Tổng kết hội thảo AI cho nha khoa tại Saigon Prince Hotel
Tổng kết hội thảo AI cho nha khoa diễn ngày 11/01/2026 tại Sài Gòn Prince Hotel -TP. Hồ Chí Minh đã đánh dấu một bước tiến quan trọng trong hành trình chuyển đổi số của ngành nha khoa Việt Nam.
Sự kiện quy tụ các bác sỹ nha khoa đến từ các phòng khám và bệnh viện, cùng với sự hiện diện của Giáo sư Ahn, một trong những chuyên gia hàng đầu thế giới về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực nha khoa.
Khi công nghệ y tế đang phát triển với tốc độ chóng mặt, tổ chức tổng kết hội thảo AI cho nha khoa không chỉ mang ý nghĩa cập nhật kiến thức mà còn tạo cơ hội để cộng đồng bác sỹ Việt Nam tiếp cận trực tiếp với những giải pháp công nghệ tiên tiến đang được áp dụng rộng rãi trên thế giới.
Điều đặc biệt là Giáo sư Ahn không chỉ dừng lại ở ở giới thiệu công nghệ mà đã đi sâu vào phân tích các case study thực tế trong chỉnh nha và phẫu thuật.
Ông đã minh họa cách AI hỗ trợ giải quyết những thách thức lâm sàng phức tạp cùng sự tham gia nhiệt tình của các bác sỹ với những câu hỏi chuyên sâu về ứng dụng công nghệ vào điều kiện thực tế tại Việt Nam.
Ba chương trình AI chuyên sâu trong nha khoa
Hệ thống AICiTi và AImodel
Nền tảng AICiTi đánh dấu một bước chuyển mình mang tính đột phá trong cách các bác sĩ chỉnh nha nhận định và dự báo lộ trình điều trị.
Theo phương pháp truyền thống, lập kế hoạch chỉnh nha phụ thuộc phần lớn vào kinh nghiệm và trực giác của bác sĩ khi dự đoán phản ứng của răng và cấu trúc xương hàm trước các can thiệp khác nhau.
AICiTi đã làm thay đổi căn bản quy trình này nhờ ứng dụng các thuật toán học máy (machine learning) được huấn luyện trên hàng nghìn ca lâm sàng.
Từ đó nhận diện các quy luật và dự báo xu hướng phát triển với độ chính xác vượt trội.
Hệ thống phân tích dữ liệu cá nhân của bệnh nhân, đối chiếu với kho dữ liệu khổng lồ sẵn có, rồi đưa ra khuyến nghị điều trị phù hợp với đặc điểm giải phẫu riêng biệt và mục tiêu trị liệu của từng người.
Điểm khác biệt cốt lõi của AICiTi so với các phương pháp lập kế hoạch thông thường nằm ở khả năng xử lý đồng thời nhiều biến số đa chiều.
Nền tảng này tính toán các yếu tố như mật độ xương, hình thái chân răng, quy luật tăng trưởng và phản ứng điều trị trong quá khứ để đưa ra những dự đoán mà riêng năng lực phân tích của con người gần như không thể thực hiện được.
Sức mạnh tính toán giúp bác sĩ chỉnh nha lường trước các biến chứng trước khi chúng xảy ra, đồng thời chủ động điều chỉnh phác đồ điều trị thay vì chỉ xử lý khi vấn đề đã phát sinh.
Ví dụ: một số phòng khám nha khoa hiện đại ứng dụng các công cụ AI tương tự đã giúp rút ngắn đáng kể thời gian điều trị chỉnh nha và nâng cao tỷ lệ thành công.
AImodel bổ sung cho khả năng dự đoán này thông qua các công cụ mô phỏng tinh vi.
Phần mềm biến những kế hoạch điều trị trừu tượng thành các mô phỏng trực quan, dễ hiểu.
Bác sĩ có thể tạo ra các mô hình ba chiều chi tiết, thể hiện kết quả điều trị dự kiến trước khi bắt đầu bất kỳ can thiệp nào.
Khả năng mô phỏng phục vụ hai mục đích:
- Giúp bác sĩ đánh giá tính khả thi của phương pháp điều trị đề xuất.
- Giúp bệnh nhân hình dung rõ ràng về sự thay đổi mà họ sẽ trải qua.
Hơn nữa, chức năng mô hình hóa dự đoán còn hỗ trợ phát hiện sớm các biến chứng tiềm ẩn ngay từ giai đoạn lập kế hoạch.
Vì vậy tạo điều kiện điều chỉnh kịp thời nhằm tối ưu hóa cả hiệu suất điều trị lẫn kết quả lâm sàng.
Nền tảng AIsoft
Mặc dù cấu trúc xương và răng tạo nên nền tảng của điều trị chỉnh nha, nhưng mối quan hệ giữa mô cứng và mô mềm xung quanh mới là yếu tố quyết định cả sự thành công về chức năng lẫn kết quả thẩm mỹ.
AIsoft giải quyết khía cạnh then chốt này thông qua các công cụ phân tích toàn diện được thiết kế đặc biệt để đánh giá mô mềm và quản lý các ca phức tạp.
Hệ thống sử dụng phân tích hình ảnh tiên tiến để đánh giá mối tương quan phức tạp giữa cấu trúc xương, vị trí răng và lớp mô mềm bao phủ bên ngoài.
Phương pháp phân tích toàn diện đặc biệt có giá trị khi điều trị những bệnh nhân có biểu hiện phức tạp như bất đồng khung xương, tình trạng mô mềm suy yếu, hoặc các trường hợp cần phối hợp liên chuyên khoa với bác sĩ phẫu thuật hàm mặt hay bác sĩ nha chu.
AIsoft tạo ra các bản đánh giá chi tiết, định lượng độ dày mô mềm, đánh giá khả năng khép môi tự nhiên và dự đoán những thay đổi về thẩm mỹ khuôn mặt khi thực hiện các dịch chuyển xương hoặc răng theo kế hoạch.
Ngoài ra, nền tảng này còn hỗ trợ lập kế hoạch điều trị toàn diện nhờ tích hợp các yếu tố mô mềm vào từng giai đoạn của quy trình trị liệu.
Ví dụ: Nhiều nơi đã bắt đầu ứng dụng phần mềm phân tích mô mềm trong các ca phẫu thuật chỉnh hình hàm mặt, giúp dự đoán chính xác hơn sự thay đổi đường nét khuôn mặt sau phẫu thuật.
Ý nghĩa thực tiễn của AIsoft không chỉ dừng lại ở quản lý từng ca riêng lẻ mà còn tác động đến triết lý điều trị tổng thể.
Nhờ cung cấp dữ liệu khách quan về các thông số mô mềm, hệ thống giúp bác sĩ vượt ra khỏi những cân nhắc thuần túy cơ học để hướng tới lập kế hoạch điều trị thực sự lấy bệnh nhân làm trung tâm.
Hơn thế nữa, tài liệu chi tiết do AIsoft tạo ra hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên bằng chứng và nâng cao hiệu quả giao tiếp với bệnh nhân về kết quả thẩm mỹ kỳ vọng.
Tiếp cận từ lý thuyết đến thực hành
Phân tích chỉnh nha nâng cao
Điều trị chỉnh nha đặt ra nhiều thách thức phức tạp với các bác sĩ, vượt xa khỏi những cân nhắc về thẩm mỹ.
Di chuyển răng trong không gian ba chiều đòi hỏi sự hiểu biết chính xác về các nguyên lý sinh cơ học, phản ứng sinh học và sự khác biệt riêng của từng bệnh nhân.
Các phương pháp truyền thống thường phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm lâm sàng và hình ảnh hai chiều.
Điều này có thể hạn chế độ chính xác trong dự đoán kết quả điều trị, đặc biệt với những ca phức tạp.
Phương pháp của Giáo sư Ahn giải quyết các thách thức này thông qua phân tích chi tiết các ca lâm sàng tập trung vào những tình huống chỉnh nha có độ phức tạp cao.
Hội thảo nghiên cứu cách hệ thống AI đánh giá sự dịch chuyển của răng trong hệ tọa độ ba chiều.
Vì vậy tính đến các biến số ảnh hưởng đến vận tốc di chuyển bao gồm hình thái chân răng, mật độ xương và sức khỏe nha chu.
Khung phân tích giúp các bác sĩ không chỉ hiểu răng cần di chuyển đến đâu mà còn nắm được cách quỹ đạo di chuyển ảnh hưởng đến thời gian điều trị và khả năng dự đoán kết quả.
Hơn nữa, ứng dụng AI để tính toán vector lực tối ưu đại diện cho một bước tiến đáng kể trong hiệu quả điều trị.
Thông qua xử lý dữ liệu từ các nghiên cứu lâm sàng đã công bố, các hệ thống này có thể đề xuất cường độ lực đạt được vị trí răng mong muốn trong khung thời gian tối thiểu, đồng thời giảm nguy cơ tiêu chân răng hoặc biến chứng điều trị.
Cách tiếp cận dựa trên bằng chứng này chuyển đổi quy hoạch chỉnh nha từ nghệ thuật phụ thuộc vào chuyên môn cá nhân thành quy trình lâm sàng được chuẩn hóa và có thể tái lập.
Ví dụ: Các bác sĩ chỉnh nha đang thử nghiệm ứng dụng AI để phân tích các ca răng khấp khểnh phức tạp. Thay vì dựa hoàn toàn vào kinh nghiệm chủ quan, hệ thống AI giúp tính toán chính xác lực cần tác động lên từng chiếc răng.
Dự đoán thời gian điều trị trung bình giảm từ 24-30 tháng xuống còn 18-22 tháng với độ chính xác cao hơn 30% so với phương pháp thủ công.
Phân tích giải phẫu nhờ AI
Phẫu thuật chỉnh hình hàm và các can thiệp hàm mặt phức tạp đòi hỏi độ chính xác đặc biệt cao do các mối quan hệ giải phẫu phức tạp trong cấu trúc hàm và khuôn mặt.
Bác sĩ phẫu thuật phải định hướng qua các đường dẫn thần kinh mạch máu quan trọng trong khi đạt được mục tiêu về chức năng và thẩm mỹ.
Đây là sự cân bằng mà các phương pháp lập kế hoạch truyền thống đôi khi gặp khó khăn để tối ưu hóa.
Hậu quả khi lập kế hoạch phẫu thuật không chính xác có thể bao gồm thời gian hồi phục kéo dài, kết quả chức năng chưa tối ưu hoặc các biến chứng đòi hỏi phải phẫu thuật lại.
Hội thảo trình bày cách công nghệ AI chuyển đổi mô hình lập kế hoạch phẫu thuật này thông qua phân tích toàn diện cấu trúc giải phẫu.
Khi xử lý dữ liệu hình ảnh ba chiều, các hệ thống AI tạo ra bản đồ chi tiết về giải phẫu hàm mặt.
Vì vậy làm nổi bật các cấu trúc quan trọng và dự đoán phản ứng của mô với nhiều cách tiếp cận can thiệp khác nhau.
Khả năng này giúp đội ngũ phẫu thuật mô phỏng các thủ thuật trên môi trường ảo trước khi thực hiện bất kỳ đường rạch nào, nhận diện các biến chứng tiềm ẩn và tinh chỉnh kỹ thuật tương ứng.
Thêm vào đó, độ chính xác trong dự đoán của lập kế hoạch hỗ trợ bởi AI giúp các bác sĩ phẫu thuật truyền đạt kết quả dự kiến đến bệnh nhân với độ tin cậy cao hơn.
Các ca trình bày trong hội thảo minh họa những khác biệt có thể đo lường giữa các cách tiếp cận lập kế hoạch truyền thống và phương pháp được hỗ trợ bởi AI, đặc biệt trong việc đạt được kết quả mục tiêu sau phẫu thuật.
Khả năng dự đoán được cải thiện này chuyển trực tiếp thành giảm rủi ro phẫu thuật, rút ngắn thời gian mổ và nâng cao sự hài lòng của bệnh nhân.
Ví dụ: Khoa Phẫu thuật Hàm Mặt đang triển khai hệ thống AI để lập kế hoạch cho các ca phẫu thuật chỉnh hình hàm phức tạp.
Trong một ca điều trị lệch hàm nghiêm trọng cho bệnh nhân 28 tuổi, hệ thống AI giúp bác sĩ lựa chọn phương án tối ưu nhất với thời gian phẫu thuật giảm từ 4-5 giờ xuống còn 2,5-3 giờ.
Ngoài ra còn nâng cao độ chính xác để đạt được cân đối khuôn mặt sau phẫu thuật lên 95%.
Câu hỏi từ các bác sỹ tham dự
Ứng dụng ca lâm sàng thực tế
Những câu hỏi mà các bác sỹ điều trị đặt ra cho thấy sự quan tâm sâu sắc vượt xa tò mò đơn thuần về công nghệ.
Nhiều bác sỹ đã trình bày các ca bệnh cụ thể mà họ đang theo dõi, tìm kiếm sự hướng dẫn của Giáo sư Ahn về cách các công cụ AI có thể hỗ trợ quy trình chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị của họ.
Những thắc mắc này phản ánh những tình huống lâm sàng thực sự, nơi các phương pháp đánh giá truyền thống đã bộc lộ hạn chế hoặc cần thêm ý kiến tham khảo có giá trị.
Bản chất của những câu hỏi dựa trên ca bệnh này cho thấy tư duy thực tiễn của các chuyên gia nha khoa Việt Nam.
Thay vì đặt những câu hỏi trừu tượng về khả năng của AI, các bác sỹ muốn hiểu rõ ứng dụng cụ thể trong các tình huống họ thường gặp hàng ngày.
Ví dụ: các bác sỹ hỏi về việc sử dụng mô hình dự đoán AI cho các ca phức tạp liên quan đến nhiều yếu tố.
Cách tiếp cận tập trung vào ca bệnh chứng tỏ rằng AI không phải là khái niệm tương lai xa vời mà là công cụ tiềm năng để cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân ngay trong hiện tại.
Các phản hồi của Giáo sư Ahn nhấn mạnh mối quan hệ bổ trợ giữa chuyên môn lâm sàng và sự hỗ trợ công nghệ.
Ông giải thích kỹ lưỡng cách các thuật toán AI có thể xử lý tập dữ liệu lớn để nhận diện các mô hình có thể chưa rõ ràng ngay lập tức.
Ông cũng nhấn mạnh phán đoán lâm sàng vẫn giữ vai trò quan trọng nhất trong diễn giải những phát hiện này trong hoàn cảnh cụ thể của từng bệnh nhân.
Quan điểm cân bằng này tạo được tiếng vang mạnh mẽ với các bác sỹ điều trị, những người đánh giá cao việc công nhận vai trò không thể thay thế của họ trong quá trình ra quyết định lâm sàng.
Triển khai AI không gián đoạn
Phần lớn câu hỏi tập trung vào khía cạnh hậu cần thực tế khi tích hợp công nghệ AI vào quy trình làm việc lâm sàng hiện có.
Các bác sỹ bày tỏ lo ngại chính đáng về cách đưa những công cụ tinh vi này vào hoạt động mà không làm gián đoạn các quy trình đã thiết lập hoặc tạo thêm gánh nặng công việc cho nhân viên.
Những câu hỏi này phản ánh thực tế nhiều phòng khám nha khoa tại Việt Nam vận hành với nguồn lực hỗ trợ kỹ thuật hạn chế và dựa vào các quy trình được tối ưu hóa qua nhiều năm thực hành.
Các bác sỹ tìm kiếm hướng dẫn cụ thể về nhiều khía cạnh vận hành.
Họ muốn hiểu quá trình học tập liên quan đến các nền tảng AI, thời gian đầu tư cần thiết để đào tạo nhân viên, và luồng bệnh nhân có thể bị ảnh hưởng như thế nào trong giai đoạn triển khai ban đầu.
Những mối quan tâm này thể hiện cách tiếp cận chu đáo đối với áp dụng công nghệ.
Đó là khi các bác sỹ nhận ra nếu tích hợp thiếu kế hoạch có thể tạm thời làm giảm hiệu quả hoạt động của phòng khám bất chấp những lợi ích lâu dài mà AI có thể mang lại.
Hơn nữa, các câu hỏi về cơ sở hạ tầng dữ liệu hé lộ một lớp cân nhắc thực tế khác.
Các bác sỹ hỏi về yêu cầu kỹ thuật để vận hành các công cụ chẩn đoán AI, bao gồm thông số kỹ thuật phần cứng, nhu cầu kết nối internet và giải pháp lưu trữ dữ liệu.
Nhiều bác sỹ từ các phòng khám nhỏ hơn hoặc vùng nông thôn muốn được đảm bảo công nghệ AI có thể hoạt động hiệu quả trong điều kiện nguồn lực hạn chế của họ.
Giáo sư Ahn giải quyết những mối quan tâm này khi giải thích các mô hình triển khai khác nhau.
Đó là giải pháp dựa trên đám mây yêu cầu cơ sở hạ tầng cục bộ tối thiểu đến các phương pháp lai có thể thích ứng với các môi trường phòng khám và khả năng kỹ thuật khác nhau.
Hướng tới hội thảo tại Hà Nội
Xây dựng mạng lưới tri thức toàn quốc
Quyết định tổ chức các buổi hội thảo tại nhiều địa điểm khác nhau phản ánh cam kết cốt lõi của Comlink trong ngành y tế Việt Nam.
Lựa chọn Hà Nội làm điểm đến tiếp theo cho các buổi workshop giúp giải quyết khoảng trống quan trọng về tiếp cận đào tạo công nghệ tiên tiến trong khu vực.
Cộng đồng y tế phía Bắc, tập trung tại thủ đô, đại diện cho một nhóm lớn các bác sĩ nha khoa từ lâu gặp khó khăn về mặt hậu cần khi tham dự các chương trình đào tạo chuyên sâu tổ chức độc quyền ở khu vực phía Nam.
Chiến lược đa dạng hóa địa lý này phục vụ đồng thời nhiều mục tiêu chiến lược.
Vị trí tại thủ đô tạo điều kiện thuận lợi cho các bác sĩ trên khắp miền Bắc Việt Nam.
Đó là giảm thời gian di chuyển và chi phí liên quan, những yếu tố thường cản trở việc tham gia các hoạt động phát triển nghề nghiệp.
Hơn nữa, thiết lập sự hiện diện tại Hà Nội giúp Comlink xây dựng mối quan hệ bền vững với cộng đồng nha khoa phía Bắc, tạo cơ hội cho tiếp cận và hỗ trợ liên tục vượt xa những buổi workshop đơn lẻ.
Cách tiếp cận đa điểm cũng tạo điều kiện thu thập phản hồi đa dạng từ các thị trường khu vực khác nhau.
Từ đó tinh chỉnh nội dung thuyết trình để phục vụ tốt hơn nhu cầu đa dạng của các chuyên gia nha khoa Việt Nam trong các môi trường hành nghề và đặc điểm bệnh nhân khác nhau.
Kết nối lý thuyết với ứng dụng
Hội thảo tại Hà Nội sẽ giới thiệu những cải tiến đáng kể trong định dạng giáo dục, đặc biệt chú trọng vào các buổi đào tạo thực hành trực tiếp.
Nếu chỉ là lý thuyết đơn thuần không đủ để áp dụng thành công công nghệ, chương trình sẽ dành thời gian đáng kể để người tham gia tương tác trực tiếp với các nền tảng phần mềm AI.
Các bác sĩ sẽ được truy cập cá nhân hoặc theo nhóm nhỏ vào hệ thống AI nha khoa.
Sau đó giúp họ điều hướng giao diện, nhập dữ liệu bệnh nhân, diễn giải kết quả chẩn đoán và hiểu rõ tích hợp quy trình làm việc dưới sự giám sát của chuyên gia.
Định hướng thực hành này giải quyết một trong những rào cản phổ biến nhất khi áp dụng công nghệ là khoảng cách giữa lý thuyết và vận hành.
Hướng dẫn chi tiết từ các chuyên gia kỹ thuật sẽ đi cùng các buổi thực hành này, đảm bảo người tham gia không chỉ học vận hành phần mềm mà còn hiểu lập luận lâm sàng đằng sau các đề xuất của AI.
Bên cạnh đó còn là cách tích hợp thích hợp những công cụ này vào quy trình chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị.
Phương pháp học tập trải nghiệm này tăng đáng kể khả năng người tham gia triển khai thành công các công nghệ AI tại phòng khám của họ sau hội thảo.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC
243A Đê La Thành Str
Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
info@comlink.com.vn
Phone
+84 98 58 58 247