Đài Loan: Bệnh viện Đào Viên đạt 100 ca lấy huyết khối nhờ AI
By Hoàng Chấn Cương, 2026-02-02
Báo chí Đài Loan cho biết Bệnh viện Đào Viên (MOHW Taoyuan Hospital) trực thuộc Bộ Y tế và Phúc lợi Đài Loan (MOHW) đã hoàn tất ca thứ 100 can thiệp lấy huyết khối cơ học (mechanical thrombectomy) cho đột quỵ thiếu máu não cấp trong tháng 1/2026, sau khi bệnh viện thực hiện ca đầu tiên từ năm 2021. Điểm đáng chú ý là từ năm 2025, bệnh viện đưa vào hệ thống AI phân tích hình ảnh “RAPID AI” để hỗ trợ đánh giá những bệnh nhân đến viện muộn hơn—khoảng 8 đến 24 giờ sau khởi phát—thông qua phân tích tưới máu não, nhằm gợi ý chỉ định can thiệp phù hợp hơn cho từng ca. Đại diện bệnh viện nhấn mạnh mục tiêu tiến tới trực lấy huyết khối 24/7 theo chuẩn quốc tế để “thời gian không còn là rào cản” trong cấp cứu đột quỵ.
Về mặt chuyên môn, việc mở rộng “cửa sổ” can thiệp dựa trên chẩn đoán hình ảnh tưới máu đã được củng cố bởi các thử nghiệm lâm sàng quốc tế trong những năm gần đây. Một trong các nghiên cứu có ảnh hưởng lớn là thử nghiệm DAWN đăng trên The New England Journal of Medicine, cho thấy ở nhóm bệnh nhân được chọn lọc bằng hình ảnh học, can thiệp lấy huyết khối có thể mang lại lợi ích chức năng ngay cả khi thực hiện muộn hơn 6 giờ và đến 24 giờ sau thời điểm “lần cuối còn bình thường”. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu hình ảnh cũng được nhiều hệ thống y tế mô tả như một điều kiện quan trọng để lựa chọn bệnh nhân phù hợp trong cửa sổ muộn, vì không phải mọi trường hợp đến viện muộn đều có chỉ định can thiệp. Trong bối cảnh đó, các nền tảng phần mềm tự động hóa (như RAPID) được nhắc tới như công cụ rút ngắn thời gian đọc phim và chuẩn hóa quy trình ra quyết định, dù các nghiên cứu cũng lưu ý sự khác biệt giữa các phần mềm có thể ảnh hưởng đến ước tính “vùng lõi” và “vùng tranh tối tranh sáng”, đòi hỏi bác sĩ lâm sàng vẫn giữ vai trò quyết định cuối cùng.
Với doanh nghiệp Việt Nam, câu chuyện ở Đài Loan phản ánh một xu hướng rộng hơn trong khu vực: bệnh viện đẩy mạnh số hóa cấp cứu đột quỵ, kết hợp CT/CT tưới máu, phần mềm AI và đội can thiệp nội mạch đa chuyên khoa để giảm chậm trễ từ “cửa vào” đến tái thông mạch. Theo bài viết của China Times, quy trình này không chỉ dựa vào bác sĩ mà còn nhấn mạnh vai trò của kỹ sư/xạ trị (radiographer), điều dưỡng và phối hợp liên khoa để tối ưu thời gian, vì tổn thương não tăng nhanh theo từng phút trong tắc mạch lớn. Với góc nhìn chuỗi cung ứng và thị trường, nhu cầu triển khai AI y khoa kéo theo các yêu cầu đồng bộ về hạ tầng CNTT bệnh viện (PACS/RIS, an ninh dữ liệu, kết nối thiết bị), đào tạo nhân lực, dịch vụ bảo trì và tuân thủ quy định cấp phép—những mảng mà các nhà cung ứng thiết bị chẩn đoán hình ảnh, tích hợp hệ thống, gia công phần mềm y tế, và dịch vụ dữ liệu trong khu vực có thể tham gia thông qua hợp tác, đấu thầu hoặc cung ứng linh kiện. Tuy nhiên, đây cũng là lĩnh vực nhạy cảm về pháp lý và an toàn người bệnh: phần mềm AI thường cần phê duyệt cơ quan quản lý và quy trình kiểm chứng lâm sàng tại từng hệ thống y tế, khiến thời gian triển khai và chi phí tuân thủ trở thành biến số lớn trong kế hoạch kinh doanh xuyên biên giới.
Nhìn về phía trước, giới quan sát cho rằng tốc độ phổ cập AI trong cấp cứu đột quỵ sẽ phụ thuộc vào ba yếu tố: (i) bằng chứng lâm sàng và khuyến cáo chuyên môn tiếp tục được cập nhật; (ii) khả năng chi trả và mô hình hoàn trả bảo hiểm cho chẩn đoán tưới máu/AI; và (iii) mức độ chuẩn hóa dữ liệu – liên thông hệ thống trong bệnh viện. Trường hợp Đài Loan cho thấy một hướng đi là triển khai AI như “trợ lý quy trình” để sàng lọc nhanh bệnh nhân cửa sổ muộn, song vẫn đặt trọng tâm vào mạng lưới can thiệp 24/7 và năng lực nhân sự. Đối với doanh nghiệp Việt Nam đang theo dõi thị trường y tế số, bài học thực tiễn nằm ở việc đánh giá đầy đủ yêu cầu tích hợp – tuân thủ – vận hành khi cung cấp giải pháp AI y khoa cho bệnh viện, thay vì chỉ nhìn vào thuật toán. (Bài viết mang tính tổng hợp thông tin quốc tế, không phải khuyến nghị đầu tư hay khuyến nghị kinh doanh.)
