| VNPT hợp lực cùng PTIT phát triển đại học AI-Native VNPT chọn RADCOM giám sát mạng chuyển vùng quốc tế bằng AI VNPT và Qualcomm Technologies mở rộng hợp tác chiến lược |
Theo thông báo mới nhất của LPIXEL (trụ sở tại Tokyo, Nhật Bản), VNPT-IT và LPIXEL sẽ hợp tác đưa dòng sản phẩm EIRL vào thị trường ASEAN. Thỏa thuận được xây dựng trên kết quả thử nghiệm thực tế (PoC) mà hai bên triển khai từ tháng 9/2025 cùng Tổ chức Tư vấn Kỹ thuật Viễn thông Nhật Bản (JTEC).
Theo thỏa thuận, chức năng phân tích ảnh X-quang bằng AI của EIRL sẽ được tích hợp trực tiếp vào VNPT RIS/PACS, nền tảng quản lý hình ảnh y tế trên điện toán đám mây của VNPT-IT, hiện được triển khai tại hơn 600 cơ sở y tế tính đến tháng 8/2026. Hệ thống tự động chuyển ảnh cần phân tích từ PACS của bệnh viện tới EIRL qua cổng DICOM Gateway của VNPT, sau đó đưa kết quả phân tích trở lại PACS để hiển thị ngay trên trình xem ảnh DICOM mà bác sĩ đang sử dụng. Cách tích hợp này giữ nguyên quy trình làm việc hiện có, đồng thời rút ngắn thời gian đọc ảnh và hỗ trợ nâng cao chất lượng, độ an toàn trong chẩn đoán hình ảnh.
 |
| Quy trình khám bệnh tích hợp AI chẩn đoán hình ảnh EIRL trên môi trường đám mây của VNPT, từ khâu bác sĩ gửi thông tin bệnh nhân lên hệ thống HIS, đặt lịch qua RIS, nhận chỉ định chụp, lưu ảnh X quang, CT, MRI lên PACS, tới khâu EIRL phân tích và trả kết quả về máy tính của bác sĩ. Ảnh: LPIXEL |
LPIXEL cho biết thỏa thuận đã đạt kết quả đầu tiên khi AI chẩn đoán hình ảnh EIRL được triển khai tại hơn 10 cơ sở y tế ở Việt Nam, trong đó có Bệnh viện Bưu điện Hà Nội, và chính thức đưa vào sử dụng lâm sàng. Trước đó, từ tháng 9/2025, hai bên đã thử nghiệm EIRL trên nền tảng PACS điện toán đám mây của VNPT tại các cơ sở này. Sau quá trình thử nghiệm, bác sĩ An, Trưởng khoa Chẩn đoán hình ảnh Bệnh viện Bưu điện Hà Nội, đánh giá EIRL, đặc biệt là công cụ EIRL Chest Screening hỗ trợ đọc X-quang ngực, mang lại giá trị trong thực hành lâm sàng và nhận được sự tin tưởng của đội ngũ bác sĩ.
LPIXEL dẫn số liệu của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) cho biết các bệnh không lây nhiễm như ung thư, tim mạch và đái tháo đường hiện chiếm khoảng 62% số ca tử vong tại ASEAN, thay thế nhóm bệnh truyền nhiễm và bệnh cấp tính từng là những nguyên nhân tử vong hàng đầu.Số ca bệnh mạn tính gia tăng kéo theo nhu cầu phát hiện sớm, trong khi nhân lực y tế tại nhiều nước vẫn hạn chế. Theo Ngân hàng Thế giới, Việt Nam có 0,83 bác sĩ trên 1.000 dân, Indonesia 0,70, Thái Lan 0,93 và Philippines 0,79, thấp hơn nhiều so với mức 2,61 của Nhật Bản. Tình trạng này khiến khối lượng công việc của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh tăng lên, qua đó thúc đẩy nhu cầu ứng dụng AI để hỗ trợ đọc ảnh và rút ngắn các khâu trong quy trình chẩn đoán.
 |
| Các sản phẩm AI chẩn đoán hình ảnh EIRL lần lượt được cấp phép tại Việt Nam vào tháng 12/2024, Philippines tháng 1/2025, Thái Lan tháng 2/2025, Indonesia tháng 5/2025, Malaysia tháng 11/2025 và Singapore tháng 3/2026. Nguồn: LPIXEL |
Dòng EIRL hiện đã được cấp phép thiết bị y tế tại sáu thị trường ASEAN gồm Việt Nam, Thái Lan, Indonesia, Philippines, Malaysia và Singapore. Sau khi hợp tác với VNPT-IT và triển khai chính thức tại nhiều cơ sở y tế ở Việt Nam, LPIXEL dự kiến mở rộng ứng dụng EIRL trong nước, đồng thời tìm kiếm các đối tác phân phối có mạng lưới y tế và hạ tầng công nghệ thông tin phù hợp để đưa sản phẩm sang các thị trường khác trong khu vực, trước mắt là Thái Lan, Indonesia và Philippines. LPIXEL cho biết doanh nghiệp muốn phối hợp với các đối tác địa phương để mở rộng ứng dụng AI chẩn đoán hình ảnh, qua đó hỗ trợ bác sĩ và cải thiện khả năng tiếp cận dịch vụ chẩn đoán tại ASEAN.
Thành lập năm 2014, LPIXEL chuyên phát triển công nghệ phân tích hình ảnh bằng AI cho lĩnh vực y tế và khoa học sự sống. Dòng phần mềm thiết bị y tế EIRL của công ty hỗ trợ bác sĩ phân tích nhiều loại hình ảnh, từ X-quang, chụp cắt lớp vi tính (CT), cộng hưởng từ (MRI) đến ảnh nội soi đại tràng. Tính đến tháng 2/2026, EIRL đã được lắp đặt tại hơn 1.200 cơ sở y tế ở Nhật Bản và thực hiện hơn 16 triệu lượt phân tích lâm sàng, theo LPIXEL. Công ty cho biết hệ thống giúp bác sĩ phát hiện thêm các dấu hiệu bất thường có nguy cơ bị bỏ sót trong quá trình đọc ảnh.
