Bối cảnh nghiên cứu

Việc mô tả và chăm sóc bệnh nhân mắc các bệnh truyền nhiá»…m má»›i và má»›i nổi Ä‘e dọa tính mạng là Æ°u tiên toàn cầu. Các công nghệ má»›i – thiết bị Ä‘eo được, Ä‘iện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo/học máy – có tiềm năng thay đổi cách chúng ta mô tả và chăm sóc những bệnh này. Thành phố Hồ Chí Minh có số ca nhiá»…m COVID-19 tăng nhanh chóng (>2000 ca/ngày), và Ä‘iều này Ä‘ang tạo gánh nặng lá»›n cho hệ thống chăm sóc sức khỏe của thành phố.

Thách thức chính là nhanh chóng xác định và xử trí tối ưu những người bệnh nặng và lượng oxy trong máu thấp (thiếu oxy). Việc thiếu trầm trọng thiết bị theo dõi cơ bản bên ngoài các Khoa Hồi sức Tích cực (HSTC) gây ra những chậm trễ gây tử vong trong việc xác định và điều trị bệnh nhân cần thở oxy và HSTC.

iPARAMED – má»™t công ty công nghệ của Việt Nam – đã phát triển má»™t nền tảng giám sát từ xa (xem hình 1). Nền tảng cho phép theo dõi thời gian thá»±c về Ä‘á»™ bão hòa oxy (SpO2), nhịp hô hấp, nhiệt Ä‘á»™ và Ä‘iện tâm đồ, sá»­ dụng các thiết bị Ä‘eo được vá»›i giá cả phải chăng, hoạt Ä‘á»™ng bằng pin, được FDA chấp thuận. Dữ liệu được theo dõi tập trung, cho phép nhân viên lâm sàng nhanh chóng xác định những người có dấu hiệu cảnh báo lâm sàng và tình trạng thiếu oxy. Chúng ta cần phát triển, đánh giá và nếu thành công, triển khai hệ thống này tại các khu bệnh viện ở Việt Nam, và sau đó có thể mở rá»™ng để theo dõi hàng nghìn bệnh nhân má»™t cách an toàn và liên tục. Má»™t hệ thống nhÆ° vậy có thể nhanh chóng được mở rá»™ng tại nhiều Ä‘Æ¡n vị chăm sóc bệnh nhân nặng và nguy kịch trong các nÆ°á»›c thu nhập thấp và trung bình ở Đông Nam Á, Châu Phi và các nÆ¡i khác.

Mục tiêu

Chúng tôi đề xuất dự án thử nghiệm kéo dài 6 tháng và bắt đầu ngay lập tức, gồm những nội dung sau:

• iPARAMED sẽ nhập ngay thiết bị Ä‘eo (n = 300) về thành phố Hồ Chí Minh;
• Đội ngÅ© kỹ thuật iPARAMED sẽ nhanh chóng triển khai nền tảng và tùy chỉnh quy trình tại Bệnh viện Bệnh Nhiệt Ä‘á»›i, trung tâm Ä‘iều trị COVID-19 lá»›n của Chính phủ tại thành phố. NB. ChÆ°Æ¡ng trình sẽ sá»­ dụng các thiết bị vivalink, và nền tảng iPARAMED sẽ được định cấu hình để không phù hợp vá»›i nhà sản xuất thiết bị để đảm bảo khả năng mở rá»™ng vá»›i rủi ro thấp trong tÆ°Æ¡ng lai;
• Thu thập dữ liệu từ khoảng 150 bệnh nhân có COVID-19 tại bất kỳ thời Ä‘iểm nào tại 3 khoa (không thuá»™c HSTC) tại bệnh viện trong sáu tháng tá»›i;
• Nền tảng sẽ nắm bắt và lÆ°u trữ dữ liệu sinh lý liên tục, tá»· lệ cao từ tất cả các bệnh nhân;
• Các thông số lâm sàng và sinh học (xét nghiệm máu định kỳ, cÅ©ng nhÆ° lÆ°u giữ các mẫu huyết thanh và mẫu dịch mÅ©i họng hầu hàng loạt) cÅ©ng sẽ được thu thập thông qua các giao thức ISARIC tiêu chuẩn;
• Những dữ liệu và mẫu vật này sẽ được sá»­ dụng để Ä‘iều tra xem liệu học máy có thể mô tả sá»± không đồng nhất về mức Ä‘á»™ nghiêm trọng của bệnh hay không và để phát triển các hệ thống há»— trợ quyết định lâm sàng và dấu ấn sinh học nguyên mẫu cho phép xác định sá»›m tối Æ°u những bệnh nhân cần há»— trợ hô hấp và thở máy;
• Liên kết và mở rá»™ng các công cụ hiện có để thu thập dữ liệu (ISARIC/Trung tâm khoa học đại dịch, Đại học Oxford) và phát triển các công cụ dá»±a trên công nghệ để xác định đặc Ä‘iểm và quản lý bệnh để sá»­ dụng trong đại dịch.

Mục tiêu của dự án là cung cấp bằng chứng về khái niệm rằng một nhóm trong bối cảnh thu nhập thấp và trung bình có thể thiết lập một nền tảng giám sát từ xa duy nhất trong thời gian đại dịch mà sẽ hỗ trợ ngay chăm sóc lâm sàng và thu thập dữ liệu cho các phương pháp nghiên cứu sáng tạo nhằm cải thiện kết quả lâm sàng.

Dự án cũng mong muốn chứng minh sự phát triển của các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng bằng trí tuệ nhân tạo/máy học trong các bối cảnh tương tự ở quy mô lớn. Nếu được chứng minh là có hiệu quả, nền tảng này sẽ được mở rộng ra các khu vực còn lại của thành phố và có thể là cả nước.