Acryl trình làng bộ giải pháp AI y tế full-stack kết nối dữ liệu bệnh viện

Acryl vừa công bố bộ giải pháp AI y tế toàn diện (full-stack) kết hợp kết nối dữ liệu bệnh viện, mô hình AI chuyên biệt cho y tế và vận hành AI agent trong cùng một cấu trúc. Thay vì chỉ đơn thuần liên kết dữ liệu bệnh viện với dịch vụ bên ngoài, giải pháp này xử lý đồng thời cấu trúc dữ liệu nội bộ bệnh viện và vận hành mô hình AI.

Acryl cho biết ngày 20 rằng công ty đang giới thiệu “AI-Native Healthcare Stack” tại triển lãm KHF 2026, diễn ra từ ngày 19 đến 21 tại COEX, Seoul. KHF 2026 là triển lãm bệnh viện và công nghệ y tế (healthtech) quốc tế do Hiệp hội Bệnh viện Hàn Quốc (대한병원협회) chủ trì, đồng tổ chức bởi Messe Esan (메쎄이상), Hiệp hội Công nghiệp Y tế Tương lai (미래의료산업협의회) và Cơ quan Xúc tiến Công nghiệp Công nghệ thông tin Truyền thông Hàn Quốc, NIPA (정보통신산업진흥원).

Bộ giải pháp full-stack lần này gồm ba thành phần: lớp dữ liệu bệnh viện NADIA-ANE, mô hình AI chuyên biệt cho y tế ALLM.H và nền tảng vận hành mô hình AI cùng AI agent Jonathan.H. Cấu trúc hoạt động theo trình tự: kết nối để AI có thể hiểu hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) và dữ liệu lâm sàng vốn khác nhau giữa các bệnh viện, áp dụng mô hình AI chuyên biệt cho y tế, sau đó quản lý AI agent trong môi trường bệnh viện thực tế.

NADIA-ANE kết nối dữ liệu EHR và EMR của từng bệnh viện để AI có thể sử dụng. Theo tài liệu giới thiệu NADIA của Acryl, hệ thống này liên kết với hệ thống thông tin bệnh viện bao gồm EMR, PACS, LIS, đồng thời chuẩn hóa dữ liệu bệnh viện cho phù hợp với việc ứng dụng AI.

Trong triển khai AI y tế, vị trí lưu trữ dữ liệu, quyền truy cập và phương thức chuẩn hóa quan trọng không kém hiệu năng mô hình. Thông tin bệnh nhân và hồ sơ lâm sàng chứa nhiều dữ liệu nhạy cảm, nên việc kết nối hệ thống trong và ngoài bệnh viện, kiểm soát bảo mật và phạm vi sử dụng cần được thiết kế đồng bộ.

ALLM.H là mô hình AI y tế chuyên biệt cho thuật ngữ y khoa và bối cảnh lâm sàng tiếng Hàn. Jonathan.H quản lý toàn bộ vòng đời của mô hình AI và agent, từ đăng ký, huấn luyện, kiểm định, triển khai, vận hành, tái huấn luyện cho đến loại bỏ.

Acryl cũng công bố kết quả đánh giá nội bộ. NADIA-ANE đạt độ chính xác sinh câu lệnh SQL đúng 89,08% và điểm tổng hợp có tính đến yếu tố an toàn 84,78% trên bộ benchmark quốc tế “EHRSQL 2024”. ALLM.H đạt tỷ lệ trả lời đúng 96,78% trên benchmark “KorMedMCQA Doctor Test”, dựa trên đề thi cấp chứng chỉ hành nghề y khoa Hàn Quốc.

Ông Park Oe-jin (박외진), Giám đốc điều hành (CEO) của Acryl, cho biết “năng lực cạnh tranh của AI y tế không chỉ được quyết định bởi hiệu năng của một mô hình đơn lẻ” và rằng thông qua AI-Native Healthcare Stack gồm NADIA-ANE, ALLM.H và Jonathan.H, công ty muốn “đưa ra hướng đi giúp bệnh viện giành quyền chủ động về dữ liệu, mô hình và vận hành, từ đó hiện thực hóa quá trình chuyển đổi AI (AX) trong y tế”. Phát biểu này cho thấy việc kết nối dữ liệu bệnh viện và kiểm soát vận hành cần được đảm bảo song song với hiệu năng mô hình.

Tại KHF 2026, Acryl vận hành ba gian trưng bày. Gian hàng chung của NIPA trình diễn toàn bộ bộ giải pháp AI y tế full-stack, gian hàng của Bệnh viện Đại học Yonsei trưng bày riêng NADIA-ANE. Tại khu vực Dr. Answer, công ty giới thiệu “Derma Agent” cho bệnh da liễu và dịch vụ hỗ trợ tăng sản tuyến tiền liệt, được phát triển trong khuôn khổ dự án quốc gia “Dr. Answer 3.0”.

Full-stack AI là cách tiếp cận kết hợp các lớp bán dẫn, hạ tầng, mô hình, dữ liệu và dịch vụ trong một cấu trúc vận hành thống nhất. TokenPost trước đó từng đưa tin về một trường hợp triển khai full-stack AI kết hợp NPU nội địa với công nghệ AI agent. Công bố lần này của Acryl xử lý cấu trúc dữ liệu bệnh viện và vận hành AI agent trong cùng một khung, nên có thể xem là một trường hợp thuộc lĩnh vực chuyển đổi AI (AX) trong y tế.

Tuy nhiên, nội dung công bố lần này chủ yếu tập trung vào phần trưng bày, cấu hình công nghệ và các chỉ số đánh giá nội bộ. Hợp đồng cung cấp cụ thể cho bệnh viện, quy mô triển khai thương mại hay kết quả áp dụng thực tế tại hiện trường y tế chưa được công bố riêng trong lần này.