Hành trình của trí tuệ nhân tạo trong y tế tại Việt Nam

Trong thế kỷ 21, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã trở thành một cuộc cách mạng lớn, có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ và đời sống, trong đó y tế là một trong những ngành được đánh giá có tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ nhất. 

AI đã và đang đóng vai trò quan trọng trong các quy trình như chẩn đoán, điều trị, quản lý bệnh nhân và phát triển dược phẩm. Việc kết hợp các công nghệ như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), và dữ liệu lớn (Big Data) đã mở ra nhiều hướng phát triển mới, giúp cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và hiệu quả điều trị.

AI không chỉ giảm bớt gánh nặng cho các bác sĩ và nhân viên y tế mà còn hỗ trợ cá nhân hóa liệu pháp điều trị, tăng cường hiệu quả sử dụng nguồn lực. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong y tế tại Việt Nam vẫn còn gặp phải một số thách thức như hạn chế về cơ sở hạ tầng và mức độ tiếp cận công nghệ. Dù vậy, AI đã và đang phát triển mạnh mẽ trong hệ thống y tế, mang lại những bước tiến quan trọng.

AI không phải là khái niệm mới trong y học. Từ những năm 1950, AI đã xuất hiện với mục tiêu mô phỏng trí tuệ con người thông qua máy tính. Trong thập kỷ 1970, hệ thống MYCIN – một trong những ứng dụng AI đầu tiên trong y học – được phát triển tại Đại học Stanford, giúp các bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh nhiễm khuẩn máu. Mặc dù không được thương mại hóa, MYCIN đã đặt nền móng cho nhiều nghiên cứu sau này.

Trong những năm 1980-1990, các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng như INTERNIST và CADUCEUS được phát triển, tập trung vào việc phân tích dữ liệu y tế và đưa ra các đề xuất chẩn đoán. Tuy nhiên, hạn chế của những hệ thống này là phụ thuộc vào quy tắc do con người lập ra, thiếu tính linh hoạt và khả năng tự học từ dữ liệu mới.

Bước ngoặt lớn của AI trong y tế đến vào đầu thế kỷ 21 với sự phát triển của học máy và học sâu. AI đã học từ dữ liệu lớn, cải thiện khả năng phân tích và dự đoán, đặc biệt trong lĩnh vực hình ảnh y khoa và phân tích dữ liệu gen.

AI đã góp phần nâng cao khả năng chẩn đoán bệnh, nhất là trong phân tích hình ảnh y học. Các hệ thống AI hiện đại có thể phân tích X-quang, CT scan, MRI để phát hiện các bệnh nguy hiểm như ung thư và tim mạch với độ chính xác cao. Một ví dụ nổi bật là hệ thống của Google DeepMind, chuyên phát hiện tổn thương võng mạc do tiểu đường, giúp phát hiện sớm và điều trị hiệu quả hơn.

AI còn giúp cá nhân hóa liệu pháp điều trị bằng cách phân tích dữ liệu gen và chỉ số sinh học của bệnh nhân. Trong điều trị ung thư, AI có thể xác định loại thuốc hiệu quả nhất cho từng bệnh nhân, tối ưu hóa kết quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ.

Trong lĩnh vực y học chính xác, AI hỗ trợ việc phân tích dữ liệu gen phức tạp để tìm ra phương pháp điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân. Ví dụ, AI đã giúp phát hiện các đột biến gen gây ung thư và từ đó đưa ra phác đồ điều trị cá nhân hóa.

Ngoài ra, AI còn hỗ trợ trong quản lý bệnh viện và tối ưu hóa quy trình. Các hệ thống AI có thể dự đoán nhu cầu sử dụng giường bệnh, quản lý thuốc và nhân lực, giúp bệnh viện phân bổ tài nguyên hiệu quả. AI cũng tự động hóa các quy trình hành chính, giúp giảm tải công việc cho nhân viên y tế và giảm sai sót trong quản lý.

Telemedicine, hay y tế từ xa, đã trở nên phổ biến hơn nhờ AI, đặc biệt trong thời kỳ đại dịch COVID-19. AI phân tích dữ liệu từ thiết bị đeo thông minh để theo dõi tình trạng sức khỏe bệnh nhân và đưa ra cảnh báo sớm, giúp các bác sĩ theo dõi bệnh nhân từ xa một cách hiệu quả hơn.

Việt Nam đang dần áp dụng AI trong hệ thống y tế, dù còn nhiều thách thức. Các bệnh viện lớn như Bệnh viện Bạch Mai, Chợ Rẫy, Trung ương Huế đã tiên phong sử dụng AI để phân tích hình ảnh y khoa, giúp chẩn đoán sớm ung thư và bệnh tim mạch. IBM Watson for Oncology cũng được sử dụng trong chẩn đoán và điều trị ung thư tại nhiều bệnh viện lớn, mang lại kết quả tích cực.

AI còn được áp dụng trong quản lý hồ sơ bệnh án điện tử và tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu AI đã được thực hiện tại Việt Nam, chẳng hạn như phân tích dữ liệu dịch tễ học để dự đoán sự bùng phát của các dịch bệnh như sốt xuất huyết và COVID-19. Điều này giúp cơ quan y tế đưa ra biện pháp phòng ngừa kịp thời và hiệu quả hơn.

Một trong những thách thức lớn nhất đối với việc áp dụng AI trong y tế là hành lang pháp lý còn thiếu rõ ràng. Hiện tại, Việt Nam chưa có khung pháp lý cụ thể cho việc ứng dụng AI trong y tế, khiến cho việc phát triển và thương mại hóa các sản phẩm AI gặp khó khăn.

Bảo mật dữ liệu y tế cũng là một vấn đề lớn khi sử dụng AI, bởi các hệ thống này phải xử lý một lượng lớn thông tin nhạy cảm về bệnh nhân. Điều này đòi hỏi các quy định bảo mật nghiêm ngặt để đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân.

Ngoài ra, việc giải thích các quyết định do AI đưa ra vẫn còn hạn chế, đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Điều này có thể làm giảm niềm tin của bác sĩ và bệnh nhân vào các hệ thống AI. Cần có những cải tiến để hệ thống AI trở nên minh bạch hơn.

Về mặt đạo đức, câu hỏi ai sẽ chịu trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định sai lầm vẫn còn bỏ ngỏ. Điều này đòi hỏi sự can thiệp của chính phủ và cơ quan quản lý y tế để xây dựng các quy định cụ thể cho việc ứng dụng AI trong y tế.

TS.BS Nguyễn Đình Anh

Phó Vụ trưởng Vụ Tổ chức Cán bộ, Bộ Y tế

Theo SK&DS