Từ bệnh viện lớn đến mạng lưới chăm sóc rộng hơn
AI trong y tế là việc ứng dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ chẩn đoán, quản lý hoạt động khám chữa bệnh và theo dõi sức khỏe, với con người vẫn chịu trách nhiệm về quyết định chuyên môn. Công nghệ đã hiện diện trong nhiều hoạt động y tế, nhưng lợi ích chưa được phân bổ đồng đều: bệnh viện lớn có điều kiện hợp tác với doanh nghiệp và đầu tư hệ thống hiện đại, còn nhiều cơ sở địa phương thiếu kinh phí, hạ tầng và nhân lực. Nếu từng bệnh viện tự chọn giải pháp và tự xoay xở nguồn lực, hệ sinh thái chung khó hình thành. Vì thế, bài toán không chỉ là có thêm phần mềm, mà là xây cơ chế để công nghệ được triển khai an toàn, liên thông và duy trì trong hoạt động thường ngày. Mở rộng AI phải bắt đầu từ việc thu hẹp khoảng cách năng lực giữa các tuyến, thay vì tiếp tục tập trung nguồn lực ở nơi vốn đã có lợi thế.
Tại hội thảo về chuyển đổi số y tế tổ chức hồi tháng 4, ông Nguyễn Trường Nam, Phó Giám đốc Trung tâm Thông tin Y tế Quốc gia, đề xuất giai đoạn 2026-2030 ưu tiên xây dựng danh mục dữ liệu cốt lõi, đầu tư hạ tầng, đào tạo nhân lực và thúc đẩy hợp tác công - tư, hợp tác quốc tế. Đây là hướng đi cần được cụ thể hóa bằng chương trình hành động, phân công trách nhiệm, nguồn lực và lộ trình rõ ràng. Nhà nước nên đầu tư nền tảng dùng chung, đồng thời hỗ trợ các địa phương chưa đủ điều kiện; bệnh viện, trường, viện nghiên cứu và doanh nghiệp cùng xác định bài toán, thử nghiệm và hoàn thiện sản phẩm. Trí tuệ nhân tạo y tế chỉ có thể mở rộng khi chính sách kết nối được các mắt xích ấy, thay vì để mỗi cơ sở tự giải quyết từ đầu.
Đầu tư có trọng tâm, đưa công nghệ đến tuyến cơ sở
Không phải bệnh viện nào cũng cần tự mua máy chủ, phần mềm và xây dựng đội ngũ kỹ thuật riêng. Thuê dịch vụ công nghệ có thể hạ thấp rào cản ban đầu cho cơ sở nhỏ, nhưng chỉ đáng tin cậy khi có tiêu chí chọn nhà cung cấp thống nhất, quy định rõ trách nhiệm bảo trì, cập nhật, quyền khai thác dữ liệu và khả năng chuyển đổi nền tảng. Nếu thiếu các điều khoản đó, bệnh viện có nguy cơ phụ thuộc lâu dài vào một doanh nghiệp. Đầu tư công cũng nên gắn với nhu cầu cụ thể: Nhà nước có thể đặt hàng doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu phát triển công cụ quản lý bệnh mạn tính, chăm sóc người cao tuổi, theo dõi sau điều trị hoặc giảm việc hành chính tại trạm y tế. Cách làm này tạo đầu ra thực tế cho nghiên cứu, đồng thời giúp sản phẩm được đánh giá trong điều kiện vận hành thật.
Năm 2026, một định hướng là ưu tiên giải pháp AI thiết yếu tại 3.321 trạm y tế xã, phường, gồm hỗ trợ tầm soát lao, tim mạch, tư vấn dinh dưỡng và trợ lý ảo cho nhân viên y tế. Với người dân, giá trị cụ thể có thể là được nhắc lịch khám, theo dõi bệnh không lây nhiễm, quản lý sức khỏe người cao tuổi và kết nối lên tuyến trên khi cần can thiệp chuyên sâu. Nhưng đưa ứng dụng đến trạm y tế trước khi có thiết bị, đường truyền và người vận hành phù hợp sẽ biến đầu tư thành hình thức. Triển khai phải theo mức độ rủi ro, bảo vệ an toàn và quyền lợi người bệnh, đồng thời hỗ trợ những nơi còn thiếu điều kiện. Phủ rộng không có nghĩa là cài cùng một công cụ ở mọi nơi; đó là bảo đảm mỗi nơi có giải pháp phù hợp và người đủ năng lực sử dụng.
Mô phỏng hỗ trợ học tập, không thay thế bệnh viện
Công nghệ có vai trò rõ trong đào tạo y khoa: hình ảnh 3D, mô hình mô phỏng và AI có thể giúp sinh viên luyện tập, xem lại tình huống và rèn giao tiếp với người bệnh. Tại Hội nghị Giáo dục y học toàn quốc lần thứ X, tổ chức ngày 7.11 tại Trường Đại học Phenikaa, các nhà quản lý và chuyên gia nhấn mạnh rằng năng lực cốt lõi của thầy thuốc vẫn phải được rèn qua thực hành lâm sàng, gắn với an toàn người bệnh. Sinh viên đã tiếp cận tốt công nghệ và mô phỏng, nhưng việc học vẫn có thể nghiêng về lý thuyết trong khi nghề y đòi hỏi thực hành nhiều. Vì thế, mô phỏng lâm sàng nên tạo thêm cơ hội luyện tập có hướng dẫn, chứ không được xem là phương án thay thế tiếp xúc với ca bệnh và môi trường bệnh viện.
Một số cơ sở đào tạo đã dùng video để cùng xem lại buổi thực hành, sửa sai, đồng thời bước đầu ứng dụng AI hỗ trợ rèn kỹ năng giao tiếp với người bệnh. Những công cụ này hữu ích nếu gắn với chương trình tích hợp giữa kiến thức nền tảng, lý thuyết và thực hành trên từng tình huống. Điều cần tránh là biến công nghệ thành thước đo năng lực duy nhất hoặc để sinh viên dựa vào gợi ý của máy thay cho tư duy lâm sàng. Theo Thứ trưởng Bộ Y tế Đỗ Xuân Tuyên, các trường cần làm rõ mối liên hệ giữa chuyển đổi số giáo dục y học, năng lực nghề nghiệp và an toàn người bệnh; việc ứng dụng công nghệ phải đi cùng tư duy độc lập, trách nhiệm nghề nghiệp và sự thấu cảm. Kỳ kiểm tra đánh giá năng lực hành nghề bác sĩ dự kiến từ năm 2027 càng khiến việc chuẩn hóa đào tạo và đánh giá thực chất trở nên cấp thiết.
Điều kiện để AI trở thành công cụ đáng tin
AI không thể tự tạo ra một hệ thống y tế tốt hơn nếu dữ liệu phân tán, hạ tầng thiếu ổn định và nhân viên không được đào tạo. Trước khi triển khai, cần xác định rõ công cụ được dùng để hỗ trợ việc gì, giới hạn ra sao, ai kiểm tra kết quả và ai chịu trách nhiệm khi có sai sót. Với các nhiệm vụ ảnh hưởng trực tiếp đến chẩn đoán hay điều trị, quyết định cuối cùng phải thuộc về người hành nghề, dựa trên tình trạng cụ thể của người bệnh. Trong đào tạo, sinh viên cần biết cách sử dụng công cụ nhưng cũng phải hiểu giới hạn của nó và chịu trách nhiệm về quyết định chuyên môn. Với bệnh viện, việc mua hay thuê công nghệ cần đi kèm quy định về dữ liệu, bảo trì và khả năng thay đổi nhà cung cấp; với cơ quan quản lý, cần lộ trình theo mức độ rủi ro và cơ chế đánh giá sau triển khai.
Đích đến không nên là số lượng hệ thống AI được lắp đặt, mà là dịch vụ chăm sóc an toàn, thuận tiện và tiếp cận được ở nhiều tuyến. Muốn vậy, chính sách phải gắn đầu tư hạ tầng với đào tạo, đặt hàng sản phẩm theo nhu cầu thật và hỗ trợ giai đoạn triển khai, thương mại hóa để giải pháp không dừng lại sau thử nghiệm. Các trường cần kết hợp mô phỏng với thực hành tại bệnh viện; cơ sở y tế cần quyền kiểm soát dữ liệu và lối thoát khỏi sự lệ thuộc nền tảng; người bệnh cần được bảo vệ và biết công nghệ đang hỗ trợ khâu nào. Khi những điều kiện ấy được đáp ứng, AI mới có thể đi từ vài bệnh viện lớn đến chăm sóc sức khỏe rộng hơn. Công nghệ nên mở rộng năng lực của con người, không thay thế phán đoán lâm sàng hay sự tận tâm với người bệnh.
