Vượt xa 'số hóa': Vì sao các bệnh viện châu Á đang chạy đua để kết nối?
Hồ sơ bệnh án điện tử, hình ảnh số và các quy trình tự động hóa đã trở nên quen thuộc tại nhiều bệnh viện lớn ở châu Á. Tuy nhiên, mức độ triển khai vẫn không đồng đều và một câu hỏi quan trọng đang được đặt ra: các hệ thống này có thực sự kết nối với nhau hay không?
Theo ông Niru Rajakumar, CEO Amalga, cuộc trò chuyện cần chuyển từ số hóa sang kết nối. Giá trị thật sự xuất hiện khi thông tin có thể di chuyển xuyên suốt tổ chức và hỗ trợ con người đưa ra quyết định tốt hơn.
Áp lực vận hành khiến yêu cầu này trở nên cấp bách. Tại hội nghị Hospital Management Asia (HMA) 2026 vừa diễn ra tại Bangkok (Thái Lan), các lãnh đạo bệnh viện cảnh báo tỷ lệ người cao tuổi tại Thái Lan sẽ tăng từ 20% lên 28% trong vòng một thập kỷ, trong khi thế giới đối mặt với nguy cơ thiếu hụt 11 triệu nhân viên y tế vào năm 2030. Điều này đồng nghĩa bệnh viện phải tiếp nhận nhiều bệnh nhân đa bệnh lý hơn trong khi lực lượng nhân sự ngày càng thu hẹp.
Các chuyên gia trao đổi tại hội nghị.
Trong bối cảnh đó, việc dữ liệu bệnh nhân bị phân tán qua nhiều hệ thống khiến bác sĩ phải tìm kiếm thông tin ở nhiều nơi, còn bệnh nhân phải lặp lại tiền sử bệnh ở mỗi điểm khám. Khi AI được triển khai trên nền tảng phân mảnh như vậy, hiệu quả thường không đạt kỳ vọng. Nhiều bệnh viện cho biết AI ghi chú khám bệnh giúp tiết kiệm 10–15 phút mỗi ca khám nhưng lại không đồng bộ vào hồ sơ bệnh án, khiến lợi ích bị thất thoát. Bumrungrad International Hospital mất ba năm thử nghiệm trước khi đội ngũ chẩn đoán hình ảnh tin tưởng kết quả AI hỗ trợ.
Điểm chung được các chuyên gia nhấn mạnh: AI chỉ phát huy giá trị khi được tích hợp vào quy trình, không phải gắn thêm vào hệ thống vốn đã rời rạc - và mọi kết quả vẫn cần bác sĩ xác nhận.
Đây chính là khoảng trống mà Amalga hướng đến. Được phát triển bởi đội ngũ từng xây dựng Orion Health, Amalga hiện vận hành hệ thống thông tin bệnh viện tại hơn 30 cơ sở, phục vụ hơn 10 triệu bệnh nhân tại New Zealand, Thái Lan và Việt Nam. Chiến lược của Amalga là hợp nhất dữ liệu thành một hồ sơ tập trung vào bệnh nhân, chuẩn hóa theo các tiêu chuẩn kết nối như HL7/FHIR và chỉ sau đó mới triển khai AI.
“AI chỉ hữu ích khi môi trường dữ liệu phía sau nó đáng tin cậy. Bệnh viện cần xây dựng nền tảng dữ liệu kết nối trước khi có thể khai thác hết tiềm năng của AI", ông Niru nhấn mạnh.
Khi các hệ thống y tế châu Á chạy đua để đáp ứng nhu cầu của dân số già hóa và lực lượng lao động mỏng dần, bài học từ HMA 2026 rất rõ ràng: đơn vị dẫn đầu không phải là nơi mua nhiều công nghệ, mà là nơi khiến công nghệ hoạt động cùng nhau hiệu quả để con người có thể tập trung vào điều quan trọng nhất - mang lại dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn.