AI4Health: từ hội nghị khoa học đến lời kêu gọi hành động
AI trong y tế là việc sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ chẩn đoán, điều trị, quản lý bệnh viện và chăm sóc sức khỏe, dựa trên dữ liệu y khoa và thuật toán được kiểm chứng, nhằm nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, tối ưu nguồn lực và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế cho người dân. Tinh thần đó hiện lên rất rõ tại hội nghị AI4Health 2026 với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong Y tế: Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn”, diễn ra ngày 23–24/10 tại ĐHQGHN. Điểm đáng nói là AI4Health không phải một sân chơi công nghệ thuần túy. Với hơn 300 đại biểu, 48 báo cáo khoa học và 10 poster, hội nghị được thiết kế như một cuộc thảo luận lớn về câu hỏi: làm thế nào để ứng dụng AI khám chữa bệnh bước ra khỏi phòng thí nghiệm, đi vào quy trình thường quy tại bệnh viện một cách an toàn và bền vững. Đây là lúc giới y khoa phải chuyển từ “thử nghiệm cho biết” sang “triển khai có trách nhiệm”.
Bốn trụ cột ứng dụng AI trong khám chữa bệnh: tham vọng nhưng thực tế
Các báo cáo tại hội nghị cho thấy AI trong y tế đã có những hướng đi rất cụ thể, xoay quanh bốn nhóm ứng dụng trọng điểm: hỗ trợ chẩn đoán, hỗ trợ quyết định lâm sàng, điều trị cá thể hóa và quản trị bệnh viện. Đây không phải là những ý tưởng xa vời, mà là các trụ cột nếu được triển khai nghiêm túc sẽ thay đổi cách bệnh viện vận hành. Ở tuyến chẩn đoán, AI được kỳ vọng nâng cao độ chính xác, phát hiện sớm bệnh lý qua hình ảnh và dữ liệu cận lâm sàng – điều mà nhiều bệnh viện tuyến dưới đang thiếu nhân lực chuyên sâu. Trong quyết định lâm sàng, hệ thống gợi ý phác đồ có thể giúp bác sĩ đỡ “cô đơn” trước các ca bệnh phức tạp. Một ví dụ cụ thể là trợ lý ảo AI chuyên sâu về bệnh lý cột sống đang được phát triển tại Bệnh viện Đại học Y Dược thuộc ĐHQGHN, nhằm hỗ trợ toàn bộ quy trình thăm khám, chẩn đoán và điều trị. Nếu thành công, đó sẽ là minh chứng thuyết phục cho ứng dụng AI khám chữa bệnh có giá trị thực tiễn.
An toàn, công bằng và dữ liệu Việt Nam: bộ lọc bắt buộc trước khi đưa AI vào lâm sàng
Điểm nhất quán trong các phiên thảo luận là thái độ thận trọng: AI chỉ có ý nghĩa khi được kiểm chứng nghiêm ngặt về hiệu quả lâm sàng, tính an toàn và sự công bằng cho người bệnh. Các chuyên gia nhấn mạnh, Việt Nam không thể dùng nguyên xi mô hình và dữ liệu từ nơi khác rồi kỳ vọng kết quả phù hợp với mô hình bệnh tật và điều kiện vận hành trong nước. Phát biểu tại hội nghị, GS.TS.TTND. Lê Ngọc Thành khẳng định cơ hội của AI trong y tế là rất lớn, nhưng hệ thống phải được phát triển trên dữ liệu phù hợp với người Việt Nam, quy trình chuyên môn và nguồn lực thực tế. Đây là một quan điểm đáng được trích dẫn lại nguyên văn trong các cuộc thảo luận chính sách: “Công nghệ chỉ thực sự có ý nghĩa khi có thể tiếp cận được, tích hợp được vào thực hành và giải quyết một vấn đề y tế cụ thể”. Nói cách khác, mọi giải pháp AI phải đi qua bộ lọc: có giúp bác sĩ và bệnh nhân Việt Nam tốt hơn không, và bằng chứng nằm ở đâu.
Đào tạo y khoa AI: nếu không thay đổi, bệnh viện sẽ thiếu người hiểu công nghệ
Một thông điệp mạnh mẽ từ AI4Health là: muốn AI trong y tế đi vào thực tiễn, đào tạo y khoa phải thay đổi ngay từ giảng đường. Trường Đại học Y Dược thuộc ĐHQGHN xác định rõ việc kết nối khoa học y dược với khoa học dữ liệu và công nghệ là định hướng phát triển quan trọng, chứ không phải hoạt động bên lề. Điều này mở ra một mô hình mới: bác sĩ tương lai không chỉ học giải phẫu, sinh lý, dược lý, mà còn phải hiểu dữ liệu, thuật toán, nguyên tắc đánh giá hệ thống AI. Ban tổ chức kỳ vọng kết quả nghiên cứu và kinh nghiệm chia sẻ tại hội nghị sẽ được chuyển hóa thành các chương trình đào tạo y khoa AI và các dự án ứng dụng trong bệnh viện. Nếu các trường y không đi trước, bệnh viện sẽ phải dùng công nghệ do người khác thiết kế, với đội ngũ bác sĩ không được chuẩn bị để đặt câu hỏi đúng và giám sát hệ thống. Đó là rủi ro không nhỏ cho cả chất lượng chuyên môn lẫn đạo đức nghề nghiệp.
Xây dựng hệ sinh thái học thuật và mạng lưới liên ngành: chiến lược dài hạn cho AI trong y tế
AI4Health cho thấy một điều tích cực: các trường đại học, viện nghiên cứu, bệnh viện và doanh nghiệp công nghệ đã bắt đầu hình thành mạng lưới hợp tác liên ngành về AI trong y tế. Với sự bảo trợ của các bộ quản lý và ĐHQGHN, hội nghị không chỉ là nơi trình bày kết quả nghiên cứu mà còn là bước đi chiến lược để xây dựng hệ sinh thái y khoa học thuật gắn với AI và y học chính xác. Theo chia sẻ từ cơ quan quản lý, AI cho y tế đã được xác định là một trong các trụ cột chiến lược, với định hướng phát triển hệ thống y tế thông minh, ứng dụng AI trong quản lý sức khỏe, y tế dự phòng, chẩn đoán, điều trị, chăm sóc từ xa và quản lý bệnh viện. Nếu các đề xuất tại AI4Health được tiếp tục nuôi dưỡng bằng chính sách, nguồn lực và chương trình đào tạo, chúng ta có thể kỳ vọng một hệ sinh thái nơi bác sĩ, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư và nhà quản lý cùng làm việc trên dữ liệu Việt Nam, cho người bệnh Việt Nam. Kết luận hợp lý sau hội nghị này là: AI không còn là lựa chọn phụ, mà phải trở thành trục chính trong chiến lược phát triển y tế, với điều kiện duy nhất – luôn đặt an toàn và lợi ích người bệnh lên trước công nghệ.
