Y học chính xác là công cụ đắc lực giúp nâng cao hiệu quả lâm sàng và tối ưu hóa nguồn lực y tế trong cuộc chiến chống lại ung thư tại Việt Nam.

Tầm quan trọng của y học chính xác trước gánh nặng bệnh tật

AstraZeneca Việt Nam phối hợp cùng Hội Ung Thư Việt Nam tổ chức Hội thảo khoa học về ung thư (Oncology Summit), diễn ra ngày 11/4 tại Hà Nội.Theo số liệu từ GLOBOCAN 2022, Việt Nam đối mặt với thách thức y tế lớn khi ghi nhận khoảng 180.000 ca mắc ung thư mới và hơn 120.000 trường hợp tử vong mỗi năm. Áp lực này dự kiến sẽ còn gia tăng mạnh mẽ khi các dự báo cho thấy số ca mắc mới có thể tăng từ 60% đến 70% vào năm 2050. Tình trạng trẻ hóa độ tuổi mắc bệnh đang đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc đổi mới phương thức tiếp cận trong điều trị.

PGS.TS Bùi Diệu nhấn mạnh rằng việc ứng dụng các tiến bộ y khoa là con đường tất yếu để nâng cao hiệu quả lâm sàng trên từng cá thể. Trong bối cảnh nguồn lực y tế còn hạn chế, y học chính xác đóng vai trò then chốt giúp tối ưu hóa việc phân bổ và sử dụng các công cụ chẩn đoán. Điều này không chỉ giúp bệnh nhân tiếp cận phác đồ phù hợp mà còn giảm thiểu các chi phí điều trị không cần thiết.

Sự kết hợp giữa hạ tầng dữ liệu số và các kỹ thuật tiên tiến đang tạo ra một hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe thông minh. Thay vì áp dụng một công thức chung, đội ngũ bác sĩ giờ đây có thể cá thể hóa quy trình theo dõi dựa trên đặc điểm sinh học riêng biệt của từng người bệnh. Đây được coi là bước chuyển mình quan trọng để ngành y tế Việt Nam chủ động ứng phó với diễn biến phức tạp của các bệnh lý ác tính.

Công nghệ sinh học phân tử và vai trò của trí tuệ nhân tạo

Sinh thiết lỏng đang nổi lên như một cuộc cách mạng trong xét nghiệm sinh học phân tử, cho phép phân tích DNA khối u lưu hành (ctDNA) mà không cần xâm lấn sâu như phương pháp truyền thống. Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện sớm các dấu hiệu tái phát hoặc nhận diện tình trạng kháng thuốc của tế bào ung thư. Đây là tiền đề quan trọng để các bác sĩ điều chỉnh lộ trình điều trị kịp thời cho bệnh nhân.

Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) khi được tích hợp vào quy trình chẩn đoán đã giúp nâng cao tính nhất quán và rút ngắn đáng kể thời gian xử lý dữ liệu. AI hỗ trợ đắc lực trong việc định lượng các dấu ấn sinh học và phân tích các dữ liệu mô học phức tạp mà mắt thường khó nhận biết. Sự hỗ trợ của công nghệ giúp giảm thiểu sai sót chủ quan và đảm bảo độ chính xác cao trong các kết luận y khoa.

Mô hình chẩn đoán đa phương thức là sự kết hợp nhuần nhuyễn giữa dữ liệu phân tử, hình ảnh y học và thuật toán AI. Theo TS.BS Chien-Feng Li, sự chuyển đổi mang tính bước ngoặt này giúp hiện thực hóa lý tưởng của y học chính xác trong thực tiễn lâm sàng. Việc tổng hợp đa nguồn dữ liệu giúp đưa ra một bức tranh toàn diện về tình trạng bệnh, từ đó mở ra cơ hội điều trị thành công cao hơn cho người bệnh.

Theo: Báo Dân trí