Đột phá khoa học công nghệ trong y tế số, làm sao tránh rủi ro?

6 giờ trướcBài gốc

Theo PGS.TS Lê Hoàng Sơn, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQG Hà Nội), Giám đốc Trung tâm AIRC, cần xây dựng khung dữ liệu AI y tế quốc gia, để quản lý đồng bộ và khai thác dữ liệu y tế hiệu quả trong hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và đào tạo nhân lực y tế số nhằm tránh các rủi ro có thể xảy ra do AI.

PGS.TS Lê Hoàng Sơn. Ảnh: NVCC.

AI giúp bác sĩ có thể ưu tiên xử lý các trường hợp khẩn cấp

PGS.TS Lê Hoàng Sơn cho hay, cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư với trọng tâm là Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định nghĩa bản chất của ngành y tế toàn cầu. AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng lực phòng bệnh, khám chữa bệnh và tư vấn điều trị cho đội ngũ y tế cũng như người bệnh.

Trong thời kỳ COVID-19, Bộ Y tế đã triển khai nhiều ứng dụng AI hỗ trợ sàng lọc bệnh thông qua phim X-quang ngực. Bệnh viện Phổi Trung ương đã ứng dụng AI trong sàng lọc bệnh lao, giúp rút ngắn thời gian và mở rộng triển khai xuống các bệnh viện tuyến cơ sở. Gần đây, Bộ Y tế khởi động Mạng lưới AI Y tế với mục tiêu đưa trí tuệ nhân tạo tới hơn 3.300 trạm y tế xã, phường (tháng 11/2025).

Theo PGS.TS Lê Hoàng Sơn, sự phát triển của AI đã hình thành một kho dữ liệu y tế số khổng lồ, tạo ra các bằng chứng lâm sàng có giá trị cho nghiên cứu và thực hành y khoa.

AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành y tế, đặc biệt trong việc cải thiện quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất. Thông qua hỗ trợ chẩn đoán tự động, AI giúp rút ngắn thời gian xử lý, từ đó cho phép bác sĩ ưu tiên các trường hợp khẩn cấp và ca bệnh hiếm gặp.

Bên cạnh đó, AI góp phần thúc đẩy tự động hóa dịch vụ công y tế, giảm tải thủ tục hành chính, chuẩn hóa báo cáo và hạn chế các sai sót có thể tránh được. Đây là yếu tố quan trọng trong bối cảnh hệ thống y tế đang chịu áp lực lớn và sự phân bổ nguồn lực chưa đồng đều giữa các địa phương.

Ngoài ra, AI hỗ trợ phân loại lâm sàng và ra quyết định điều trị hiệu quả hơn nhờ phân tích dữ liệu khách quan, giảm yếu tố cảm tính trong đánh giá hình ảnh y khoa và xét nghiệm. Công nghệ này còn góp phần nâng cao chất lượng và an toàn khám chữa bệnh thông qua kiểm tra tương tác thuốc, cảnh báo sớm nguy cơ, đồng thời hỗ trợ mở rộng khám chữa bệnh từ xa và nhận diện sớm tín hiệu dịch bệnh, góp phần bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

AI không thể làm thay vai trò, chức năng, nhiệm vụ của bác sĩ

Tuy nhiên, theo PGS.TS Lê Hoàng Sơn, đi cùng với tiềm năng lớn là câu hỏi liệu AI có thể thay thế vai trò của bác sĩ trong một lĩnh vực mang tính cá thể hóa cao như y học. “Trí tuệ nhân tạo chỉ hỗ trợ xử lý các nhiệm vụ, chứ không thể làm thay vai trò, chức năng, nhiệm vụ của bác sĩ”, PGS.TS Lê Hoàng Sơn nhấn mạnh.

PGS. TS. Lê Hoàng Sơn và Nghiên cứu sinh đã bảo vệ luận án tiến sĩ về ứng dụng AI trong Y tế tại trung tâm AIRC, Viện CNTT, ĐHQGHN. Ảnh: NVCC.

Theo ông, công việc của bác sĩ không chỉ bao gồm chẩn đoán mà còn là diễn giải, chịu trách nhiệm và giao tiếp với bệnh nhân trong quá trình tư vấn điều trị. Các hệ thống AI hiện nay, dù tiên tiến, cũng chỉ đưa ra phỏng đoán dựa trên hồ sơ bệnh án và dữ liệu quá khứ.

Thực tế cho thấy, nhiều liệu pháp điều trị hiệu quả không nằm ở lựa chọn phổ biến mà dựa trên sự hiểu biết và cảm nhận lâm sàng của bác sĩ đối với từng bệnh nhân cụ thể. Vì vậy, AI chỉ nên đóng vai trò là công cụ hỗ trợ giúp bác sĩ làm việc hiệu quả hơn, chứ không thể thay thế.

Về xu hướng người dân tìm kiếm tư vấn y tế từ các chatbot đa năng như ChatGPT, PGS.TS Lê Hoàng Sơn cảnh báo, chatbot chỉ có chức năng tổng hợp thông tin, không thể thay thế bác sĩ trong việc đưa ra kết luận y khoa, thậm chí có thể cung cấp thông tin sai lệch hoặc bỏ sót yếu tố quan trọng, đặc biệt là khác biệt vùng miền.

AI hoạt động dựa trên dữ liệu huấn luyện trong quá khứ để đưa ra xác suất, trong khi cơ thể con người là một hệ thống sinh học phức tạp với nhiều biến số khó lường. Một bác sĩ giỏi không chỉ dựa vào dữ liệu xét nghiệm mà còn quan sát những biểu hiện tinh tế của bệnh nhân. AI có thể “đọc bệnh”, nhưng chỉ bác sĩ mới thực sự “hiểu người bệnh”.

Trong thực hành lâm sàng, đặc biệt tại các khoa cấp cứu như Bệnh viện Việt Đức, bác sĩ thường phải đưa ra quyết định trong tích tắc dựa trên kinh nghiệm và trực giác lâm sàng, những yếu tố mà AI khó có thể thay thế khi dữ liệu đầu vào chưa đầy đủ hoặc biến thiên liên tục.

Y học gắn liền với sinh mạng con người. Khi xảy ra sai sót, AI không thể chịu trách nhiệm trước pháp luật hay đạo đức. Theo Luật Khám bệnh, chữa bệnh số 15/2023/QH15 (có hiệu lực từ năm 2024), người hành nghề y phải chịu trách nhiệm về chuyên môn và đạo đức trong quá trình điều trị. Hiện nay, AI chưa có tư cách pháp nhân và chỉ được coi là một “xét nghiệm cận lâm sàng cao cấp”, kết quả phải do bác sĩ đối soát và ký xác nhận mới có giá trị pháp lý.

Cần định nghĩa Khung dữ liệu AI y tế quốc gia

Để bảo đảm an toàn và hiệu quả, theo PGS.TS Lê Hoàng Sơn, phương án tối ưu nhất là khi AI được tích hợp vào các Khung dữ liệu y tế quốc gia với các cơ chế kiểm soát, giám sát, với nhật ký kiểm soát và đảm bảo quyền riêng tư. Trong các Khung dữ liệu y tế này sẽ tích hợp cả các phỏng đoán của chuyên gia qua thăm khám trực tuyến theo mô hình bác sĩ kết hợp máy (AI Chatbot) và người (bác sĩ lâm sàng).

Khi đó, AI được sử dụng để tạo ra các kết quả sơ bộ để thảo luận với bác sĩ lâm sàng chứ không phải là một quyết định có tính chất thẩm quyền. AI được sử dụng như một trợ thủ cho bác sĩ để học hỏi và chuẩn bị từng ca khám chữa bệnh, không phải để tự chẩn đoán hoặc thay đổi phương pháp điều trị. AI có thể giúp cá nhân hóa việc chăm sóc bằng cách tổng hợp lượng lớn dữ liệu với sự đồng thuận, quản lý và trách nhiệm đối với các quyết định từ các bác sĩ.

"Bác sĩ biết dùng AI sẽ thay thế bác sĩ không dùng. Do đó, rất cần các khóa đào tạo chuyên sâu về AI y tế và nâng cao trách nhiệm trong thực hành y khoa của các bác sĩ.", PGS. TS. Lê Hoàng Sơn nhận định.

PGS.TS Lê Hoàng Sơn cho hay, thực tế là AI mạnh nhất khi được sử dụng trong các nhiệm vụ như hỗ trợ chẩn đoán qua phát hiện mẫu (hình ảnh, tín hiệu), tóm tắt hồ sơ bệnh án, chấm điểm rủi ro y tế và hỗ trợ kiểm tra thường quy. Còn bác sĩ có vai trò rất quan trọng và không thể bị thay thế bởi AI với trách nhiệm trong ra quyết định điều trị với khả năng tích hợp bối cảnh (khám, tiền sử, các yếu tố xã hội, đạo đức, và các trường hợp ngoại lệ).

Bác sĩ biết sử dụng AI sẽ không những tăng hiệu suất công việc mà còn có thêm thời gian để xử lý những ca bệnh khó, giảm tải sức ép cho đội ngũ y tế và người bệnh.

“Khi có hậu quả nghiêm trọng do AI tạo ra, sự giám sát của bác sĩ không phải là điều được ưu tiên, mà là một yêu cầu về an toàn và đạo đức xã hội”, PGS.TS Lê Hoàng Sơn nhấn mạnh.

Giải pháp đột phá phát triển y tế số với Khung dữ liệu AI y tế Quốc gia

Để quản lý đồng bộ và khai thác dữ liệu y tế hiệu quả trong hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và đào tạo nhân lực y tế số quốc gia, theo PGS.TS Lê Hoàng Sơn có thể thực hiện theo lộ trình với 3 nhóm giải pháp chiến lược:

Nhóm 1: Hoàn thiện Trục dữ liệu y tế quốc gia và Chuẩn hóa Khung dữ liệu AI y tế quốc gia.

Đây là ưu tiên hàng đầu để tạo ra môi trường cho AI phát triển. Bộ Y tế đang đẩy mạnh việc thực hiện Quyết định 2439/QĐ-TTg về Khung kiến trúc dữ liệu y tế áp dụng chuẩn HL7 FHIR và danh mục từ điển dùng chung (ICD-10, LOINC...) để dữ liệu có thể liên thông toàn quốc. Từ đó, triển khai Sổ sức khỏe điện tử tích hợp trên ứng dụng VNeID (thuộc Đề án 06). Việc liên thông dữ liệu từ các bệnh viện tuyến tỉnh lên hệ thống quốc gia đã tạo ra một kho dữ liệu khổng lồ để các thuật toán AI về dự báo dịch bệnh bắt đầu có dữ liệu hoạt động.

Nhóm 2: Xây dựng hành lang pháp lý cho Y tế số và AI có trách nhiệm.

Bộ Y tế đang phối hợp với Bộ Khoa học và Công nghệ để xây dựng các tiêu chuẩn kiểm định thuật toán AI sử dụng trong lĩnh vực Y tế và xây dựng danh mục các ứng dụng AI được Bảo hiểm Y tế chi trả và quy định rõ vai trò của bác sĩ là "người phê duyệt cuối cùng" để giải quyết bài toán trách nhiệm. Hoàn thiện Thông tư hướng dẫn về Y tế thông minh quy định về tiêu chuẩn kỹ thuật cho các phần mềm AI hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (CDSS), tương tự như tiêu chuẩn FDA của Mỹ hoặc CE của Châu Âu.

Nhóm 3: Thúc đẩy mô hình "Hợp tác công - tư (PPP)" và Trung tâm đổi mới sáng tạo y tế số (Center of Medical Excellence - CoME).

Do ngân sách nhà nước có hạn, giải pháp then chốt là thu hút nguồn lực từ các tập đoàn công nghệ lớn hoặc từ nguồn phi chính phủ (NGO) để hiện đại hóa bệnh viện. Cho phép các bệnh viện thí điểm mô hình "thuê dịch vụ công nghệ" thay vì "mua sắm thiết bị", giúp giảm áp lực vốn đầu tư ban đầu.

Ví dụ như sự hợp tác giữa VinBrain (Vingroup) và các bệnh viện công (Bạch Mai, Trung ương Quân đội 108): Cung cấp nền tảng AI dưới dạng dịch vụ, giúp bác sĩ tiếp cận công nghệ mới nhất mà không cần bệnh viện phải tự xây dựng hạ tầng phần mềm phức tạp.

"Chỉ có các giải pháp căn cơ mới thúc đẩy đột phá khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trong y tế số, mang lại những giá trị thiết thực nhất góp phần nâng cao sức khỏe nhân dân", PGS. TS. Lê Hoàng Sơn chia sẻ.

Mai Loan

Nguồn Tri Thức & Cuộc Sống : https://kienthuc.net.vn/dot-pha-khoa-hoc-cong-nghe-trong-y-te-so-lam-sao-tranh-rui-ro-post1601035.html