Vai trò của chuyển đổi số và AI trong y tế sau đại dịch COVID-19

Cách đây hai năm, Chính phủ đã bắt đầu lên kế hoạch về Chuyển đối số quốc gia với sự tham gia của nhiều nhà khoa học và trí thức trong và ngoài nước. Theo lộ trình, năm 2020 sẽ là năm thực hiện Chương trình chuyển đổi số quốc gia và quá trình này đang thực hiện một cách rất mạnh mẽ và khẩn trương khi Việt Nam bước vào trạng thái “bình thường mới” sau đại dịch COVID-19. Từ những bài học trong đại dịch COVID-19, chúng ta có thể dự đoán Chuyển đối số và AI sẽ tạo ra những thay đổi nào trong ngành y tế Việt Nam trong tương lai?

Những nhận định sau đây đã được các diễn giả rút ra trong Hội thảo online (Webinar) về “Vai trò Khoa học công nghệ và Trí tuệ nhân tạo trong COVID-19” do Mạng lưới học thuật người Việt Nam tại Nhật Bản, VANJ, tổ chức ngày 30/5/2020 vừa qua. Tham gia Webinar là các diễn giả từ Nhật, Úc, Việt Nam cùng 250 khán giả từ các nước khác nhau tham gia trực tiếp qua Zoom và Livestream Facebook.

Hội thảo online (Webinar) về “Vai trò Khoa học công nghệ và Trí tuệ nhân tạo trong COVID-19” do Mạng lưới học thuật người Việt Nam tại Nhật Bản, VANJ, tổ chức ngày 30/5.

Dựa trên 6 cấu phần của hệ thống y tế theo mô hình đề xuất của Tổ chức Y tế thế giới(WHO), tác giả bài viết đặt tiêu đề cho các nội dung liên quan.

Về thể chế và lãnh đạo, chuyển đổi số và AI sẽ tạo ra một môi trường pháp lý mới cho sự phát triển chỉnh phủ số, kinh tế số và xã hội số.

Chuyển đổi số hiểu một cách đơn giản là quá trình con người thay đổi cách sống, cách làm việc và phương thức sản xuất với các công nghệ số. Chuyển đổi số có thể chia ra làm ba giai đoạn. Đầu tiên là số hóa thông tin (conversion) nghĩa là mọi thứ sẽ được số hóa. Thứ hai là xây dựng mô hình hoạt động số (adaption) gồm các mô hình hoạt động/mô hình kinh doanh trong môi trường số. Giai đoạn cuối cùng là chuyển đổi (creation), tức là thay đổi toàn diện từ tư duy, lãnh đạo, văn hóa … của toàn bộ tổ chức phù hợp môi trường mới. Chuyển đổi số là cốt lõi của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư mà Việt Nam và một số nước đang hướng tới. Chính phủ vừa công bố ngày 3/6/2020 “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030” với đích đến là một chính phủ số, một nền kinh tế số và một xã hội số.

Giáo sư Hồ Tú Bảo, Viện nghiên cứu Cao cấp về Toán (VIASM) và Viện John von Neumann, Đại học quốc gia TP. HCM, Giáo sư danh dự Viện Khoa học và công nghệ tiên tiến Nhật Bản (JAIST) đã chia sẻ với khán giả về một số đặc điểm của quá trình này. GS Bảo cho biết sau khi số hóa, chúng ta sẽ sống trong hai không gian, một không gian thực thể và không gian số hóa, con người sẽ cần có cách sống, cách làm việc mới.

Theo PGS. Trần Thế Truyền, Viện AI Ứng dụng, Đại học  Deakin, Úc, thì AI có thể giúp cho việc phân tích chính sách, cung cấp bức tranh tốt hơn và có ý nghĩa hơn từ những dữ liệu sẵn có. Tiếp theo, AI có thể đề xuất các giải pháp tối ưu, giúp giảm bớt các tác động tiêu cực của chính sách, đánh giá được hiệu quả kỹ thuật, tối ưu hóa máy móc dùng cho y tế.

Sự tham gia nhiều hơn của khu vực tư nhân, nhất là các start up về y tế và công nghệ tạo ra một sự cạnh tranh lành mạnh trong cung ứng dịch vụ y tế, nhưng cũng tiềm ảnh những nguy cơ về sự lạm dụng AI cũng như tính pháp lý.

Về hệ thống thông tin của ngành y tế, hồ sơ sức khỏe điện tử là cơ sở dữ liệu quan trọng của chuyển đổi số và AI trong y tế.

Theo GS. Hồ Tú Bảo, Việt Nam đang xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về hồ sơ sức khỏe điện tử của người dân. Bốn nhóm dữ liệu thu thập là các thông tin cơ bản, thuốc sử dụng, thông tin lâm sàng và cận lâm sàng. Khung hồ sơ đã được xây dựng và triển khai đến 63 tỉnh thành để thu thập dữ liệu, đồng thời các hồ sơ sức khỏe điện tử đang được thí điểm tại 8 tỉnh (Hà Nội, TPHCM, Lào Cai, Yên Bái, Hà Tĩnh, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An).

Mục tiêu đến năm 2025 có 95% người dân trên toàn quốc có hồ sơ sức khỏe điện tử, cập nhật thông tin sức khỏe thường xuyên và được kết nối với tất cả các cơ sở khám chữa bệnh trên cả nước. Đây sẽ là nguồn dữ liệu đầu vào rất lớn và quan trọng để phân tích và đánh giá được sức khỏe người dân cũng như để lập kế hoạch cho điều trị và dự phòng bệnh tật, nhất là khi dân số đang già hóa và mô hình bệnh tật đang thay đổi.

Ngoài bệnh án điện tử và hồ sơ sức khỏe điện tử, việc phân tích các dữ liệu từ các nguồn thông tin khác cũng rất có nhiều tiềm năng. Theo ước tính, dữ liệu về y tế trên thế giới cứ hai hoặc ba tháng lại tăng lên gấp đôi, thị trường AI trong y tế tăng trưởng 41,9% và dự báo có thể đạt 13 tỷ USD vào năm 2025.

Hiện tại, Thành phố Hồ Chí Minh có quyết tâm rất lớn có thể sớm đưa ra chương trình chuyển đổi số của thành phố Hồ Chí Minh. Đây là một cơ hội rất lớn cho thành phố trong việc chủ động tiếp cận chuyển đổi số và AI và y tế số sẽ được tích hợp trong các cấu phần của quá trình này.

Về đào tạo nguồn nhân lực, giáo dục về AI sẽ bắt đầu được áp dụng đào tạo trong đại học và ngoài đại học.

Hiện nay Việt Nam có khoảng 200 trường đại học đào tạo về công nghệ thông tin (CNTT), chúng ta cần xây dựng chương trình mới về đào tạo cử nhân CNTT. Những công nghệ số tiêu biểu như điện toán đám mây, internet vạn vật, Trí tuệ nhân tạo sẽ được ứng dụng rộng rãi.  Ngoài ra, việc cung cấp kiến thức chuyển đổi số và AI cho các cấp lãnh đạo, quản lý của các tổ chức là điều kiện để AI và chuyển đổi số có thể thâm nhập trong các lĩnh vực chuyên môn.

Do đó, để có thể xây dựng và phát triển nguồn nhân lực số có chất lượng cao, việc đào tạo AI và Chuyển đổi số ở trong đại học và ngoài đại học cần phải tiến hành đồng thời. Có thể trong tương lai, sinh viên ngành y cũng như sinh viên các ngành khác và các cán bộ lãnh đạo, lập kế hoạch về y tế sẽ được học hay đào tạo về “Nhập môn trí tuệ nhân tạo”.

Về việc nghiên cứu, phát triển thuốc men, AI sẽ rút ngắn sự phát triển thuốc, vắc xin, sinh phẩm

Phó Giáo sư Trần Thế Truyền cho biết trước đây, mỗi loại thuốc ra đời phải mất 5 đến 10 năm để nghiên cứu với chí phí tối thiểu một, hai triệu đô tạo ra. Các công đoạn sàng lọc, chuyển đổi mục đích thuốc, thiết kế thuốc, cũng như kế hoạch tổng hợp phân tử thuốc có thể được tăng tốc nhiều lần bởi AI. Việc nghiên cứu các thuốc mới, khả năng tiêu diệt tác nhân bằng các mô hình giả lập với các siêu máy tính trước khi thí nghiệm trên người có thể giúp cho việc lựa chọn tối ưu các thành phần và cấu trúc của thuốc, vắc xin.

Với các điều kiện này, các quốc gia đang phát triển trong đó có Việt Nam có thể tận dụng cơ hội để đi tắt đón đầu nếu nhà nước có một chiến lược hợp lý. Theo như một số chuyên gia của Phòng Thương mại Châu Âu (EuroCham) cách đây hai năm, Việt Nam có tiềm năng trở thành một nơi sản xuất cung ứng thuốc cho khu vực ASEAN (ASEAN Hub).

Về dịch vụ khám chữa bệnh, công nghệ Học sâu (deep learning) đã chín muồi, nhất là trong xử lý ảnh và chẩn đoán hình ảnh.

Điều này xuất phát từ thực tế là trong một số lĩnh vực hẹp thì AI có khả năng chẩn đoán khá cao ngang với những chuyên gia trong lĩnh vực này. Một ví dụ điển hình là nhóm nghiên cứu tại Trung Quốc sử dụng AI để chẩn đoán hình ảnh phát hiện bệnh nhân bị COVID-19 dựa vào các phim CT scan chụp phổi bệnh nhân với độ chính xác AUC tới 92 %, và độ nhạy tương ứng với cả một chuyên gia giầu kinh nghiệm. Như vậy thay vì phải hội chẩn với nhiều chuyên gia, thì AI đã giải quyết chỉ trong vòng vài chục giây, khiến việc hỗ trợ ra quyết định trở nên thuận lợi hơn. AI có thể giúp sàng lọc, phân luồng bệnh nhân, phát hiện chẩn đoán bệnh nhanh, và trong một số lĩnh hẹp có thể đề xuất phác đồ điều trị dựa trên dữ liệu toàn cầu.

Bên cạnh đó, các dịch vụ y tế số sẽ ngày càng phát triển như telehealth, telemedicine, mobilehealth, tư vấn, chẩn đoán, lên phương án điều trị bằng AI, người dân sẽ có nhiều lựa chọn hơn.… Điều này đòi hỏi các cơ quan xây dựng và thực thi pháp luật phải đặt ra các tiêu chuẩn khắt khe hơn, hành lang pháp lý cần cụ thể, rõ ràng hơn để có thể đưa các ứng dụng vào thực tiễn.

Về dịch vụ y tế dự phòng, khả năng dự báo dịch của AI vẫn là một câu hỏi nhưng đang có tiềm năng lớn

Một trong những việc mà AI có thể làm tốt nhất là dự báo. AI sử dụng các dữ liệu và áp dụng các thuật toán với một dữ liệu lớn để phán đoán và cảnh báo sớm ổ dịch bùng phát dịch trong tương lai và phương án tối ưu để dự phòng. Tuy nhiên trong đợt dịch COVID-19 thì AI vẫn đóng vai trò hạn chế, vào theo PGS Truyền cho biết, đây là do hiện tượng “Thiên nga đen” đã xảy ra.

Hiện tượng “Thiên nga đen” trong COVID-19 là một hình ảnh ẩn dụ cho sự phá vỡ các quy tắc, thói quen, hành vi và niềm tin trước đó. Điều này khiến cho AI chưa thể cập nhật kịp để đáp ứng các nhu cầu tức thời. AI có thể được áp dụng giảm thiểu tác hại chẳng hạn như các quốc gia đang đang sử dụng robot, drone để giám sát việc đeo khẩu trang nơi công cộng, hoặc hỗ trợ việc cách ly dãn cách, giúp vận chuyển nhu yếu phẩm tới người tự cách ly.

Dựa trên một số ứng dụng với AI trong thời gian qua thì có thể trong thời gian tới, AI có thể tham gia vào hệ thống cảnh báo sớm có thể là cảnh báo bệnh dịch, phát hiện từ xa và từ trước các yếu tố nguy cơ.

Về tài chính y tế, chuyển đổi số và AI sẽ khiến cho việc thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng phát triển và hoàn thiện, hệ thống tài chính sẽ minh bạch hơn

Với việc hoàn thiện nền tảng số hóa và môi trường pháp lý, chính phủ sẽ xây dựng và thử nghiệm hệ thống thanh toán điện tử, đồng thời xây dựng và làm chủ công nghệ điện toán đám mây phục vụ nhu cầu của cơ quan nhà nước và xã hội. Ngành y tế đã nhanh chóng bắt kịp với xu hướng này và đã thực hiện thay đổi từ rất sớm.

Hiện nay, Bộ Y tế đã xây dựng và thực hiện Đề án Y tế thông minh đang dựa trên ba trụ cột chính là Khám chữa bệnh thông minh, Phòng bệnh thông minh và Quản trị thông minh. Đây sẽ là hướng ứng dụng mới giúp cho bệnh nhân ngày càng có điều kiện tiếp cận với dịch vụ y tế chất lượng cao và tiện lợi.

Những lý do nào khiến cho AI chưa được sử dụng nhiều?

Các diễn giả đưa ra những lý do giải thích vì sao AI vẫn chưa được ứng dụng nhiều trong y tế. Thứ nhất là vì AI mới chỉ tham gia vào một số bộ phận và công đoạn rời rạc chứ chưa thực sự tích hợp vào hệ thống. Điều này một phần do thiếu dữ liệu nhưng cũng có vấn đề về đảm bảo riêng tư nên dữ liệu không thể chia sẻ. Bên cạnh đó, năng lực của các quốc gia và phản ứng các quốc gia không giống nhau, nhiều nước còn phản ứng chậm, hệ thống y tế cồng kềnh, quán tính lớn và bảo thủ. Bên cạnh đó việc không có dữ liệu tiền lệ để huấn luyện khiến cho AI không có đủ tri thức để học tâp. Một vấn đề nữa là việc xây dựng hệ thống AI từ đầu khá tốn kém công sức và tiền bạc, hơn nữa nguồn nhân lực đào tạo về vấn đề này chưa nhiều và chưa đủ khả năng làm chủ công nghệ với trang bị sẵn có. AI vẫn chỉ là một phương tiện, con người với tri thức và kỹ năng sử dụng đóng vai trò tiên quyết do vậy, năng lực con người vẫn là yếu tố quan trọng nhất để tận dụng lợi thế của AI.

Với những gì đang có hiện nay, bản thân công nghệ AI phải đối phó với rất nhiều thách thức. Thứ nhất là lượng dữ liệu cho AI rất đa dạng, từ dạng 1D-4D, hình ảnh, âm thanh, văn bản, ngôn ngữ, mạng xã hội, mạng lưới y-sinh học. Thứ hai là kích thước vật lý trải dài từ bậc nano (nguyên tử) đến mét (cơ thể và não bộ) và tỷ lệ thuận với độ phức tạp chưa từng có (não bộ, DNA, mạng lưới tế bào). AI cũng đang phải đụng chạm đến những vấn đề sâu sắc nhất của Khoa học và những vấn đề về triết học (sự sống, thần kinh, nhận thức và ý thức của con người).

Tuy vậy, có điều các diễn giả đều thống nhất, đó là sau đại dịch AI sẽ được tăng tốc. Các quốc gia đang chạy đua trong việc nghiên cứu sản xuất vắc xin, việc áp dụng AI sẽ giúp các nước này đẩy nhanh tốc độ tìm kiếm vắc xin và thuốc điều trị. Bên cạnh đó, AI sẽ được áp dụng để dự báo nhu cầu vật tư y tế, thời gian đáp ứng. Mặt khác, để đáp ứng việc đi lại vận chuyển logistics, AI sẽ được ứng dụng để tối ưu hóa vận tải, nhà kho vật tư y tế. Ngoài ra AI sẽ tham gia mạnh mẽ vào việc hỗ trợ phát hiện, cảnh báo, chăm sóc và chia sẻ về sức khỏe tâm thần phục vụ bệnh nhân. Và điều chắc chắn là việc chia sẽ thông tin, dữ liệu y tế ngày càng nhiều là nguồn đầu vào rất lớn để huấn luyện và sử dụng AI.