ giữa đột biến này với nguy cơ mắc bệnh tim mạch, nhưng cơ chế cụ thể vẫn chưa rõ ràng. Nghiên cứu mới do City University of Hong Kong thực hiện đã cung cấp lời giải quan trọng. Nhóm nghiên cứu do giáo sư Yin Huiyong dẫn đầu phát hiện rằng đột biến ALDH2 có thể kích hoạt ferroptosis, một dạng chết tế bào liên quan đến sắt và stress oxy hóa. Đây là lần đầu tiên cơ chế này được chứng minh có liên quan trực tiếp đến mức độ tổn thương tim trong cơn nhồi máu cơ tim. Dữ liệu từ 177 bệnh nhân cho thấy những người mang đột biến ALDH2 có chức năng tim suy giảm nghiêm trọng hơn sau cơn đau tim. Đồng thời, các dấu hiệu sinh học cũng chỉ ra sự gia tăng quá trình oxy hóa lipid và suy giảm Coenzyme Q10, một chất chống oxy hóa quan trọng giúp bảo vệ tế bào cơ tim. Ferroptosis được xem là một “hiệu ứng dây chuyền” nguy hiểm. Khi được kích hoạt, quá trình này có thể lan rộng nhanh chóng, phá hủy các tế bào cơ tim và làm gia tăng nguy cơ suy tim cấp. Không chỉ dừng lại ở chức năng chuyển hóa rượu, protein ALDH2 còn đóng vai trò điều hòa trong quá trình sản xuất protein của tế bào. Trong điều kiện bình thường, nó tương tác với eIF3E, một thành phần kiểm soát quá trình dịch mã, giúp duy trì cân bằng nội bào. Tuy nhiên, khi xảy ra đột biến, cơ chế kiểm soát này bị phá vỡ. eIF3E chuyển sang trạng thái hoạt động chọn lọc, thúc đẩy sản xuất các protein có hại, từ đó kích hoạt ferroptosis. Sự thay đổi này giúp lý giải vì sao những người mang “gene đỏ mặt” lại dễ bị tổn thương tim nghiêm trọng hơn trong cùng điều kiện thiếu máu cơ tim. Các thí nghiệm trên mô hình động vật củng cố thêm kết luận trên khi cho thấy việc ức chế ferroptosis có thể cải thiện chức năng tim sau nhồi máu. Điều này mở ra khả năng ứng dụng các liệu pháp nhắm trúng đích như chất ức chế ferroptosis hoặc thuốc điều chỉnh chuyển hóa sắt. Theo các chuyên gia, phát hiện này không chỉ làm thay đổi cách hiểu về vai trò của ALDH2 mà còn nhấn mạnh tiềm năng của y học cá thể hóa trong điều trị bệnh tim mạch. Trong tương lai, việc sàng lọc gene có thể giúp xác định sớm những người có nguy cơ cao, từ đó xây dựng chiến lược can thiệp phù hợp. Phát hiện từ nghiên cứu cho thấy một biểu hiện quen thuộc như đỏ mặt khi uống rượu có thể là dấu hiệu cảnh báo sớm về nguy cơ sức khỏe nghiêm trọng. Trong bối cảnh bệnh tim mạch vẫn là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu trên toàn cầu, việc hiểu rõ yếu tố di truyền và cơ chế bệnh sinh sẽ đóng vai trò quan trọng trong phòng ngừa và điều trị. Nghiên cứu cũng đặt ra yêu cầu nâng cao nhận thức cộng đồng, đặc biệt tại các quốc gia châu Á, nơi tỉ lệ mang đột biến ALDH2 ở mức cao. Không chỉ là vấn đề dung nạp rượu, “hội chứng đỏ mặt” có thể là chìa khóa để nhận diện sớm những rủi ro tiềm ẩn đối với tim mạch. Nguồn: tuoitre.vn
Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong phát hiện sớm ung thư, chẩn đoán lâm sàng và y học cá nhân hóa
Bài viết bởi Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương – Khoa Khám bệnh & Nội khoa – Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park Dự đoán ung thư sớm và đáp ứng điều trị là một vấn đề cốt yếu trong điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân ung thư. Trí tuệ nhân tạo (AI), một lĩnh vực khoa học máy tính, nhằm phát triển các thuật toán hoặc chương trình máy tính với khả năng phân tích hoặc dự đoán tiên tiến. ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào phát hiện sớm ung thư có thể cải thiện chẩn đoán chính xác, cải thiện quá trình ra quyết định lâm sàng và dẫn đến cách mạng hóa tương lai của chẩn đoán và điều trị. 1. Trí tuệ nhân tạo là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để chuyển đổi dữ liệu đầu vào thô thành các hành động ra quyết định, giống như con người. Các chương trình AI được thiết kế để đưa ra quyết định, thường sử dụng các chương trình học sâu và máy tính hướng dẫn để phân tích và xử lý dữ liệu thô để đưa ra quyết định lâm sàng nhằm điều trị hiệu quả. Cần có những kỹ thuật mới để dự đoán ung thư ở giai đoạn đầu vì các phương pháp thông thường có độ chính xác kém và không thể áp dụng cho y học cá nhân hóa. AI có tiềm năng sử dụng các hệ thống máy tính thông minh, thông minh để giải thích hình ảnh và chẩn đoán sớm ung thư. AI đã và đang thay đổi hầu hết các lĩnh vực trong lĩnh vực y tế bằng cách tích hợp với các công nghệ mới đang phát triển. AI đã cách mạng hóa toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe thông qua chẩn đoán kỹ thuật số sáng tạo với độ chính xác và độ chính xác cao hơn. AI có khả năng phát hiện ung thư ở giai đoạn sớm với chẩn đoán chính xác và cải thiện kết quả sống sót. AI là một công nghệ tiên tiến của tương lai có thể được sử dụng để dự đoán, chẩn đoán và điều trị ung thư sớm. 2. Tiến bộ của công nghệ AI dẫn đến sự tiến bộ của các lĩnh vực chẩn đoán ung thư Sự đổi mới của AI có khả năng ảnh hưởng đến một số thông số của liệu pháp điều trị ung thư. Chúng bao gồm dự đoán, sàng lọc, phân tích và giải thích các tập dữ liệu khổng lồ, giải mã dữ liệu hình ảnh khối u, phát hiện thuốc và xác nhận thuốc trong môi trường lâm sàng. Việc sàng lọc các mục tiêu khối u ở cả quần thể khỏe mạnh và có nguy cơ cao mang lại cơ hội phát hiện ung thư sớm và cải thiện cơ hội phục hồi để điều trị và chữa khỏi. Những tiến bộ trong AI với học máy và học sâu đang phát triển nhanh chóng, và sẽ sớm thay đổi khoa học phát hiện và tầm soát ung thư. Cần đào tạo các công nghệ AI tiên tiến để dự đoán ung thư sớm ở bệnh nhân. Mặc dù các ứng dụng AI vẫn còn hạn chế, nhưng vai trò tiềm năng của AI trong việc phát hiện sớm ung thư là rất lớn để trích xuất thông tin về chẩn đoán, tiên lượng và khả năng đáp ứng liệu pháp 3. AI trong phát hiện sớm ung thư Các thuật toán chính xác của AI có thể được sử dụng để cải thiện thuốc chính xác nhằm nhắm vào đúng bệnh nhân để có liệu pháp phù hợp vào đúng thời điểm. Điểm đánh dấu tăng sinh Ki-67 có liên quan nhiều đến chẩn đoán, phân loại, tiên lượng và điều trị ung thư vú giai đoạn sớm. Các phương pháp phân đoạn khối u não tự động là các thuật toán tính toán giúp xác định khối u và đã trở thành một công cụ chẩn đoán quan trọng trong việc lập kế hoạch y học chính xác. Việc xác định và phát hiện chính xác di căn hạch là rất quan trọng để lập kế hoạch điều trị ung thư ruột kết. Do sự phức tạp và không đồng nhất trong dữ liệu ung thư, các thuật toán dựa trên AI có thể được sử dụng để xác định số hóa các mẫu khối u mô bệnh học và phân tích hình ảnh. Dự đoán và xác nhận đột biến gen bằng cách sử dụng mô bệnh học số hóa đầu vào thô cho kết quả đầy hứa hẹn đối với sáu đột biến gen khác nhau (STK11, EGFR, FAT1, SETBP1, KRAS và TP53) trong ung thư phổi. Các đột biến trong KRAS, protein khối u P53 và độ chính xác dự đoán của các dấu hiệu này có thể được sử dụng để chẩn đoán sớm ung thư. Các bác sĩ lâm sàng đã sử dụng AI để thiết lập một chữ ký sớm (phối tử lập trình 1), có thể dự đoán hiệu quả của liệu pháp miễn dịch ung thư. 4. Khả năng phân tích dữ liệu của AI đã có một bước tiến nhảy vọt trong những năm gần đây để dự đoán ung thư tại điểm xuất phát Các thuật toán sàng lọc mục tiêu ung thư và xử lý dữ liệu thông qua AI sẽ cho phép tăng khả năng phát hiện và can thiệp sớm. Các phương pháp phát hiện và điều trị ung thư thông thường rất tốn kém, mất thời gian và thường cho kết quả điều trị kém. Để giải quyết vấn đề này, sự phát triển của các kỹ thuật học máy là trọng tâm để khám phá các
Những tiến bộ trong điều trị miễn dịch – dị ứng lần đầu ra mắt tại Việt Nam
(Dân trí) – Hơn 500 chuyên gia, bác sĩ, nhà khoa học hàng đầu trong nước và quốc tế đã hội tụ tại Hội nghị khoa học thường niên 2026 của Viện Nghiên cứu Miễn dịch Vinmec – VinUni, cùng cập nhật những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực miễn dịch – dị ứng. Nhiều liệu pháp tiên tiến lần đầu có mặt tại Việt Nam Ngày 27-28/3, Hội nghị khoa học thường niên của Viện Nghiên cứu Miễn dịch Vinmec – VinUni với chủ đề “Tiến bộ trong kỷ nguyên Miễn dịch chính xác: Từ nghiên cứu tới lâm sàng” đã diễn ra tại Trường Đại học VinUni (Vinhomes Ocean Park, Gia Lâm, Hà Nội). Hội nghị quy tụ nhiều tên tuổi uy tín trong lĩnh vực miễn dịch – dị ứng như PGS.TS.BS Nguyễn Văn Đĩnh – Viện trưởng Viện Nghiên cứu Miễn dịch Vinmec, VinUni, Giám đốc Trung tâm Dị ứng – Miễn dịch lâm sàng Vinmec Times City; GS.BS Timothy John Craig – Giám đốc Trung tâm Phù mạch Di truyền (ACARE), Trung tâm Y tế Hershey (Hoa Kỳ); GS.BS Sheryl van Nunen – Giáo sư Đại học Sydney, Đại học Macquarie (Australia), cùng nhiều chuyên gia, nhà khoa học danh tiếng khác. Phát biểu tại hội nghị, PGS.TS.BS Nguyễn Văn Đĩnh cho biết, trong bối cảnh các bệnh lý miễn dịch – dị ứng ngày càng gia tăng và diễn biến phức tạp, y học đang bước vào kỷ nguyên miễn dịch chính xác. Việc cá thể hóa điều trị dựa trên đặc điểm sinh học của từng bệnh nhân trở thành xu hướng tất yếu. Các diễn giả tham gia sự kiện đã cập nhật hàng loạt liệu pháp tiên tiến trên thế giới, trong đó nhiều phương pháp lần đầu tiên được giới thiệu tại Việt Nam. GS.TS.BS Michelle Hermiston (Đại học California, San Francisco – UCSF) chia sẻ các kết quả mới nhất về nghiên cứu liệu pháp tế bào CAR-T trong điều trị bệnh tự miễn. Liệu pháp này lấy chính tế bào miễn dịch của bệnh nhân, tái lập trình trong phòng thí nghiệm rồi đưa trở lại cơ thể để loại bỏ tận gốc những tế bào đang gây bệnh. Nghiên cứu ban đầu cho thấy phương pháp này có thể giúp tái khởi động toàn bộ hệ miễn dịch, giúp một số bệnh nhân lupus nặng thuyên giảm, thậm chí không cần tiếp tục dùng thuốc. Hiện nghiên cứu được triển khai tại 6 quốc gia. Tại Việt Nam, Vinmec là đơn vị đầu tiên và duy nhất Việt Nam tham gia nghiên cứu này. Bên cạnh đó, các liệu pháp sinh học trong điều trị hen suyễn nặng cũng là chủ đề nhận được nhiều sự quan tâm. ThS.BS Nguyễn Quỳnh Anh – Khoa Nội tổng hợp, Bệnh viện Vinmec Times City – có bài báo cáo về cơ chế và lựa chọn thuốc sinh học trong điều trị hen nặng. Theo bác sĩ Quỳnh Anh, hen suyễn vẫn là gánh nặng y tế lớn, đặc biệt với những bệnh nhân không đáp ứng tốt với điều trị thông thường. Thực tế, ứng dụng các thuốc sinh học tại Vinmec Times Ciy cho thấy thuốc giúp kiểm soát bệnh hiệu quả hơn, giảm tần suất cơn hen cấp và cải thiện rõ rệt chất lượng sống cho người bệnh. Trong lĩnh vực dị ứng, GS.BS Timothy John Craig đã cập nhật những hướng dẫn mới nhất về điều trị mày đay. Theo GS. Craig, sự xuất hiện của remibrutinib – một liệu pháp thế hệ mới – đang mang lại hy vọng cho nhóm bệnh nhân khó điều trị. Thuốc tác động trực tiếp vào các con đường miễn dịch liên quan, giúp kiểm soát triệu chứng hiệu quả hơn, mở ra lựa chọn điều trị mới cho bệnh nhân mày đay mạn tính. Vị thế trung tâm nghiên cứu y sinh uy tín trong khu vực Một nội dung khác thu hút sự quan tâm là báo cáo về điều trị sinh học cho bệnh nhân lupus ban đỏ hệ thống của BS. Chu Chí Hiếu – Trưởng phòng Dị nguyên, Trung tâm Dị ứng – Miễn dịch lâm sàng, Bệnh viện Bạch Mai. Theo báo cáo, việc sử dụng sớm các liệu pháp điều chỉnh cơ chế miễn dịch của bệnh có thể giúp kiểm soát lupus ban đỏ hệ thống tốt hơn. Kết hợp thuốc sinh học với phác đồ tiêu chuẩn được chứng minh giúp giảm nguy cơ tổn thương cơ quan so với chỉ sử dụng điều trị tiêu chuẩn đơn thuần. Tại hội nghị, GS.BS Sheryl van Nunen cập nhật thông tin về hội chứng Alpha-Gal (AGS) – một dạng dị ứng đặc biệt do vết cắn của ve, đang trở thành vấn đề sức khỏe đáng lo ngại trên toàn cầu. Qua đó, các bác sĩ nhận diện tốt hơn, đồng thời đưa ra chiến lược chẩn đoán và quản lý hiệu quả căn bệnh còn khá mới mẻ này. PGS. Đĩnh cho biết, hội nghị khoa học thường niên của Viện Nghiên cứu Miễn dịch Vinmec – VinUni không chỉ là diễn đàn cập nhật tri thức, mà còn là cầu nối thúc đẩy hợp tác nghiên cứu giữa các tổ chức trong và ngoài nước. Qua đó, sự kiện mở ra cơ hội phát triển và ứng dụng các liệu pháp điều trị tiên tiến tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh bệnh lý miễn dịch – dị ứng ngày càng gia tăng. Sự hiện diện của các chuyên gia hàng đầu thế giới cùng những cập nhật y khoa mới nhất đã góp phần khẳng định vị thế của Viện nghiên cứu Miễn dịch Vinmec – VinUni như một trung tâm nghiên cứu y sinh uy tín trong khu vực. Đồng thời, đây cũng là bước tiến quan trọng trong quá trình hội nhập quốc tế của y học Việt Nam, giúp các bác
Phương pháp điều trị ung thư mới và những điều cần biết về điều trị ung thư
Trong cuộc chiến chống lại căn bệnh ung thư, y học hiện đại đã tìm ra nhiều phương pháp điều trị tiên tiến. Ở mỗi phương pháp sẽ có những ưu và nhược điểm nhất định, phù hợp với từng loại ung thư và tình trạng sức khoẻ của người bệnh. Trong bài viết sức khỏe hôm nay, Nhà thuốc Long Châu sẽ bật mí cho bạn đọc một số phương pháp điều trị ung thư mới. Có bao nhiêu phương pháp điều trị ung thư hiện nay? Đâu là phương pháp điều trị ung thư mới? Đây vẫn luôn là chủ đề được nhiều độc giả quan tâm. Trước khi tìm hiểu về các phương pháp điều trị ung thư, hãy cùng Nhà thuốc Long Châu tìm hiểu về mục tiêu của điều trị ung thư bạn nhé. Tổng quan về căn bệnh ung thư Ung thư là một bệnh lý nghiêm trọng liên quan đến sự phát triển không kiểm soát của các tế bào bất thường trong cơ thể. Những tế bào này có thể xâm lấn và phá hủy các mô xung quanh và cũng có khả năng lan ra các bộ phận khác của cơ thể thông qua hệ thống tuần hoàn hoặc bạch huyết. Có nhiều loại ung thư khác nhau, tùy thuộc vào loại tế bào hoặc mô nơi bệnh bắt đầu. Một số loại ung thư phổ biến bao gồm: Ung thư vú, ung thư phổi, ung thư đại tràng, ung thư tiền liệt tuyến, ung thư da, ung thư gan… Nguyên nhân gây ra ung thư có thể bao gồm yếu tố di truyền, môi trường, lối sống (như chế độ ăn uống, hoạt động thể chất, hút thuốc, và tiêu thụ rượu) và virus. Việc phát hiện và điều trị ung thư sớm là rất quan trọng để nâng cao khả năng sống sót. Phương pháp điều trị có thể bao gồm phẫu thuật, hóa trị liệu, xạ trị và điều trị nhắm mục tiêu tùy thuộc vào loại ung thư và giai đoạn phát triển của nó. Bên cạnh đó, các nghiên cứu cũng đang tiếp tục tìm kiếm các phương pháp điều trị mới và hiệu quả hơn. Mục đích của điều trị ung thư Như đã trình bày phía trên, ung thư có thể được điều trị khỏi nếu được phát hiện sớm, điều trị kịp thời, đúng phương pháp và đúng nguyên tắc. Vậy mục đích của điều trị ung thư là gì? Mục đích của điều trị cho người bệnh ung thư bao gồm: Điều trị triệt căn: Một trong những mục đích chính của điều trị ung thư là điều trị triệt căn hay nói cách khác là tiêu diệt hoặc ức chế sự phát triển của các tế bào ung thư. Ngăn ngừa tái phát: Sau khi điều trị, việc ngăn ngừa ung thư quay trở lại là một mục tiêu quan trọng. Điều này có thể bao gồm điều trị bổ sung hoặc theo dõi định kỳ. Cải thiện chất lượng cuộc sống: Điều trị ung thư không chỉ tập trung vào việc kéo dài tuổi thọ cho người bệnh mà còn phải cải thiện chất lượng cuộc sống cho người bệnh, giảm thiểu các triệu chứng, đau đớn gây ra bởi bệnh và tác dụng phụ từ việc điều trị. Các phương pháp điều trị ung thư truyền thống Các phương pháp điều trị ung thư truyền thống, đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ có thể kể đến như: Liệu pháp theo dõi: Trong một số trường hợp, đặc biệt là với các khối u phát triển chậm hoặc không gây ra triệu chứng, bác sĩ có thể khuyên bệnh nhân theo dõi chặt chẽ mà không can thiệp ngay lập tức. Phẫu thuật: Phẫu thuật là một trong những phương pháp điều trị truyền thống nhất. Nó bao gồm việc cắt bỏ khối u và một phần mô xung quanh để đảm bảo loại bỏ hoàn toàn tế bào ung thư. Phẫu thuật thường được sử dụng cho các khối u chưa di căn và khi chúng có thể được tiếp cận dễ dàng. Hóa trị : Hóa trị sử dụng thuốc hoặc hóa chất để tiêu diệt tế bào ung thư hoặc làm chậm sự phát triển của chúng. Hóa trị có thể được chỉ định trước phẫu thuật để thu nhỏ khối u trước hoặc sau phẫu thuật để tiêu diệt bất kỳ tế bào ung thư còn sót lại. Phương pháp này cũng có thể được sử dụng cho các giai đoạn bệnh tiến triển hơn. Xạ trị: Xạ trị là phương pháp điều trị ung thư sử dụng tia X để tiêu diệt tế bào ung thư. Tia X sẽ gây tổn thương các tế bào ung thư khiến cho chúng không thể phát triển và chết đi. Xạ trị có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau, có thể phối hợp với hoá trị và phẫu thuật. Các phương pháp điều trị ung thư mới Trong những năm gần đây, có nhiều tiến bộ trong việc phát triển các phương pháp điều trị ung thư mới. Dưới đây là một số phương pháp điều trị ung thư mới và đầy tiềm năng, bạn đọc có thể tham khảo: Liệu pháp miễn dịch Liệu pháp miễn dịch là phương pháp điều trị ung thư đầy tiềm năng, sử dụng chính hệ thống miễn dịch của cơ thể người bệnh để chống lại các tế bào ung thư. Khác với các phương pháp điều trị ung thư truyền thống như xạ trị và hoá trị, liệu pháp miễn dịch không trực tiếp tấn công các tế bào ung thư mà hoạt động bằng cách kích thích hoặc phục hồi khả năng tự nhiên của hệ miễn dịch, từ đó hệ miễn dịch có thể tự nhận diện và tiêu diệt các tế bào ung thư. Liệu pháp miễn dịch có 3 cơ chế hoạt động
Bệnh viện Tâm Anh TP.HCM chính thức đưa vào hoạt động “siêu máy” CT hơn 100.000 lát cắt
Ngày 2/7/2025, Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh TP.HCM (cơ sở tại Quận 7) chính thức ra mắt và đưa vào hoạt động “siêu máy” chụp CT hơn 100.000 lát cắt Somatom Force VB30 của Siemens (Đức). Máy giúp phát hiện, gợi ý cực sớm các bất thường, tổn thương siêu nhỏ chỉ vài milimet trong cơ thể. “Siêu máy” chụp CT hơn 100.000 lát cắt hiện đại “Siêu máy” chụp CT hơn 100.000 lát cắt tích hợp trí tuệ nhân tạo Somatom Force VB30 của Siemens (Đức) là máy chụp CT hiện đại và hiếm có trên thế giới hiện nay, vừa chính thức được đưa vào sử dụng tại Tâm Anh Quận 7, TP.HCM. TS.BS Hồ Hoàng Phương – Giám đốc Trung tâm Chẩn đoán Hình ảnh & Điện quang Can thiệp, Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh TP.HCM, cho biết “siêu máy” CT hơn 100.000 lát cắt này là đỉnh cao của công nghệ chụp CT rõ nét nhất và nhanh nhất từ trước đến nay trong nhóm CT công nghệ đầu thu EID, khả năng “tách hình ảnh vùng chụp” đến hơn 100.000 lát cắt theo nhiều mức năng lượng khác nhau. Công nghệ của siêu máy CT này giúp tái tạo các lát cắt siêu mỏng, chụp một lần quét toàn thân siêu nhanh chỉ 1 – 2 giây. Máy tích hợp phần mềm AI chính hãng, tự động xử lý ảnh, nhận ra các mốc giải phẫu trên phim chụp độ chính xác cao. Công nghệ AI còn giúp máy tự động cân chỉnh, lựa chọn những hình ảnh rõ nét và hữu ích nhất phục vụ cho bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng, thuận lợi, chính xác hơn, hạn chế thực hiện thêm các cận lâm sàng khác để hỗ trợ chẩn đoán như trước đây. “Siêu máy” CT hơn 100.000 lát cắt giúp phát hiện, gợi ý các tổn thương siêu nhỏ trên khắp cơ thể; đồng thời hạn chế tối đa mức độ “ăn tia” đối với cơ thể người, có thể sử dụng với trẻ em, trẻ sơ sinh và người có nhiều bệnh lý phức tạp”, TS.BS Hồ Hoàng Phương cho biết. Hiện nay, “siêu máy” CT này đang rất khan hiếm trên thế giới, mới chỉ có tại một số ít trung tâm y khoa lớn tại Mỹ, Đức, Hà Lan… Tại Việt Nam, Hệ thống Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh là đơn vị đầu tiên sở hữu và đưa vào sử dụng 2 siêu máy CT Somatom Force VB30 chính hãng của Siemen – Đức tại Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh Hà Nội và Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh TP.HCM, Tâm Anh Quận 7. Các công nghệ đỉnh cao của “siêu máy” CT hơn 100.000 lát cắt “Siêu máy” CT Somatom Force VB30 hơn 100.000 lát cắt được tích hợp nhiều công nghệ đỉnh cao, vượt trội, bao gồm: Tốc độ chụp nhanh nhất, liều tia X thấp nhất nên an toàn cao vượt trội: Với tốc độ chụp 737 mm/s nhanh nhất thế giới, Siêu máy CT hơn 100.000 lát cắt Somatom Force VB30 có thể thực hiện chụp toàn cơ thể chỉ trong chưa đầy 2 giây, nhanh gấp rất nhiều lần CT thông thường. Nhờ độ phân giải thời gian cao, máy có khả năng “đóng băng” chuyển động của đối tượng, chụp hình ảnh ngay giữa một nhịp đập của tim hay một hơi thở với chất lượng hình ảnh sắc nét vượt trội so với các dòng máy CT thông thường. Siêu máy CT cũng mang lại hình ảnh sắc nét ngay cả ở bệnh nhân trẻ em có kêu khóc, người cao tuổi. Công nghệ giảm liều tia X đến 85% so với CT thông thường kết hợp với bộ lọc tia bằng thiếc cao cấp: Giúp giảm liều tia X mà vẫn giữ được chất lượng hình ảnh rất tốt, đặc biệt hữu ích trong việc chụp CT cho trẻ em và bệnh nhân cần chụp CT định kỳ như người sau thay khớp, can thiệp cột sống, người điều trị ung thư, người suy thận… Theo thống kê của Hiệp hội Vật lý Y khoa Hoa Kỳ, Somatom Force VB30 là một trong những hệ thống CT có mức liều tia thấp nhất hiện nay trong chụp CT phổi liều thấp. Ứng dụng AI mạnh mẽ hỗ trợ tự động xử lý ảnh, độ chính xác cao: “Siêu máy” CT hơn 100.000 lát cắt Somatom Force VB30 là một trong những dòng CT cao cấp ứng dụng trí tuệ nhân tạo toàn diện và chuyên sâu nhất, tích hợp cả công nghệ ALPHA và Fast Phase hiện đại bậc nhất, giúp đánh dấu và phân tích mốc giải phẫu cơ thể người, tự động nhận ra các mốc giải phẫu trên phim chụp, hỗ trợ bác sĩ nhanh chóng xác định vị trí các cơ quan, mô mềm, xương, mạch máu.., giảm đến mức tối đa các sai sót chủ quan khó tránh khỏi của con người khi phải tự đo đạc và phân tích hình ảnh. Ngoài ra, chương trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp tự động cân chỉnh, lựa chọn những hình ảnh rõ nét và hữu ích nhất phục vụ cho bác sĩ chẩn đoán nhanh chóng, thuận lợi, chính xác hơn, hạn chế thực hiện thêm các cận lâm sàng khác để hỗ trợ chẩn đoán như trước đây. Trường chụp dài nhất: CT Somatom Force VB30 hơn 100.000 lát cắt có trường chụp lên đến 80cm, gấp 5 lần CT thông thường, do đó cho phép chụp toàn cơ thể hoặc các vùng cơ thể lớn chỉ trong một lần quét, giảm thời gian chụp và hạn chế việc bệnh nhân phải thay đổi tư thế. Công nghệ này đặc biệt hữu ích với những trường hợp chấn thương, đột quỵ hoặc ung thư khi chỉ cần một lần chụp có thể giúp đánh giá hình ảnh rõ nét toàn diện cơ thể
Điều trị nhắm đích và vai trò trong ung thư huyết học
Sự ra đời của các loại thuốc điều trị nhắm đích là một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực ung thư. Vậy liệu pháp nhắm đích hoạt động theo cơ chế như thế nào? Điều trị nhắm đích có vai trò như thế nào trong điều trị ung thư máu? Điều kiện để được điều trị nhắm đích là gì? Mời các bạn theo dõi bài viết dưới đây do ThS.BS. Nguyễn Quốc Nhật, Phó trưởng khoa Điều trị hóa chất, Viện Huyết học – Truyền máu TW tổng hợp để hiểu hơn về phương pháp điều trị này. Điều trị nhắm đích khác gì so với các phương pháp điều trị ung thư truyền thống? Các phương pháp điều trị ung thư truyền thống như hóa trị và xạ trị, thường gây ra các tác dụng phụ toàn thân vì chúng nhắm vào các tế bào đang phân chia nhanh chóng, bao gồm cả tế bào ung thư và tế bào khỏe mạnh. Trong khi đó, liệu pháp nhắm đích tập trung vào các phân tử hoặc con đường cụ thể đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và tồn tại của tế bào ung thư. Các liệu pháp nhắm đích đã cách mạng hóa việc điều trị ung thư bằng cách cung cấp các lựa chọn hiệu quả hơn và ít độc hại hơn so với hóa trị liệu truyền thống. Nhờ đó, hiệu quả điều trị và chất lượng cuộc sống của nhiều bệnh nhân ung thư đã được cải thiện đáng kể. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là không phải tất cả các bệnh ung thư đều có mục tiêu phân tử được xác định rõ ràng và với nhiều trường hợp, phương pháp điều trị truyền thống vẫn là tiêu chuẩn chăm sóc. Vai trò của thuốc điều trị nhắm đích trong ung thư máu Thuốc điều trị nhắm đích đã đóng một vai trò quan trọng trong việc kiểm soát bệnh bạch cầu (ung thư máu), đặc biệt ở một số phân nhóm nhất định nơi xác định được các bất thường về di truyền hoặc phân tử cụ thể. Những loại thuốc này được thiết kế để can thiệp vào các phân tử hoặc con đường cụ thể chịu trách nhiệm cho sự phát triển và tồn tại của các tế bào ung thư bạch cầu. Dưới đây là một số vai trò chính của thuốc điều trị nhắm đích cho bệnh bạch cầu: Nhắm mục tiêu BCR-ABL trong bệnh bạch cầu dòng tủy mãn tính (CML): Imatinib (Gleevec) là liệu pháp nhắm mục tiêu tiên phong cho CML. Nó đặc biệt nhắm vào protein tổng hợp BCR-ABL, là kết quả của sự chuyển vị giữa nhiễm sắc thể 9 và 22 (nhiễm sắc thể Philadelphia). Protein tổng hợp này thúc đẩy sự phát triển tế bào không kiểm soát được trong CML. Các chất ức chế tyrosine kinase (TKI) khác như dasatinib, nilotinib và bosutinib đã được phát triển tiếp theo để nhắm mục tiêu BCR-ABL và được sử dụng làm liệu pháp điều trị bước 1 hoặc bước 2. Nhắm mục tiêu FLT3 trong bệnh bạch cầu tủy cấp tính (AML): Đột biến ở gen FLT3 được tìm thấy trong một phần đáng kể các trường hợp AML. Các chất ức chế FLT3 như midostaurin và gilteritinib đặc biệt nhắm vào các tế bào có những đột biến này, giúp ức chế sự phát triển của chúng. Nhắm mục tiêu đột biến IDH trong AML: Một số trường hợp AML mang đột biến gen IDH1 hoặc IDH2. Các loại thuốc như ivosidenib và enasidenib đặc biệt nhắm vào các tế bào có những đột biến này, can thiệp vào quá trình trao đổi chất bất thường của chúng. Nhắm mục tiêu CD20 trong bệnh bạch cầu lympho cấp tính tế bào B (B-ALL) và bệnh bạch cầu lymphocytic mãn tính (CLL): Các kháng thể đơn dòng như rituximab và ofatumumab nhắm vào protein CD20 được tìm thấy trên bề mặt tế bào B. Những loại thuốc này có thể được sử dụng trong B-ALL và CLL để giúp tiêu diệt tế bào B ung thư. Nhắm mục tiêu Con đường JAK-STAT trong khối u tăng sinh tủy (MPN): Ruxolitinib là một loại thuốc trị liệu nhắm mục tiêu được sử dụng cho bệnh xơ tủy, một loại MPN. Nó ức chế đường dẫn tín hiệu JAK-STAT, thường hoạt động quá mức trong MPN. Nhắm mục tiêu vào con đường Hedgehog trong bệnh bạch cầu cấp tính (ALL): Vismodegib là một liệu pháp nhắm mục tiêu ức chế con đường Hedgehog, con đường này có thể bị rối loạn điều hòa trong một số trường hợp ALL. Nhắm mục tiêu các bất thường về di truyền cụ thể ở các phân nhóm khác: Ngoài những điều trên, nhiều nghiên cứu đang diễn ra nhằm xác định những bất thường về di truyền và phân tử mới ở nhiều loại bệnh bạch cầu. Thuốc đang được phát triển để nhắm vào những bất thường cụ thể này. Điều quan trọng cần lưu ý là mặc dù các liệu pháp nhắm đích có kết quả cải thiện đáng kể đối với nhiều bệnh nhân mắc bệnh bạch cầu, nhưng không phải lúc nào chúng cũng có thể tự chữa khỏi. Chúng thường được sử dụng kết hợp với các phương pháp điều trị khác như hóa trị hoặc ghép tế bào gốc và việc lựa chọn liệu pháp phụ thuộc vào các yếu tố như loại và loại phụ của bệnh bạch cầu, đặc điểm di truyền/phân tử của tế bào ung thư và sức khỏe tổng thể của bệnh nhân. Ngoài ra, giống như bất kỳ phương pháp điều trị nào, có thể có các tác dụng phụ liên quan đến liệu pháp nhắm đích và hiệu quả của chúng có thể khác nhau tùy theo từng người. Do đó, các quyết định điều trị phải luôn được đưa ra với sự tư vấn