PHÁT TRIỂN NỀN TẢNG BIỂU ĐỒ CHUYỂN DẠ ĐIỆN TỬ (HUE E-PARTOGRAPH): GIẢI PHÁP CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG ĐÀO TẠO VÀ THỰC HÀNH SẢN KHOA

Trạng thái đề tài:

Lĩnh vực: Giáo dục và đào tạo

Hoạt động: Hội thi Sáng tạo Kỹ thuật

Năm: 2026

Ngày nộp đề tài: 03/08/2026

Thông tin nhóm tác giả

Tên tác giả / nhóm tác giả: Trần Doãn Tú, Nguyễn Hoàng Bách, Lê Minh Tâm, Võ Hoàng Lâm, Phan Thanh Luân

Đơn vị công tác của chủ nhiệm: Trường Đại học Y-Dược, Đại học Huế

Địa chỉ cơ quan của chủ nhiệm: 06 Ngô Quyền, Phường Thuận Hóa, TP Huế

Tính mới, tính sáng tạo của giải pháp

Đề tài có tính mới và tính sáng tạo ở các khía cạnh sau: 1. Xây dựng nền tảng e-Partograph "Make in Vietnam" phù hợp với quy trình sản khoa Việt Nam Khác với các biểu đồ chuyển dạ điện tử đã được phát triển ở một số quốc gia theo quy trình và hướng dẫn riêng, đề tài xây dựng một nền tảng e-Partograph độc lập, được thiết kế theo hướng dẫn của WHO và Bộ Y tế Việt Nam, đáp ứng yêu cầu thực hành sản khoa trong nước. Đây không chỉ là số hóa biểu đồ giấy mà là phát triển một hệ thống số có khả năng hỗ trợ theo dõi chuyển dạ theo thời gian thực. 2. Tích hợp đồng thời chức năng đào tạo và thực hành lâm sàng trên cùng một nền tảng Điểm mới nổi bật của đề tài là phát triển một hệ thống phục vụ hai mục tiêu song song: • hỗ trợ theo dõi chuyển dạ trong thực hành lâm sàng; • hỗ trợ đào tạo sinh viên, bác sĩ nội trú và nữ hộ sinh thông qua mô phỏng, thực hành và đánh giá kỹ năng. Trong khi đa số các e-Partograph trên thế giới được thiết kế chủ yếu cho thực hành lâm sàng, nền tảng này hướng tới mô hình "Training – Practice – Evaluation" trên cùng một hệ thống, góp phần đổi mới phương pháp đào tạo theo định hướng năng lực. 3. Tự động hóa quy trình theo dõi chuyển dạ và hỗ trợ quyết định lâm sàng Hệ thống cho phép nhập dữ liệu theo thời gian thực, tự động xây dựng biểu đồ chuyển dạ, tính toán các chỉ số theo dõi. Điều này giúp giảm sai sót do ghi chép thủ công, tăng tính chính xác và hỗ trợ nhân viên y tế đưa ra quyết định kịp thời. 4. Phát triển theo định hướng chuyển đổi số và khả năng tích hợp Nền tảng được xây dựng theo kiến trúc mở, có khả năng mở rộng và tích hợp với các hệ thống quản lý bệnh viện, hồ sơ bệnh án điện tử và cơ sở dữ liệu đào tạo trong tương lai. 5. Tạo cơ sở dữ liệu số phục vụ đào tạo, nghiên cứu và quản lý chất lượng Khác với biểu đồ giấy chỉ phục vụ theo dõi từng ca bệnh, hệ thống lưu trữ toàn bộ dữ liệu điện tử, tạo nguồn dữ liệu chuẩn hóa phục vụ nghiên cứu khoa học, đánh giá chất lượng chăm sóc sản khoa, phân tích thống kê và phát triển các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng trong tương lai. 6. Tạo nền tảng dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ phát triển trí tuệ nhân tạo trong sản khoa Khác với biểu đồ chuyển dạ giấy chỉ lưu trữ thông tin của từng ca bệnh riêng lẻ, nền tảng e-Partograph cho phép thu thập, lưu trữ và thống kê dữ liệu chuyển dạ theo thời gian thực trên quy mô lớn, tạo nên cơ sở dữ liệu số chuẩn hóa về diễn biến chuyển dạ, tình trạng mẹ và thai nhi cũng như các kết cục sản khoa. Hệ thống tích hợp chức năng thống kê, tổng hợp và phân tích dữ liệu tự động, giúp các cơ sở y tế dễ dàng theo dõi các chỉ số chuyên môn, đánh giá chất lượng chăm sóc, hỗ trợ nghiên cứu khoa học và quản lý bệnh viện. Đặc biệt, khi được triển khai tại nhiều cơ sở y tế, dữ liệu sẽ từng bước hình thành kho dữ liệu lớn (Big Data) về chuyển dạ của phụ nữ Việt Nam, tạo nền tảng để phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) trong tương lai như: • dự báo nguy cơ chuyển dạ kéo dài; • cảnh báo sớm suy thai hoặc các biến chứng sản khoa; • hỗ trợ quyết định lâm sàng; • cá thể hóa quản lý chuyển dạ; • xây dựng trợ lý AI hỗ trợ đào tạo và tư vấn cho nhân viên y tế.

Khả năng ứng dụng

Nền tảng Hue E-Partograph có khả năng triển khai rộng rãi tại các bệnh viện sản phụ khoa, trung tâm y tế và cơ sở có thực hiện đỡ đẻ nhằm hỗ trợ theo dõi chuyển dạ, cảnh báo sớm bất thường, giảm sai sót trong ghi chép và nâng cao chất lượng chăm sóc bà mẹ, trẻ sơ sinh. Đồng thời, hệ thống là công cụ hiệu quả trong đào tạo sinh viên y khoa, bác sĩ nội trú và nữ hộ sinh thông qua thực hành mô phỏng và đánh giá năng lực. Với kiến trúc mở, phần mềm có khả năng tích hợp với hệ thống thông tin bệnh viện (HIS), bệnh án điện tử (EMR), mở rộng triển khai tại nhiều cơ sở y tế và hình thành cơ sở dữ liệu số phục vụ thống kê, nghiên cứu khoa học và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong sản khoa…

Hiệu quả kinh tế xã hội

Hiệu quả kinh tế: Việc ứng dụng nền tảng e-Partograph giúp tự động hóa quá trình theo dõi chuyển dạ, giảm đáng kể thời gian ghi chép, tổng hợp và quản lý dữ liệu. Theo ước tính, thời gian hoàn thành một biểu đồ chuyển dạ có thể giảm từ khoảng 8–10 phút xuống còn 3–5 phút, tương đương tiết kiệm khoảng 5 phút cho mỗi ca sinh. Với quy mô khoảng 5.000–6.000 ca sinh/năm tại một bệnh viện tuyến cuối, hệ thống có thể tiết kiệm khoảng 25.000–30.000 phút (420–500 giờ làm việc)/năm, giúp nhân viên y tế dành nhiều thời gian hơn cho chăm sóc người bệnh. Việc thay thế biểu đồ giấy bằng dữ liệu điện tử còn giúp tiết kiệm chi phí in ấn, lưu trữ và quản lý hồ sơ. Với trung bình 5 trang biểu đồ/ca sinh, một bệnh viện có khoảng 6.000 ca sinh/năm sẽ giảm sử dụng khoảng 30.000 tờ giấy A4 mỗi năm, đồng thời giảm chi phí kho lưu trữ và nhân lực phục vụ thống kê, báo cáo. Hệ thống cũng cho phép thống kê và xuất báo cáo tự động, rút ngắn thời gian tổng hợp số liệu từ nhiều giờ xuống chỉ còn vài phút. Hiệu quả xã hội Nền tảng e-Partograph góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe bà mẹ và trẻ sơ sinh thông qua chuẩn hóa quy trình theo dõi chuyển dạ, hỗ trợ phát hiện sớm các bất thường và tăng tính chính xác trong quyết định lâm sàng. Hệ thống đồng thời là công cụ đào tạo hiệu quả cho sinh viên y khoa, bác sĩ nội trú và nữ hộ sinh thông qua mô phỏng tình huống, thực hành trên môi trường số và đánh giá năng lực theo thời gian thực. Đặc biệt, hệ thống không chỉ phục vụ quản lý từng ca bệnh mà còn xây dựng cơ sở dữ liệu số tập trung về chuyển dạ. Nếu được triển khai tại khoảng 20 bệnh viện sản khoa với trung bình 5.000 ca sinh/năm, hệ thống có thể thu thập khoảng 100.000 hồ sơ chuyển dạ mỗi năm; sau 5 năm sẽ hình thành kho dữ liệu trên 500.000 ca sinh, tạo nền tảng dữ liệu lớn (Big Data) phục vụ nghiên cứu khoa học, xây dựng các mô hình dự báo và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ cảnh báo sớm nguy cơ, hỗ trợ quyết định lâm sàng và cá thể hóa quản lý chuyển dạ.

Facebook
Twitter
LinkedIn
Email