Từ trình diễn công nghệ đến giá trị cho người bệnh
AI trong y tế là việc ứng dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin sức khỏe, hỗ trợ nhân viên y tế đánh giá tình huống và lựa chọn hướng chăm sóc, chứ không tự mình gánh trách nhiệm điều trị. Ngày 24/10, Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội nghị khoa học trí tuệ nhân tạo trong y tế 2026 với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong y tế: Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn”, thu hút đông đảo chuyên gia. Hội nghị phản ánh một chuyển dịch đáng chú ý: câu hỏi không còn dừng ở việc AI làm được gì, mà là liệu công nghệ có tạo lợi ích cho người bệnh và giúp nhân viên y tế ra quyết định tốt hơn hay không. Đây là thước đo đúng đắn. Một hệ thống gây ấn tượng trong thử nghiệm nhưng không cải thiện chất lượng chăm sóc thì chưa phải tiến bộ có ý nghĩa.
Độ chính xác chưa đủ để bảo đảm hiệu quả lâm sàng
AI có thể giúp bác sĩ nhận diện dấu hiệu trong hình ảnh, sắp xếp thông tin và cân nhắc lựa chọn chăm sóc. Nhưng một thuật toán chính xác trong môi trường nghiên cứu chưa chắc vận hành tốt tại bệnh viện hoặc tuyến y tế cơ sở. Giáo sư, Tiến sĩ, Thầy thuốc Nhân dân Lê Ngọc Thành lưu ý rằng độ chính xác cao của mô hình không đồng nghĩa với giá trị lâm sàng. Vì vậy, AI hỗ trợ bác sĩ chỉ có thể đáng tin khi được kiểm tra bằng bằng chứng lâm sàng, đánh giá an toàn và hiệu quả trong thực tế, đồng thời có cơ chế bảo vệ dữ liệu cá nhân và giải thích được giới hạn sử dụng. Ra quyết định y tế không phải phép tính thuần túy: bác sĩ phải đặt kết quả của hệ thống vào hoàn cảnh cụ thể của người bệnh, cân nhắc bất định và chịu trách nhiệm chuyên môn.
Dữ liệu phù hợp mới tạo ra công cụ phù hợp
Một hệ thống được xây dựng trên dữ liệu không đại diện có thể đưa ra gợi ý kém phù hợp khi gặp nhóm bệnh nhân khác. Vì thế, dữ liệu y tế dùng để phát triển và đánh giá AI cần phản ánh người Việt Nam, mô hình bệnh tật, nguồn lực, quy trình chuyên môn và điều kiện vận hành của hệ thống trong nước. Dữ liệu phải được chuẩn hóa, kiểm tra chất lượng và đại diện đúng cho nhóm dân cư mà giải pháp hướng tới. Đây không phải yêu cầu kỹ thuật bên lề; nó quyết định ai được phục vụ tốt và ai có nguy cơ bị bỏ sót. Hạ tầng dùng chung cũng cần kết nối với hệ thống đang vận hành, tránh bắt nhân viên nhập cùng thông tin nhiều lần và giảm gánh nặng hành chính. Nếu thiếu dữ liệu phù hợp, công nghệ có thể mở rộng sai lệch thay vì thu hẹp khoảng cách chăm sóc.
Bác sĩ phải giữ quyền phán đoán và trách nhiệm
AI nên cung cấp thêm thông tin để bác sĩ cân nhắc, không trở thành tiếng nói cuối cùng trong điều trị. Người thầy thuốc cần biết hệ thống được thiết kế cho mục đích nào, có giới hạn gì và khi nào phải bỏ qua khuyến nghị của máy. Quản trị rủi ro cần tương xứng với mức độ ảnh hưởng, phân định trách nhiệm rõ ràng và bảo đảm an toàn, công bằng, minh bạch. Bước tiếp theo đòi hỏi hợp tác liên tục: cơ sở y tế tham gia xác định nhu cầu và đánh giá kết quả, trường đại học gắn nghiên cứu với đào tạo, còn doanh nghiệp phát triển sản phẩm và hỗ trợ vận hành. Đó là con đường thực tế hơn việc chạy theo những lời hứa về tự động hóa. AI có thể làm quyết định tốt hơn khi được kiểm chứng và giám sát; phán đoán cùng trách nhiệm nghề nghiệp vẫn phải thuộc về bác sĩ.
