Hội thảo có sự tham gia của gần 150 đại biểu đến từ các bệnh viện như: Bệnh viện 198, Bệnh viện 30-4, Bệnh viện Y học cổ truyền, Cục Y tế - Bộ Công an và các cơ sở, trung tâm y tế, doanh nghiệp công nghệ thông tin trên địa bàn TP. Đà Nẵng.
Theo đại diện Ban tổ chức, hội thảo lần này diễn ra trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0 với các công nghệ như AI, dữ liệu lớn, điện toán đám mây... đã giúp kết nối, tích hợp các hệ thống số hóa, vật lý, sinh học giữa thế giới thực và không gian số.
Riêng trong lĩnh vực y tế, chuyển đổi số đã, đang và sẽ tác động đến cách thức lãnh đạo, quản lý, chỉ đạo điều hành trong nội bộ các cơ quan, đơn vị ngành y một cách chính xác, kịp thời và hiệu quả hơn nhờ nền tảng công nghệ số.
Ngoài ra, y tế số cũng tác động tới cách thức làm việc, giao tiếp của đội ngũ cán bộ, thầy thuốc và người lao động, chuyển đổi phương thức làm việc từ môi trường truyền thống sang môi trường số, từ đó hình thành nên người thầy thuốc số. Ngày càng có nhiều giải pháp công nghệ xuất hiện để hỗ trợ cho lĩnh vực y tế.
Tuy nhiên, một trong những thách thức lớn nhất đối với chuyển đổi số ngành y tế là về vấn đề cơ sở hạ tầng, kế tiếp là vấn đề kinh phí, đặc biệt là đối với y tế công lập. Do đó, việc triển khai công nghệ số trong khám chữa bệnh, cung ứng và liên kết dịch vụ đòi hỏi sự cố gắng, nỗ lực của từng đơn vị.
Tại hội thảo, các diễn giả trình bày thực trạng chất lượng khám, chữa bệnh trong quá trình chuyển đổi số. Chia sẻ kinh nghiệm thực tế của mô hình Bệnh viện ứng dụng công nghệ thông tin tổng thể trong khám chữa bệnh, đồng thời nêu ra những thách thức hiện tại và kỳ vọng cho tương lai.
Báo cáo về: “Giải pháp nguồn mở trong chăm sóc sức khỏe”, Tiến sĩ Trần Tùng, Trưởng ban Khoa học đào tạo (Hội tin học y tế) đã chỉ ra những lợi ích đó là tiết kiệm chi phí, thời gian phát triển phần mềm, nền tảng; đáp ứng các tiêu chuẩn mở quốc tế; dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác; cộng đồng lớn hỗ trợ. Tuy nhiên, nó đòi hỏi đội ngũ công nghệ thông tin phải có đủ năng lực vận hành, kiểm soát.
Còn theo Tiến sĩ Đặng Văn Cường, Tổng Giám đốc Công ty Titan Data Analytics, một số giải pháp trong khoa học dữ liệu và AI y tế là mô hình Data WareHouse; Data Lake, Data Lakehouse (từ năm 2020), đặc biệt mô hình Data Lakehouse - một cách tiếp cận “mới xuất hiện trong thời gian gần đây” nhằm tạo ra DataLake có sự kết hợp xuyên suốt về lưu trữ, phân tích và tạo ra dữ liệu “nghiệp vụ” từ mọi dữ liệu.
Qua đó, iTitan giải quyết được nhu cầu các đối tượng tham gia với những điểm nổi bật như: Hạ tầng không quá tải do dữ liệu không cần phải cống nộp tập trung; triển khai linh hoạt theo mô hình phi tập trung; dữ liệu không cần phải sao chép về mới phân tích (No Copy); dữ liệu phi tập trung vẫn phân tích real time dễ dàng; xây dựng kho nhanh chóng bằng công cụ; phân tích dữ liệu, dự báo và trực quan hóa dễ dàng.
“Những ý kiến đóng góp, trao đổi, thảo luận thẳng thắn, cởi mở của các chuyên gia công nghệ thông tin sẽ đem lại những thông tin mới nhất và khuyến nghị về giải pháp tối ưu nhất cho chuyển đổi số y tế để các cơ sở y tế học hỏi, áp dụng vào thực tiễn”, đại diện Ban tổ chức cho biết.
