Giá trị của AI phải được chứng minh tại nơi điều trị
AI trong y tế là việc sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo để phân tích thông tin sức khỏe, hỗ trợ nhân viên y tế đánh giá tình trạng người bệnh và cải thiện hoạt động chăm sóc, mà không thay thế trách nhiệm chuyên môn của bác sĩ. Điểm đáng chú ý hiện nay không còn là thuật toán có thể làm gì, mà là liệu nó có giúp người bệnh được chăm sóc tốt hơn hay không. 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”. Hội nghị quy tụ hơn 300 đại biểu, với 48 báo cáo khoa học và 10 báo cáo poster. Quy mô đó cho thấy mối quan tâm đang tăng, nhưng đông người tham dự hay kết quả nghiên cứu ấn tượng chưa đủ chứng minh hiệu quả lâm sàng. Thước đo phải là tác động an toàn, thiết thực đối với người bệnh.
Một mô hình có độ chính xác cao trong nghiên cứu chưa chắc vận hành tốt ở bệnh viện hay tuyến y tế cơ sở. Vì vậy, AI cần được đánh giá trong điều kiện sử dụng thực tế, thay vì được quảng bá chỉ bằng chỉ số kỹ thuật. Nếu công cụ giúp nhân viên y tế xử lý thông tin nhanh hơn, họ có thể dành thêm thời gian và nguồn lực cho những ca cần đánh giá chuyên sâu. Nhưng hiệu quả ấy chỉ có ý nghĩa khi đầu ra đủ tin cậy, phù hợp với quy trình chuyên môn và không làm suy giảm chất lượng chăm sóc.
Cơ hội lâm sàng đi từ chẩn đoán đến quản trị
AI hỗ trợ chẩn đoán có thể phân tích hình ảnh, nhận diện dấu hiệu bất thường và giúp bác sĩ đánh giá nguy cơ bệnh lý. Đây là nguồn tham khảo bổ sung, không phải kết luận độc lập: kết quả cần được đặt cạnh triệu chứng, tiền sử và các dữ kiện lâm sàng khác. Khi dùng đúng cách, công cụ có thể rút ngắn một số công đoạn xử lý dữ liệu để nhân viên y tế tập trung hơn vào những trường hợp phức tạp. Lợi ích cũng không dừng ở chẩn đoán. AI có thể hỗ trợ quyết định lâm sàng, theo dõi diễn biến sức khỏe, gợi ý phương án điều trị cá thể hóa và cải thiện quản trị bệnh viện. Với người bệnh, triển vọng đáng quan tâm là lựa chọn chăm sóc sát hơn với tình trạng riêng; với bệnh viện, đó là cơ hội tổ chức thông tin và nguồn lực hợp lý hơn. Tuy vậy, gợi ý thuật toán phải được kiểm tra trước khi biến thành quyết định điều trị.
Điều kiện quan trọng là hệ thống phải được phát triển và đánh giá trên dữ liệu phù hợp với người Việt Nam, phản ánh mô hình bệnh tật, nguồn lực, quy trình chuyên môn và điều kiện vận hành trong nước. Một công cụ học từ dữ liệu khác biệt có thể bỏ sót biểu hiện bệnh hoặc đưa ra khuyến nghị kém phù hợp với người bệnh tại đây. Bởi vậy, cơ sở y tế cần tham gia xác định nhu cầu và đánh giá kết quả; nhà trường kết nối nghiên cứu với đào tạo; doanh nghiệp chịu trách nhiệm phát triển sản phẩm và hỗ trợ vận hành. Hướng đi tiếp theo được đặt ra sau hội nghị là tiếp tục chuyển kết quả nghiên cứu, kinh nghiệm triển khai và kết nối học thuật thành hoạt động cụ thể trong nghiên cứu, đào tạo và ứng dụng. Cách phối hợp này thiết thực hơn việc đưa công nghệ vào sử dụng trước rồi mới tìm cách kiểm soát.
Bác sĩ giữ quyền quyết định, dữ liệu phải được bảo vệ
Nguyên tắc cần rõ ràng trong quan hệ bác sĩ và AI: hệ thống cung cấp thêm thông tin để con người cân nhắc, còn bác sĩ chịu trách nhiệm nghề nghiệp về quyết định cuối cùng. Tại hội nghị, các chuyên gia nhấn mạnh AI phải giúp con người ra quyết định tốt hơn, chứ không thay thế trách nhiệm của người thầy thuốc. Đây không chỉ là lập trường chuyên môn mà còn là yêu cầu an toàn. Thuật toán có thể sai, thiếu dữ kiện hoặc đưa ra kết quả không giải thích được; người bệnh lại có thể cần cân nhắc những yếu tố vượt ngoài dữ liệu sẵn có. Nếu nhân viên y tế phụ thuộc vào gợi ý tự động mà không đối chiếu tình trạng thực tế, công nghệ có nguy cơ làm tăng sai sót thay vì giảm tải. AI chỉ có giá trị khi nâng đỡ phán đoán lâm sàng, không được dùng để né tránh trách nhiệm.
Bảo mật dữ liệu bệnh án là điều kiện để những lợi ích ấy không phải đánh đổi bằng quyền riêng tư. Hồ sơ khám chữa bệnh, kết quả xét nghiệm và thông tin điều trị đều nhạy cảm. Nhân viên y tế tải hồ sơ lên nền tảng AI mở để tóm tắt có thể vô tình làm dữ liệu phát tán trên Internet; thông tin đưa vào chatbot cũng có thể bị lưu trên máy chủ hoặc chuyển cho bên thứ ba nếu thiếu hàng rào bảo vệ. Rủi ro còn nằm ở hợp đồng với nhà cung cấp phần mềm: cơ sở khám chữa bệnh cần biết dữ liệu được lưu ở đâu, trong bao lâu và đối tác được phép xử lý ra sao. Các cơ sở cần quy chế nội bộ cấm đưa dữ liệu định danh lên công cụ AI mở, cùng điều khoản ràng buộc trách nhiệm bảo mật với nhà cung cấp. Tóm lại, AI trong y tế đáng đầu tư khi có bằng chứng phù hợp, bác sĩ giám sát và dữ liệu được bảo vệ; thiếu một trong ba, lời hứa đổi mới có thể trở thành rủi ro cho người bệnh.
