Trí tuệ nhân tạo đặt hệ thống y tế trước bước ngoặt lịch sử
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu, phân tích và đưa ra dự báo hoặc khuyến nghị nhằm hỗ trợ con người trong quá trình ra quyết định.
Những năm gần đây, AI đã chuyển từ khái niệm của tương lai thành một thành tố hiện hữu của đời sống kinh tế - xã hội, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, từng bước đi vào hoạt động khám chữa bệnh, quản lý y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng.
Hướng dẫn người dân lấy số khám chữa bệnh tự động tại cơ sở y tế. Ảnh: CTV.
Ở Việt Nam, AI đã được ứng dụng trong hỗ trợ đọc phim chẩn đoán hình ảnh, phân tích xét nghiệm, quản lý lịch khám, theo dõi người bệnh từ xa và tư vấn sức khỏe tại nhà, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và giảm tải cho đội ngũ bác sĩ.
Trong bối cảnh hệ thống y tế đối mặt với già hóa dân số, gánh nặng bệnh tật kép, quá tải bệnh viện và yêu cầu ngày càng cao của người dân, AI không chỉ là công cụ công nghệ mới mà đang trở thành yếu tố định hình tương lai hệ thống y tế. Vấn đề đặt ra không còn là AI làm được gì, mà là tích hợp AI như thế nào để y tế Việt Nam phát triển bền vững, hiệu quả và thực sự lấy người bệnh làm trung tâm.
AI và sự thay đổi trong chuyên môn y tế
Một trong những lĩnh vực thể hiện rõ vai trò của AI là hỗ trợ chẩn đoán và điều trị. Các thuật toán AI có khả năng phân tích nhanh khối lượng lớn dữ liệu y khoa, giúp bác sĩ phát hiện sớm bệnh lý, đánh giá mức độ tổn thương và gợi ý điều trị.
Trong chẩn đoán hình ảnh, nhiều bệnh viện đã triển khai AI hỗ trợ đọc phim Xquang, CT, MRI, đặc biệt trong sàng lọc bệnh phổi, tim mạch và tai biến mạch máu não. AI giúp rút ngắn thời gian đọc phim và phát hiện sớm tổn thương nhỏ trong điều kiện khối lượng công việc lớn.
Ở lĩnh vực xét nghiệm và giải phẫu bệnh, AI hỗ trợ phân tích mẫu bệnh phẩm, giảm sai sót chủ quan và rút ngắn thời gian trả kết quả.
Trong thực hành lâm sàng, các hệ thống hỗ trợ ra quyết định giúp bác sĩ tham khảo phác đồ, cảnh báo tương tác thuốc và nguy cơ biến chứng, đặc biệt hữu ích với bệnh mạn tính và đa bệnh lý.
Thực tiễn cho thấy, AI chỉ phát huy hiệu quả khi gắn với dữ liệu lâm sàng được số hóa và chuẩn hóa. Hồ sơ bệnh án điện tử đã tạo nền tảng quan trọng để ứng dụng AI trong theo dõi diễn biến bệnh, cảnh báo sớm nguy cơ biến chứng và giảm sai sót y khoa, nhất là với các bệnh không lây nhiễm.
Cần nhấn mạnh rằng, AI không thay thế bác sĩ, mà là công cụ hỗ trợ giúp bác sĩ ra quyết định chính xác và kịp thời hơn.
AI và tương lai quản trị hệ thống y tế
Không chỉ tác động đến chuyên môn, AI còn mở ra cách tiếp cận mới trong quản trị và vận hành hệ thống y tế. Thông qua phân tích dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử, hệ thống thông tin bệnh viện và các nguồn liên quan, AI có thể hỗ trợ dự báo nhu cầu khám chữa bệnh, phân bổ hợp lý giường bệnh, nhân lực, thuốc và vật tư y tế.
Tại Việt Nam, một số cơ sở y tế đã ứng dụng công nghệ số và phân tích dữ liệu trong quản lý lịch khám, điều phối người bệnh, tối ưu quy trình tiếp đón và thanh toán viện phí, qua đó giảm thời gian chờ đợi, đơn giản hóa thủ tục và nâng cao sự hài lòng của người bệnh.
Về lâu dài, AI sẽ góp phần chuyển đổi quản trị y tế từ bị động sang chủ động, từ xử lý tình huống sang dự báo và phòng ngừa rủi ro, qua đó nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực và chất lượng dịch vụ.
AI và mục tiêu công bằng trong tiếp cận dịch vụ y tế
Một lợi ích quan trọng của AI là mở rộng tiếp cận dịch vụ y tế, đặc biệt với người dân vùng sâu, vùng xa, vùng khó khăn. Thông qua các nền tảng khám chữa bệnh từ xa, AI có thể hỗ trợ sàng lọc ban đầu, phân loại nguy cơ, theo dõi sức khỏe, nhắc nhở tuân thủ điều trị và cảnh báo sớm bất thường.
Trong giai đoạn dịch COVID-19 và sau đó telehealth tại Việt Nam cho thấy hiệu quả rõ rệt trong kết nối y tế cơ sở với tuyến trên, giúp người dân tiếp cận dịch vụ y tế kịp thời ngay tại cộng đồng.
Luật Khám bệnh, chữa bệnh năm 2023 cho phép thực hiện khám chữa bệnh từ xa đối với một số bệnh phù hợp; Bộ Y tế đã ban hành Thông tư số 30/2023/TT-BYT quy định danh mục 50 bệnh được áp dụng. Đây là cơ sở để y tế từ xa chuyển từ thí điểm sang triển khai chính thức, đồng thời mở rộng không gian ứng dụng AI.
AI cũng góp phần nâng cao năng lực y tế cơ sở, hỗ trợ cán bộ y tế xã, phường trong quản lý sức khỏe cộng đồng và hội chẩn từ xa, qua đó giảm tải tuyến trên và thu hẹp chênh lệch vùng miền.
AI - Nền tảng của y tế số và y tế thông minh
AI chỉ phát huy hiệu quả khi được triển khai trên nền tảng dữ liệu y tế số hóa, đầy đủ và chuẩn hóa. Hồ sơ bệnh án điện tử, dữ liệu y tế liên thông và hệ thống định danh y tế là điều kiện tiên quyết để AI phân tích và đưa ra khuyến nghị có giá trị.
Chính phủ đã ban hành Nghị định số 102/2025/NĐ-CP về quản lý dữ liệu y tế, quy định 24 nhóm dữ liệu và xác định 4 nhóm dữ liệu cốt lõi của Cơ sở dữ liệu Quốc gia về y tế, làm cơ sở xây dựng hệ sinh thái dữ liệu y tế đủ - sạch - sống - liên thông. Khi dữ liệu được chuẩn hóa và quản trị thống nhất ở quy mô quốc gia, AI mới có thể phục vụ hiệu quả cho chẩn đoán, điều trị và dự báo sức khỏe cộng đồng.
Định hình tương lai hệ thống y tế Việt Nam trong kỷ nguyên AI
Thực tiễn cho thấy, tương lai của hệ thống y tế Việt Nam trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo không nằm ở việc sở hữu các công nghệ riêng lẻ, mà ở khả năng kết nối và khai thác dữ liệu, làm chủ công nghệ và tổ chức lại mô hình chăm sóc sức khỏe theo hướng thông minh, hiệu quả và nhân văn hơn.
Để AI trở thành động lực đổi mới và nâng cao hiệu quả toàn hệ thống, cần triển khai theo cách tiếp cận lấy dữ liệu làm nền tảng, người bệnh làm trung tâm và hiệu quả hệ thống làm thước đo, bảo đảm an toàn, công bằng và bền vững. Trên cơ sở đó, AI y tế cần được triển khai có trọng tâm, theo lộ trình rõ ràng với 8 nhóm giải pháp chủ yếu sau:
Thứ nhất, hoàn thiện chiến lược và thể chế phát triển AI y tế. Cần sớm ban hành Chiến lược quốc gia về AI trong y tế, thống nhất từ Trung ương đến địa phương, gắn với chiến lược chuyển đổi số ngành Y tế và chiến lược dữ liệu quốc gia. Khung thể chế phải vừa khuyến khích đổi mới sáng tạo, cho phép thử nghiệm có kiểm soát (sandbox), vừa bảo đảm an toàn người bệnh, rõ trách nhiệm pháp lý, minh bạch thuật toán và tuân thủ đạo đức y học.
Thứ hai, lấy dữ liệu y tế làm nền tảng cốt lõi cho AI. Hồ sơ bệnh án điện tử, hồ sơ sức khỏe cá nhân và Cơ sở dữ liệu y tế Quốc gia cần được triển khai đồng bộ, chuẩn hóa và liên thông, bảo đảm dữ liệu "đúng - đủ - sạch - sống". Các chuẩn dữ liệu có cấu trúc cần được áp dụng thống nhất theo chuẩn quốc gia và quốc tế (HL7 FHIR, ICD, LOINC, SNOMED CT...), cùng với hệ thống định danh y tế thống nhất. Dữ liệu phải liên thông đa tuyến, đa hệ, tránh "cát cứ", đồng thời có cơ chế chia sẻ an toàn, có kiểm soát, bảo vệ quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu.
Thứ ba, phát triển hạ tầng số y tế đủ mạnh. Cần đầu tư đồng bộ trung tâm dữ liệu và nền tảng điện toán đám mây y tế đạt chuẩn; bảo đảm kết nối băng thông ổn định; phát triển hệ sinh thái thiết bị số, IoT y tế, PACS, thiết bị chẩn đoán số; đồng thời nâng cao năng lực tính toán phục vụ huấn luyện và suy luận. Nếu hạ tầng yếu, AI khó vận hành hiệu quả ở quy mô bệnh viện, càng khó triển khai toàn quốc.
Thứ tư, bảo đảm an toàn, bảo mật và đạo đức dữ liệu. Bảo vệ dữ liệu cá nhân và dữ liệu sức khỏe phải đặt ở mức ưu tiên cao nhất. Cần quy định rõ quyền truy cập, mục đích sử dụng và trách nhiệm các bên liên quan. Hệ thống AI phải minh bạch, hạn chế thiên lệch và có khả năng giải thích. Khi niềm tin với dữ liệu và công nghệ bị suy giảm, toàn bộ hệ thống sẽ đối mặt với rủi ro.
Thứ năm, triển khai AI theo nhu cầu thực tiễn và lộ trình ưu tiên. Ứng dụng AI cần tập trung vào các bài toán cấp thiết như hỗ trợ chẩn đoán và điều trị, quản lý bệnh mạn tính, y tế dự phòng, phục hồi chức năng, giảm quá tải bệnh viện và nâng cao chất lượng y tế cơ sở. Mỗi ứng dụng phải đi kèm đánh giá hiệu quả lâm sàng - kinh tế và cơ chế giám sát rủi ro, tránh đầu tư dàn trải hoặc chạy theo phong trào.
Thứ sáu, phát triển nguồn nhân lực y tế số và năng lực quản trị AI. Cần đổi mới đào tạo y khoa theo hướng tích hợp kiến thức về dữ liệu, AI và chuyển đổi số; đồng thời đẩy mạnh đào tạo lại, đào tạo liên tục cho đội ngũ hiện hữu. Song song với đó, cần hình thành đội ngũ chuyên gia liên ngành y - công nghệ - dữ liệu và nâng cao năng lực quản trị công nghệ, quản trị dữ liệu trong các cơ sở y tế.
Thứ bảy, hoàn thiện cơ chế tài chính và mô hình đầu tư cho AI y tế. Nhà nước cần đầu tư trọng điểm cho hạ tầng dữ liệu và các nền tảng số dùng chung, đồng thời xây dựng chính sách giá, thanh toán và chi trả phù hợp cho dịch vụ y tế ứng dụng AI. Khuyến khích hợp tác công - tư, xã hội hóa đầu tư và đổi mới sáng tạo, bảo đảm hài hòa lợi ích giữa Nhà nước, cơ sở y tế, doanh nghiệp và người dân.
Thứ tám, tăng cường hợp tác quốc tế và phát triển hệ sinh thái AI y tế. Cần chủ động học hỏi kinh nghiệm quốc tế, tiếp nhận công nghệ tiên tiến, đồng thời khuyến khích nghiên cứu, phát triển và làm chủ các giải pháp AI "Make in Vietnam" phù hợp với điều kiện, dữ liệu và mô hình bệnh tật của Việt Nam. Hệ sinh thái AI y tế cần có sự gắn kết chặt chẽ giữa cơ quan quản lý, cơ sở y tế, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ.
