Hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học và học sâu trong tự động đồng bộ và nhận định kết quả đo mật độ xương tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội

Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá hiệu quả ứng dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học và học sâu (OCR-DL) trong tự động hóa, chuẩn hóa và đồng bộ dữ liệu đo mật độ xương bằng tia X năng lượng kép (DEXA) tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 6.960 bản đo mật độ xương, so sánh 4 cấp độ ứng dụng công nghệ: thủ công, HIS, HIS tích hợp hệ thống tự động (HTTĐ), HIS tích hợp hệ thống tự động và OCR-DL. Kết quả cho thấy hệ thống tích hợp OCR-DL giúp tăng tổng số điểm dữ liệu có cấu trúc lên 20,49 triệu (tăng 10 lần so với hệ thống tự động và hơn 100 lần so với hệ thống HIS đơn thuần), đồng thời giảm thời gian xử lý kết quả từ 36,1 ± 1,9 phút xuống còn 0,79 ± 0,1 phút/ca, tiết kiệm > 8.000 giờ lao động/năm, tương đương hơn 600 triệu đồng/năm với độ chính xác tổng thể là 100%. Khảo sát định tính trên 28 người dùng cho thấy 100% đánh giá mức độ hài lòng cao, khẳng định hệ thống dễ sử dụng, có giá trị ứng dụng cao. Hệ thống giúp nâng cao hiệu quả chuyên môn và góp phần thúc đẩy kinh tế xanh, tuần hoàn và chia sẻ trong y tế số, hướng tới bệnh viện thông minh, phát triển bền vững.