Mục tiêu: Tổng hợp và đánh giá xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong khách quan hóa chẩn đoán Y học cổ truyền (YHCT) giai đoạn 2015–2025.
Phương pháp: Nghiên cứu tổng quan phạm vi được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu PubMed và CNKI. Các nghiên cứu thực chứng sử dụng mô hình AI trong chẩn đoán YHCT được lựa chọn theo tiêu chuẩn xác định trước và phân tích định tính kết hợp định lượng mô tả.
Kết quả: Tổng cộng 25 nghiên cứu được phân tích. AI chủ yếu ứng dụng trong các lĩnh vực đơn phương diện, nổi bật là thiệt chẩn (16%). Học sâu, đặc biệt CNN và RNN, là phương pháp chủ đạo; trong khi mô hình đa phương thức (4%), AI giải thích được (12%) và mô hình ngôn ngữ lớn (8%) còn ở giai đoạn sớm. Tích hợp dữ liệu Đông – Tây y chiếm 20%, cho thấy tiềm năng liên kết chỉ số sinh học với hội chứng YHCT.
Kết luận: AI có tiềm năng hỗ trợ định lượng hóa và chuẩn hóa chẩn đoán YHCT. Tuy nhiên, bằng chứng còn hạn chế do cỡ mẫu nhỏ, dữ liệu chưa chuẩn hóa và thiếu kiểm chứng lâm sàng. Cần nghiên cứu đa phương thức quy mô lớn để tăng khả năng ứng dụng thực tiễn.
Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) vào Y học cổ truyền (YHCT) đang nổi lên như một hướng tiếp cận tiềm năng nhằm khắc phục các hạn chế cố hữu liên quan đến tính chủ quan, thiếu chuẩn hoá và thiếu hụt bằng chứng khoa học. Nghiên cứu này nhằm phân tích các cơ chế kỹ thuật mà qua đó AI góp phần chuẩn hoá chẩn đoán và cá thể hoá bài thuốc, từ đó thúc đẩy quá trình chuyển đổi YHCT theo hướng y học dựa trên bằng chứng. Nghiên cứu tổng hợp các tiến bộ gần đây trong học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, đồ thị tri thức và mạng nơ-ron đồ thị trong bối cảnh thực hành lâm sàng YHCT. Trọng tâm được đặt vào hai lĩnh vực chính: (i) chuẩn hoá chẩn đoán thông qua số hoá hệ thống “Tứ chẩn” và mô hình hoá biện chứng luận trị; (ii) cá thể hoá bài thuốc dựa trên các mô hình khuyến nghị, mô hình sinh và các thuật toán tối ưu hoá đa mục tiêu. Kết quả cho thấy AI cho phép chuyển đổi quy trình chẩn đoán dựa trên kinh nghiệm thành hệ thống định lượng có khả năng tái lập thông qua việc chuyển đổi dữ liệu lâm sàng dị thể thành dữ liệu có cấu trúc. Trong điều trị, AI hỗ trợ lựa chọn và tối ưu hoá liều lượng bài thuốc, đồng thời dự báo độc tính, tương tác dược liệu – thuốc và các hiệu ứng hiệp đồng hoặc đối kháng giữa các thành phần. Bên cạnh đó, các mô hình AI có khả năng diễn giải và kiến trúc “human-in-the-loop” góp phần nâng cao tính minh bạch và khả năng chấp nhận trong lâm sàng. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI vẫn đối mặt với các thách thức đáng kể, bao gồm chất lượng dữ liệu chưa cao, thiếu chuẩn hoá, hạn chế trong suy luận nhân quả, vấn đề diễn giải và sự thiếu hụt khung pháp lý phù hợp. Tổng thể, AI không thay thế vai trò của thầy thuốc YHCT mà đóng vai trò như một công cụ hỗ trợ, góp phần củng cố nền tảng khoa học, tính tái lập và độ tin cậy của thực hành lâm sàng YHCT.
URL độc hại là một trong những hình thức tấn công mạng phổ biến nhất, gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng về tài chính và an toàn thông tin. Các phương pháp truyền thống như blacklist và heuristic gặp nhiều hạn chế về khả năng mở rộng và không thể phát hiện các mối đe dọa mới. Nghiên cứu này đề xuất pipeline phát hiện URL độc hại dựa trên học máy, kết hợp tiền xử lý dữ liệu, trích xuất 9 đặc trưng bổ sung từ chuỗi URL và kỹ thuật SMOTE để xử lý mất cân bằng lớp. Ba mô hình Random Forest, XGBoost và CatBoost được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu 181 916 mẫu. Kết quả cho thấy cả ba mô hình đều đạt Accuracy trên 98,6 % và AUC-ROC trên 99,1 %, vượt trội so với các phương pháp cơ sở. Random Forest đạt độ ổn định cao nhất, XGBoost cân bằng tốt giữa hiệu suất và tốc độ huấn luyện. SMOTE giúp duy trì Recall cao mà không làm suy giảm đáng kể các chỉ số khác.
Minh Hớn Dương· Journal of Science & Technol...· 0 citations
Y học cổ truyền (YHCT) là một hệ thống y khoa thực chứng được lưu trữ chủ yếu thông qua các y thư kinh điển. Sự tàn phá vật lý của vật liệu lưu trữ và sự tiến hóa của ngôn ngữ lịch sử đã tạo ra những đứt gãy nghiêm trọng trong việc kế thừa các phương pháp điều trị cổ đại. Trong thập kỷ qua, sự hội tụ của Khoa học máy tính và Nhân văn học kỹ thuật số (Digital Humanities) đã vượt qua giới hạn của việc số hóa bề mặt để tiến vào kỷ nguyên "phục dựng nhận thức". Bài tổng quan này phân tích các tiến bộ đột phá của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), các Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) chuyên biệt cho YHCT, mạng nơ-ron học sâu trong tái hiện hình ảnh y khoa, và sự tích hợp đa hình thái để khám phá thuốc mới. Thông qua việc phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm và các tiêu chuẩn đánh giá khắt khe, chúng tôi đánh giá tiềm năng và rào cản của việc chuyển dịch các thuật toán từ thư viện số hóa sang môi trường thực hành lâm sàng thực tế, đáp ứng các tiêu chuẩn y học dựa trên bằng chứng.
Mục tiêu: Mô tả đặc điểm tổn thương trên xạ hình xương và phân tích một số yếu tố liên quan đến tổn thương di căn xương ở bệnh nhân ung thư phổi. Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu hồi cứu, mô tả cắt ngang trên 459 bệnh nhân ung thư phổi được chụp xạ hình xương tại Trung tâm Y học hạt nhân và Ung bướu, Bệnh viện Bạch Mai từ tháng 9/2025 đến tháng 2/2026. Các đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và hình ảnh được thu thập và phân tích bằng hồi quy logistic đơn biến và đa biến. Kết quả: Tuổi trung bình của nhóm nghiên cứu là 64,3 ± 9,98 tuổi, nam giới chiếm 69,1%. Tỷ lệ phát hiện di căn xương trên xạ hình xương là 34%. Các vị trí tổn thương thường gặp gồm cột sống thắt lưng (26,6%), xương sườn (23,9%), cột sống ngực (17%) và xương chậu (14,6%). Trong phân tích hồi quy logistic đa biến, đau xương và giai đoạn bệnh là các yếu tố liên quan độc lập với tổn thương di căn xương trên xạ hình xương (OR = 15,116; p < 0,001 và OR = 1,372; p = 0,028). Kết luận: Xạ hình xương là phương pháp có giá trị trong phát hiện tổn thương di căn xương ở bệnh nhân ung thư phổi, đặc biệt ở bệnh nhân giai đoạn muộn và có triệu chứng đau xương, góp phần hỗ trợ đánh giá giai đoạn bệnh và định hướng điều trị.
Hoàng Huy Đăng, Cẩm Phương Phạm, Văn Tiến Nguyễn et al.· Vietnamese Journal of Radiol...· 0 citations
Mục tiêu: Nghiên cứu tổng quan này nhằm mô tả các đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và phân tích kết quả điều trị ung thư nội mạc tử cung trong những năm gần đây.
Phương pháp: Nghiên cứu tổng quan mô tả.
Kết quả: Bệnh chủ yếu gặp ở độ tuổi 56-58, gắn liền chặt chẽ với hội chứng chuyển hóa (béo phì, đái tháo đường, tăng huyết áp). Triệu chứng ra máu âm đạo bất thường chiếm tỷ lệ rất cao (90-95,5%). Trên siêu âm ngả âm đạo, bề dày nội mạc ≥ 15,8 mm và điểm Doppler > 2 theo tiêu chuẩn IETA là các dấu hiệu dự báo ác tính mạnh mẽ. Phẫu thuật (ưu tiên nội soi) kết hợp hóa-xạ trị bổ trợ là phác đồ chủ đạo. Tỷ lệ sống thêm toàn bộ sau 5 năm tại Việt Nam đạt xấp xỉ 80%, tiệm cận với các thử nghiệm quốc tế lớn như PORTEC-3 hay NSGO/EORTC.
Kết luận: Triệu chứng ra máu âm đạo và siêu âm Doppler IETA có giá trị cao trong tầm soát, chẩn đoán sớm. Việc cá thể hóa phác đồ điều trị đa mô thức dựa trên phân tầng nguy cơ giúp cải thiện rõ rệt thời gian sống còn cho người bệnh.
Nguyễn Khánh Văn, Nguyen Thanh Tung, Huỳnh Thanh Phong· Tạp chí Y học Cộng đồng· 0 citations
Đặt vấn đề: Thông nối cửa chủ bẩm sinh là những bất thường hiếm gặp về mạch máu trong đó tĩnh mạch cửa đổ vào tĩnh mạch hệ thống. Thường liên quan đến bất thường nhiễm sắc thể. Biểu hiện lâm sàng đa dạng. Trong một số trường hợp, thông nối cửa chủ bẩm sinh có thể không có triệu chứng, gây khó khăn cho việc chẩn đoán. Chẩn đoán hình ảnh đóng vai trò quan trọng khi nghi ngờ chẩn đoán, đánh giá mức độ thông nối cửa chủ, xác định dị tật liên quan, từ đó đưa ra phương pháp xử trí thích hợp nhất.
Mục tiêu: Mô tả đặc điểm hình ảnh cắt lớp vi tính (CLVT) và các triệu chứng/ bất thường đi kèm của các trường hợp thông nối cửa chủ bẩm sinh tại bệnh viện Nhi Đồng 2.
Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Báo cáo hồi cứu 9 trường hợp thông nối cửa chủ bẩm sinh được chẩn đoán xác định trên CLVT.
Kết quả: Từ tháng 04 năm 2022 đến tháng 10 năm 2022 có 9 trường hợp thông nối cửa chủ bẩm sinh được chẩn đoán xác định tại bệnh viện Nhi Đồng 2, bao gồm 7 bệnh nhân (chiếm 77,8%) có thông nối cửa chủ trong gan (bao gồm 4 ca type 2, 1ca type III, 2 ca type V theo phân loại Park) và 2 bệnh nhân (chiếm 22,2%) có thông nối cửa chủ ngoài gan (đều là type Ib theo phân loại Abernethy). Thông nối cửa chủ trong gan type loại 2 thường gặp với tỉ lệ 42,9%. Tuổi trung bình là 19,6 ± 26,8 tháng (sớm nhất là 5 ngày tuổi, muộn nhất là 58 tháng tuổi. Thường phát hiện khi khảo sát các bất thường đi kèm. 4 bệnh nhân (44,4%) có dị tật bẩm sinh, trong đó bệnh tim bẩm sinh và u máu là phổ biến nhất đều chiếm tỉ lệ 22,2%.
Kết luận: Thông nối cửa chủ có biểu hiện đa dạng, có thể không triệu chứng hoặc biểu hiện như chứng ứ mật ở trẻ sơ sinh hoặc phổi hợp các dị tật bẩm sinh. Đánh giá hình ảnh học có vai trò quan trọng hàng đầu để chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị, do đó tránh được những hậu quả nặng nề nhất của dị tật này.
Phương Thảo Nghiêm, V. Huỳnh, Hồ Duy Phi et al.· Vietnamese Journal of Radiol...· 0 citations