AI của NEX Health Intelligence có thể dự đoán nhiễm trùng bệnh viện trước khi chúng lan rộng

Bài toán lớn của bệnh viện: nhiễm trùng lây lan trong hệ thống chăm sóc

Nhiễm trùng liên quan đến chăm sóc y tế (Healthcare‑Associated Infections – HAI) là một trong những thách thức nghiêm trọng nhất đối với các bệnh viện trên toàn thế giới. Những ca nhiễm này phát sinh trong quá trình điều trị và có thể lan nhanh trong môi trường bệnh viện, đặc biệt khi liên quan đến các vi khuẩn kháng thuốc – thường được gọi là “siêu vi khuẩn”.

Phần lớn hệ thống kiểm soát nhiễm khuẩn hiện nay chỉ phát hiện ổ dịch sau khi nhiều ca bệnh đã xuất hiện. Khi đó, việc kiểm soát trở nên khó khăn hơn và nguy cơ lây lan cho bệnh nhân khác tăng cao.

Chính khoảng trống này đã thúc đẩy sự ra đời của NEX Health Intelligence, một startup công nghệ y tế có trụ sở tại London và được hình thành từ nghiên cứu tại Imperial College London.

AI dự đoán nơi nhiễm trùng sẽ xuất hiện

NEX phát triển một nền tảng “infection intelligence” sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán để xác định nguy cơ lây nhiễm trong bệnh viện trước khi chúng xảy ra.

Hệ thống hoạt động bằng cách phân tích dữ liệu lâm sàng và dữ liệu vận hành của bệnh viện để tìm ra các mô hình lây lan tiềm ẩn. Những chức năng chính gồm:

• Mô hình dự đoán nhiễm trùng: AI ước tính nơi các ca nhiễm hoặc vi khuẩn kháng kháng sinh có khả năng xuất hiện tiếp theo trong bệnh viện.
• Phân tích nguy cơ lây truyền: Nền tảng đánh giá luồng di chuyển của bệnh nhân và dữ liệu điều trị để xác định các đường lây truyền tiềm năng.
• Cảnh báo sớm cho đội kiểm soát nhiễm khuẩn: Bệnh viện có thể can thiệp sớm, ví dụ cách ly bệnh nhân hoặc điều chỉnh quy trình điều trị.

Công nghệ của NEX kết hợp toán học, dịch tễ học, bằng chứng lâm sàng và machine learning để mô phỏng cách các bệnh truyền nhiễm lan trong hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Theo công ty, các mô hình đã được kiểm chứng bằng hàng trăm nghìn hồ sơ bệnh nhân từ các hệ thống bệnh viện ở Anh và châu Á, cho thấy khả năng dự đoán nhiễm trùng bệnh viện trước khi được xác nhận lâm sàng vài ngày.

Nơi công nghệ đang được thử nghiệm

NEX cho biết nền tảng của họ đã được đánh giá trong nhiều môi trường y tế khác nhau.

Một số triển khai và thử nghiệm được đề cập gồm:

• Nghiên cứu xác thực dựa trên dữ liệu bệnh nhân từ các hệ thống bệnh viện lớn tại Anh và châu Á.
• Các dự án đánh giá với tổ chức thuộc NHS (Hệ thống Y tế Quốc gia Anh), bao gồm thử nghiệm tại hai NHS Trust ở London.
• Triển khai nền tảng giám sát tại bệnh viện quân đội lớn nhất Thái Lan, nơi tỷ lệ nhiễm trùng cao giúp kiểm chứng khả năng phát hiện sớm của hệ thống.

Tuy nhiên, thông tin công khai về các bệnh viện cụ thể tham gia thử nghiệm vẫn còn hạn chế.

Startup huy động €1 triệu để phát triển công nghệ

Tháng 5/2026, NEX Health Intelligence đã gọi vốn €1 triệu ở vòng pre‑seed nhằm đẩy nhanh việc phát triển nền tảng AI dự đoán nhiễm trùng.

Vòng đầu tư do Brighteye Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của:

• Adeline Arts & Science
• AFI Ventures
• Momentous Ventures
• Conception X Angel Syndicate
• Một số nhà đầu tư thiên thần trong ngành

Sau vòng này, tổng số vốn mà công ty huy động được đạt khoảng £1,2 triệu.

Khoản đầu tư mới sẽ được dùng để làm gì

Theo công ty, nguồn vốn mới sẽ được sử dụng để:

• Cải tiến các mô hình AI dự đoán ổ dịch trong bệnh viện
• Mở rộng các chương trình đánh giá lâm sàng với đối tác y tế
• Tiến tới phê duyệt quy định tại Vương quốc Anh để triển khai rộng hơn
• Chuẩn bị mở rộng nền tảng sang nhiều hệ thống bệnh viện hơn

Mục tiêu dài hạn là đưa công nghệ từ giai đoạn nghiên cứu và thử nghiệm sang ứng dụng thường xuyên trong bệnh viện, giúp đội kiểm soát nhiễm khuẩn hành động trước khi dịch lan rộng.

Từ phản ứng sang dự đoán trong kiểm soát nhiễm khuẩn

Nếu được triển khai rộng rãi, các công cụ như của NEX có thể thay đổi cách bệnh viện xử lý rủi ro lây nhiễm. Thay vì chỉ phản ứng khi bệnh nhân đã mắc bệnh, hệ thống dự đoán có thể cảnh báo trước nguy cơ lây truyền, cho phép các biện pháp phòng ngừa được triển khai sớm hơn.

Dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và xác thực, hướng tiếp cận này phản ánh xu hướng lớn trong y tế hiện đại: sử dụng AI để chuyển từ kiểm soát nhiễm trùng mang tính phản ứng sang phòng ngừa dựa trên dự đoán dữ liệu.