AI là đối thủ hay trợ lí số của bác sĩ?

Trong hai ngày 25-26/10, Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội chủ trì tổ chức hội nghị Khoa học Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong Y tế Việt Nam: Cơ hội, Thách thức và Định hướng Phát triển – AI4Health 2025.

Giảng viên/bác sĩ Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội đang xem bệnh án tại bệnh viện của trường.

Điểm nhấn quan trọng của Hội nghị là công bố văn kiện “Đồng thuận AI4Health 2025” – một tuyên bố mang tính chiến lược, khẳng định AI là động lực then chốt để kiến tạo hệ thống y tế hiện đại, an toàn và bền vững. Đồng thuận này đề ra 6 nguyên tắc phát triển AI trong y tế, nhấn mạnh các giá trị cốt lõi: lấy con người làm trung tâm, bảo đảm đạo đức và an toàn, chuẩn hóa và bảo mật dữ liệu, thúc đẩy đổi mới sáng tạo, tăng cường hợp tác quốc tế, phát triển bền vững vì sức khỏe cộng đồng. Cùng với đó, Hội nghị thống nhất 5 cam kết hành động, gồm: Xây dựng khung pháp lí và đạo đức cho AI y tế; Phát triển hạ tầng dữ liệu y tế Quốc gia; thúc đẩy nghiên cứu – đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực AI; đào tạo nhân lực liên ngành về y tế và công nghệ; thành lập Liên minh Vietnam AI4Health Alliance – mạng lưới hợp tác và chia sẻ dữ liệu y sinh học quy mô quốc gia.

Phát biểu tại hội nghị, GS.TS.TTND Lê Ngọc Thành, Hiệu trưởng Trường Đại học Y Dược nhấn mạnh AI không chỉ là công nghệ, đó là lời hứa về một nền y học nhân văn, chính xác và công bằng hơn. Việt Nam cần nắm bắt cơ hội này để trở thành trung tâm khu vực về nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y học.

Hội nghị AI4Health 2025 không chỉ là diễn đàn khoa học, mà là lời khẳng định về khát vọng của Việt Nam trong việc đưa AI trở thành trụ cột của hệ thống y tế hiện đại, nhân văn và hội nhập toàn cầu.

Thách thức

PGS.TS Nguyễn Lê Bảo Tiến, Phó Trưởng khoa Y, Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Dược, cơ sở Linh Đàm, Trường Đại học Y Dược chia sẻ từ góc nhìn của bác sĩ: Chúng ta thấy rõ sự mất cân bằng giữa tuyến trên và tuyến dưới. AI có thể hỗ trợ điều phối, phân tầng bệnh nhân và tối ưu hóa quy trình chăm sóc.
Theo PGS Bảo Tiến, hệ thống y tế của Việt Nam hiện chia thành 3 tuyến: Trung ương – tỉnh/thành phố - xã/phường. Bảo hiểm y tế đã bao phủ 93% dân số nhưng chất lượng không đồng đều, tập trung quá mức tại bệnh viện tuyến trung ương. Thiếu nền tảng dữ liệu y quốc gia và bệnh viện số hóa hoàn chỉnh. Nhân lực y tế tập trung tại đô thị, thiếu chuyên khoa tại tuyến huyện, xã dẫn đến quá tải bệnh viện tuyến trung ương. Do đó, AI hỗ trợ đào tạo, chẩn đoán từ xa và giảm tải hành chính. AI có thể trở thành "người trợ lí số" giúp bác sĩ tuyến dưới trong đọc phim, gợi ý chẩn đoán, và tư vấn phác đồ.

Tuy nhiên, “trợ lí số” của bác sĩ tại Việt Nam đang gặp khó khăn khi dữ liệu của các bệnh viện phần lớn đang trên giấy, dữ liệu sai, trùng lặp, thiếu chuẩn định dạng. Do đó, việc đầu tiên cần làm đó là làm sạch dữ liệu. Một thách thức khi sử dụng người trợ lí số đó là cần có khung pháp lí quy định rõ ràng. Theo PGS Nguyễn Lê Bảo Tiến, AI là công cụ tăng sức mạnh cho bác sĩ, không phải đối thủ. Bác sĩ biết dùng AI sẽ là người dẫn đầu y học tương lai.

GS. TS Nguyễn Thanh Thủy, Chủ tịch FISU Việt Nam, Chủ tịch Hội đồng Giáo sư Ngành Công nghệ thông tin, Chủ tịch Hội Tin học Việt Nam cho rằng, thách thức lớn nhất hiện nay không phải là độ chính xác của mô hình học sâu mà là tính sẵn sàng, tính chuẩn hóa và tính liên thông của dữ liệu y tế. Dữ liệu được coi là tài nguyên, nhưng vẫn đang bị phân mảnh, chưa chuẩn hóa và thiếu đồng bộ. Đây là nút thắt cần tháo gỡ cấp bách nhất cho sự phát triển của AI Y tế tại Việt Nam.

GS.TS Nguyễn Thanh Thủy phát biểu tại hội nghị.

Để AI thực sự góp phần kiến tạo hệ thống y tế hiện đại, bền vững của Việt Nam, GS Nguyễn Thanh Thủy đề xuất cần tập trung vào ba trụ cột chiến lược.

Thứ nhất, chuẩn hóa dữ liệu y tế quốc gia. Chúng ta phải chuyển từ việc lưu trữ hồ sơ bệnh án sang việc xây dựng hạ tầng dữ liệu y tế quốc gia theo các chuẩn mực quốc tế. Không chuẩn hóa, mọi nỗ lực ứng dụng AI đều chỉ là những dự án cục bộ, thiếu khả năng mở rộng và không thể đảm bảo tính khách quan.

Thứ hai, đào tạo nguồn nhân lực có tính liên ngành và xuyên ngành. Kĩ sư công nghệ không thể tự giải quyết vấn đề lâm sàng và bác sĩ không thể tối ưu thuật toán. Khoảng cách này đang tạo ra những đứt gãy trong triển khai AI. Cần gấp rút đào tạo chuyên gia liên ngành và xuyên ngành - vừa hiểu về bệnh lí, vừa thành thạo về khoa học dữ liệu và AI.

Thứ ba, khung pháp lí và đạo đức AI. Tính minh bạch và trách nhiệm giải trình là yêu cầu tối thượng đối với các ứng dụng của AI trong Y tế. “Chúng ta không thể chấp nhận một “hộp đen” đưa ra quyết định liên quan đến sinh mạng con người”, GS Nguyễn Thanh Thủy nói.

Nghiêm Huê