Những năm gần đây, thế giới đang phải đương đầu với nguy cơ xuất hiện và lan truyền của các bệnh truyền nhiễm mới nổi hoặc tái bùng phát ở người, vật nuôi và động vật hoang dã. Điều này đặt ra thách thức cho hệ thống y tế, cần có các giải pháp linh hoạt, đi kèm với chính sách và nguồn lực phù hợp. Nhận định được đưa ra tại Hội nghị khoa học “Bệnh truyền nhiễm và các vấn đề y tế công cộng sau đại dịch Covid-19” diễn ra ngày 22/11 vừa qua.
Thông tin tại hội nghị, TS. Angela Pratt, Trưởng đại diện Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) tại Việt Nam, nhấn mạnh trước mối đe doạ và sự thay đổi về mô hình bệnh tật, mỗi quốc gia phải suy nghĩ lại về việc chi tiêu cho y tế, đâu sẽ là ưu tiên để chuẩn bị nguồn lực phòng chống bệnh tật. PGS.TS Nguyễn Thị Kim Tiến, nguyên Bộ trưởng Y tế, cho biết bệnh truyền nhiễm và bệnh không lây nhiễm đang có xu hướng quay trở lại. Bộ Y tế đã có những chiến lược đối phó, điển hình là nâng cao năng lực tuyến y tế cơ sở, dự phòng.
PGS.TS Nguyễn Vũ Trung, Viện trưởng Viện Pasteur TP.HCM, cho biết để kiểm soát dịch bệnh truyền nhiễm, cần phải phòng ngừa từ giai đoạn đầu. Trong đó, sự chỉ đạo kịp thời của nhà nước, các bộ ban ngành và sự phối hợp giữa địa phương với y tế cơ sở trong việc phát hiện và phản ứng nhanh là yếu tố quyết định để ngăn chặn dịch bệnh hiệu quả.
Đồng thời, theo PGS Vũ Trung, công nghệ chẩn đoán phòng xét nghiệm và trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc chiến chống lại các bệnh truyền nhiễm. Trí tuệ nhân tạo là một hệ thống bao gồm những công nghệ vô cùng phức tạp, tiếp cận thông tin, xử lý thông tin, đưa ra những quyết định gần giống như con người làm, hỗ trợ cho con người trong xử lý và tốc độ xử lý vô cùng nhanh...
Các thông tin về mặt lâm sàng, xét nghiệm đã tích hợp trong các thuật toán và từ đó cho các nhà hoạch định chính sách, các bác sĩ lâm sàng, những người làm công tác y tế dự phòng đưa ra những quyết định dựa trên bằng chứng. Thông qua các nền tảng điện toán đám mây, trí tuệ nhân tạo có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực. "Ngành y tế có thể sử dụng nó để xử lý các thông tin về lâm sàng, xét nghiệm. Từ đó, giúp các nhà quản lý, chuyên gia đưa ra quyết định chính xác dựa trên bằng chứng", PGS Trung nói.
Song song đó, AI có thể theo dõi và phát hiện các đợt bùng phát bệnh truyền nhiễm, truy vết, giải trình tự gene và xét nghiệm PCR, nuôi cấy vi khuẩn, quan sát hình thái, sinh hóa, huyết thanh học... nhanh chóng và chính xác hơn. Ngoài ra, ứng dụng AI trong lĩnh vực liệu pháp phage mang lại hy vọng mới cho cuộc chiến chống tình trạng kháng thuốc của vi khuẩn. Công nghệ AI mô phỏng chính xác các tương tác phức tạp giữa tác nhân gây bệnh, vật chủ và thuốc, tiết lộ các đặc điểm nhiễm trùng do vi khuẩn, phát triển tối ưu thiết kế vaccine và thuốc điều trị.
Việt Nam là quốc gia nhiệt đới, đối mặt nhiều bệnh truyền nhiễm do sự gia tăng giao lưu, di chuyển dân cư và đô thị hóa. Một số bệnh như hô hấp, tiêu hóa hoặc các bệnh có thể phòng ngừa bằng vaccine vẫn lưu hành, đặc biệt ở khu vực có điều kiện dịch tễ đặc thù. Với nhiệm vụ nghiên cứu khoa học về y tế dự phòng, y tế công cộng khu vực phía Nam, 5 năm qua, Viện Pasteur TP.HCM tích cực ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các phần mềm phân tích dữ liệu, mô hình hóa và dự báo dịch.
Theo đó, Viện xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu lớn, kết nối chặt chẽ với mạng lưới trung tâm phòng, chống bệnh tật (CDC) và các cơ sở y tế thuộc 20 tỉnh, thành phố trên cả nước. “Các công cụ AI đã được sử dụng hiệu quả trong dự báo dịch bệnh như sốt xuất huyết, tay chân miệng và đặc biệt là Covid-19. Mới đây, Việt Nam ghi nhận một số ca bệnh nhiễm đậu mùa khỉ, được phát hiện nhờ hệ thống xét nghiệm của Viện Pasteur TP.HCM và đã triển khai biện pháp cách ly, điều trị kịp thời, giúp ngăn chặn bệnh lây lan”, Phó Giáo sư Nguyễn Vũ Trung thông tin.
Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn con người. "Trong nhiều tình huống trí tuệ nhân tạo có thể đáp ứng được nhiều công việc của những người làm lâm sàng, những người làm việc chẩn đoán trong phòng xét nghiệm, những người làm về phòng chống dịch," PGS Vũ Trung nói. “Tuy vậy những thông tin, quyết định của trí tuệ nhân tạo đưa ra chỉ để kham khảo, mặc dù những quyết định có thể chính xác đến 80 - 90%, thậm chí gần 100% nhưng quyết định cuối cùng vẫn là con người".
Trước đó, chia sẻ bên lề Hội nghị Khoa học toàn quốc về bệnh truyền nhiễm và HIV/AIDS, bác sỹ Nguyễn Trung Cấp, Phó giám đốc Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới Trung ương chia sẻ: “Về nguy cơ dịch bệnh mới nổi, chúng ta không thể dự đoán được, cũng như dịch Covid-19 vừa qua. Tuy nhiên, nếu chúng ta có thể phát hiện sớm các chùm ca bệnh từ ban đầu và có biện pháp cách ly, dập dịch sớm sẽ có thể khống chế dịch tương đối tốt”.
“Các bệnh mới nổi là những bệnh chúng ta không dự đoán được. Nó có thể là những bệnh không có gì đặc biệt nhưng cũng có thể là bệnh gây đại dịch. Do đó phải giám sát sớm để xem nó có nguy cơ gây ra đại dịch lớn hay không. Nếu có nguy cơ đó phải nỗ lực kiểm soát để tránh gây ra thiệt hại vô cùng to lớn", bác sỹ Cấp nhấn mạnh. Một nguy cơ khác, theo chuyên gia này, là các bệnh lý trước đây đã tồn tại chúng ta kiểm soát tốt nhưng sau đó lại buông lơi thì có thể bùng phát lên gọi là bệnh tái nổi.
"Ví dụ như bạch hầu, ho gà, uốn ván trước đây tiêm chủng tốt thì số người bị bệnh ít. Khi tiêm chủng không đảm bảo thì bùng phát ở các địa phương. Ở vụ dịch vừa qua một số địa phương ghi nhận sự bùng phát ho gà, bạch hầu, uốn ván sơ sinh. Nếu kiểm soát tiêm vaccine không tốt có thể đe dọa bùng phát các bệnh nguy hiểm hơn như bại liệt", BS Cấp thông tin.
Ngoài ra, một số bệnh trước đây chưa có, mà sau đó đã phát hiện ở Việt Nam cũng rất đáng lưu tâm. Ví dụ các bệnh lý do nấm, ký sinh trùng. Điển hình là bệnh giun đũa chó mèo lây truyền từ thú cưng sang con người gần đây đã gia tăng lên nhiều. Nguy cơ gia tăng các bệnh (có vaccine dự phòng), những bệnh nhiễm trùng mạn tính như viêm gan siêu vi, HIV/AIDS... cũng là một trong những thách thức với ngành y tế.
Google translate