Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe: Quá khứ, hiện tại và tương lai đối với nền y tế Việt Nam

Trong số đó, ngành y tế được đánh giá là một trong những lĩnh vực có nhiều tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhất, với những ảnh hưởng rõ rệt lên quy trình chẩn đoán, điều trị, quản lý bệnh nhân, cũng như nghiên cứu và phát triển dược phẩm. Việc kết hợp các phần mềm như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và dữ liệu lớn (Big Data) đã mở ra nhiều hướng đi mới, giúp nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe và hiệu quả trong điều trị bệnh tật.

Trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp tối ưu hóa các quy trình trong ngành y tế, giảm tải công việc cho các bác sĩ và chuyên gia y tế, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa điều trị, từ đó cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe và tăng cường hiệu quả sử dụng nguồn lực. Tại Việt Nam, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đang ngày càng phát triển, tuy nhiên, vẫn đối mặt với nhiều thách thức như cơ sở hạ tầng hạn chế, khả năng tiếp cận công nghệ và nhân lực y tế chưa đồng đều.

Bài viết này điểm lại sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong y tế từ quá khứ, hiện tại và tương lai, trong đó sơ lược tình hình ứng dụng tại Việt Nam. Đồng thời, nêu lên những thách thức và triển vọng mà trí tuệ nhân tạo mang lại trong quá trình chuyển đổi số y tế trên toàn cầu.

Lịch sử hình thành và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y học

Trí tuệ nhân tạo không phải là một khái niệm mới trong lĩnh vực y tế. Nó đã xuất hiện từ những thập niên 1950 với mục tiêu mô phỏng trí tuệ con người thông qua các hệ thống máy tính. Những năm đầu của thế kỷ 20, sự phát triển trí tuệ nhân tạo chủ yếu tập trung vào việc xây dựng các hệ thống chuyên gia, tức là các hệ thống có khả năng hỗ trợ các chuyên gia trong các lĩnh vực nhất định, bao gồm cả y tế.

Một trong những hệ thống trí tuệ nhân tạo đầu tiên và nổi tiếng nhất được áp dụng trong y học là MYCIN, được phát triển vào những năm 1970 tại Đại học Stanford. Hệ thống này được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị các bệnh nhiễm khuẩn máu. MYCIN hoạt động dựa trên một tập hợp các quy tắc logic, phân tích các triệu chứng và lịch sử bệnh án của bệnh nhân để đưa ra các khuyến nghị về liệu pháp điều trị. Tuy nhiên, do hạn chế về công nghệ và quy trình phát triển, MYCIN không được thương mại hóa, nhưng nó đã đặt nền móng cho những nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong y tế sau này.

Vào những năm 1980 và 1990, trí tuệ nhân tạo trong y tế tiếp tục phát triển, chủ yếu tập trung vào các hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng. Hệ thống INTERNIST và CADUCEUS là hai ví dụ nổi bật về hệ thống hỗ trợ lâm sàng trong thời gian này. Các hệ thống này có khả năng phân tích dữ liệu y tế và đưa ra các đề xuất chẩn đoán cho các bác sĩ. Hệ thống INTERNIST phát triển vào năm 1974 tại Đại học Pittsburgh, là một trong những hệ thống hỗ trợ lâm sàng đầu tiên, tập trung vào việc chẩn đoán các bệnh phức tạp. Hệ thống này dựa trên một cơ sở dữ liệu các triệu chứng, dấu hiệu lâm sàng và các bệnh, giúp bác sĩ tìm ra các chẩn đoán có khả năng cao nhất dựa trên triệu chứng của bệnh nhân. Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất của các hệ thống này là sự phụ thuộc vào các quy tắc do con người lập ra. Các hệ thống này thiếu tính linh hoạt và khả năng tự học từ dữ liệu mới, điều này khiến chúng khó thích nghi với các tình huống lâm sàng không nằm trong phạm vi dữ liệu ban đầu.

Bước ngoặt trong sự phát triển trí tuệ nhân tạo trong y tế xuất hiện vào đầu thế kỷ 21, khi các phần mềm công nghệ như học máy và học sâu được áp dụng rộng rãi hơn. Học máy cho phép các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể học từ dữ liệu lớn, từ đó cải thiện khả năng phân tích và dự đoán. Các mô hình học sâu với cấu trúc mạng nơ-ron đa tầng đã giúp trí tuệ nhân tạo có thể phân tích các dữ liệu phức tạp như hình ảnh y tế, dữ liệu gen, và các chỉ số sinh học.

Sự phát triển của dữ liệu lớn cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy trí tuệ nhân tạo trong y tế. Các bệnh viện và cơ sở y tế ngày nay thu thập một lượng lớn dữ liệu từ bệnh án điện tử, hình ảnh y khoa và các thiết bị đeo thông minh. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các bác sĩ có thể khai thác những dữ liệu này để đưa ra các quyết định chẩn đoán và điều trị chính xác hơn, nhanh chóng hơn.

Một số thành tựu trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo lĩnh vực y tế

Chẩn đoán và điều trị chính xác: Trí tuệ nhân tạo đã giúp cải thiện đáng kể khả năng chẩn đoán bệnh, đặc biệt là trong việc phân tích hình ảnh y học. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích hình ảnh X-quang, CT scan, MRI để phát hiện các dấu hiệu của ung thư, bệnh tim mạch, và các rối loạn thần kinh với độ chính xác cao hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Một ví dụ điển hình là hệ thống trí tuệ nhân tạo của Google DeepMind, đã phát triển các mô hình học sâu để phát hiện tổn thương võng mạc do bệnh tiểu đường. Hệ thống này đã đạt được độ chính xác vượt trội so với các bác sĩ chuyên khoa, mở ra cơ hội cho việc phát hiện sớm và điều trị hiệu quả các bệnh lý nguy hiểm. Trí tuệ nhân tạo cũng giúp cá nhân hóa liệu pháp điều trị, dựa trên phân tích dữ liệu gen và những chỉ số sinh học của bệnh nhân. Thay vì áp dụng một phác đồ điều trị chung cho tất cả bệnh nhân, các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phân tích dữ liệu di truyền, hành vi và môi trường sống của từng người để đưa ra các phương pháp điều trị tối ưu. Ví dụ, trong điều trị ung thư, trí tuệ nhân tạo có thể phân tích mẫu gen của bệnh nhân để xác định loại thuốc nào có hiệu quả nhất đối với từng bệnh nhân, giúp tăng cường hiệu quả điều trị và giảm thiểu tác dụng phụ.

Y học chính xác (Precision Medicine): Y học chính xác là một trong những lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo đang phát huy tác dụng rõ rệt. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn và xử lý các mô hình gen học phức tạp, trí tuệ nhân tạo có thể giúp xác định những phương pháp điều trị cụ thể cho từng bệnh nhân (cá thể hóa), từ đó nâng cao hiệu quả điều trị và giảm thiểu các biến chứng không mong muốn. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể giúp phân tích các đột biến gen gây bệnh và tìm ra những liệu pháp điều trị phù hợp nhất cho từng bệnh nhân. Trong điều trị ung thư, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để phát hiện các đột biến gen đặc biệt liên quan đến từng loại ung thư, từ đó giúp các bác sĩ đưa ra phác đồ điều trị chính xác cho từng bệnh nhân.

Quản lý bệnh viện và tối ưu hóa quy trình: Trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp cải thiện chẩn đoán và điều trị mà còn được sử dụng rộng rãi trong quản lý bệnh viện và tối ưu hóa quy trình làm việc. Bằng cách phân tích dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán nhu cầu sử dụng giường bệnh, thuốc men, và nhân lực y tế, từ đó giúp bệnh viện phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo cũng có thể giúp giảm bớt gánh nặng hành chính cho nhân viên y tế bằng cách tự động hóa các quy trình như lên lịch hẹn cho bệnh nhân, quản lý hồ sơ y tế, và theo dõi tình trạng bệnh nhân. Điều này giúp các bác sĩ và nhân viên y tế tập trung vào công việc chăm sóc bệnh nhân, đồng thời giảm thiểu sai sót trong quản lý.

Telemedicine và chăm sóc sức khỏe từ xa: Telemedicine (y tế từ xa) đã trở thành một phần không thể thiếu trong hệ thống y tế hiện đại, đặc biệt là trong thời kỳ đại dịch COVID-19. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, các bác sĩ có thể theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân từ xa thông qua các thiết bị đeo thông minh và hệ thống phân tích dữ liệu thời gian thực. Các thiết bị đeo tay thông minh như đồng hồ đo nhịp tim, cảm biến đo huyết áp, đo nồng độ đường máu và các thiết bị theo dõi sức khỏe khác ngày càng được tích hợp trí tuệ nhân tạo để cung cấp các cảnh báo sớm về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. trí tuệ nhân tạo có khả năng phát hiện những biến động bất thường trong các chỉ số sức khỏe, từ đó đưa ra các cảnh báo kịp thời cho bác sĩ hoặc bệnh nhân. Telemedicine không chỉ giúp bệnh nhân tiếp cận dịch vụ y tế một cách thuận tiện mà còn giảm bớt gánh nặng cho hệ thống y tế, đặc biệt là trong các giai đoạn khủng hoảng như đại dịch COVID-19. AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu từ xa, theo dõi tình trạng bệnh nhân và đưa ra các khuyến nghị điều trị mà không cần sự can thiệp trực tiếp của bác sĩ.

Nghiên cứu và phát triển dược phẩm: Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một cuộc cách lĩnh vực nghiên cứu và phát triển dược phẩm. Trước đây, quá trình phát triển một loại thuốc mới thường kéo dài nhiều năm và đòi hỏi nguồn lực tài chính khổng lồ. Tuy nhiên, nhờ trí tuệ nhân tạo nên có thể giúp rút ngắn quá trình này bằng cách phân tích dữ liệu gen, dự đoán phản ứng của cơ thể đối với các hợp chất hóa học, tìm ra các phân tử có khả năng điều trị phù hợp và hiệu quả, đặc biệt có thể rút ngắn thời gian thử nghiệm lâm sàng.

Trong đại dịch COVID-19, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các thử nghiệm lâm sàng và đưa ra các phác đồ điều trị tiềm năng. Các công ty dược phẩm lớn như Pfizer và Moderna đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các dữ liệu gen và phát triển vaccine mRNA, giúp rút ngắn thời gian phát triển vaccine từ nhiều năm xuống chỉ còn vài tháng.

Đào tạo y khoa và mô phỏng lâm sàng: Trí tuệ nhân tạo cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đào tạo thế hệ bác sĩ tương lai. Các hệ thống mô phỏng lâm sàng dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép sinh viên y khoa thực hành chẩn đoán và điều trị các ca bệnh mà không cần tiếp xúc trực tiếp với bệnh nhân thật. Điều này giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng lâm sàng và nâng cao khả năng ra quyết định trong những tình huống khẩn cấp. Trí tuệ nhân tạo cũng được sử dụng để phân tích tiến độ học tập của sinh viên, xác định các điểm mạnh và yếu của họ, từ đó đề xuất lộ trình học tập phù hợp. Điều này giúp tối ưu hóa quá trình học tập, đảm bảo rằng sinh viên có thể nắm vững các kiến thức và kỹ năng cần thiết trước khi bước vào thực tế.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đối với Y tế Việt Nam

Việt Nam đang từng bước áp dụng trí tuệ nhân tạo vào hệ thống y tế, mặc dù vẫn còn nhiều khó khăn và thách thức về cơ sở hạ tầng và nhân lực. Một số bệnh viện lớn và trung tâm nghiên cứu đã tiên phong trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe và cải thiện quy trình quản lý bệnh nhân. Các bệnh viện lớn như Bệnh viện Bạch Mai, Bệnh viện Chợ Rẫy, Bệnh viện Trung ương Huế, Bệnh viện K… đã sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong việc phân tích hình ảnh y khoa và hỗ trợ chẩn đoán. Các hệ thống này giúp bác sĩ phát hiện sớm các dấu hiệu của ung thư, bệnh tim mạch, và các bệnh lý thần kinh thông qua phân tích dữ liệu từ các hình ảnh X-quang, CT scan, và MRI. Ngoài ra, trong điều trị, nhiều bệnh viện như Bệnh viện K, Bệnh viện Ung bướu TPHCM, Bệnh viện Đa khoa Phú Thọ đã triển khai sử dụng phần mềm IBM Watson for Oncology để giúp chẩn đoán, điều trị cho các bệnh nhân ung thư và đạt được những kết quả tốt.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo cũng được áp dụng trong việc quản lý hồ sơ bệnh án điện tử và tối ưu hóa quy trình chăm sóc bệnh nhân. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể giúp dự đoán nhu cầu sử dụng giường bệnh, quản lý thuốc men, và điều phối lịch khám chữa bệnh, từ đó giúp bệnh viện hoạt động hiệu quả hơn.

Một số nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nổi bật ở Việt Nam: Đó là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu dịch tễ học và dự đoán sự lây lan của các dịch bệnh như sốt xuất huyết, viêm phổi và COVID-19. Hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như bệnh viện, phòng khám và cộng đồng để đưa ra các dự đoán về sự bùng phát của dịch bệnh, từ đó giúp chính phủ và cơ quan y tế có các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Ngoài ra, Việt Nam cũng đã tham gia vào các dự án quốc tế về phát triển vaccine và thuốc điều trị COVID-19, trong đó trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng và tối ưu hóa quy trình phát triển dược phẩm.

Thách thức và hạn chế của trí tuệ nhân tạo trong ngành y tế

Hành lang pháp lý: Hiện tại, Việt Nam chưa có một khung pháp lý cụ thể và đầy đủ dành riêng cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế. Mặc dù các luật như Luật Khám bệnh, chữa bệnh 2023 và Luật Dược 2016 điều chỉnh các hoạt động khám chữa bệnh và sản phẩm y tế, nhưng các quy định cụ thể về sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y học vẫn chưa rõ ràng. Các sản phẩm phục vụ khám bệnh, chữa bệnh dựa trên trí tuệ nhân tạo hiện vẫn phải tuân theo quy trình cấp phép chung dành cho thiết bị y tế, nhưng thiếu các tiêu chuẩn và quy định riêng về trí tuệ nhân tạo cho các sản phẩm đó. Ngoài ra, một số vấn đề như trách nhiệm pháp lý trong trường hợp trí tuệ nhân tạo mắc sai sót, bảo mật dữ liệu y tế, bảo đảm an toàn cho bệnh nhân cũng chưa được quy định rõ ràng trong các văn bản quy phạm pháp luật hiện hành. Do đó, cần tiếp tục phát triển khung pháp lý cụ thể hơn để quản lý các sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong y tế, đặc biệt là về trách nhiệm của các bên liên quan .

Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Một trong những lo ngại lớn nhất khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế là vấn đề bảo mật dữ liệu. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo cần xử lý một lượng lớn dữ liệu y tế nhạy cảm của bệnh nhân, bao gồm hồ sơ bệnh án, dữ liệu gen, và các chỉ số sinh học cá nhân. Nếu các dữ liệu này bị rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích, hậu quả có thể rất nghiêm trọng, không chỉ đối với quyền riêng tư của bệnh nhân mà còn gây ra các vấn đề pháp lý và đạo đức. Việc đảm bảo an toàn dữ liệu và quyền riêng tư của bệnh nhân khi sử dụng trí tuệ nhân tạo là một trong những thách thức lớn đối với các bệnh viện và cơ quan y tế. Các quy định về bảo mật dữ liệu cần phải được xây dựng và tuân thủ nghiêm ngặt để đảm bảo rằng dữ liệu của bệnh nhân không bị lạm dụng hoặc rò rỉ.

Khả năng giải thích và minh bạch của trí tuệ nhân tạo: Một trong những hạn chế lớn của các hệ thống trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình học sâu, là chúng hoạt động như một "hộp đen" (black box), khiến việc giải thích quá trình ra quyết định trở nên khó khăn. Điều này đặc biệt quan trọng trong y tế, nơi các bác sĩ và bệnh nhân cần hiểu rõ lý do tại sao một hệ thống trí tuệ nhân tạo lại đưa ra một quyết định chẩn đoán hoặc điều trị cụ thể. Việc thiếu minh bạch trong quá trình ra quyết định có thể làm giảm lòng tin của người dùng đối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo, và gây ra sự lo ngại về tính chính xác và độ tin cậy của các kết quả mà trí tuệ nhân tạo đưa ra. Để khắc phục vấn đề này, các nhà phát triển cần phải tập trung vào việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích rõ ràng và minh bạch hơn.

Đạo đức và trách nhiệm pháp lý trong y tế: Một câu hỏi quan trọng khác là ai sẽ chịu trách nhiệm khi trí tuệ nhân tạo đưa ra các quyết định sai lầm. Khi một hệ thống trí tuệ nhân tạo chẩn đoán sai bệnh hoặc đưa ra một phương pháp điều trị không hiệu quả, liệu trách nhiệm thuộc về nhà phát triển, bệnh viện, hay bác sĩ sử dụng hệ thống? Đây là một vấn đề phức tạp và cần có sự can thiệp của các quy định pháp lý rõ ràng để bảo vệ quyền lợi của bệnh nhân. Bên cạnh đó, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế cũng đặt ra những câu hỏi về đạo đức. Ví dụ, liệu việc sử dụng dữ liệu gen của bệnh nhân để phát triển các phương pháp điều trị cá nhân hóa có vi phạm quyền riêng tư của họ không? Các câu hỏi này cần được giải quyết một cách cẩn thận để đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo được sử dụng một cách có đạo đức và mang lại lợi ích thực sự cho bệnh nhân.

Sự phụ thuộc vào công nghệ và mất kỹ năng lâm sàng: Sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến tình trạng mất kỹ năng lâm sàng của các bác sĩ và chuyên gia y tế. Nếu các hệ thống trí tuệ nhân tạo đảm nhận hầu hết công việc chẩn đoán và ra quyết định, nguy cơ các bác sĩ mất đi khả năng tư duy lâm sàng độc lập sẽ ngày càng tăng. Điều này có thể đặc biệt nguy hiểm trong những tình huống khẩn cấp, khi trí tuệ nhân tạo không thể hoạt động hoặc đưa ra các kết quả sai lệch. Để tránh tình trạng này, việc đào tạo các bác sĩ và chuyên gia y tế cần phải cân bằng giữa việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và duy trì các kỹ năng tư duy lâm sàng. Trí tuệ nhân tạo nên được coi là một công cụ hỗ trợ, chứ không phải là một sự thay thế hoàn toàn cho các quyết định của con người.

Cơ sở hạ tầng y tế và nhân lực: Cơ sở hạ tầng chưa đáp ứng đủ yêu cầu cho việc triển khai các hệ thống trí tuệ nhân tạo phức tạp. Nhiều bệnh viện và phòng khám ở các khu vực nông thôn và miền núi vẫn chưa được trang bị đầy đủ các thiết bị y tế và công nghệ hiện đại, khiến việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trở nên khó khăn. Bên cạnh đó, Việt Nam cũng đang đối mặt với vấn đề thiếu hụt nhân lực có kỹ năng cao trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và y tế. Đào tạo các chuyên gia trí tuệ nhân tạo và bác sĩ có khả năng sử dụng công nghệ mới là một thách thức lớn đối với hệ thống giáo dục y khoa hiện tại. Thêm vào đó, các quy định pháp lý về việc bảo mật dữ liệu y tế cá nhân và việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế cũng chưa được phát triển đầy đủ, dẫn đến những rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong Y tế

Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức, trí tuệ nhân tạo được kỳ vọng sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong tương lai của ngành y tế. Dưới đây là một số xu hướng và tiềm năng phát triển của trí tuệ nhân tạo trong y tế trong những năm tới.

Y học chính xác (Precision Medicine): Trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa các phương pháp điều trị. Thay vì áp dụng một phác đồ điều trị chung cho tất cả bệnh nhân, trí tuệ nhân tạo có thể phân tích dữ liệu gen, hành vi và môi trường sống của từng bệnh nhân để đưa ra các phương pháp điều trị tối ưu nhất. Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo có thể giúp các bác sĩ xác định các liệu pháp điều trị riêng biệt cho từng bệnh nhân, dựa trên dữ liệu gen và các yếu tố khác. Điều này sẽ giúp cải thiện hiệu quả điều trị, giảm thiểu các tác dụng phụ và tăng cường sự hài lòng của bệnh nhân.

Phát triển liệu pháp gene: Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các liệu pháp gene. Với khả năng phân tích dữ liệu gen phức tạp, trí tuệ nhân tạo có thể giúp phát hiện và chỉnh sửa các đột biến gen gây bệnh. Các công nghệ chỉnh sửa gene như CRISPR sẽ ngày càng dựa vào trí tuệ nhân tạo để xác định các đoạn gene cần chỉnh sửa, từ đó giúp điều trị các bệnh di truyền và rối loạn gene.

Kết hợp trí tuệ nhân tạo với robot và kết nối vạn vật (IoT): Trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng kết hợp chặt chẽ với các công nghệ khác như robot và kết nối vạn vật. Các robot phẫu thuật tích hợp trí tuệ nhân tạo sẽ giúp bác sĩ thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác cao hơn. Đồng thời, các thiết bị kết nối vạn vật sẽ liên tục thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân, từ đó giúp trí tuệ nhân tạo phân tích và theo dõi tình trạng sức khỏe của bệnh nhân một cách liên tục và chính xác. Ví dụ, các robot phẫu thuật như da Vinci Surgical System đã được sử dụng rộng rãi trong các ca phẫu thuật phức tạp. Trong tương lai, các hệ thống này sẽ ngày càng được tích hợp trí tuệ nhân tạo để giúp các bác sĩ thực hiện các ca phẫu thuật với độ chính xác và an toàn cao hơn.

Phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo minh bạch hơn: Một trong những thách thức lớn nhất của trí tuệ nhân tạo hiện nay là tính minh bạch và khả năng giải thích của các hệ thống. Trong tương lai, các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo sẽ tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng giải thích rõ ràng hơn về quá trình ra quyết định của chúng. Điều này sẽ giúp bác sĩ và bệnh nhân hiểu rõ hơn về cách trí tuệ nhân tạo đưa ra các khuyến nghị điều trị, từ đó tăng cường lòng tin và sự chấp nhận của người dùng đối với các hệ thống này.

Tăng cường khả năng hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo: Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế hoàn toàn các bác sĩ và chuyên gia y tế, mà sẽ trở thành một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, giúp tăng cường hiệu quả làm việc và cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe. Sự kết hợp giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo hứa hẹn mang lại những thay đổi tích cực cho ngành y tế, giúp nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân và cải thiện hiệu quả điều trị.

Có thể nói, trí tuệ nhân tạo đã, đang và sẽ tiếp tục cách mạng hóa ngành y tế, mang lại những thay đổi sâu sắc trong việc chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh nhân. Từ việc cá nhân hóa liệu pháp điều trị, phát triển dược phẩm, đến cải thiện quản lý bệnh viện, trí tuệ nhân tạo đã và đang mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành y tế toàn cầu, trong đó có Việt Nam. Tuy nhiên, để trí tuệ nhân tạo thực sự phát huy được tiềm năng của mình trong y tế, cần phải giải quyết các thách thức liên quan đến bảo mật dữ liệu, tính minh bạch, và trách nhiệm pháp lý. Đồng thời, các hệ thống y tế cũng cần phải đầu tư vào việc nâng cao cơ sở hạ tầng công nghệ và đào tạo nhân lực, nhằm đảm bảo rằng trí tuệ nhân tạo có thể được triển khai một cách hiệu quả và bền vững. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ và chuyên gia y tế, nhưng sẽ trở thành một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, giúp tăng cường khả năng chẩn đoán và điều trị, từ đó nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe của người dân, nên đội ngũ cán bộ y tế không thể không đứng ngoài cuộc./.