3 bài học từ mô hình giải phẫu bệnh kỹ thuật số quốc tế: Các đơn vị tại Việt Nam nên bắt đầu từ đâu?

Một máy quét tiêu bản có thể tạo ra hình ảnh số với độ phân giải cao. Nhưng điều đó chưa đồng nghĩa một khoa Giải phẫu bệnh đã chuyển đổi số thành công.

Để hình ảnh số thực sự đi vào hoạt động chuyên môn, bệnh viện còn phải giải quyết nhiều bài toán: làm thế nào để bác sĩ sử dụng hình ảnh trong quy trình chẩn đoán, dữ liệu được lưu trữ và truy cập ra sao, các chuyên gia có thể phối hợp giữa nhiều cơ sở như thế nào, và hệ thống cần được thẩm định trước khi đưa vào thực hành đến mức nào?

Những câu hỏi này đang được giải quyết theo nhiều cách khác nhau tại các cơ sở y tế quốc tế. Từ Singapore, Vương quốc Anh đến Hoa Kỳ, các trường hợp triển khai thực tế cho thấy giá trị của giải phẫu bệnh kỹ thuật số không chỉ nằm ở thiết bị, mà còn ở cách công nghệ được tích hợp vào hệ thống chuyên môn.

Dưới đây là ba bài học đáng tham khảo khi các bệnh viện tại Việt Nam cân nhắc lộ trình triển khai giải phẫu bệnh số.

Giải phẫu bệnh kỹ thuật số đang thay đổi điều gì?

Giải phẫu bệnh kỹ thuật số (Digital Pathology) sử dụng công nghệ hình ảnh số để hỗ trợ việc quan sát, phân tích, quản lý và chia sẻ hình ảnh tiêu bản.

Với công nghệ quét tiêu bản toàn lam kính (Whole Slide Imaging – WSI), toàn bộ vùng mô trên lam kính có thể được số hóa thành hình ảnh độ phân giải cao để xem trên màn hình máy tính. Khi kết hợp với phần mềm quản lý dữ liệu, hình ảnh có thể được tổ chức, truy xuất và chia sẻ theo quy trình được thiết kế phù hợp.

Tuy nhiên, cần phân biệt ba cấp độ:

• Số hóa hình ảnh: chuyển tiêu bản vật lý thành dữ liệu hình ảnh số.
• Ứng dụng hình ảnh số: đưa hình ảnh vào các hoạt động như đào tạo, hội chẩn, nghiên cứu hoặc những quy trình chẩn đoán đã được thẩm định.
• Triển khai giải phẫu bệnh số ở cấp hệ thống: tích hợp thiết bị, phần mềm, lưu trữ, quy trình chuyên môn và nhân sự để hỗ trợ hoạt động thường quy.

Ba cấp độ này có liên quan nhưng không đồng nhất. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy bước chuyển từ hình ảnh số sang một quy trình vận hành hiệu quả đòi hỏi sự chuẩn bị rộng hơn việc đầu tư thiết bị đơn lẻ.

Bài học 1: Singapore – Triển khai ở cấp hệ thống cần sự phối hợp và thẩm định

Một ví dụ đáng chú ý tại Singapore là chương trình Digital Pathology System của NHG Health. Theo thông tin được công bố, hệ thống được triển khai tại Tan Tock Seng Hospital, Khoo Teck Puat Hospital và Woodlands Health trong năm 2025, với hệ thống vận hành sau quá trình thẩm định lâm sàng. [1]

Điểm đáng quan tâm ở đây không chỉ là việc sử dụng công nghệ số, mà là phạm vi triển khai tại nhiều bệnh viện trong cùng một hệ thống y tế.

Khi nhiều cơ sở cùng tham gia, bài toán triển khai không còn giới hạn ở việc lựa chọn máy quét. Các đơn vị cần xác định cách tổ chức dữ liệu, phân quyền truy cập, phối hợp giữa các nhóm chuyên môn và bảo đảm quy trình vận hành đáp ứng yêu cầu của từng cơ sở.

Đồng thời, thẩm định lâm sàng là một bước cần được xem xét nghiêm túc khi hình ảnh số được dự kiến sử dụng cho mục đích chẩn đoán. Việc có thiết bị và phần mềm không tự động chứng minh rằng hệ thống đã phù hợp với mọi loại mẫu hoặc mọi tình huống chuyên môn.

Điều có thể tham khảo tại Việt Nam

Với bệnh viện có nhiều cơ sở hoặc định hướng phát triển mạng lưới xét nghiệm, nên đánh giá ngay từ đầu khả năng phối hợp giữa các đơn vị. Trước khi mở rộng quy mô, cần làm rõ yêu cầu chuyên môn, quy trình sử dụng hình ảnh số, hạ tầng dữ liệu và trách nhiệm của từng bộ phận.

Bài học này không có nghĩa mọi bệnh viện cần triển khai đồng loạt. Ngược lại, cách tiếp cận ở cấp hệ thống cho thấy sự phối hợp và quản trị cần được tính đến ngay trong giai đoạn lập kế hoạch.

Bài học 2: Vương quốc Anh – Giá trị của giải phẫu bệnh số tăng lên khi chuyên gia có thể kết nối

Ngày 11/8/2025, University College London Hospitals (UCLH) bắt đầu vận hành giải phẫu bệnh số trong chương trình phối hợp tại Bắc London, cùng Royal Free London và Whittington Health. Thông tin được UCLH công bố ngày 12/9/2025. [2]

Theo UCLH, sau vài tuần vận hành, hình ảnh số đã hỗ trợ chẩn đoán và báo cáo gần 70% các ca giải phẫu bệnh mô học tại bệnh viện này. Đây là số liệu ban đầu tại UCLH trong giai đoạn triển khai, không phải tỷ lệ áp dụng chung của toàn bộ NHS Anh.

Mô hình này minh họa một lợi ích đáng chú ý của giải phẫu bệnh số: hình ảnh không nhất thiết phải phụ thuộc hoàn toàn vào việc vận chuyển lam kính vật lý để chuyên gia khác có thể tiếp cận và xem xét. Khi hệ thống được tổ chức phù hợp, việc chia sẻ hình ảnh có thể hỗ trợ hội chẩn, đánh giá chuyên môn và kết nối giữa các cơ sở.

Dù vậy, khả năng chia sẻ hình ảnh chỉ là một phần của bài toán. Các đơn vị vẫn cần xác định quy trình truy cập, bảo mật, quản lý dữ liệu và trách nhiệm chuyên môn khi sử dụng hình ảnh trong hội chẩn hoặc chẩn đoán.

Điều có thể tham khảo tại Việt Nam

Đối với bệnh viện tuyến tỉnh, cơ sở có số lượng chuyên gia hạn chế hoặc đơn vị có nhu cầu phối hợp với bệnh viện tuyến trên, khả năng chia sẻ hình ảnh số là một hướng ứng dụng đáng đánh giá.

Thay vì chỉ đặt câu hỏi “Có nên mua máy quét tiêu bản không?”, bệnh viện có thể đặt thêm câu hỏi: “Sau khi số hóa, ai sẽ sử dụng hình ảnh, trong quy trình nào và việc chia sẻ đó giải quyết được khó khăn chuyên môn cụ thể nào?”

Cách đặt vấn đề này giúp liên kết đầu tư công nghệ với nhu cầu vận hành thực tế.

Bài học 3: Hoa Kỳ – Mở rộng theo giai đoạn, đi cùng thẩm định và điều chỉnh quy trình

Stanford Medicine là một ví dụ về việc triển khai WSI theo từng giai đoạn. Theo nghiên cứu được công bố trên Archives of Pathology & Laboratory Medicine, Stanford bắt đầu triển khai theo chuyên khoa từ năm 2018, sau đó mở rộng sang nhiều chuyên khoa giải phẫu bệnh phẫu thuật trong giai đoạn đại dịch COVID-19. [3]

Nghiên cứu ghi nhận mức độ tương hợp chẩn đoán đạt 96% ở giải phẫu bệnh thần kinh, 100% ở giải phẫu bệnh phụ khoa và 98% ở các trường hợp hóa mô miễn dịch thuộc phạm vi thẩm định được báo cáo. Sau khi mở rộng, hệ thống vận hành tám máy quét công suất cao, tạo ảnh số cho hơn 2.000 lam kính mỗi ngày làm việc, tương đương khoảng 80% số lam mô học tại Stanford Medicine.

Những số liệu này phản ánh kết quả tại một trung tâm y khoa học thuật có quy mô lớn, không phải mức hiệu quả có thể mặc định đạt được ở mọi bệnh viện.

Điểm quan trọng hơn là quá trình mở rộng cần nhiều điều chỉnh về quy trình làm việc và công nghệ thông tin. Nghiên cứu cho thấy việc triển khai ở quy mô lớn là khả thi trong bối cảnh cụ thể của Stanford, nhưng đòi hỏi khả năng thích ứng với yêu cầu vận hành và từng chuyên khoa.

Điều có thể tham khảo tại Việt Nam

Không phải cơ sở nào cũng cần số hóa toàn bộ lam kính ngay từ đầu. Một lộ trình theo giai đoạn có thể bắt đầu bằng nhu cầu rõ ràng, chẳng hạn hỗ trợ hội chẩn, phục vụ đào tạo hoặc số hóa một nhóm mẫu phù hợp.

Sau giai đoạn đầu, bệnh viện có thể đánh giá mức độ phù hợp của quy trình, chất lượng hình ảnh, khả năng truy xuất dữ liệu, phản hồi của người sử dụng và nguồn lực vận hành. Kết quả đánh giá sẽ là cơ sở để quyết định có mở rộng hay cần điều chỉnh.

Cách tiếp cận này giúp bệnh viện tránh việc xác định quy mô đầu tư chỉ dựa trên khả năng của thiết bị mà chưa xem xét nhu cầu và năng lực vận hành thực tế.

Từ kinh nghiệm quốc tế đến bài toán của bệnh viện Việt Nam

Ba trường hợp trên khác nhau về quy mô, mô hình tổ chức và mục tiêu triển khai. Vì vậy, không có một công thức chung để mọi bệnh viện áp dụng giống nhau. Tuy nhiên, có thể rút ra một số câu hỏi nền tảng trước khi xây dựng kế hoạch giải phẫu bệnh số.

Đây cũng là lý do không nên đánh giá một giải pháp giải phẫu bệnh số chỉ bằng tốc độ quét hoặc số lượng lam kính mà thiết bị có thể xử lý. Những thông số đó cần được xem xét cùng khả năng tích hợp vào quy trình, quản lý dữ liệu và mức độ đáp ứng nhu cầu thực tế.

Giải phẫu bệnh số không chỉ là số hóa tiêu bản, mà là xây dựng một quy trình có thể vận hành

Kinh nghiệm từ Singapore, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ cho thấy những con đường triển khai khác nhau, nhưng đều đặt ra các vấn đề vượt ra ngoài thiết bị: phối hợp giữa các đơn vị, kết nối dữ liệu, thẩm định chuyên môn và điều chỉnh quy trình.

Đối với các cơ sở y tế tại Việt Nam, điểm bắt đầu phù hợp không nhất thiết là dự án có quy mô lớn nhất. Đó có thể là một nhu cầu cụ thể, một quy trình cần cải thiện hoặc một nhóm ứng dụng có thể đánh giá rõ ràng trước khi mở rộng.

Khi xem xét giải pháp giải phẫu bệnh số, việc đánh giá đồng thời thiết bị số hóa, phần mềm quản lý dữ liệu, hạ tầng công nghệ và khả năng vận hành sẽ giúp bệnh viện có cơ sở thực tế hơn để xác định lộ trình phù hợp.

ABT phát triển các giải pháp trong lĩnh vực tế bào học số, từ thiết bị hỗ trợ quy trình xử lý tiêu bản đến hệ thống quét và quản lý hình ảnh số. Các cơ sở y tế có thể tìm hiểu thêm để xác định những hạng mục phù hợp với nhu cầu và điều kiện triển khai tại đơn vị.

Xem thêm: Hệ thống thông tin giải phẫu bệnh kỹ thuật số (DPIS) – Quản lý trọn quy trình