Hội nghị kiểm soát nhiễm khuẩn và vi sinh lâm sàng ứng dụng AI, dữ liệu lớn
Hội nghị kiểm soát nhiễm khuẩn ứng dụng AI và dữ liệu lớn

Hội nghị khoa học về kiểm soát nhiễm khuẩn và vi sinh lâm sàng

Hội nghị do Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh phối hợp cùng Bệnh viện Đại học Y dược Thành phố tổ chức đã diễn ra với sự tham gia của nhiều chuyên gia y tế hàng đầu. Sự kiện tập trung vào hai trụ cột chính: kiểm soát nhiễm khuẩn dựa trên dữ liệu và vi sinh lâm sàng ứng dụng công nghệ phân tử, trí tuệ nhân tạo.

Phát biểu của lãnh đạo Bộ Y tế

Tiến sĩ, bác sĩ Nguyễn Trọng Khoa, Phó Cục trưởng Cục Quản lý khám chữa bệnh, Bộ Y tế nhấn mạnh: “Nhiễm khuẩn liên quan đến chăm sóc y tế và kháng kháng sinh là thách thức lớn của hệ thống y tế hiện nay. Bộ Y tế đã ban hành kế hoạch hành động quốc gia giai đoạn 2025-2030, đồng thời thúc đẩy chuyển đổi số, kết nối dữ liệu vi sinh với bệnh án điện tử, hướng tới ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong phát hiện sớm ổ dịch và hỗ trợ quyết định lâm sàng”.

Ý kiến từ Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh

Phó Giáo sư, Tiến sĩ, bác sĩ Ngô Quốc Đạt, Hiệu trưởng Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh cho rằng sự phát triển nhanh của khoa học công nghệ đang đặt ra yêu cầu đổi mới tư duy trong kiểm soát nhiễm khuẩn. “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo, chẩn đoán phân tử vừa là xu hướng và yêu cầu tất yếu nhằm nâng cao năng lực chuyên môn, gắn kết nghiên cứu với thực hành, hướng đến chất lượng chăm sóc sức khỏe cộng đồng”, ông nhận định.

Banner rộng Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác cho Telegram

Thực tiễn từ Bệnh viện Đại học Y dược

Giáo sư, Tiến sĩ, bác sĩ Nguyễn Hoàng Định, Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y dược Thành phố Hồ Chí Minh chia sẻ: “Tích hợp dữ liệu vi sinh vào bệnh án điện tử giúp phát hiện sớm tác nhân gây bệnh và kiểm soát kháng thuốc hiệu quả hơn, điều trị vì thế nhanh và chính xác hơn”. Các báo cáo tại hội nghị cho thấy khi kiểm soát nhiễm khuẩn được triển khai đồng bộ với giám sát vi sinh, nhiều chỉ số điều trị được cải thiện rõ rệt, từ giảm tỷ lệ nhiễm khuẩn bệnh viện đến rút ngắn thời gian nằm viện.

Chuyển dịch sang mô hình chủ động nhờ AI và dữ liệu lớn

Đáng chú ý là sự chuyển dịch từ mô hình bị động sang chủ động nhờ trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn, cho phép cảnh báo sớm nguy cơ dịch bệnh, theo dõi đường lây và tối ưu sử dụng kháng sinh theo thời gian thực. Các workshop thực hành tại hội nghị giúp nhân viên y tế cập nhật kỹ năng chuyên sâu, tăng khả năng ứng dụng ngay tại cơ sở. Hội nghị đồng thời mở rộng cơ hội hợp tác nghiên cứu và chuyển giao công nghệ, góp phần nâng cao an toàn người bệnh và chuẩn hóa thực hành trong hệ thống y tế.

Banner sau bài viết Pickt — ứng dụng danh sách mua sắm cộng tác với hình minh họa gia đình