Hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học và học sâu trong tự động đồng bộ và nhận định kết quả đo mật độ xương tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học và học sâu (OCR-DL) trong tự động hóa, chuẩn hóa và đồng bộ dữ liệu đo mật độ xương bằng tia X năng lượng kép (DEXA) tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 6.960 bản đo mật độ xương, so sánh 4 cấp độ ứng dụng công nghệ: thủ công, HIS, HIS tích hợp hệ thống tự động (HTTĐ), HIS tích hợp hệ thống tự động và OCR-DL. Kết quả cho thấy hệ thống tích hợp OCR-DL giúp tăng tổng số điểm dữ liệu có cấu trúc lên 20,49 triệu (tăng 10 lần so với hệ thống tự động và hơn 100 lần so với hệ thống HIS đơn thuần), đồng thời giảm thời gian xử lý kết quả từ 36,1 ± 1,9 phút xuống còn 0,79 ± 0,1 phút/ca, tiết kiệm > 8.000 giờ lao động/năm, tương đương hơn 600 triệu đồng/năm với độ chính xác tổng thể là 100%. Khảo sát định tính trên 28 người dùng cho thấy 100% đánh giá mức độ hài lòng cao, khẳng định hệ thống dễ sử dụng, có giá trị ứng dụng cao. Hệ thống giúp nâng cao hiệu quả chuyên môn và góp phần thúc đẩy kinh tế xanh, tuần hoàn và chia sẻ trong y tế số, hướng tới bệnh viện thông minh, phát triển bền vững.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Đo mật độ xương, trí tuệ nhân tạo, OCR, nhận dạng ký tự quang học, Optical Character Recognition, học sâu, deep learning
Tài liệu tham khảo
2. Zhu Z, Yu P, Wu Y, et al. Sex Specific Global Burden of Osteoporosis in 204 Countries and Territories, from 1990 to 2030: An Age-Period-Cohort Modeling Study. The journal of nutrition, health & aging. 2023; 27(9): 767-774. doi:10.1007/s12603-023-1971-4.
3. Cosman F dBS, LeBoff et al. National Osteoporosis Foundation. Clinician’s Guide to Prevention and Treatment of Osteoporosis. Osteoporosis international: a journal established as result of cooperation between the European Foundation for Osteoporosis and the National Osteoporosis Foundation of the USA. 2014 25(10): 2359-81. doi: 10.1007/s00198-014-2794-2.
4. Bùi Mỹ Hạnh, Vương Thị Ngân. Kết quả giải pháp tự động hoá phân tích kết quả đo mật độ xương bằng tia X năng lượng kép tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Tạp chí Nghiên cứu Y học. 2023; 171(10): 79-86.
5. Osagie E, Ayo-Ogbor S. Challenges in the Design of Optical Character Recognitionfor Medical Image Modalities. International Journal of Multidisciplinary Research Configuration. 07/15 2022; 4: 109-112.
6. Bui HM, Ha MH, Pham HG, et al. Predicting the risk of osteoporosis in older Vietnamese women using machine learning approaches. Sci Rep. Nov 23 2022; 12(1): 20160. doi:10.1038/s41598-022-24181-x.
7. Quốc hội. Luật số 93/2025/QH15: Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo 2025.
8. Bộ Khoa học và công nghệ. Thông tư số 04/2023/TT-BKHCN: Sửa đổi, bổ sung một số điều của các Thông tư quy định quản lý nhiệm vụ khoa học và công nghệ cấp quốc gia. 2023;
9. Kukhareva PV, Weir C, Del Fiol G, et al. Evaluation in Life Cycle of Information Technology (ELICIT) framework: Supporting the innovation life cycle from business case assessment to summative evaluation. Journal of biomedical informatics. Mar 2022; 127: 104014. doi:10.1016/j.jbi.2022.104014.
10. Ma MW, Gao XS, Zhang ZY, et al. Extracting laboratory test information from paper-based reports. BMC medical informatics and decision making. Nov 6 2023; 23(1): 251. doi:10.1186/s12911-023-02346-6.
11. Akheel S. Automating PHI Extraction with Optical Character Recognition: A Literature Review on Improving Efficiency in Healthcare Systems Using Tesseract. Progress in Medical Sciences. 06/30 2023; 7:1-4. doi:10.47363/PMS/2023(7)E125.
12. Giansanti D, Basilio F. The Artificial Intelligence in Digital Radiology: Part 1: The Challenges, Acceptance and Consensus. Healthcare. 03/10 2022; 10:509. doi:10.3390/healthcare10030509.
13. Bộ chính trị. Nghị quyết số 57-NQ/TW, ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. 2024;
14. Bộ Y tế. Quyết định số 5316/QĐ-BYT ngày 22/12/2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số y tế đến năm 2025, định hướng đến năm 2030.