Một lần đo đơn giản có thể giúp hiểu rõ hơn hành trình tăng trưởng của trẻ?

Giải pháp sử dụng các thông tin tương đối quen thuộc:

• Chiều cao và cân nặng.
• Khối lượng cơ.
• Lượng mỡ và tỷ lệ mỡ cơ thể.
• Lượng nước và protein.
• Chỉ số chuyển hóa cơ bản.
• Lịch sử đo qua từng thời điểm.
• Một số thông tin liên quan đến dinh dưỡng, giấc ngủ và vận động.

Sau khi trẻ được đo bằng thiết bị phân tích thành phần cơ thể tương thích, dữ liệu được đưa vào nền tảng AI. Hệ thống so sánh kết quả này với kho dữ liệu tăng trưởng được theo dõi liên tục trong nhiều năm, từ đó xây dựng một “bản đồ” giúp bác sĩ, nhà trường và gia đình hiểu rõ hơn:

• Trẻ đang ở đâu trên đường tăng trưởng.
• Tốc độ phát triển có phù hợp với độ tuổi hay không.
• Thành phần cơ thể đang thay đổi như thế nào.
• Yếu tố nào cần được theo dõi kỹ hơn.
• Khi nào nên thực hiện đánh giá chuyên sâu tại cơ sở y tế.

Thay vì chỉ nhận một tờ kết quả với nhiều chỉ số khó hiểu, người dùng có thể nhìn thấy quá trình phát triển dưới dạng biểu đồ và báo cáo trực quan.

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của công nghệ là ước tính tuổi xương và phân tích tăng trưởng dựa trên dữ liệu cơ thể.

Trong quy trình truyền thống, đánh giá tuổi xương thường liên quan đến chụp X-quang bàn tay và cổ tay. Đây vẫn là phương pháp lâm sàng quan trọng, đặc biệt khi bác sĩ cần đưa ra quyết định chẩn đoán hoặc điều trị.

Một trường học có thể đo định kỳ cho hàng trăm học sinh; hệ thống giúp nhận diện những trường hợp có dấu hiệu bất thường để khuyến nghị gia đình đưa trẻ đi khám chuyên sâu. Một bệnh viện có thể dùng dữ liệu AI như nguồn tham khảo bổ sung trước khi bác sĩ quyết định có cần tiến hành các kiểm tra tiếp theo hay không.

Điều này đặc biệt có ý nghĩa khi cần triển khai chương trình chăm sóc sức khỏe trẻ em trên quy mô lớn.

Hãy hình dung một trường học thực hiện kiểm tra sức khỏe cho 1.000 học sinh vào đầu mỗi học kỳ. Nếu chỉ lưu chiều cao và cân nặng, nhà trường sẽ có 2.000 con số nhưng rất khó biết học sinh nào thực sự cần được quan tâm.

Với nền tảng quản lý tăng trưởng:

1. 1Mỗi học sinh được đo chiều cao, cân nặng và thành phần cơ thể.
2. 2Dữ liệu được lưu theo từng thời điểm.
3. 3AI phân tích đường tăng trưởng và sự thay đổi của cơ thể.
4. 4Hệ thống phân nhóm những trường hợp cần theo dõi.
5. 5Phụ huynh nhận được báo cáo dễ hiểu.
6. 6Trường hợp có dấu hiệu đáng chú ý được khuyến nghị gặp bác sĩ hoặc chuyên gia dinh dưỡng.

Ở lần đo tiếp theo, hệ thống không chỉ nhìn vào kết quả mới mà còn so sánh với toàn bộ lịch sử trước đó. Nhà trường vì vậy chuyển từ việc “đo để lưu hồ sơ” sang đo để chủ động quản lý sức khỏe học sinh.

Điểm mạnh lớn nhất không chỉ nằm ở thuật toán AI mà còn ở dữ liệu được tích lũy theo thời gian.

Theo thông tin công bố, nền tảng được phát triển từ hàng chục triệu lượt dữ liệu sinh trắc học của trẻ em và thanh thiếu niên, được theo dõi trong khoảng 14 năm. Nhóm phát triển cũng đã thực hiện các nghiên cứu về dự đoán chiều cao, tuổi dậy thì, thành phần cơ thể và nguy cơ béo phì ở trẻ em.

Tại Hàn Quốc, công nghệ liên quan đã nhận được:

• Chứng nhận công nghệ y tế mới của Bộ Y tế và Phúc lợi.
• Chứng nhận sản xuất thiết bị y tế số.
• Chứng nhận sản phẩm đổi mới phục vụ mua sắm công.
• Các công bố khoa học quốc tế sử dụng dữ liệu tăng trưởng quy mô lớn.

Những chứng nhận này cho thấy giải pháp đã vượt qua giai đoạn ý tưởng và đang tiến gần hơn đến việc triển khai thực tế trong y tế, giáo dục và khu vực công.

Trẻ em Việt Nam có đặc điểm thể chất, dinh dưỡng, môi trường sống và tốc độ phát triển không hoàn toàn giống trẻ em Hàn Quốc. Vì vậy, một mô hình triển khai có trách nhiệm cần bắt đầu bằng chương trình thử nghiệm có kiểm soát.

KVBiz đang tìm kiếm các đối tác quan tâm đến việc cùng đánh giá và triển khai giải pháp tại Việt Nam:

• Bệnh viện và phòng khám nhi.
• Hệ thống trường học và trường mầm non.
• Trung tâm dinh dưỡng.
• Đơn vị cung cấp thiết bị phân tích cơ thể.
• Doanh nghiệp bảo hiểm.
• Công ty dược phẩm và dinh dưỡng.
• Đơn vị công nghệ y tế.
• Trường đại học và viện nghiên cứu.
• Cơ quan triển khai chương trình sức khỏe học đường.

Đối tác không nhất thiết phải bắt đầu bằng một dự án lớn. Một chương trình thử nghiệm nhỏ, có mục tiêu và tiêu chí đánh giá rõ ràng sẽ là bước đi phù hợp nhất.

Giá trị của công nghệ không nằm ở việc đưa ra một con số dự đoán khiến phụ huynh lo lắng hay kỳ vọng quá mức.

Giá trị thực sự nằm ở khả năng biến những lần đo rời rạc thành một hành trình có thể theo dõi, giúp gia đình hiểu trẻ hơn, giúp nhà trường quản lý sức khỏe tốt hơn và giúp bác sĩ có thêm dữ liệu để đưa ra quyết định phù hợp.

Khi dữ liệu, AI và chuyên môn y tế được kết hợp đúng cách, việc chăm sóc tăng trưởng của trẻ có thể chuyển từ phản ứng khi vấn đề đã xuất hiện sang phát hiện sớm và quản lý chủ động.