Bệnh viện Anam thuộc Đại học Korea ngày 22/10 cho biết Giáo sư Kang Shin-hyuk, chuyên khoa phẫu thuật thần kinh, đã nhận giải thưởng học thuật tại Hội nghị học thuật mùa thu lần thứ 66 của Hội Phẫu thuật thần kinh Hàn Quốc năm 2026, diễn ra từ ngày 15 đến 17/10.
Giáo sư Kang được trao giải nhờ nghiên cứu công nghệ kết hợp nội soi laser đồng tiêu với trí tuệ nhân tạo (AI) để chẩn đoán u não trong khi phẫu thuật. Phương pháp này nhuộm huỳnh quang mẫu mô lấy ra trong lúc phẫu thuật, chụp ảnh độ phân giải cao rồi đọc ảnh để chẩn đoán.
Công trình đoạt giải mang tên “AI Augmented Confocal Laser Endomicroscopy for Rapid Intraoperative Diagnosis of Brain Tumors” (Chẩn đoán nhanh u não trong phẫu thuật bằng nội soi laser đồng tiêu tăng cường AI).
Trong phẫu thuật u não, điều quan trọng là loại bỏ chính xác khối u đồng thời bảo tồn tối đa mô não lành. Tuy nhiên, xét nghiệm lát cắt đông lạnh, phương pháp tiêu chuẩn hiện nay, thường mất 20-30 phút mới có kết quả, gây hạn chế cho việc ra quyết định theo thời gian thực trong ca mổ.
Đây là nghiên cứu lâm sàng tiến cứu đa trung tâm với sự tham gia của Bệnh viện Anam thuộc Đại học Korea, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul, Bệnh viện Samsung Seoul và Bệnh viện St. Michael’s thuộc Đại học Toronto, Canada. Giáo sư Kang tham gia với vai trò tác giả liên hệ.
Nhóm nghiên cứu đánh giá hiệu quả chẩn đoán của nội soi laser đồng tiêu, đồng thời phát triển và kiểm chứng mô hình AI chẩn đoán dựa trên phân tích hình ảnh. Nhóm đã phân tích 461 mẫu mô thu thập từ 376 bệnh nhân.
Độ chính xác chẩn đoán của nội soi laser đồng tiêu đạt 94%, không thua kém xét nghiệm lát cắt đông lạnh (92%). Thời gian để có kết quả chẩn đoán (trung vị) là 5 phút 56 giây, ngắn hơn khoảng 14 phút so với xét nghiệm lát cắt đông lạnh (20 phút). Mô hình AI đạt độ chính xác 94% khi xác định có khối u hay không và 88% khi xác định loại khối u.
Giáo sư Kang Shin-hyuk cho biết: “Giải thưởng này có ý nghĩa lớn vì ghi nhận giá trị của nghiên cứu kết hợp trí tuệ nhân tạo với nội soi laser đồng tiêu nhằm chẩn đoán u não nhanh và chính xác hơn trong khi phẫu thuật”. Ông nói thêm: “Chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu, phát triển công nghệ chẩn đoán trong phẫu thuật để hỗ trợ đội ngũ y tế đưa ra quyết định chính xác, góp phần nâng cao an toàn cho bệnh nhân và hiệu quả điều trị”.
“cCeLL” được sử dụng trong nghiên cứu là nền tảng sinh thiết mô kỹ thuật số dựa trên nội soi laser đồng tiêu do VPIX Medical phát triển. Nhóm đang tiếp tục nghiên cứu cùng Bệnh viện Anam thuộc Đại học Korea, nhóm nghiên cứu AI của Đại học Korea, Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul, Bệnh viện Samsung Seoul, Bệnh viện Boramae, Trung tâm Ung thư Quốc gia, VPIX Medical, Đại học Harvard của Mỹ và Bệnh viện Đại học Pennsylvania, cùng các đơn vị khác, trong khuôn khổ “Dự án R&D tạo thành quả đổi mới Hàn - Mỹ dành cho bệnh viện trọng điểm nghiên cứu”.
Công trình đã được đăng vào tháng 4 vừa qua trên tạp chí quốc tế “npj Digital Medicine”, thuộc hệ thống tạp chí Nature.
