Bệnh viện Việt Nam sở hữu máy cắt lớp lượng tử đầu tiên thế giới

Linh — Fri, 19 Sep 2025 09:20:19 +0000

Ngày 7/8 sắp tới, Bệnh viện Phương Đông sẽ chính thức đưa vào vận hành hệ thống cắt lớp lượng tử Naeotom Alpha, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y khoa tại Việt Nam. Với khả năng chụp toàn thân chỉ mất chưa tới 1 giây, hệ thống này đã được ghi nhận là nhanh nhất thế giới. Sự kiện này mở ra cơ hội cho người dân Việt Nam, đặc biệt là ở miền Bắc, tiếp cận với công nghệ tầm soát sức khỏe hiện đại nhất thế giới mà không cần phải ra nước ngoài.

CT đếm photon an toàn với cả trẻ em và phụ nữ mang thai (nếu có chỉ định).

Naeotom Alpha là hệ thống chụp cắt lớp lượng tử toàn thân duy nhất được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) công nhận lâm sàng. Công nghệ này đã vượt qua mọi giới hạn về lát cắt trong chụp CT, mang lại hình ảnh sắc nét nhất thế giới với độ phân giải lên đến 110 micro mét. Đặc biệt, hệ thống này rất hữu ích trong việc tầm soát sớm đột quỵ, tim mạch, ung bướu cũng như nhiều mầm mống bệnh lý khác trong cơ thể.

NAEOTOM Alpha có đường kính lỗ gantry 82cm tạo sự thoải mái cho người chụp.

Một trong những tính năng nổi bật của Naeotom Alpha là khả năng chụp với lát cắt mỏng nhất thế giới, chỉ 0.2 mm. Điều này cho phép hệ thống trả kết quả đánh giá mạch vành ở mọi điểm vôi hóa, chẩn đoán kích thước mạch vành tương đồng nhất với hình chụp mạch can thiệp. Với độ chính xác rất cao, hệ thống có thể giảm thiểu việc thực hiện thêm các thủ thuật xâm lấn như chụp động mạch vành để chẩn đoán ở các bệnh nhân nguy cơ cao.

120 tỷ đồng là giá trị của hệ thống Naeotom Alpha tại BV Phương Đông

Naeotom Alpha cũng tích hợp toàn diện trí tuệ nhân tạo (AI), giúp phát hiện chính xác tổn thương siêu nhỏ rất nhanh, nâng cao giá trị chẩn đoán và độ an toàn cho bệnh nhân. Công nghệ này giảm thiểu liều tia X sử dụng, với lượng bức xạ chỉ tương đương như môi trường tự nhiên, giảm tới khoảng 90% so với CT dòng thấp. Nỗi lo về phơi nhiễm bức xạ gần như được xóa bỏ. Lượng thuốc cản quang dùng cũng giảm tới 68%, giúp hạn chế nguy cơ suy thận hay các tác dụng phụ khác.

Với những tính năng ưu việt đó, hệ thống Naeotom Alpha có thể nhìn thấy rõ từng bất thường siêu nhỏ như nốt mờ dưới 3 mm ở phổi, tổn thương biểu mô gan dưới 1 cm hay phát hiện vi vôi hóa. Từ đó, bác sĩ dễ dàng phát hiện mầm mống giai đoạn sớm của các loại ung thư phổ biến như ung thư phổi, ung thư gan, ung thư vú, ung thư não.

Việc tầm soát sức khỏe định kỳ với các danh mục khám có chụp CT công nghệ đếm photon trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Người dân có thể nắm bắt những lợi ích vàng trong tầm soát chủ động của Naeotom Alpha mà không phải lo lắng về các rủi ro cho sức khỏe.

Sự ra đời của hệ thống Naeotom Alpha tại Bệnh viện Phương Đông đánh dấu một bước tiến quan trọng trong nâng cao hiệu quả chẩn đoán sớm và điều trị các bệnh lý nguy hiểm, mang lại hy vọng sống khỏe mạnh cho hàng triệu người.

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Chẩn Đoán Ung Thư Niêm Mạc Miệng

Linh — Fri, 04 Jul 2025 16:34:42 +0000

Ung thư niêm mạc miệng là một trong những loại ung thư phổ biến nhất trong nhóm ung thư đầu cổ, chiếm khoảng 90% các ca ung thư ác tính ở vùng khoang miệng. Căn bệnh này ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe, chức năng ăn uống, giao tiếp của người bệnh và có tỷ lệ tử vong cũng như tái phát cao.

Tại Việt Nam, tỷ lệ mắc bệnh liên quan đến thói quen hút thuốc lá, nhai trầu và uống rượu còn ở mức đáng báo động. Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ tiên tiến nhằm hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh trở nên cấp thiết.

Trí Tuệ Nhân Tạo – Công Cụ Hỗ Trợ Chẩn Đoán

Nhóm chuyên gia của Đại học Y Dược TPHCM đã hoàn thành nghiên cứu “Xây dựng mô hình đánh giá đặc điểm hóa mô miễn dịch và sinh học phân tử của ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng bằng kỹ thuật học máy (machine learning)”. Mục tiêu của nghiên cứu là tích hợp dữ liệu lâm sàng, mô bệnh học và phân tích RNA bằng công nghệ học máy để xây dựng mô hình dự đoán chính xác, phục vụ chẩn đoán và điều trị cá nhân hóa cho bệnh nhân Việt.

TS.BS Huỳnh Công Nhật Nam, chủ nhiệm nhiệm vụ, chia sẻ: “Hiện tại, chưa có nghiên cứu nào tại Việt Nam thực hiện giải trình tự mRNA trên bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng. Vì vậy, nhóm chúng tôi đặt mục tiêu xây dựng mô hình học máy để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân ung thư niêm mạc miệng”.

Kết Quả Ấn Tượng

Trong khuôn khổ nhiệm vụ, nhóm nghiên cứu đã thực hiện một chuỗi các công việc phức tạp và có hệ thống. Trước hết, nhóm đánh giá đặc điểm lâm sàng và mô bệnh học của bệnh nhân ung thư niêm mạc miệng, sau đó giải trình tự và phân tích mRNA từ các khối mô bệnh phẩm. Dữ liệu được xử lý và đưa vào mô hình học máy với mục tiêu phân nhóm bệnh nhân, tiên lượng diễn biến và gợi ý các dấu ấn sinh học tiềm năng.

Hai mô hình học máy được lựa chọn là SVM và XGBoost đã cho kết quả ấn tượng: Đạt độ chính xác dự đoán phân nhóm lên đến 70,5% và 71,4%. Các mô hình này giúp bác sĩ dự đoán biểu hiện gene từ hình ảnh mô bệnh học và đặc điểm lâm sàng, một bước tiến quan trọng giúp tiết kiệm thời gian, chi phí mà vẫn duy trì độ chính xác cao.

Trang Web Hỗ Trợ Chẩn Đoán

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một trang web hỗ trợ chẩn đoán ung thư niêm mạc miệng bằng trí tuệ nhân tạo tại địa chỉ https://oscc.vn. Trang web này cung cấp công cụ hỗ trợ chẩn đoán và mở ra khả năng hợp tác với các công ty công nghệ sinh học, dược phẩm để phát triển các xét nghiệm và liệu pháp điều trị trúng đích hiệu quả hơn.

Trang web https://oscc.vn gồm nhiều phần chức năng như: tra cứu giải trình tự mRNA, phân tích mô bệnh học, biểu hiện gene, mô hình học máy, đánh giá đặc điểm lâm sàng, báo cáo kết quả… Giao diện đơn giản, dễ tiếp cận giúp các bác sĩ, nhà nghiên cứu và sinh viên y khoa có thể sử dụng thành thạo mà không cần chuyên môn sâu về công nghệ thông tin.

Phân Loại Ung Thư Niêm Mạc Miệng

Dựa trên phân tích dữ liệu, nhóm nghiên cứu đã phân loại ung thư biểu mô tế bào gai niêm mạc miệng thành hai nhóm riêng biệt với các đặc điểm lâm sàng và sinh học phân tử khác nhau. Phân nhóm 1 thường gặp ở bệnh nhân lớn tuổi, nam giới, có thói quen uống rượu. Nhóm này có các đặc điểm mô bệnh học nghiêm trọng hơn, nhưng phản ứng miễn dịch mạnh, tăng tế bào T CD8 và biểu hiện cao các gene SLAIN2, ADNP, SLK.

Phân nhóm 2 gặp ở nhóm bệnh nhân có đặc điểm lâm sàng nghiêm trọng hơn nhưng ít uống rượu. Các dấu ấn sinh học của nhóm này liên quan đến đột biến gene và quá trình phân chia tế bào, biểu hiện cao gene MARCKS, ít đáp ứng miễn dịch hơn, tiên lượng kém hơn.