Y học 4.0 trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0

Y học 4.0 trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0 - (Medicine 4.0 in the Industry 4.0 era)

PGS TS Nguyễn Nghiêm Luât - Bệnh viện Đa khoa MEDLATEC

TỔNG QUAN

• Ngày nay, cuộc CM Công nghiệp 4.0 (Industrial Revulation 4.0) hay Công nghiệp 4.0 (Industry 4.0) và cuộc CM Y học 4.0 (Medical Revulation 4.0) hay Y học 4.0 (Medicine 4.0) đang diễn ra nhanh chóng và mạnh mẽ trên toàn cầu. 

• Sự phát triển như vũ bão của các cuộc CM Công nghiệp đã tác động mạnh mẽ, toàn diện và sâu sắc đến các cuộc CM Y học. 

• Để hiểu được sự tác động của các cuộc CM Công nghiệp đến các Cuộc CM Y học, lịch sử phát triển của các thành tựu công nghệ cơ bản của 2 cuộc Cách mạng này sẽ được trình bày. 

1. Tóm tắt lịch sử các cuộc cách mạng công nghiệp 

Lịch sử thế giới đã trải qua 3 cuộc CM Công nghiệp và hiện nay đang trải qua cuộc CM Công nghiệp lần thứ 4 (Công nghiệp 4.0).

1.1. Công nghiệp 1.0 

Cuộc CM Công nghiệp 1.0 diễn ra từ 1760 đến 1830, là kỷ nguyên của cơ khí hóa, động cơ hơi nước (steam engine) và máy dệt (weaving loom), đã làm thay đổi từ lao động thủ công sang cơ khí hóa, với sự gia tăng về hiệu quả và quy mô sản xuất. 

1.2. Công nghiệp 2.0 

Cuộc CM Công nghiệp 2.0 diễn ra từ 1870 đến 1914, là kỷ nguyên của năng lượng điện (electrical energy) và sản xuất lớn (mass production), đã mang lại khả năng sản xuất hàng loạt qua các dây chuyền lắp ráp và điện khí hóa.

1.3. Công nghiệp 3.0 

Công nghiệp 3.0 diễn ra từ năm 1969, là kỷ nguyên của tự động hóa (automation), máy vi tính và người máy (robotics). Việc chế tạo ra phần cứng, các hệ thống phần mềm, các thiết bị điện tử (electronics) and công nghệ thông tin (Information Technology: IT), cho phép nâng cao chất lượng quản lý, hợp lý hóa vận chuyển, giúp tăng năng suất, giảm chi phí và tạo nên văn hóa công nghiệp.

1.4. Công nghiệp 4.0 

Hiện nay chúng ta đang bước vào ngưỡng cửa của Công nghiệp 4.0, là kỷ nguyên kỹ thuật số (digital technologies), dựa trên các phát minh công nghệ gồm: Hệ thống vật lý không gian mạng (CPS), Internet Vạn vật (IoT), Điện toán đám mây (Cloud computing) và Điện toán nhận thức (Cognitive computing), In 3D, Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence: AI), đã tạo nên những Nhà máy Thông minh (Smart Factories).

 
Hình 1. Tóm tắt lịch sử phát triển của các cuộc cách mạng Công nghiệp (Labuda N, 2017 [5]).

2. Tóm tắt lịch sử các cuộc Cách mạng Y học 

Vì Y học phát triển dựa trên các thành tựu công nghệ của CM Công nghiệp và đối tượng tác động Y học là con người nên 2 cuộc CM này có sự khác nhau về thời gian xảy ra và tốc độ phát triển.

2.1. Y học 1.0: 

Y học 1.0 (trước 1950): mặc dù Y học phát triển từ hàng ngàn năm trước, nhưng Y học 1.0 chỉ xuất hiện khi tìm ra tia X (Roentgen WC, 1895), phim rửa ảnh (Paul, 1896), siêu âm (ultrasound, Dussik KT, 1942), kháng sinh Penicillin (Fleming A, 1928) và sử dụng bệnh án (Health Record) [6].

2.2. Y học 2.0: 

Y học 2.0 xuất hiện vào những năm 1970, khi phát minh ra cộng hưởng từ (Magnetic Resonance Imaging: MRI, Lauterbur, 1971), chụp cắt lớp (Computer Tomography: CT, Hounsfield G, 1972), mẫu báo cáo ca bệnh (Case Report Form: CRF) và máy vi tính cho thầy thuốc (Computer for Doctor) [6].

2.3. Y học 3.0: 

Y học 3.0 xuất hiện vào những năm 1990, là kn của Internet, khi phát minh ra máy ảnh có thiết bị kết nối điện tích (Charge-coupled Device Cameras: CCD), HT truyền thông và lưu trữ hình ảnh (Picture Archiving and Communication System: PACS), HT Thông tin Bệnh viện (Hospital Information System: HIS), Hình ảnh 3D (3D Imaging), Y học từ xa (Telemedicine), Sức khỏe điện tử (e-Health), Dữ liệu truy cập (PubMed), Mẫu báo cáo ca bệnh điện tử (Electric Case Report Form: eCRF), trình tự bộ gen (Genome Sequence) [5]. 

2.4. Y học 4.0: 

Ngày nay chúng ta đang bước vào ngưỡng cửa của Y học 4.0, kn của Số hóa trong Y học (Digitization), đó là: HT vật lý không gian mạng Y học (Medical Cyber-Physical Systems: MCPS), cn Nano Y học (Medical Nanotechnology), Internet Vạn vật Y học (Internet of Medical Things: IoMT), Trí tuệ Nhân tạo (Artificical Intelligence: AI), Dữ liệu Y học lớn (Medical Big Data), In 3D Y học (Medical 3D Print), Người máy Y học (Medical Robotics), Cảm biến Y học (Medical Sensors), Chế tạo bộ phận hỗ trợ Y học (Medical Additive Manufacturing) và Máy bay không người lái Y học (Medical Drones) 

Hình 2. Tóm tắt Lịch sử phát triển của các cuộc Cách mạng Y học (Labuda N, 2017, Javaid M, 2019).

3. Áp dụng Công nghiệp 4.0 trong Y học 4.0.

3.1. Hệ thống vật lý không gian mạng Y học (Medical Cyber-Physical Systems: MCPS)

MCPS là một phần của CPS [4], được áp dụng trong: 

1) Thiết kế các thiết bị đeo hoặc cấy ghép sinh học (máy tạo nhịp tim, thiết bị hỗ trợ tim), cơ quan nhân tạo (tụy nhân tạo); 

2) Mô hình hóa chức năng của thiết bị và quá trình sinh lý; 

3) Mô phỏng bệnh nhân với độ trung thực cao để thiết kế nhờ kỹ thuật số; 

4) Hỗ trợ các quyết định của các bác sĩ, hướng dẫn bệnh nhân dựa trên dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu, mô hình hóa và thuật toán dự đoán; 

5) Mô hình hóa thực hành y tế với thiết kế từ các dữ liệu lâm sàng và cận lâm sàng. 

3.2. Công nghệ nano Y học (Medical Nanotechnology)

Công nghệ nano gồm một số công nghệ mới liên quan đến các cấu trúc có kích thước dưới 100 nanomet (10-9m), được áp dụng trong: 

1) nanorobots tiêu diệt các tế bào ung thư; 

2) chống xơ vữa động mạch; 

3) điều hòa miễn dịch bằng kháng nguyên vaccine; 

4) dao nano dùng để diệt tế bào ung thư bằng điện cao tần; 

5) ống nano carbon dùng để sửa chữa mô bị hỏng hoặc tái tạo dây thần kinh, ... 

3.3. Internet Vạn vật Y học (Internet of Medical Things: IoMT)
IoMT là một phần của Internet vạn vật (IoT), có khả năng kết nối với các thiết bị y tế, thu thập các dữ liệu có giá trị để áp dụng trong: 

1) nghiên cứu y học; 

2) chăm sóc bệnh nhân; 

3) cấp cứu; 

4) thông tin y học 

5) chế tạo thiết bị y học mới. 

3.4. Trí tuệ Nhân tạo (Artificical Intelligence: AI) 

AI là máy được lập trình với sự trợ giúp của máy vi tính để phát triển các chức năng nhận thức đối với việc học tập và giải quyết vấn đề, hỗ trợ mạnh mẽ Y học cá thể hóa và Y học chính xác. AI được áp dụng trong: 

1) phân tích các dữ liệu y tế; 

2) chẩn đoán; 

3) theo dõi; 

4) tiên lượng và 

5) phát triển thuốc. 

AI có thể chẩn đoán bệnh chính xác hơn bác sĩ (trong chẩn đoán ung thư da là 95% so với 87%).

3.5. Dữ liệu Y học lớn (Medical Big Data) 

Dữ liệu Y học lớn bằng cách số hóa, hỗ trợ mạnh mẽ Y học cá thể hóa và Y học chính xác, áp dụng trong: 

1) dự đoán cơn đau tim; 

2) dự đoán bệnh não; 

3) tiên lượng bệnh; 

4) phân tích đái tháo đường; 

5) phân tích bệnh mạch vành; 

6) dự đoán bùng phát bệnh truyền nhiễm; 

7) dự đoán bệnh lao; 

8) phát hiện sớm cơn đau tim;

9) dự đoán bệnh tim; 

10) dự đoán bệnh tim thông minh;

11) chẩn đoán bệnh thận mạn; 

12) dự đoán HIV/AIDS.

3.6. In 3D Y học (Medical 3D Printing) 

In 3D có khả năng cung cấp các hình ảnh 3D về giải phẫu mô, xương và các cơ quan nội tạng của cơ thể với độ phân giải cao, được áp dụng trong: 

1) chế tạo chân tay giả; 

2) nha khoa; 

3) máy trợ thính; 

4) giảng dạy phẫu thuật ảo; 

5) sản xuất thiết bị y tế; 

6) thiết kế 3D của thuốc.

3.7. Các cảm biến Y học (Medical Sensors)

Các cảm biến Y học được áp dụng trong: 

1) cung cấp giải pháp phẫu thuật; 

2) cung cấp các thông tin về nhiệt độ; 

3) huyết áp; 

4) đường máu;

5) các tình trạng khác của bệnh nhân. 

3.8. Người máy Y học (Medical Robotics)

Người máy Y học được áp dụng trong: 

1) chẩn đoán bệnh; 

2) phẫu thuật loại bỏ chấn thương mô trong phẫu thuật tim hở; 

3) làm việc trong điều kiện không an toàn đối với các bác sĩ; 

4) chăm sóc người già;  

Một người máy là Trợ lý bác sĩ thông minh iFlyTek (iFlyTek Smart Doctor Assistant), trong một kỳ thi đã đạt 456 điểm, khi điểm cần đạt chỉ là 360.

3.9. Chế tạo bộ phận hỗ trợ Y học (Medical Additive manufacturing)

Công nghệ chế tạo các bộ phận hỗ trợ Y học gồm một bộ in 3D, công nghệ quét 3D và phần mềm thiết kế, được áp dụng trong: 

1) chế tạo các nguyên mẫu để đào tạo; 

2) mô phỏng trước phẫu thuật cho các quy trình phẫu thuật phức tạp;

3) sản xuất chân tay giả; 

4) sản xuất các dụng cụ y tế.

 
3.10. Máy bay không người lái Y học (Medical Drones)

Máy bay không người lái Y học được áp dụng trong: 

1) Giám sát giám sát các khu vực thảm họa hoặc có mối nguy sinh học; 

2) theo dõi sự lây lan của bệnh; 

3) chẩn đoán, điều trị và đánh giá phẫu thuật ở xa; 

4) vận chuyển máy khử rung tim, thiết bị y tế, máu lưu trữ, hoặc các tạng đến các vùng xa.

5) vận chuyển bệnh nhân. 

Đến nay, ít nhất đã có 9 loại máy bay không người lái Y học được chế tạo. 

4. Các thách thức về áp dụng các công nghệ 4.0 vào Y học 4.0

4.1. Thách thức về dữ liệu lớn

Trong thực tế, các dữ liệu lớn về Y học được tập hợp từ nhiều thiết bị khác nhau, như các dữ liệu về bệnh nhân, về lâm sàng, về xét nghiệm, …, là những thách thức, đòi hỏi phải được lưu trữ, xử lý, sử dụng và quản lý một cách khoa học.

4.2. Thách thức về trao đổi dữ liệu 

Trong công việc, các đồng nghiệp trong cùng một bệnh viện, ở các bệnh viện khác nhau hoặc giữa thầy thuốc với bệnh nhân thường cần phải trao đổi dữ liệu với nhau. Nguy cơ về lỗi máy móc, phần mềm là điều có thể.

4.3. Thách thức về đào tạo và phát triển kỹ năng

Thách thức về đào tạo và phát triển kỹ năng là thiếu nhân viên lành nghề do các BS hoặc KTV nhiều tuổi, chưa được đào tạo cơ bản và hệ thống về CN thông tin, hoặc sử dụng máy vi tính chưa thành thạo. 

4.4. Thách thức về sự thay đổi công nghệ nhanh

Do các quy trình công nghệ từ Y học 3.0 sang Y học 4.0 thay đổi rất nhanh, nhiều BS chưa bắt kịp tiến độ công việc, các nhà quản lý cần đưa ra các tiêu chuẩn và đồng bộ hóa các quy trình trong toàn ngành.

4.5. Thách thức về an ninh mạng 

An ninh mạng (Cybersecurity) là việc bảo vệ các hệ thống internet, gồm phần cứng, phần mềm và các dữ liệu, khỏi sự tấn công mạng. 
Trong năm 2016, chỉ riêng ở Hoa Kỳ đã có hơn 16 triệu hồ sơ bệnh án bị đánh cắp từ các tổ chức chăm sóc sức khỏe [7]. 
Mỗi cá nhân cần biết cách bảo mật thông tin và các nhà quản lý cần ban hành các biện pháp để bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu.

5. Sự áp dụng Công nghệ 4.0 trong Y học Việt Nam hiện nay.

Theo tin từ Bộ Y tế, 90% người dân Việt Nam sẽ có Bệnh án điện tử (Electronic Medical Records: EMR) vào năm 2025.

Năm 2019, Công ty Hệ thống thông tin FPT (FPT IS), thuộc Tập đoàn FPT, đã phát triển Hệ thống Thông tin Bệnh viện FPT.eHospital, gồm: 

1) Hệ thống quản lý Phòng khám thông minh (Intelligent Clinic Management system); 

2) Hệ thống quản lý cho Trạm y tế & Học viên gia đình (Management system for Medical Stations & Family Practitioner); 

3) Sổ kiểm tra Sức khỏe điện tử (Electronic Health checkbook); 

4) Hệ thống quản lý Y tế điện tử (Electronic medical management system). 

Đến nay, FPT.eHospital đã được triển khai tại hơn 200 bệnh viện trên toàn quốc, gồm cả Bệnh viện Bạch Mai và Bệnh viện Chợ Rẫy.

KẾT LUẬN

1) Công nghiệp đã trải qua 4 cuộc CM: CN 1.0 (1760-1830) là kn của máy hơi nước, CN 2.0 (1870-1914) là kn của động cơ điện, CN 3.0 (1970) là kn của tự động hóa, và CN 4.0 (từ 2013) là kn của kt số.

2) Y học cũng trải qua 4 cuộc CM: Y học 1.0 (trước 1950) là kn của X quang và siêu âm, Y học 2.0 (1970) là kn của CT và MRI, Y học 3.0 (1990) là kn của internet, và Y học 4.0 (hiện nay) là kn của Số hóa trong Y học. 

3) Các công nghệ của CN 4.0 được ứng dụng trong Y học 4.0 gồm: HT vật lý không gian mạng Y học, CN Nano Y học, IoMT, AI, Dữ liệu Y học lớn, In 3D Y học, Người máy Y học, Cảm biến Y học, Chế tạo bộ phận hỗ trợ Y học và Máy bay không người lái Y học.

4) Các thách thức đối với Y học 4.0: dữ liệu Y học lớn, sự trao đổi dữ liệu, việc học tập và nâng cao kỹ năng, sự thay đổi công nghệ nhanh, và an ninh mạng.

5) Ứng dụng của Y học 4.0 ở Việt Nam hiện nay: 90% người dân Việt Nam sẽ có bệnh án điện tử vào năm 2025. FPT IS đang tập trung đầu tư nc và phát triển các sản phẩm phục vụ Y học theo xu hướng phát triển của CN 4.0.

Tài liệu tham khảo

1. Das N. Big Data Analytics for Medical Applications. I.J. Modern Education and Computer Science 2018; 2: 35-42.

2. FPT Tech Insight. Smart Medical Solution in the 4.0 era. FPT Technology Magazine. June 20, 2019.

3. Javaid M and Haleem A. Industry 4.0 applications in medical field: A brief review. Curr Med Res Prac 2019 Apr; 9(3): 102-109.

4. Kokabas O, Soyata T, Member, et al. Emerging Security Mechanisms for Medical Cyber Physical Systems. IEEE/ ACM Transaction on Computation Biology and Bioformatics 2016; 13(3): 401-416.

5. Labuda N, Lepa T, Labuda M, et al. Medical 4.0: Medical Data Ready for Deep and Machine Learning. J Bioanal Biomed 2017; 9(6): 283 -287.

6. Wolf B and Scholze C. “Medicine 4.0”. The role of electronics, information technology and microsystems in modern medicine. Current Directions in Biomedical Engineering 2017; 3(2): 183-186.

7. World Economic Forum. Health and Healthcare in the Fourth Industrial Revolution. Global Future Council on the Future of Health and Healthcare; 2019 Apr: 25-37.