Hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học trong tự động đồng bộ và nhận định kết quả đo chức năng hô hấp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu đánh giá hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học trong tự động đồng bộ và nhận định kết quả đo chức năng hô hấp (CNHH). 40 chuyên gia thực hiện phân tích định tính và định lượng ứng dụng hệ thống trên 11.778 bản đo chức năng hô hấp tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội trong giai đoạn từ 04/2025 đến 09/2025. Kết quả cho thấy 100% người dùng đánh giá cao tính thân thiện, khả năng tích hợp, tính nhanh chóng, độ chính xác và tính sẵn sàng của hệ thống. Thời gian xử lý mỗi bản đo giảm 24 lần, tiết kiệm 4.554 giờ làm việc, tương ứng giảm 204,2 - 536,7 triệu đồng chi phí nhân lực, vận hành; với 2,14 tỷ điểm dữ liệu được lưu trữ. Hệ thống chứng minh hiệu quả vượt trội trong tự động hóa quy trình đo - phân tích - lưu trữ, góp phần chuẩn hóa dữ liệu, giảm sai sót và nâng cao hiệu quả quản lý, khai thác dữ liệu y tế.
Chi tiết bài viết
Từ khóa
Đo chức năng hô hấp, tự động, nhận dạng ký tự quang học, học sâu, trí tuệ nhân tạo, hiệu quả
Tài liệu tham khảo
2. 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.
3. Topalovic M, Das N, Burgel PR, Daenen M, Derom E, Haenebalcke C, et al. Artificial intelligence outperforms pulmonologists in the interpretation of pulmonary function tests. Eur Respir J. 2019; 53(4): 1801660. doi:10.1183/13993003.01660-2018.
4. Das N, Topalovic M, Janssens W. Deep-learning based automated quality control of spirometry data according to ATS/ERS standards. Eur Respir J. 2020; 56(6): 2000603. doi:10.1183/13993003.00603-2020.
5. Giri PC, Chowdhury AM, Bedoya A, Chen H, Lee HS, Lee P, Henriquez C, MacIntyre NR and Huang Y-CT. Application of Machine Learning in Pulmonary Function Assessment Where Are We Now and Where Are We Going? Front. Physiol. 2021; 12: 678540. doi: 10.3389/fphys.2021.678540.
6. Bùi Mỹ Hạnh. Nghiên cứu xây dựng và triển khai hệ thống hỗ trợ chấn đoán tự động lưu trữ và trả lời kết quả đo chức năng hô hấp cho hệ thống quản lý thông tin y tế. Tạp chí Y học Việt Nam. 2020; 497: 26-35.
7. Quốc hội. Luật số 93/2025/QH15: Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. 2025.
8. Thủ tướng chính phủ. Quyết định 2244/QĐ-TTg về Bộ tiêu chí đánh giá hiệu quả khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đối với phát triển kinh tế-xã hội. 13/10/2025.
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. Bộ Chính trị, Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. 22/12/2024.