Điểm mới: Ứng dụng công nghệ 4.0 hiện đại trong ngành nhãn khoa giúp mang lại giải pháp hiệu quả, độ chính xác cao, hỗ trợ đắc lực cho nhân viên y tế đặc biệt là bác sĩ, điều dưỡng trong công tác khám tầm soát bệnh; Giá trị của giải pháp dựa trên cơ sở nền tảng dữ liệu bệnh lý của người dân Việt Nam và kinh nghiệm của các bác sĩ đầu ngành nhãn khoa; qua đó người bệnh được hưởng lợi nhất đó là không phải chờ đợi, tiết kiệm chi phí đi lại và được các bác sĩ chuyên khoa đầu ngành thăm khám và tư vấn điều trị; với nền tảng công nghệ mới - điện toán đám mây nên giải pháp dễ dàng triển khai rộng rãi, kết nối các cơ sở y tế với nhau nhằm giúp mở rộng mạng lưới chăm sóc mắt trên toàn đất nước, thậm chí cơ sở y tế ở nước ngoài.
Đái tháo đường (ĐTĐ) là một trong những bệnh không lây nhiễm phổ biến trên thế giới. Theo báo cáo của Hiệp hội Đái tháo đường thế giới (IDF Diabetes Atlas), năm 2021 tỷ lệ bệnh đái tháo đường ở người lớn đã tăng gấp 3 lần so với năm 2000, từ 151 triệu người lên 537 triệu người (chiếm 10,5% dân số thế giới). Dự đoán đến năm 2030 sẽ tăng lên 643 triệu người và năm 2045 có thể lên 783 triệu người. Bệnh đái tháo đường gây ra nhiều biến chứng nguy hiểm: bao gồm các biến chứng cấp tính và biến chứng mạn tính. Biến chứng mạn tính thường gặp là các bệnh về tim mạch, bệnh về mắt, bệnh thận và các bệnh về thần kinh.
Võng mạc đái tháo đường (VMĐTĐ) là biến chứng của bệnh đái tháo đường do các mạch máu của võng mạc bị tổn thương có thể gây chảy máu, dò huyết tương và phát triển tân mạch, hình thành tổ chức xơ sẹo, dẫn đến giảm hoặc mất thị lực.
Bệnh VMĐTĐ là một trong những nguyên nhân hàng đầu gây giảm thị lực và mù lòa trên thế giới.
Theo WHO, tỉ lệ bệnh VMĐTĐ chiếm từ 20 - 40% người bị bệnh đái tháo đường; giới hạn này tùy theo từng quốc gia và khu vực. Thời gian mắc bệnh đái tháo đường và kiểm soát đường máu là yếu tố nguy cơ chủ yếu của bệnh VMĐTĐ. Đái tháo đường týp 1 sau 5 năm 25% bệnh nhân có bệnh
VMĐTĐ, sau 10 năm là 60%, sau 15 năm là 80%.
Đái tháo đường týp 2 sau 5 năm là 40% có bệnh VMĐTĐ và 2% có bệnh VMĐTĐ tăng sinh1,2. Bệnh nhân mắc bệnh đái tháo đường có nguy cơ mù lòa tăng gấp 30 lần so với người cùng tuổi và giới.
Ở Việt Nam, tỷ lệ người bệnh mắc đái tháo đường ngày càng tăng và cùng với tuổi thọ trung bình tăng nên tỷ lệ người bệnh mắc bệnh VMĐTĐ cũng tăng lên. Theo nghiên cứu năm 2020 của Bệnh viện Nội tiết Trung ương, tỷ lệ đái tháo đường trên toàn quốc là 7,3% (lứa tuổi từ 30-69), trong đó tỷ lệ đái tháo đường tại Hà Nội và TP.Hồ Chí Minh là 8,3%. Một số nghiên cứu gần đây cho thấy, khoảng từ 20% đến 35% người mắc đái tháo đường bị bệnh VMĐTĐ. Bệnh diễn ra âm thầm, đa số người bệnh mắc bệnh VMĐTĐ thường không biết cho đến khi tiến triển nặng, không thể hồi phục ngay cả được điều trị. Nguy cơ đe dọa về thị lực do bệnh VMĐTĐ là rất cao, làm ảnh hưởng lớn đến kinh tế, tinh thần và chất lượng cuộc sống của bệnh nhân.
Quản lý bệnh VMĐTĐ bao gồm khám phát hiện sớm và phân cấp quản lý tại các tuyến theo mức độ bệnh. Việc khám sớm là cần thiết để phát hiện các tổn thương trên võng mạc và kịp thời chuyển bác sĩ chuyên khoa mắt khám và điều trị tránh nguy cơ mất thị lực vĩnh viễn, mù lòa. Bên cạnh đó, phân cấp quản lý giữa các tuyến cũng giúp thuận lợi trong việc theo dõi người bệnh bị bệnh VMĐTĐ, giảm gánh nặng cho hệ thống y tế tuyến trên.
Vừa qua, Bộ Y tế ra Quyết định 2558/QĐ-BYT ngày 22 tháng 09 năm 2022 về việc ban hành tài liệu chuyên môn "Hướng dẫn tiếp cận, điều trị và quản lý võng mạc đái tháo đường" có đề cập các kỹ thuật khám đáy mắt để phát hiện sớm bệnh VMĐTĐ như soi đáy mắt trực tiếp, gián tiếp hay dưới sinh hiển vi cần được thực hiện bởi bác sĩ chuyên khoa mắt. Trong khi đó, chụp đáy mắt không huỳnh quang có thể được thực hiện, đọc kết quả bởi các kỹ thuật viên, hay bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, điều này giúp các cơ sở y tế không chuyên khoa mắt có thể khám phát hiện được bệnh VMĐTĐ sớm hơn.
Hiện nay, một số công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang được nghiên cứu, ứng dụng để hỗ trợ đọc ảnh, phân loại giai đoạn trên phim chụp đáy mắt không huỳnh quang, điều này giúp khám nhanh hơn nữa, giảm bớt gánh nặng cho người đọc ảnh cũng như hạn chế sai số do phải đọc với số lượng ảnh lớn hơn và lặp lại nhiều lần.
Chúng tôi tiến hành nhiệm vụ này nhằm nghiên cứu thiết kế và hiện thực một thuật toán tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và IoT có khả năng phát hiện chính xác bệnh VMĐTĐ bằng hình ảnh chụp đáy mắt không huỳnh quang để tầm soát bệnh VMĐTĐ ở người mắc bệnh đái tháo đường.
