Công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) đang định hình lại tương lai của nhiều ngành nghề, trong đó y tế nổi lên như một lĩnh vực đầy hứa hẹn. Tại Diễn đàn Y tế Việt Nam 2025, các chuyên gia đã cùng nhau thảo luận về tiềm năng và thách thức của AI và Big Data trong chẩn đoán và điều trị y khoa.
Diễn đàn, với chủ đề "Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán và điều trị y khoa", diễn ra trong hai ngày 21-22/7, do Tổ chức các nhà Khoa học và Chuyên gia Việt Nam Toàn cầu (AVSE Global) phối hợp cùng Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 đồng tổ chức.
Sự kiện quy tụ các chuyên gia hàng đầu trong và ngoài nước để chia sẻ tầm nhìn và kinh nghiệm nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe tại Việt Nam.
AI: Khai mở kỷ nguyên chăm sóc sức khỏe mới
Giáo sư Guy Marks, Chủ tịch Liên minh Quốc tế Chống Lao và Bệnh Phổi, đồng thời là giáo sư tại Đại học New South Wales (Úc), đã mang đến một góc nhìn sâu sắc về cách AI và các công nghệ tiên tiến có thể giải quyết những thách thức cố hữu của y tế toàn cầu, đặc biệt tại các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình như Việt Nam.
Giáo sư Guy Marks, Chủ tịch Liên minh Quốc tế Chống Lao và Bệnh Phổi, đồng thời là giáo sư tại Đại học New South Wales tại Diễn đàn (Ảnh: BTC).
“Các phương pháp quản lý y tế truyền thống từ thế kỷ 19 đã trở nên lỗi thời, điều này đã gây phức tạp trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe hiện tại”, Giáo sư Marks nhận định. Ông chỉ ra ba khía cạnh phức tạp chính trong y học thế kỷ 21:
Sinh học con người: Cơ thể con người là một hệ thống phức tạp, thách thức sự giải thích đầy đủ của khoa học;
Môi trường sống: Môi trường xung quanh chứa đựng nhiều tác nhân gây bệnh và mối nguy hiểm. Hầu hết các bệnh tật là kết quả của sự tương tác phức tạp giữa sinh học con người và môi trường;
Các can thiệp y tế: Y học hiện đại có một loạt các can thiệp phức tạp (dược lý, phẫu thuật, tâm lý, không dùng thuốc) khiến việc chẩn đoán và điều trị trở nên cực kỳ phức tạp.
Giáo sư Marks nhấn mạnh: “Những hạn chế của các cách tiếp cận truyền thống như chuyên môn hóa, tập trung hóa (dẫn đến việc bệnh nhân khó tiếp cận chuyên gia và phải đến bệnh viện lớn), các hướng dẫn và phác đồ (thường quá dài hoặc quá đơn giản) và đào tạo giáo dục (kiến thức thay đổi liên tục và tỷ lệ luân chuyển nhân sự cao) đã gây ra những khó khăn trong chăm sóc sức khỏe hiện tại.
Trong khi đó, bệnh viện truyền thống, vốn thường là nơi có nguy cơ lây nhiễm cao, tốn kém, xa nơi sinh sống của bệnh nhân. Điều này cần một cách tiếp cận mới, lấy con người làm trung tâm và các công nghệ hiện có thể thực hiện điều này”.
Ngày nay, công nghệ tiên tiến đang mở ra một kỷ nguyên mới trong chăm sóc sức khỏe, với nền tảng xét nghiệm tại điểm chăm sóc (PoC testing) và báo cáo hình ảnh từ xa đóng vai trò quan trọng. Đặc biệt, X-quang siêu di động với khả năng đọc hình ảnh bằng AI đã cho thấy hiệu quả vượt trội hơn bác sĩ X-quang trong chẩn đoán lao.
“Sự phát triển của giao thông và truyền thông với việc tận dụng Internet tốc độ cao, Wi-Fi và các thiết bị kết nối, cho phép triển khai sức mạnh tính toán và cơ sở dữ liệu trên đám mây, giúp người dân ở cả vùng sâu vùng xa cũng có thể tiếp cận thông tin và công nghệ. Thậm chí, drone (thiết bị bay không người lái) có thể được sử dụng để vận chuyển mẫu bệnh phẩm và thuốc một cách dễ dàng. Dữ liệu thử nghiệm lâm sàng chất lượng cao, thường có sẵn ở dạng ẩn danh, là thông tin thiết yếu để cá nhân hóa điều trị và phân tích chuyên sâu”, Giáo sư Marks cho biết.
Theo ông, hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng (CDSS) là một công cụ mạnh mẽ, đưa ra khuyến nghị quản lý dựa trên dữ liệu bệnh nhân và kiến thức y khoa. Đặc biệt là trí tuệ nhân tạo và học máy (Machine Learning) sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập và tổ chức dữ liệu bệnh nhân có cấu trúc, trích xuất và tổng hợp thông tin từ các tập dữ liệu thử nghiệm lâm sàng lớn, cũng như cung cấp hỗ trợ quyết định cho bác sĩ lâm sàng.
Giáo sư Marks hình dung một mô hình chăm sóc sức khỏe mới lấy con người làm trung tâm, dựa trên bác sĩ đa khoa gần nhà bệnh nhân, được hỗ trợ bởi CDSS và các đề xuất do AI định hướng. Cách tiếp cận này hứa hẹn mang lại các quyết định y tế tốt hơn, kết quả điều trị tối ưu cho bệnh nhân, giảm lãng phí tài nguyên và kháng sinh, đồng thời nâng cao năng lực cho nhân viên y tế tuyến cơ sở.
Tiềm năng AI trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam
Tại phiên thảo luận bàn tròn, các chuyên gia đầu ngành đã đào sâu về vai trò của AI trong tương lai y tế Việt Nam.
Giáo sư Đinh Xuân Anh Tuấn, Trưởng khoa Nội hô hấp – Thăm dò chức năng, Bệnh viện Cochin, Paris (Pháp) bày tỏ: "Sự phức tạp của sức khỏe con người, sinh lý học, não bộ, tinh thần và môi trường là những yếu tố khiến việc chăm sóc sức khỏe trở nên vô cùng khó khăn và đòi hỏi sự cá thể hóa trong điều trị. Nhưng AI có thể giúp giải quyết sự phức tạp này bằng cách xử lý lượng lớn thông tin mà con người không thể”.
Đồng quan điểm, Tiến sĩ Võ Sĩ Nam, Giám đốc Trung tâm Y sinh (VinBigData) làm rõ: “Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giải quyết các điểm mấu chốt trong xử lý dữ liệu lớn và chăm sóc theo dõi. Mô hình học máy, ngôn ngữ lớn hoạt động dựa trên xác suất, chọn kết quả có xác suất cao nhất, nhưng không phải số đông lúc nào cũng đúng”.
Chính vì thế, con người luôn phải ở trung tâm, kiểm soát kết quả của AI và luôn tâm niệm rằng AI cũng có thể sai, giống như con người.
Các chuyên gia đồng tình rằng, AI và các công nghệ khác trong y tế phải phục vụ con người (Ảnh minh hoạ: Base).
Ông David Nguyen, CEO công ty N2N AI (Australia) chia sẻ kinh nghiệm từ thất bại của IBM Watson, một dự án AI y tế từng tuyên bố có thể thay thế bác sĩ nhưng đã không thành công do dữ liệu đầu vào "thô". "AI là một hệ thống hỗ trợ bác sĩ ra quyết định nhanh và hiệu quả hơn, chứ không phải thay thế họ. Bác sĩ phải có các bước kiểm chứng chặt chẽ để đảm bảo độ chính xác và đi đúng hướng mong muốn”, ông bày tỏ.
Liên quan đến vai trò của AI trong việc giảm tải bệnh viện và y tế dự phòng, Giáo sư Guy Marks làm rõ rằng mục tiêu không phải là loại bỏ bệnh viện, mà là chỉ dành bệnh viện cho những trường hợp thực sự phức tạp và khó khăn.
Ông cho biết ở Úc, nhiều dịch vụ từng diễn ra trong bệnh viện nay đã được chuyển ra ngoài và bệnh nhân chỉ cần đến bệnh viện khi thực sự cần dịch vụ chỉ có ở đó. AI giờ đây có thể giúp cá nhân hóa việc chăm sóc ngay cả khi người dân chưa thực sự trở thành bệnh nhân. Tuy nhiên, để có bước chuyển quan trọng này không phải là điều dễ dàng do yếu tố văn hoá.
Thiếu tướng, Giáo sư Lê Hữu Song, Giám đốc Bệnh viện Trung Ương Quân đội 108 cùng các chuyên gia thảo luận về tiềm năng AI trong lĩnh vực y tế Việt Nam (Ảnh: BTC).
Thiếu tướng, Giáo sư Lê Hữu Song, Giám đốc Bệnh viện Trung Ương Quân đội 108 chỉ ra: “Văn hóa "chuộng bệnh viện tuyến trên" của người Việt Nam đã gây quá tải, thậm chí nhiều bệnh nhân còn mong muốn xin bác sĩ được khám bổ sung nhiều thứ khác. Tôi kỳ vọng, AI có thể giúp quản trị y tế tinh gọn, thông minh hơn, đặc biệt có thể hỗ trợ chăm sóc sức khỏe người dân từ xa để tránh việc quá tải cho các bệnh viện tuyến đầu”.
Tổng kết buổi thảo luận, Giáo sư Đinh Xuân Anh Tuấn nhấn mạnh rằng, AI là một biện pháp khả thi để cải thiện sức khỏe con người và ngành y tế Việt Nam, đặc biệt trong việc xử lý sự phức tạp của cơ thể con người và môi trường.
Ông bày tỏ mong muốn trong tương lai, các bác sĩ sẽ không chỉ chữa bệnh mà còn giúp giữ gìn sức khỏe và AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tìm ra những phương cách khả thi nhất để ngăn ngừa bệnh tật. Điều này sẽ giúp mọi người không chỉ sống lâu hơn mà còn sống khỏe mạnh hơn.
Bên cạnh những tiềm năng to lớn, việc đưa AI vào thực tiễn y tế Việt Nam còn đối mặt với không ít rào cản. Một trong những thách thức hàng đầu là dữ liệu. Để AI hoạt động hiệu quả, cần có nguồn dữ liệu lớn, chất lượng cao và đồng bộ. Tuy nhiên, tại Việt Nam, dữ liệu y tế thường phân mảnh, chưa được chuẩn hóa và vấn đề bảo mật thông tin bệnh nhân cũng là một vấn đề cần đáng chú ý.
Bên cạnh đó, mặc dù Internet đã phổ biến, nhưng để vận hành các hệ thống AI phức tạp đòi hỏi hạ tầng máy tính mạnh mẽ, kết nối ổn định và an toàn, đặc biệt là ở các vùng sâu, vùng xa. Đi cùng là khung pháp lý cần làm rõ về quyền sở hữu dữ liệu, các tiêu chuẩn an toàn, hiệu quả các các sản phẩm AI trong y tế.
Cuối cùng là vấn đề đào tạo và phát triển nguồn nhân lực, Việt Nam cần đội ngũ chuyên gia không chỉ giỏi về AI mà còn có kiến thức sâu rộng về y khoa để phát triển và triển khai các giải pháp AI một cách hiệu quả và an toàn.
Nguồn: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm
Bình luận (0)