Thúc đẩy các nỗ lực tối ưu hoá mạng lưới chẩn đoán bệnh lao tại Việt Nam

English version

Dự án Tối ưu hóa Mạng lưới Chẩn đoán Lao (DNO) tại Việt Nam nhằm mục đích tối ưu hoá hệ thống xét nghiệm và mạng lưới chuyển gửi mẫu xét nghiệm lao, từ đó tăng cường tiếp cận xét nghiệm lao, thúc đẩy các nỗ lực kiểm soát bệnh lao trong nước. Khoá đào tạo DNO và họp đánh giá kết quả phân tích ban đầu đã thúc đẩy các cuộc thảo luận mang tính xây dựng về việc điều chỉnh các phân tích đầu ra của dự án DNO phù hợp với Kế hoạch Chiến lược Quốc gia về phòng, chống Lao giai đoạn 2024-2026. Hội thảo kết thúc với sự đồng thuận cao giữa FIND Việt Nam và Chương trình Chống Lao Quốc gia Việt Nam (CTCLQG) về phương hướng triển khai DNO trong giai đoạn sắp tới.

Trong khuôn khổ dự án Tối ưu hóa Mạng lưới Chẩn đoán Lao toàn quốc tại Việt Nam (DNO Giai đoạn 2 tại Việt Nam), FIND Việt Nam đã tổ chức Khoá đào tạo DNO và họp đánh giá kết quả phân tích ban đầu trong các ngày từ 26 đến 27 tháng 5 tại Hà Nội, Việt Nam. PGS.TS. Nguyễn Bình Hoà, Phó Trưởng ban điều hành Chương trình chống lao quốc gia Việt Nam (CTCLQG), Phó Giám đốc Bệnh viện Phổi Trung ương (BVPTW), PGS. TS Nguyễn Văn Hưng, Trưởng Khoa Vi sinh BVPTW và Labo Lao chuẩn Quốc gia và TS. Nguyễn Thị Vân Anh, Trưởng Văn phòng FIND Việt Nam đồng chủ trì các phiên thảo luận, với sự tham gia của các nhân sự chủ chốt trong CTCLQG và các đối tác quan trọng đến từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), Hội chống lao Hoàng gia Hà Lan (KNCV) và FHI 360. Buổi họp nhằm giới thiệu các khái niệm cơ bản, quy trình cốt lõi và nguyên tắc triển khai áp dụng DNO trong thực tế, đồng thời trình bày các kết quả phân tích ban đầu. Đây cũng là cơ hội để các đại biểu trao đổi về các kịch bản tối ưu hoá (cho tương lai) cần phân tích phù hợp với Kế hoạch Chiến lược Quốc gia về phòng, chống lao giai đoạn 2024-2026.

Phần mềm OptiDx sử dụng cho DNO là sản phẩm của dự án tâm huyết, được phát triển bởi FIND và các đối tác, ứng dụng cho quá trình thiết kế hệ thống chẩn đoán dựa trên dữ liệu. Phần mềm này sử dụng dữ liệu quốc gia để tạo ra mô hình số hóa hệ thống chẩn đoán hiện có, từ đó xây dựng các mô hình tối ưu nhằm phân bổ các nguồn lực sẵn có và mở rộng khả năng tiếp cận của người dân đối với các chẩn đoán chất lượng một cách kịp thời, công bằng và hiệu quả về thời gian và chi phí.

Tại Việt Nam, trong khuôn khổ hợp tác giữa FIND và CTCLQG, dự án DNO cho bệnh lao đã triển khai giai đoạn 1 năm 2021, tập trung vào mạng lưới chẩn đoán lao tại 9 tỉnh thành (An Giang, Cần Thơ, Đồng Nai, Tây Ninh, Thái Bình, Hà Nội, Hồ Chí Minh, Nghệ An, Tiền Giang). Dự án đã thu được những kết quả bao gồm việc lập bản đồ và phân tích mạng lưới chẩn đoán hiện có, đồng thời chạy mô hình tác động của việc tăng quy mô xét nghiệm phân tử từ 10% lên 62% tổng số xét nghiệm lao từ năm tài khoá 2021 đến năm tài khoá 2023.

Dự án DNO cho bệnh lao Giai đoạn 2 tiếp tục được triển khai trên toàn bộ 63 tỉnh thành của Việt Nam diễn ra trong năm 2022-2023, sẽ tập trung vào việc hỗ trợ CTCLQG triển khai hiệu quả hệ thống xét nghiệm phân tử chẩn đoán lao và lao kháng thuốc và tối ưu hóa mạng lưới chuyển gửi mẫu phù hợp với Đề xuất Quỹ Toàn cầu cho giai đoạn 2024-2026. Mục tiêu tổng thể của dự án là hỗ trợ BVPTW-CTCLQG xây dựng năng lực để có thể thực hiện độc lập DNO, xác định và triển khai các mô hình tối ưu, và đưa ra kết quả đầu ra khả thi để cung cấp thông tin cho quá trình ra quyết định và xây dựng kế hoạch.

Trên thực tế, việc thiết kế các hệ thống chẩn đoán tối ưu là một quá trình phức tạp và phụ thuộc nhiều vào bối cảnh, đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu và giả định; đặc biệt ở một quốc gia còn hạn chế về nguồn lực như Việt Nam, việc này càng đóng vai trò sống còn. “Trong nhiều trường hợp, bệnh nhân phải đối mặt với các rào cản vô cùng lớn trong việc tiếp cận kịp thời với các chẩn đoán quan trọng, trong khi đó, hệ thống xét nghiệm phân tử như GeneXpert chẩn đoán lao và lao kháng thuốc “vừa thừa lại vừa thiếu”, DNO là một công cụ có thể giúp tận dụng sức mạnh của dữ liệu để tối ưu hóa hệ thống và tăng cường khả năng tiếp cận chẩn đoán bệnh lao” – PGS.TS Nguyễn Văn Hưng, Trưởng Khoa Vi sinh và Labo Lao chuẩn Quốc gia, chia sẻ.

Qua các phiên hội thảo, các đại biểu đã tập trung vào những điểm nổi bật, bao gồm giới thiệu căn bản về DNO và nguyên tắc triển khai áp dụng DNO trong thực tế. Các bên cũng đã thống nhất mô hình phân tích kịch bản tương lai cho DNO Giai đoạn 2, trong đó tập trung hỗ trợ kế hoạch triển khai hệ thống máy GeneXpert và tối ưu hóa hệ thống chuyển gửi mẫu phù hợp với Đề xuất Quỹ Toàn Cầu 2024-2026 của CTCLQG. Ngoài ra, kế hoạch cụ thể xây dựng năng lực cán bộ CTCLQG trong việc sử dụng hiệu quả phần mềm OptiDx và phương hướng cho việc tích hợp liền mạch phần mềm trong giai đoạn 2024-2026 sắp tới cũng đã được xác định.

Tiến sĩ Nguyễn Thị Vân Anh, Trưởng Văn phòng FIND Việt Nam, bày tỏ niềm tin tưởng mạnh mẽ rằng “DNO là một trụ cột quan trọng của FIND trong việc hỗ trợ CTCLQG và thúc đẩy các nỗ lực phòng chống Lao ở Việt Nam”, nhấn mạnh cam kết kiên định của FIND về các nỗ lực hợp tác và xây dựng năng lực với CTCLQG để tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, cải thiện khả năng tiếp cận xét nghiệm nhằm đạt được các mục tiêu Quốc gia về thanh toán bệnh lao.

Bà Juhi Gautam, Cán bộ khối Access, Điều phối viên DNO của FIND, chia sẻ: “DNO với bản chất là một phương pháp phân tích không gian địa lý đang hỗ trợ Bộ Y tế ở nhiều quốc gia phân tích mạng lưới chẩn đoán hiện tại của họ, và xác định các chiến lược cải thiện khả năng tiếp cận xét nghiệm đồng thời tận dụng tốt nhất các nguồn lực sẵn có. Ở các nước này, hoạt động DNO hiệu quả nhất khi việc phân tích và triển khai do Bộ Y tế chủ trì với sự hỗ trợ của các chuyên gia kỹ thuật và đối tác trong nước. FIND đang làm việc cùng với các đối tác của mình để tận dụng những tiềm năng của việc phân tích dữ liệu với mục tiêu tăng cường mạng lưới chẩn đoán.”

Hội thảo đã kết thúc thành công khi đạt được sự đồng thuận nhất trí về đường lối triển khai DNO cho bệnh lao tại Việt Nam trong các giai đoạn tiếp theo. CTCLQG cũng bày tỏ mong muốn rằng FIND, cùng với công cụ DNO, sẽ tiếp tục hỗ trợ hiệu quả cho CTCLQG, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tối ưu hoá hệ thống chuyển gửi mẫu hiệu quả và đảm bảo quá trình chuyển giao công nghệ diễn ra tốt đẹp khi dự án kết thúc.