3. NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI MÔ HÌNH CÔNG NGHỆ AI TRONG XÁC ĐỊNH KHOẢNG PHÂN TÍCH NỘI KIỂM CHẤT LƯỢNG XÉT NGHIỆM HÓA SINH TẠI BỆNH VIỆN LÊ VĂN THỊNH (Vietnam Journal of Community Medicine, 2026)
Mục tiêu: Xác định khoảng phân tích nội kiểm một số xét nghiệm hóa sinh dựa trên mô hình ứng dụng công nghệ AI.Đối tượng và phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu dữ liệu nội kiểm (IQC) và ngoại kiểm (EQA) của 10 thông số xét nghiệm hóa sinh bao gồm: Glucose, AST, ALT, GGT, Acid Uric, Ure, Creatinine, Cholesterol, HDL-Cholesterol, Triglycerid trong 3 tháng (3–5/2025) tại Khoa Hóa sinh – Bệnh viện Lê Văn Thịnh trên hệ thống Atellica CH930. Dữ liệu được xử lý bằng Excel - tính toán thống kê cơ bản và AI Power BI - xây dựng dashboard trực quan, phân tích CVw%, Bias%, Sigma; xác định khoảng phân tích nội kiểm dựa trên Pedc và MaxE(Nuf)..Kết quả: 6/10 xét nghiệm (ALT, AST, Glucose, HDL-Cholesterol, Triglycerid, Acid Uric) đạt mức hiệu năng “xuất sắc”, khoảng phân tích bằng 10.000 xét nghiệm. 1/10 xét nghiệm (Creatinine) đạt mức hiệu năng “rất tốt”, khoảng phân tích bằng 400. 2/10 xét nghiệm (Cholesterol, GGT) có mức hiệu năng “tốt”, khoảng phân tích bằng 333 xét nghiệm. Có 1/10 xét nghiệm (Urea) có mức hiệu năng “không tốt”, khoảng phân tích giới hạn còn 28 xét nghiệm.Kết luận: Khoảng tham chiếu cho các chỉ số huyết học được thiết lập và đánh giá tại bệnh viện Lê Văn Thịnh.