Thanh bên bài viết

PDF
Số xuất bản: Số 102 (2026)
Chuyên mục: Bài báo
DOI: 10.58490/ctjump.2026i102.4724
Ngày xuất bản: 25/08/2026
Lượt xem 19
Lượt tải xuống 7
Trích dẫn bài báo
Ngô, P. D., Dương, T. T. V., Huỳnh, T. K., Lâm, T. H., Trần, G. H., Huỳnh, T. H., Tu, T. T., & Bùi, Q. N. (2026). ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN TỔN THƯƠNG TRÊN X-QUANG NGỰC BẰNG CÔNG CỤ QURE.AI Ở BỆNH NHÂN VIÊM PHỔI CỘNG ĐỒNG. Tạp chí Y Dược học Cần Thơ, 102, 136-143. https://doi.org/10.58490/ctjump.2026i102.4724

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHÁT HIỆN TỔN THƯƠNG TRÊN X-QUANG NGỰC BẰNG CÔNG CỤ QURE.AI Ở BỆNH NHÂN VIÊM PHỔI CỘNG ĐỒNG

Ngô Phương Dũng1, , Dương Thị Thanh Vân1, Huỳnh Trường Khánh1, Lâm Trường Hưng1, Trần Gia Hân1, Huỳnh Thanh Huy1, Tu Thiện Thành1, Bùi Quốc Nhân1
1 Trường Đại học Y Dược Cần Thơ

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Đặt vấn đề: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) trong chẩn đoán hình ảnh ngày càng phổ biến và trở thành xu hướng của y học hiện đại. Viêm phổi là bệnh nhiễm trùng thường gặp với tỷ lệ tử vong cao. AI trong phân tích X-quang ngực giúp phát hiện sớm và nâng cao độ chính xác chẩn đoán. Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá giá trị của công cụ Qure.ai trong phân tích hình ảnh X-quang ngực ở bệnh nhân viêm phổi cộng đồng. Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang thực hiện trên 311 bệnh nhân viêm phổi cộng đồng nhập viện tại Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ và Bệnh viện Trường Đại học Y Dược Cần Thơ từ tháng 06/2025 đến tháng 01/2026. Hình ảnh X-quang ngực được phân tích bằng công cụ Qure.ai và đối chiếu với tiêu chuẩn tham chiếu. Hệ số Kappa, độ nhạy, độ đặc hiệu và các giá trị chẩn đoán được tính toán bằng phần mềm SPSS 27.0. Kết quả: Tuổi trung bình của bệnh nhân là 71,3 ± 13,4 tuổi. Mức độ đồng thuận giữa Qure.ai và bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trong phát hiện các tổn thương viêm phổi dao động từ trung bình đến cao. Tổn thương tràn dịch màng phổi có mức độ tương thích cao nhất (κ = 0,708). Trong nhóm bệnh nhân được chụp cắt lớp vi tính ngực làm tiêu chuẩn vàng, Qure.ai phát hiện tổn thương đông đặc/đám mờ với độ nhạy 91,7%. Đối với 60 ca có tổn thương trên CLVT ngực, công cụ Qure.ai có độ nhạy cao hơn bác sĩ (98,3% so với 91,7%), khác biệt không có ý nghĩa thống kê (p = 0,125). Kết luận: Qure.ai cho thấy tiềm năng hỗ trợ trong việc phát hiện các tổn thương viêm phổi trên X-quang ngực. 

Từ khóa

Viêm phổi cộng đồng, X-quang ngực, Trí tuệ nhân tạo, Qure.ai

Chi tiết bài viết

Creative Commons License

Bài báo này được cấp phép theo Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Tài liệu tham khảo

1. Hoàng Thụy Đoan Trâm, Lê Trung Thi, Châu Hữu Hầu. Đánh giá hệ thống thang điểm TSS và Brixia trong X-quang ngực ở bệnh nhân mắc bệnh COVID-19. Tạp chí Y học Việt Nam. 2022. 510(1), 219-223, doi: 10.51298/vmj.v510i1.1935.
2. Nottinghamshire Area Prescribing Committee. Community-acquired Pneumonia (CAP) V2. 2025.
3. Becker J., Decker J.A., Römmele C., Kahn M., Messmann H., et al. Artificial IntelligenceBased Detection of Pneumonia in Chest Radiographs. Diagnostics. 2022. 12, 1465, doi: 10.3390/diagnostics12061465.
4. Kvak D., Chromcová A., Biroš M., Hrubý R., Kvaková K., et al. Chest X-ray Abnormality Detection by Using Artificial Intelligence: A Single-Site Retrospective Study of Deep Learning Model Performance. Biomedinformatics. 2023. 3, 82-101, doi: 10.3390/biomedinformatics3010006.
5. Lê Hoàn, Nguyễn Thị Thu Thủy, Lê Minh Hằng. Ứng dụng bước đầu trí tuệ nhân tạo Qure.AI X-quang lồng ngực trong chẩn đoán lao phổi. Tạp chí Nghiên cứu Y học. 2023. 171(10), 306312, doi: 10.52852/tcncyh.v171i10.2066.
6. Al Nufaiei Z.F., Alshamrani K.M. Comparing Ultrasound, Chest X-Ray, and CT Scan for Pneumonia Detection. Medical Devices: Evidence and Research. 2025. 18, 149-159, doi: 10.2147/MDER.S501714.
7. Wu J.T., Wong K.C.L., Gur Y., Ansari N., Karargyris A., et al. Comparison of Chest Radiograph Interpretations by Artificial Intelligence Algorithm vs Radiology Residents. JAMA Network Open. 2020, 3(10), e2022779, doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.22779.