Khi một cử nhân kinh tế quyết định bước vào cuộc chơi AI phát hiện ung thư
AI phát hiện ung thư trong tế bào cổ tử cung là công nghệ dùng thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh tế bào học, đánh dấu vùng nghi ngờ bất thường và hỗ trợ bác sĩ nhận diện tổn thương từ giai đoạn tiền ung thư, qua đó rút ngắn thời gian đọc mẫu và giảm nguy cơ bỏ sót trong quy trình sàng lọc. Tâm điểm của câu chuyện này là Nguyễn Thị Ngọc Trúc, một cử nhân kinh tế tốt nghiệp Đại học Kinh tế TP HCM, người đã rẽ hướng sang nghiên cứu AI phân tích tế bào cổ tử cung với kỳ vọng hỗ trợ bác sĩ phát hiện sớm tổn thương. Quyết định ấy không xuất phát từ nền tảng y khoa hay kỹ thuật, mà từ nỗi ám ảnh với câu hỏi “Mình có làm được không?” và mong muốn trở thành người tạo ra công nghệ thay vì đứng ngoài phân tích những gì người khác làm.
Từ câu chuyện ung thư cổ tử cung trong mùa dịch đến tham vọng "con mắt thứ hai"
Điểm bùng phát của Pathology AI Lab không nằm trong phòng thí nghiệm, mà ở một tin nhắn giữa trưa Sài Gòn oi bức mùa Covid-19: mẹ của một người bạn mắc ung thư cổ tử cung, khi phát hiện thì bệnh đã ở giai đoạn nặng. Trong bối cảnh giãn cách, việc đi lại, xét nghiệm và tiếp cận bệnh viện bị trì hoãn, gia đình phải chờ đợi trong lo lắng. Câu chuyện ấy đặt ra một câu hỏi đau lòng nhưng thẳng thắn: nếu được chẩn đoán sớm bằng công nghệ, liệu hành trình điều trị có thể khác đi? Từ đó, Trúc cùng đồng sáng lập Vũ Hoàng Nguyên – CTO – và cộng sự chọn tập trung vào AI phát hiện ung thư cổ tử cung, thay vì chạy theo những bài toán AI hào nhoáng nhưng xa rời nhu cầu cấp thiết. Họ muốn tạo ra một "con mắt thứ hai" cho ngành y học, giúp bác sĩ tìm dấu hiệu bất thường giữa hàng nghìn tế bào.
Startup y tế Việt và cuộc đua xây dựng công nghệ chẩn đoán sớm
Pathology AI Lab là một startup y tế Việt tiên phong ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là hệ thống multi-agent AI, vào chẩn đoán và tế bào học kỹ thuật số. Thay vì mơ mộng thay thế bác sĩ, nhóm đặt mục tiêu cung cấp thêm công cụ chẩn đoán sớm công nghệ: số hóa hình ảnh mẫu, dùng phân tích tế bào AI để nhận diện và đánh dấu vùng nghi ngờ, sau đó bác sĩ đối chiếu với hình ảnh gốc để đưa ra kết luận chuyên môn. Theo Trúc, đây là "đôi mắt" hỗ trợ, không phải chiếc máy ra quyết định thay con người. Trong bối cảnh ung thư cổ tử cung vẫn cướp đi sinh mạng của nhiều phụ nữ mỗi năm và tỷ lệ sàng lọc còn thấp, việc một startup y tế Việt dám bước vào cuộc đua AI y tế toàn cầu là lời phản biện với định kiến rằng công nghệ y học tiên tiến chỉ có thể đến từ những phòng lab nước ngoài. Dự án đã vào Top 15 vòng sơ khảo giải thưởng Âu Lạc Grand Prize 2026, cho thấy tiềm năng cạnh tranh của giải pháp trên sân chơi rộng hơn.
Công nghệ deep learning y học như "đôi mắt AI" và tác động với người bệnh
Trong hệ thống của Pathology AI Lab, thị giác máy tính được ví như "đôi mắt" của AI, giúp nhận diện các đặc điểm về hình dạng, kích thước, màu sắc và cấu trúc tế bào trên hình ảnh số hóa. Khi mẫu được quét, AI phát hiện ung thư sẽ đánh dấu những vùng nghi ngờ, gợi ý phân loại, để bác sĩ tập trung kiểm tra các vị trí cần chú ý. Về phía người bệnh, nếu công nghệ này được kiểm chứng và triển khai hiệu quả, nhóm kỳ vọng có thể rút ngắn thời gian chờ kết quả, giảm nguy cơ bỏ sót dấu hiệu bất thường và hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định kịp thời hơn. Một câu nói đáng trích dẫn trong bối cảnh này là: "Nếu AI có thể góp phần giúp thêm nhiều phụ nữ được phát hiện bệnh kịp thời, đó chính là lý do để chúng tôi theo đuổi Pathology AI Lab". Đây không phải lời quảng bá, mà là tuyên ngôn về cách deep learning y học nên phục vụ con người.
Từ phòng nghiên cứu đến bệnh viện: thách thức tiếp theo của Pathology AI Lab
Nhóm của Trúc đã có những kết quả thử nghiệm ban đầu tích cực, nhưng họ thẳng thắn thừa nhận: một mô hình AI hoạt động tốt trong nghiên cứu không đồng nghĩa đã chứng minh được hiệu quả trong bệnh viện. Hiện Pathology AI Lab vẫn trong giai đoạn nghiên cứu và kiểm chứng, chưa được triển khai chính thức trong thực tế lâm sàng; họ coi nghiên cứu, thử nghiệm và thương mại hóa là ba bước nối tiếp cần đi qua. Trong thời gian tới, nhóm dự định đưa sản phẩm đến gần hơn với môi trường sử dụng thực tế, đánh giá trên dữ liệu mới, kiểm tra mức độ phù hợp với quy trình bệnh viện và chuẩn bị các điều kiện pháp lý, bảo mật dữ liệu trước khi thương mại hóa. Hướng đi này cho thấy một thái độ có trách nhiệm: startup y tế Việt không thể chỉ chạy theo danh hiệu, mà phải chứng minh rằng công nghệ chẩn đoán sớm công nghệ thực sự an toàn, hữu ích và được bác sĩ tin tưởng. Nếu thành công, hành trình của Nguyễn Thị Ngọc Trúc sẽ là minh chứng rằng xuất phát điểm không quyết định giới hạn, miễn là dám bắt đầu và kiên trì với vấn đề mình chọn.
