Trong bệnh viện, việc theo dõi vết thương vẫn là một quy trình phụ thuộc rất nhiều vào thao tác thủ công. Điều dưỡng phải đo kích thước vết thương bằng tay, ghi chú lại sau mỗi lần thay băng rồi nhập dữ liệu vào hệ thống. Không chỉ tốn thời gian, việc đánh giá tiến triển giữa các lần chăm sóc cũng dễ xuất hiện sai lệch giữa những người thực hiện khác nhau.
Với các bệnh nhân cần chăm sóc kéo dài, đặc biệt là nhóm thường xuyên di chuyển giữa bệnh viện và cộng đồng, quá trình theo dõi này đôi khi dễ bị “đứt gãy” sau khi xuất viện.
eKare, công ty công nghệ y tế đang hợp tác cùng hệ thống y tế Singapore, muốn thay đổi quy trình đó bằng chính một thiết bị vốn đã rất quen thuộc: iPhone. Bằng cách tận dụng camera, cảm biến chiều sâu và AI chạy trực tiếp trên thiết bị, eKare đang biến một bức ảnh chụp vết thương thành dữ liệu lâm sàng có thể đo đạc, theo dõi và chia sẻ gần như theo thời gian thực.
eKare: một bức ảnh chụp bằng iPhone trở thành dữ liệu điều trị
Các loại vết thương mãn tính là một trong những vấn đề âm thầm nhưng cực kỳ nghiêm trọng trong chăm sóc sức khoẻ, đặc biệt ở nhóm bệnh nhân tiểu đường, béo phì hoặc người cao tuổi.
“Tỷ lệ tái phát của chúng cao tương tự nhiều loại ung thư phổ biến,” Patrick Cheng, Giám đốc Điều hành eKare, chia sẻ. “Đây là một tình trạng rất nghiêm trọng, thường gắn liền với béo phì, tiểu đường và lão hoá.”
Theo ông, vấn đề nằm ở chỗ việc đánh giá vết thương hiện nay vẫn phụ thuộc rất nhiều vào các bước đo đạc và ghi nhận thủ công. Điều dưỡng phải đo kích thước vết thương, ghi chú rồi nhập lại dữ liệu vào hệ thống. Không chỉ tốn thời gian, việc theo dõi tiến triển giữa các lần chăm sóc cũng rất khó nhất quán.
“Việc đo lường vết thương một cách nhất quán để theo dõi tiến trình lành thương là rất khó khăn,” ông nói. Trước đây, điều dưỡng thường phải cầm thước đo và ghi chú ngay bên cạnh giường bệnh. Giờ đây, họ chỉ cần giơ iPhone lên, chụp ảnh rồi để hệ thống tự động phân tích.
Giải pháp của eKare khai thác camera, khả năng cảm biến chiều sâu trên iPhone cùng AI để biến một bức ảnh thành dữ liệu lâm sàng có cấu trúc. Hệ thống có thể tự động tạo ra các phép đo khách quan, giúp bác sĩ và điều dưỡng theo dõi quá trình hồi phục theo thời gian một cách nhất quán hơn.
Kết quả có thể được xem và phân tích trên Mac.
Ông Cheng cho biết, iPhone trở thành lựa chọn phù hợp vì đây là thiết bị quen thuộc, phổ biến và có độ bảo mật cao. Khả năng xử lý AI trực tiếp trên iPhone đặc biệt quan trọng trong môi trường y tế vì dữ liệu bệnh nhân không cần phải liên tục gửi lên cloud để phân tích.
“Chúng tôi có thể thực hiện phần lớn khối lượng tính toán ngay trên iPhone,” ông nói. “Điều đó cho phép triển khai hệ thống ở bệnh viện, cơ sở chăm sóc cộng đồng hay thậm chí tại nhà bệnh nhân mà không cần thêm thiết bị hình ảnh chuyên dụng.”
“Chúng ta ai cũng có sẵn một chiếc điện thoại đủ tiêu chuẩn ở hầu hết mọi nơi rồi,” ông nói thêm.
Việc theo dõi vết thương không còn dừng lại ở bệnh viện
Hiện tại, hệ thống chủ yếu vẫn được sử dụng trong môi trường bệnh viện và phòng khám như một phần của các chương trình nghiên cứu và triển khai lâm sàng. Tuy nhiên, eKare cho biết mục tiêu tiếp theo là cho phép bệnh nhân tự chụp ảnh vết thương tại nhà rồi gửi dữ liệu từ xa cho bác sĩ hoặc điều dưỡng theo dõi.
Điều này đặc biệt quan trọng với các bệnh nhân cần chăm sóc kéo dài, vốn phải liên tục di chuyển giữa bệnh viện và cộng đồng. Theo đội ngũ điều dưỡng tại Bệnh viện Đa khoa Singapore (SGH), trước đây việc theo dõi tiến triển vết thương gần như bị “đứt gãy” mỗi khi bệnh nhân xuất viện.
“Chúng tôi không biết chuyện gì đã xảy ra với vết thương khi bệnh nhân trở về cộng đồng,” một điều dưỡng lâm sàng tại SGH chia sẻ. “Nếu họ nhập viện trở lại, đôi khi bác sĩ hoàn toàn không biết trước đó vết thương trông như thế nào.”
Đội ngũ SGH cho rằng điều quan trọng nhất là hệ thống giúp tạo ra một chuỗi theo dõi liên tục giữa bệnh viện và cộng đồng thay vì các dữ liệu rời rạc như trước đây.
Với eKare, ảnh chụp được lưu trực tiếp vào hồ sơ bệnh án điện tử của bệnh viện. Điều dưỡng chỉ cần quét mã bệnh nhân, chụp ảnh rồi tải lên hệ thống ngay lập tức. Đại diện điều dưỡng tại SGH cho biết trước đây việc đánh giá vết thương thường đòi hỏi phải “đo vết thương, ghi ra giấy rồi quay lại nhập vào hồ sơ bệnh án điện tử”, một quy trình vừa tốn thời gian vừa dễ bị gián đoạn giữa lúc phải chăm sóc nhiều bệnh nhân cùng lúc.
Theo đội ngũ SGH, điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm đáng kể sai lệch giữa các lần đo của những nhân viên khác nhau. “ Phép đo của tôi có thể khác với phép đo của bạn, ” một điều dưỡng chia sẻ. “Nhưng với hệ thống phân tích hình ảnh và AI, sự khác biệt đó được giảm xuống.”
Trong bối cảnh AI ngày càng được nhắc đến như một công nghệ có thể thay thế con người, đội ngũ điều dưỡng tại SGH lại nhìn nhận eKare theo một hướng khác. “Công nghệ hỗ trợ chúng tôi – nó không thay thế công việc của chúng tôi,” đại diện điều dưỡng chia sẻ.
Theo họ, giá trị lớn nhất của hệ thống không nằm ở việc thay thế bác sĩ hay điều dưỡng, mà ở khả năng giúp đội ngũ y tế có thêm dữ liệu khách quan và nhất quán để đưa ra quyết định nhanh hơn trong môi trường chăm sóc luôn nhiều áp lực và dễ gián đoạn.
Hệ sinh thái của eKare hiện tại bao gồm inSight – nền tảng chụp ảnh, đo đạc và ghi chép vết thương kỹ thuật số dành cho bệnh viện và cơ sở chăm sóc sức khoẻ – cùng healBot, trợ lý ảo ứng dụng AI hỗ trợ các nhóm chăm sóc vết thương trong quá trình theo dõi và điều trị bệnh nhân.
