Hotline: 
Chỉ vài năm trước, trí tuệ nhân tạo trong y tế vẫn chủ yếu được nhìn nhận như một tiềm năng mang tính định hướng. Đến nay, AI đã bắt đầu hiện diện trong thực tế vận hành của nhiều cơ sở khám chữa bệnh, từ hỗ trợ đọc phim chẩn đoán hình ảnh, cảnh báo sớm nguy cơ nhiễm trùng huyết cho đến xử lý hồ sơ bệnh án và tối ưu hóa vận hành bệnh viện. AI trong y tế vì vậy không còn dừng ở mức thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, mà đã được triển khai ở nhiều khâu cụ thể của hệ thống chăm sóc sức khỏe ở nhiều quốc gia.
Các ứng dụng phổ biến nhất hiện nay tập trung vào hỗ trợ chẩn đoán và cảnh báo sớm, đặc biệt trong những lĩnh vực có khối lượng dữ liệu lớn như chẩn đoán hình ảnh, xét nghiệm và hồi sức cấp cứu. Nhờ khả năng phân tích nhanh hàng chục nghìn phim X-quang, CT hay MRI, các hệ thống AI giúp bác sĩ phát hiện sớm dấu hiệu bất thường và giảm nguy cơ bỏ sót trong các trường hợp điển hình. Một số cơ sở y tế đã ứng dụng AI để dự báo nguy cơ tử vong hoặc biến chứng nặng, cho phép can thiệp sớm hơn đáng kể so với quy trình truyền thống.
Bên cạnh hoạt động lâm sàng, AI cũng được sử dụng ngày càng nhiều trong tối ưu hóa vận hành bệnh viện, từ tự động hóa báo cáo y tế, chuyển giọng nói thành văn bản cho tới dự báo nhu cầu giường bệnh và phân bổ nhân lực. Trong lĩnh vực dược phẩm, AI đang tham gia sâu hơn vào quá trình khám phá và phát triển thuốc, từ xác định mục tiêu điều trị, tối ưu hóa cấu trúc phân tử đến hỗ trợ thiết kế thử nghiệm lâm sàng và cá nhân hóa liều dùng. Những ứng dụng này cho thấy tiềm năng rõ rệt của AI trong việc nâng cao hiệu quả hệ thống y tế, đồng thời đặt ra yêu cầu cao hơn về chuẩn hóa dữ liệu, thử nghiệm nghiêm ngặt và kiểm soát chặt chẽ cách thức triển khai trong thực hành lâm sàng.
Khác với nhiều lĩnh vực khác, y tế là ngành không cho phép việc học hỏi theo cách “thử – sai”. Mọi hoạt động y tế đều gắn trực tiếp với sức khỏe và tính mạng con người, nơi sai sót có thể để lại hậu quả nghiêm trọng. Chính đặc thù này đòi hỏi việc ứng dụng AI trong y tế phải được tiếp cận một cách thận trọng, theo lộ trình rõ ràng và đặt trong những khuôn khổ thể chế chặt chẽ, thay vì triển khai nhanh theo logic thử nghiệm phổ biến ở các lĩnh vực khác.
Chuẩn hóa và thử nghiệm: điều kiện tiên quyết cho AI trong y tế
Một ngộ nhận phổ biến là cho rằng AI “thông minh” chủ yếu nhờ thuật toán. Trong y tế, yếu tố quyết định lại nằm ở dữ liệu và quá trình thử nghiệm. Đầu ra của mô hình AI chỉ có giá trị khi được huấn luyện và đánh giá trên dữ liệu bệnh nhân thực, phản ánh đầy đủ quá trình chẩn đoán và điều trị đã được kiểm chứng, đồng thời được lưu trữ trong các hồ sơ y khoa hợp lệ theo chuẩn chuyên môn. Điều này cũng có nghĩa là không phải mọi bộ dữ liệu y tế đủ lớn đều có thể dùng để huấn luyện AI, mà chỉ những dữ liệu đã được bác sĩ thẩm định, xác nhận và chuẩn hóa mới có giá trị đào tạo. Khi thiếu những điều kiện này, AI không chỉ đối mặt với nguy cơ đưa ra kết luận sai, mà còn có thể lặp lại sai sót có tính hệ thống và rất khó phát hiện. Vì vậy, việc đưa AI vào y tế cần được tiếp cận tương tự như quá trình đánh giá một phương pháp điều trị mới: trước khi sử dụng rộng rãi, AI phải được huấn luyện trên dữ liệu đạt chuẩn, thử nghiệm trong môi trường kiểm soát, được đánh giá độc lập về độ chính xác, mức độ an toàn và rủi ro, đồng thời xác định rõ vai trò của bác sĩ trong việc kiểm chứng kết quả và chịu trách nhiệm cuối cùng.
AI có thể đặc biệt hiệu quả trong việc đưa ra cảnh báo sớm, phát hiện bất thường hoặc giảm bỏ sót, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc AI có thể, hay nên, thay thế phán đoán lâm sàng của bác sĩ.
AI và sự dịch chuyển từ lao động thủ công sang trách nhiệm chuyên môn trong y tế
Trong thực hành lâm sàng, AI giúp bác sĩ giảm đáng kể các công việc lặp lại, như xử lý khối lượng lớn dữ liệu, tổng hợp hồ sơ bệnh án hay sàng lọc sớm các tín hiệu nguy cơ. Nhờ đó, bác sĩ có thêm thời gian cho trao đổi với bệnh nhân, cân nhắc phương án điều trị và theo dõi diễn biến bệnh. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc khối lượng công việc chuyên môn tự động giảm. Nếu không được đào tạo bài bản, bác sĩ rất dễ rơi vào hai tình huống kém hiệu quả: hoặc tiếp nhận toàn bộ kết quả do AI đưa ra như một kết quả kỹ thuật thuần túy, hoặc để AI xử lý trước rồi vẫn phải rà soát lại gần như toàn bộ, khiến quy trình trở nên phức tạp hơn và khối lượng công việc tăng lên. Chỉ khi bác sĩ biết cách sử dụng AI một cách có chọn lọc, hiểu rõ điểm mạnh và giới hạn của hệ thống, đồng thời kiểm chứng kết quả ở những khâu then chốt, AI mới thực sự góp phần nâng cao hiệu quả công việc. Nói cách khác, AI có thể giúp giảm khối lượng chuyên môn đơn giản, nhưng không làm giảm trách nhiệm chuyên môn, mà ngược lại còn làm thay đổi bản chất của trách nhiệm ấy theo hướng phức tạp và đòi hỏi cao hơn.
Từ góc độ ứng dụng, một thông điệp quan trọng là AI trong y tế nên được đưa vào đào tạo y khoa trước, thay vì triển khai trực tiếp trong hoạt động khám chữa bệnh. Trường đại học là môi trường phù hợp cho giai đoạn này, bởi sinh viên có đủ thời gian để học cách làm việc với AI, hiểu cách hệ thống đưa ra gợi ý và rèn luyện kỹ năng kiểm chứng kết quả. Quan trọng hơn, quá trình điều chỉnh sai sót có thể diễn ra trong bối cảnh học tập, không trực tiếp ảnh hưởng đến bệnh nhân, đồng thời giúp hình thành sớm tư duy về giới hạn của AI và trách nhiệm nghề nghiệp như một phần của y đức.
Ngược lại, khi AI chỉ được giới thiệu cho bác sĩ đang hành nghề, việc học thường diễn ra trong điều kiện áp lực cao, dễ dẫn tới cách sử dụng mang tính đối phó hoặc hình thức. Vì vậy, cách tiếp cận hợp lý là xây dựng nền tảng về AI ngay trong chương trình đào tạo y khoa, sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ học tập và mô phỏng lâm sàng, để khi sinh viên ra trường, họ đã có năng lực làm chủ AI thay vì phải thích nghi vội vàng trong môi trường bệnh viện.
AI trong y tế không phải là câu chuyện “triển khai nhanh để theo kịp công nghệ”, mà là một quá trình đòi hỏi chuẩn hóa, thử nghiệm và đào tạo theo đúng trình tự. Khi được tích hợp một cách bài bản, AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả, góp phần nâng cao mức độ an toàn và hiệu quả của hệ thống y tế. Ngược lại, nếu triển khai vội vàng, thiếu chuẩn hóa và đào tạo, AI rất dễ trở thành một nguồn rủi ro mới, khó nhận biết và khó kiểm soát, dù được dẫn dắt bởi những kỳ vọng công nghệ hấp dẫn.
Ở kỳ tiếp theo,Tạp chí Nghề nghiệp và Cuộc sống sẽ giới thiệu Bài 7: “AI và lĩnh vực công nghệ thông tin” – nơi AI không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đang trực tiếp làm thay đổi cách con người làm nghề. Đây là lĩnh vực chịu tác động sớm và rõ nhất từ AI, với những thay đổi diễn ra theo cả hai chiều tích cực và tiêu cực. Nhiều công việc được mở rộng năng lực chưa từng có, nhưng cũng không ít vị trí truyền thống đã bị thay thế. Bài viết sẽ đặt ra câu hỏi cốt lõi: người làm IT cần chuẩn bị gì để làm việc cùng AI một cách chủ động, thay vì bị cuốn theo hoặc bị thay thế bởi chính công nghệ mình tạo ra.
Anh Dũng
Bài liên quan
Comments are closed.