Samsung phối hợp chăm sóc sức khỏe nhãn khoa cho hơn 14.000 người

	Tổng Giám đốc Samsung: Năng suất, chất lượng sản phẩm doanh nghiệp Việt đã tăng lên rất cao
	Samsung đào tạo 105 chuyên gia công nghiệp phụ trợ Việt Nam trong 2019
	Samsung hỗ trợ đưa chuyên gia công nghiệp phụ trợ Việt Nam sang đào tạo tại Hàn Quốc

Đại diện các bên liên quan cùng tham gia khởi động Dự án. Ảnh: Samsung

Đây là chương trình nhằm hướng tới sự cải thiện tốt hơn sức khỏe nhãn khoa của người dân tại cộng đồng thông qua sử dụng thiết bị chụp ảnh đáy mắt, qua đó giúp cán bộ y tế chẩn đoán, sàng lọc sớm các bệnh ở đáy mắt tại các trạm y tế nơi thiếu các bác sĩ chuyên khoa mắt.

Sau lễ khởi động, chương trình EYELIKE sẽ tiếp tục được triển khai tại Khoa Mắt (Bệnh viên Trung ương Thái Nguyên); Bệnh viện Mắt Thái Nguyên; Trung tâm Y tế huyện Đồng Hỷ (Thái Nguyên), bao gồm Khoa Mắt và 15 trạm y tế thuộc Trung tâm.

Các hoạt động của Dự án gồm: Đào tạo cho bác sĩ nhãn khoa tại Thái Nguyên; phát triển thiết bị; nâng cao năng lực cho bác sĩ tuyến xã về chăm sóc nhãn khoa và sử dụng thiết bị và chương trình dịch vụ sức khỏe nhãn khoa sử dụng hệ thống EYELIKE tại tuyến xã.

Theo kế hoạch, sau khi tập huấn về kỹ thuật sử dụng thiết bị chụp ảnh đáy mắt EYELIKE cho các bác sỹ tại Thái Nguyên vào 6/2019, Dự án Phòng chống Mù lòa sẽ tiến hành phân phối thiết bị EYELIKE cho các cơ sở y tế nói trên. Tổng kinh phí tài trợ thực hiện dự án là 89.300 USD (chưa bao gồm giá 18 thiết bị EYELIKE). Dự kiến sẽ có khoảng 14.000 người dân trên 50 tuổi tại Thái Nguyên được hưởng lợi từ Dự án.

Dự kiến sẽ có khoảng 14.000 người dân trên 50 tuổi tại Thái Nguyên được hưởng lợi từ Dự án. Ảnh: Samsung

Trước đó, năm 2018, cùng với sự hỗ trợ từ Samsung, Dự án Phòng chống Mù lòa đã triển khai chương trình EYELIKE tại 22 trạm y tế tại huyện Vĩnh Linh, tỉnh Quảng Trị.

Hệ thống dữ liệu EYELIKE bao gồm 3 phần chính: (1) Một máy chụp ảnh đáy mắt cầm tay dễ sử dụng được kết nối với điện thoại thông minh; (2) Ứng dụng điện thoại thông minh có thể chỉnh sửa thông tin dữ liệu bệnh nhân chuẩn xác trong khi mô tả kết quả chuẩn đoán và phác đồ bệnh; (3) Thuật toán nhận dạng mẫu chuẩn đoán các bệnh về mắt khác nhau từ hình ảnh đấy mắt chụp được từ thiết bị.