Từ câu hỏi tuổi thiếu niên đến tham vọng AI trong y tế thần kinh
AI trong y tế thần kinh là việc sử dụng các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu lớn để hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi và điều trị các bệnh lý não bộ, từ rối loạn thoái hóa thần kinh đến sức khỏe tâm thần, theo cách phù hợp với từng nhóm bệnh nhân cụ thể.
Điểm đáng nói trong câu chuyện của PGS.TS Hà Thị Thanh Hương không phải là tấm bằng tiến sĩ Thần kinh học tại Đại học Stanford, mà là lựa chọn quay về Việt Nam để tìm lời giải cho bộ não người Việt thay vì ở lại Thung lũng Silicon. Quyết định đó cho thấy một quan điểm rõ ràng: khoa học y sinh Việt Nam chỉ có ý nghĩa khi chạm tới người bệnh Việt Nam, với dữ liệu, bối cảnh và hạn chế hạ tầng của chính chúng ta. Ở tuổi 37, chị nhận giải Nhất hạng mục Giữa sự nghiệp của Giải thưởng Khoa học ASEAN - Hoa Kỳ dành cho phụ nữ, với chủ đề AI vì hệ thống y tế bao trùm và có khả năng chống chịu. Đây không chỉ là một danh hiệu, mà là lời xác nhận rằng hướng đi “AI cho bộ não người Việt” là con đường đúng.
Brain Health Lab: Nơi AI gặp bộ não người Việt
Ngay khi trở về Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TP.HCM, Hà Thị Thanh Hương lập Phòng thí nghiệm Sức khỏe não bộ (Brain Health Lab), kéo kỹ sư, bác sĩ và sinh viên ngồi chung một bàn để làm khoa học thần kinh, công nghệ y sinh và trí tuệ nhân tạo cùng hướng về bệnh nhân. Đây là lựa chọn mang tính đối nghịch với kiểu nghiên cứu “đẹp trên tạp chí nhưng xa phòng khám” mà không ít nhóm khoa học vẫn mắc phải.
Nhóm của chị tập trung vào các bài toán rất cụ thể: phát hiện và chẩn đoán Alzheimer, trầm cảm, rối loạn lo âu, phân loại u thần kinh đệm từ ảnh MRI, đánh giá suy giảm nhận thức ở người cao tuổi Việt Nam, nghiên cứu tác động của chánh niệm đến hoạt động não bộ, nhận diện căng thẳng bằng điện não đồ kết hợp AI. Họ không chỉ làm nghiên cứu não bộ cho cộng đồng khoa học quốc tế, mà còn biến nó thành công nghệ chẩn đoán não có thể dùng được trong điều kiện bệnh viện Việt Nam – nơi thiếu nhân lực, thiếu thiết bị, nhưng nhu cầu ngày càng lớn.
Brain Analytics và các công cụ chẩn đoán: Khi MRI và điện não lên “não” máy tính
Dự án Brain Analytics là ví dụ rõ nhất cho cách nhóm Hương biến AI trong y tế thần kinh thành công cụ cụ thể. Từ năm 2023, phần mềm này dùng trí tuệ nhân tạo để phân tích hình ảnh cộng hưởng từ (MRI) sọ não, hỗ trợ chẩn đoán bệnh Alzheimer. Theo dữ liệu nghiên cứu, hệ thống có thể phân tích dữ liệu trong khoảng 7 giờ và đạt độ chính xác khoảng 96% khi được huấn luyện trên cơ sở dữ liệu ADNI của Mỹ. Đây là con số mà nhiều bác sĩ lẫn nhà quản lý khó có thể bỏ qua.
Nhưng điểm quan trọng hơn là tham vọng “bản địa hóa” công nghệ này. Nhóm đang tiếp tục huấn luyện mô hình trên dữ liệu MRI não của chính người Việt để công cụ đủ chính xác khi bước vào phòng khám. Cùng lúc, họ phát triển hệ thống đo điện não từ xa tích hợp điều khiển kích thích siêu âm xuyên sọ theo thời gian thực, cho phép ghi nhận tín hiệu điện não và điều khiển sóng siêu âm qua Internet để hỗ trợ phát hiện sớm bệnh lý thần kinh. Đây là cách tiếp cận thẳng vào điểm yếu của hạ tầng: thiếu chuyên gia tại chỗ thì đưa não bệnh nhân lên mạng, để bác sĩ và AI cùng đọc.
Từ bệnh viện đến nhà bệnh nhân: AI theo chân người bệnh Việt
Ở Việt Nam, Alzheimer, suy giảm nhận thức, trầm cảm và rối loạn lo âu đang gia tăng và trẻ hóa, trong khi hệ thống y tế thiếu công cụ chuyên sâu để chẩn đoán và theo dõi lâu dài. Nếu chỉ chờ bệnh nhân đến bệnh viện, chúng ta sẽ luôn chậm một bước. Nhóm của Hương chọn cách ngược lại: đưa bài tập, dữ liệu và công cụ theo bệnh nhân về nhà.
Với người bệnh Alzheimer giai đoạn đầu, họ phối hợp với một bệnh viện tuyến trung ương để số hóa hệ thống bài tập nhận thức lên ứng dụng di động, kết nối trực tiếp với bác sĩ. Mỗi ngày, bệnh nhân tập 30 phút tại nhà; ứng dụng nhắc lịch, ghi lại thời gian, đánh giá mức độ hoàn thành và gửi diễn tiến cho bác sĩ chuyên khoa. Đây là hình mẫu của y tế số: AI không thay bác sĩ, nhưng giúp bác sĩ nhìn thấy đường cong tiến triển của từng bệnh nhân, thay vì chỉ vài lát cắt trong các lần tái khám. Hướng đi này cho thấy khoa học y sinh Việt Nam hoàn toàn có thể tạo ra giải pháp phù hợp với túi tiền, hạ tầng và thói quen của người Việt, nếu dám đặt bệnh nhân làm trung tâm.
Giải thưởng ASEAN - Hoa Kỳ và tương lai khoa học thần kinh “bản địa hóa”
Giải Nhất hạng mục Giữa sự nghiệp của Giải thưởng Khoa học ASEAN - Hoa Kỳ dành cho phụ nữ mà Hà Thị Thanh Hương nhận được không chỉ ghi nhận 44 bài báo khoa học, trong đó có 19 bài trên tạp chí quốc tế uy tín, cùng hai bằng giải pháp hữu ích đã và đang được bảo hộ. Nó phản ánh một mô hình nhà khoa học mới: vừa làm nghiên cứu, vừa dìu dắt thế hệ trẻ, vừa xây dựng mạng lưới hợp tác khu vực.
Quan trọng hơn, giải thưởng năm nay chọn chủ đề AI vì hệ thống y tế bao trùm và có khả năng chống chịu – đúng với điều mà nhóm Hương đang làm: dùng AI để thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu não bộ toàn cầu và chăm sóc bệnh nhân tại Việt Nam. Họ tiếp tục kế hoạch mở rộng mô hình sang nhận diện căng thẳng ở học sinh bằng dữ liệu cảm xúc, hành vi và chỉ số sinh lý, nhằm phát hiện sớm và can thiệp trước khi vấn đề tâm lý trở thành khủng hoảng. Nếu có một thông điệp cần rút ra, thì đó là: AI trong y tế thần kinh chỉ có giá trị khi được “bản địa hóa” – được huấn luyện trên dữ liệu người Việt, triển khai trong bệnh viện Việt và phục vụ những bộ não đang sống giữa áp lực, văn hóa và hệ thống y tế của Việt Nam.
