Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành y tế hiện đại, nâng cao chất lượng chẩn đoán, điều trị và quản lý y tế. Với khả năng phân tích dữ liệu, AI trong y tế hỗ trợ bác sĩ trong việc phát hiện sớm bệnh lý, cá nhân hóa phác đồ điều trị, quản lý hồ sơ bệnh án và tối ưu hóa quy trình vận hành bệnh viện. Cùng tìm hiểu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế, những cơ hội, thách thức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế tại Việt Nam trong bài viết của FPT IS dưới đây.

1. AI trong y tế là gì và vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống, phần mềm có thể thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ của con người, chẳng hạn như học tập, suy luận, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định. 

AI trong y tế không chỉ đơn thuần là số hóa quy trình khám, chữa bệnh mà còn tái định nghĩa cách thức chăm sóc sức khỏe. AI chẩn đoán bệnh đang được tích hợp vào các hệ thống y tế nhằm nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán, tối ưu hóa phương pháp điều trị, hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và quản lý dữ liệu y tế hiệu quả hơn.

AI trong y tế không chỉ là số hóa quy trình khám, chữa bệnh mà còn tái định nghĩa cách thức chăm sóc sức khỏe

Theo nghiên cứu mới nhất của Roland Berger, 52% bệnh viện đã tích hợp AI vào quy trình chẩn đoán, và 32% đang thử nghiệm các giải pháp AI, tạo nên những bước tiến vượt bậc trong hiệu quả và độ chính xác. Đặc biệt, ở lĩnh vực chẩn đoán, 88% các tổ chức được khảo sát dự đoán AI sẽ trở thành tiêu chuẩn trong vài năm tới. 

Bên cạnh đó, thị trường AI trong chăm sóc sức khỏe toàn cầu đang có sự tăng trưởng mạnh mẽ. Dự báo cho thấy giá trị thị trường này sẽ tăng từ 28 tỷ USD vào năm 2024 lên 188 tỷ USD vào năm 2030, phản ánh sự đầu tư mạnh mẽ của các chính phủ, bệnh viện và doanh nghiệp vào công nghệ AI để nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

Sự tăng trưởng của AI diễn ra ở thời điểm được coi là thách thức đối với ngành y tế khi xu hướng già hóa dân số tác động mạnh mẽ đến nhu cầu chăm sóc sức khỏe của người dân. Tổ chức Y tế thế giới (WHO) ước tính toàn thế giới sẽ thiếu khoảng 10 triệu bác sĩ, y tá và nhân viên y tế vào năm 2030. Đồng thời, nhu cầu về dịch vụ chăm sóc sức khỏe sẽ ngày càng tăng cao. Trong bối cảnh này, AI được xem là đóng vai trò vô cùng quan trọng giúp ngành y tế vượt qua những thách thức, cải thiện chất lượng, hiệu quả hoạt động khám, chữa bệnh.

Xem thêm: Chuyển đổi số trong y tế: lợi ích, thực trạng và xu hướng

2. 5 ứng dụng nổi bật của AI trong lĩnh vực y tế

Ứng dụng nổi bật của AI trong y tế

AI trong y tế đang thể hiện vai trò ngày càng rõ nét trong việc nâng cao chất lượng chăm sóc sức khoẻ và tối ưu hoá quy trình điều trị. Dưới đây là 5 ứng dụng nổi bật của trí tuệ nhân tạo trong y tế, thể hiện sự đột phá của công nghệ này trong lĩnh vực y học hiện tại.

2.1. Chẩn đoán và dự báo bệnh lý

AI trong y tế đang chứng tỏ vai trò ngày càng quan trọng trong việc hỗ trợ chẩn đoán lâm sàng, dự báo bệnh lý và cá nhân hóa điều trị. 

AI trong chẩn đoán hình ảnh (X-quang, MRI, CT)

Trong phân tích hình ảnh y tế, AI đã đạt những bước tiến ấn tượng, giúp nhận diện bệnh lý nhanh hơn và chính xác hơn so với phương pháp truyền thống. 

Theo báo cáo của Sở Y tế TP.HCM, năm 2021, Bệnh viện Q.11 (TP.HCM) đã thí điểm ứng dụng AI trong X-quang phổi tiên lượng mức độ nặng bệnh nhân Covid-19. Từ tháng 6.2021, Bệnh viện Q.11 đã sử dụng phần mềm Al DrAidTM trong chẩn đoán và sàng lọc Covid-19. Trong số 3.167 ca chụp X-quang, phần mềm Al đã xác định được 38 ca nghi nhiễm Covid-19, tỷ lệ chính xác là 80%.

Ngoài ra, một số thiết bị AI dành cho người tiêu dùng đã được FDA Hoa Kỳ phê duyệt, điển hình là tính năng đo Điện tâm đồ (ECG) trên Apple Watch, giúp phát hiện sớm các rối loạn nhịp tim như rung nhĩ, hỗ trợ người dùng trong việc theo dõi sức khỏe tim mạch từ xa.

Tính năng đo điện tâm đồ trên Apple Watch để phát hiện nhịp tim bất thường và chẩn đoán các bệnh tim

AI trong siêu âm và nội soi

AI hỗ trợ phân tích hình ảnh siêu âm tim và siêu âm nội soi, mang lại hiệu quả tương đương hoặc vượt các phương pháp truyền thống. Đặc biệt hiệu quả trong phát hiện sớm ung thư thực quản, dạ dày, tuỵ và các tổn thương dưới biểu mô. Điều này thúc đẩy y học chính xác và cá nhân hoá. 

AI trong phân tích dữ liệu gen

AI xử lý lượng lớn dữ liệu di truyền để phân tích trình tự ADN, phát hiện các biến thể gen liên quan đến bệnh cụ thể và một số gen mới. Ngoài ra, AI dự báo nguy cơ bệnh và đưa ra khuyến nghị điều trị dựa trên phân tích ADN/ARN cá nhân hoá. 

AI hỗ trợ chẩn đoán từ triệu chứng và lịch sử bệnh

AI cũng đang thay đổi cách bác sĩ tiếp cận việc chẩn đoán bệnh thông qua phân tích triệu chứng và lịch sử bệnh án. Các hệ thống học máy có khả năng tổng hợp dữ liệu từ hàng triệu hồ sơ bệnh nhân để tìm ra mẫu bệnh lý ẩn.

AI trong chẩn đoán lâm sàng

AI đã chứng minh khả năng hỗ trợ ra quyết định trong chăm sóc sức khoẻ, tuy nhiên hiện mới ở giai đoạn thử nghiệm và chưa được triển khai rộng rãi tại các cơ sở lâm sàng. Việc tích hợp AI vào chẩn đoán sẽ cần 5-10 năm, phụ thuộc vào quản lý, tiêu chuẩn hoá, đào tạo và tài chính. Quan trọng, AI không thay thế bác sĩ mà hỗ trợ chuyên môn của họ 

Ứng dụng AI trong y tế chẩn đoán và dự báo bệnh lý qua dữ liệu bệnh án

2.2. Đào tạo y khoa

AI đang mở ra một hướng đi hoàn toàn mới trong giáo dục y khoa, giúp sinh viên y không chỉ tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn mà còn nâng cao kỹ năng thực hành lâm sàng. Trước đây, việc học y khoa chủ yếu dựa vào lý thuyết, sách giáo trình và các ca bệnh thực tế. Giờ đây, với sự hỗ trợ của AI, sinh viên có thể tiếp cận nguồn dữ liệu y tế khổng lồ, mô phỏng các tình huống lâm sàng phức tạp và thực hành trong môi trường thực tế ảo trước khi tiếp xúc với bệnh nhân thật.

• Hỗ trợ truy xuất thông tin y khoa thông minh: Các hệ thống AI như ChatGPT, IBM Watson Health có thể giúp sinh viên và bác sĩ tra cứu tài liệu, cập nhật nghiên cứu y học mới nhất và tiếp cận hướng dẫn điều trị chỉ trong vài giây, thay vì phải tìm kiếm thủ công trong hàng trăm tài liệu.
• Mô phỏng tình huống lâm sàng bằng AI: Sinh viên có thể thực hành chẩn đoán và xử lý các ca bệnh trong môi trường thực tế ảo với sự hỗ trợ của AI, giúp họ làm quen với các tình huống phức tạp mà không gây rủi ro cho bệnh nhân.
• Cá nhân hóa trải nghiệm học tập: AI có thể thiết kế lộ trình học phù hợp với trình độ và nhu cầu của từng sinh viên, giúp họ học tập hiệu quả hơn và tập trung vào những kỹ năng còn yếu.

Những tiến bộ này không chỉ nâng cao chất lượng đào tạo y khoa mà còn giúp chuẩn bị tốt hơn cho thế hệ bác sĩ tương lai trước những thách thức ngày càng phức tạp của ngành y tế.

Công nghệ VR cùng AI đem lại trải nghiệm mới cho người học

2.3. Điều trị và quản lý bệnh án

AI không chỉ hỗ trợ chẩn đoán mà còn đóng vai trò quan trọng trong tối ưu hóa điều trị và quản lý bệnh án, giúp cá nhân hóa phác đồ điều trị, nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân và giảm tải cho hệ thống y tế.

Cá nhân hóa phác đồ điều trị bằng AI

Thay vì áp dụng một phác đồ điều trị chung cho tất cả bệnh nhân, AI có thể phân tích dữ liệu từ bệnh án điện tử, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa và thông tin di truyền để đề xuất hướng điều trị tối ưu cho từng cá nhân. Điều này đặc biệt hữu ích trong điều trị ung thư, nơi AI có thể xác định phác đồ hóa trị, xạ trị phù hợp dựa trên đặc điểm gen của khối u.

Chăm sóc sức khỏe từ xa

Với sự hỗ trợ của AI và các thiết bị đeo thông minh, bệnh nhân có thể được theo dõi sức khỏe từ xa mà không cần đến bệnh viện thường xuyên. Các hệ thống AI phân tích dữ liệu từ Apple Watch, Fitbit hoặc các thiết bị y tế cá nhân khác để phát hiện sớm các bất thường như tăng huyết áp, rối loạn nhịp tim hoặc suy giảm chức năng phổi. Khi phát hiện dấu hiệu nguy hiểm, hệ thống có thể gửi cảnh báo ngay lập tức cho bác sĩ hoặc người thân của bệnh nhân.

Đồng hồ thông minh ứng dụng AI hỗ trợ theo dõi sức khoẻ từ xa 

Hệ thống nhắc nhở dùng thuốc thông minh

AI có thể giúp bệnh nhân tuân thủ phác đồ điều trị bằng cách: Gửi nhắc nhở dùng thuốc qua ứng dụng di động hoặc trợ lý ảo, giúp bệnh nhân không bỏ lỡ liều thuốc quan trọng hay theo dõi phản ứng của cơ thể với thuốc, từ đó đưa ra cảnh báo nếu có dấu hiệu tác dụng phụ hoặc phản ứng bất lợi.

Phẫu thuật bằng robot AI – Nâng cao độ chính xác, giảm xâm lấn

Công nghệ robot phẫu thuật AI, đang thay đổi cách các ca phẫu thuật được thực hiện. Với sự hỗ trợ của AI, robot có thể thực hiện các thao tác chính xác đến từng milimet, giúp: Giảm thiểu xâm lấn, tăng độ chính xác trong phẫu thuật và rút ngắn thời gian hồi phục cho bệnh nhân.

Robot Da Vinci là một trong những hệ thống phẫu thuật hỗ trợ bằng AI tiên tiến nhất hiện nay, được phát triển bởi công ty Intuitive Surgical (Mỹ). Hệ thống này đã được FDA Hoa Kỳ phê duyệt năm 2000 và hiện được sử dụng rộng rãi tại hơn 70 quốc gia trên thế giới, thực hiện hàng triệu ca phẫu thuật mỗi năm. Năm 2023, các chuyên gia Bệnh viện K và Nhật Bản đã cùng phối hợp thực hiện thành công ca phẫu thuật ung thư phổi ứng dụng hệ thống Robot Davinci thế hệ Xi đầu tiên tại Việt Nam

Người bệnh được phẫu thuật điều trị ung thư phổi với Robot Davinci thế hệ Xi

2.4. Quản lý hệ thống y tế và bệnh viện

AI không chỉ cách mạng hóa điều trị mà còn đóng vai trò thiết yếu trong quản lý vận hành bệnh viện và hệ thống y tế, giúp tối ưu hóa nguồn lực, giảm tải áp lực cho nhân viên y tế và nâng cao trải nghiệm của bệnh nhân.

Dự đoán nhu cầu bệnh nhân và tối ưu hóa lịch khám

AI có thể phân tích dữ liệu từ bệnh án điện tử, xu hướng dịch tễ và các yếu tố thời tiết, môi trường để dự báo số lượng bệnh nhân nhập viện trong các giai đoạn khác nhau. Điều này giúp bệnh viện lên kế hoạch nhân sự, giường bệnh, vật tư y tế một cách chính xác hơn. Trong đại dịch COVID-19, các hệ thống y tế tại Hoa Kỳ đã áp dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo nhu cầu về giường bệnh, máy thở và các nguồn lực y tế khác, nhằm hỗ trợ việc chuẩn bị và phân bổ hiệu quả.

Phân bổ nguồn lực hiệu quả

AI có thể tự động điều phối giường bệnh, đảm bảo bệnh nhân nặng được ưu tiên giường ICU trong khi bệnh nhân nhẹ hơn được điều trị tại các khu vực phù hợp, tránh tình trạng quá tải.

Ngoài ra, AI giúp bệnh viện quản lý chuỗi cung ứng y tế bằng cách dự báo nhu cầu vật tư như thuốc, kim tiêm, găng tay y tế, hạn chế tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa không cần thiết.

Ứng dụng AI trong quản lý hồ sơ và chăm sóc bệnh nhân

AI đang được áp dụng trong việc nâng cao hiệu quả quản lý hồ sơ y tế thông qua bệnh án điện tử thông minh, giúp phân tích dữ liệu để phát hiện mô hình bệnh tật, cảnh báo sớm các yếu tố nguy cơ và đề xuất phương pháp điều trị tối ưu. Bên cạnh đó, nhiều bệnh viện đã triển khai chatbot AI nhằm hỗ trợ hướng dẫn bệnh nhân, cung cấp thông tin về thuốc, lịch hẹn và giải đáp thắc mắc y tế, qua đó giảm tải đáng kể cho nhân viên lễ tân và tổng đài.

2.5. Nghiên cứu và phát triển thuốc

AI đang tăng tốc quá trình nghiên cứu và phát triển thuốc bằng cách phân tích hàng triệu dữ liệu sinh học, y học và dược lý trong thời gian ngắn.Các mô hình AI có thể dự đoán phản ứng thuốc, xác định hợp chất tiềm năng và rút ngắn thời gian thử nghiệm lâm sàng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống khẩn cấp như đại dịch, nơi tốc độ phát triển thuốc đóng vai trò sống còn.

Năm 2023, một loại thuốc do hệ thống trí thông minh nhân tạo (AI) thiết kế chính thức được thử nghiệm lâm sàng giai đoạn hai trên cơ thể người. Loại thuốc này mang tên NS018_055 do công ty công nghệ sinh học Insilico Medicine phát triển nhằm điều trị bệnh xơ phổi tự phát. Việc INS018_055 tiến vào thử nghiệm lâm sàng đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong việc ứng dụng AI vào phát triển thuốc, cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong việc rút ngắn thời gian và giảm chi phí nghiên cứu.

Thuốc INS018_055 do AI thiết kế đang được thử nghiệm để điều trị bệnh xơ phổi vô căn

Xem thêm: Top 10 phần mềm quản lý bệnh viện (HIS) tối ưu nhất

3. 3 Case Study ứng dụng AI trong y tế thành công

3.1. Bệnh viện mắt Moorfields

Moorfields Eye Hospital, bệnh viện mắt lâu đời trên thế giới từng phải xử lý hơn 5.000 ảnh chụp OCT mỗi tuần để phát hiện các bệnh lý nghiêm trọng như bệnh võng mạc tiểu đường hay thoái hóa điểm vàng (AMD). Tuy nhiên, việc phân tích thủ công các ảnh này mất nhiều thời gian, gây khó khăn trong việc phát hiện sớm và chẩn đoán bệnh chính xác.

Giải pháp:

Năm 2018, bác sĩ nhãn khoa Pearse Keane tại Moorfield đã liên hệ để hợp tác với DeepMind (thuộc Google) để tìm kiếm giải pháp từ AI trong y tế. Kết quả, họ cùng phát triển một công cụ AI chẩn đoán bệnh mắt có khả năng:

• Phát hiện hơn 50 loại bệnh về mắt với độ chính xác 94% tương đương các chuyên gia nhãn khoa hàng đầu.
• Đưa ra gợi ý lâm sàng, giúp bác sĩ đưa ra quyết định điều trị tốt hơn.
• Giải thích quá trình phân tích giúp bác sĩ hiểu rõ cơ sở của chẩn đoán, từ đó dễ dàng tin tưởng và áp dụng trong thực tế.

Lợi ích nổi bật:

• Tăng tốc quy trình chẩn đoán.
• Phát hiện bệnh sớm và chính xác hơn.
• Hỗ trợ ra quyết định điều trị hiệu quả, cá nhân hóa.

Sử dụng AI trong chẩn đoán bệnh về mắt

3.2. Sanofi ứng dụng Plai AI 

Sanofi, một trong những tập đoàn dược hàng đầu thế giới, đang đẩy mạnh quá trình chuyển đổi số bằng cách ứng dụng AI trong y tế để thúc đẩy đột phá y học cho bệnh nhân. Sanofi đã triển khai hàng loạt giải pháp AI giúp tăng tốc nghiên cứu, cải thiện quy trình sản xuất và tối ưu hóa các hoạt động lâm sàng.

Giải pháp:

Năm 2023, Sanofi ra mắt nền tảng plai, tích hợp AI do Aily Labs phát triển, giúp:

• Tổng hợp dữ liệu doanh nghiệp theo thời gian thực.
• Cung cấp phân tích, dự báo thông minh cho hàng ngàn nhóm quyết định.
• Đưa ra góc nhìn 360° và các kịch bản “what-if” hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác.

Kết quả nổi bật:

Trong nghiên cứu và phát triển (R&D):

• Rút ngắn thời gian nghiên cứu từ vài tuần xuống vài giờ.
• Xác định mục tiêu điều trị tiềm năng tăng 20–30%, đặc biệt trong lĩnh vực mRNA.

Hoạt động lâm sàng:

• Tối ưu lựa chọn địa điểm thử nghiệm để tăng sự đa dạng đại diện trong nghiên cứu thuốc.

Sản xuất & chuỗi cung ứng:

• Dự đoán 80% nguy cơ thiếu hàng, giảm lãng phí và tối ưu tỷ lệ thu hồi dược chất.

Lợi ích nổi bật:

• Tăng tốc sáng tạo y học.
• Cải thiện chất lượng sản xuất và đảm bảo nguồn cung ổn định.
• Thúc đẩy phát triển bền vững trong ngành dược

Ứng dụng AI trong nghiên cứu và phát triển thuốc

3.3. HCA Healthcare ứng dụng Azra AI 

HCA Healthcare – một trong những hệ thống y tế lớn nhất tại Mỹ – gặp khó khăn trong việc phát hiện bệnh nhân ung thư kịp thời do quy trình thủ công, khiến nhiều bệnh nhân điều trị muộn hoặc chuyển viện.

Vấn đề trước đây:

• Phát hiện bệnh nhân mới hoàn toàn thủ công, dựa trên hồ sơ bệnh lý và giới thiệu bác sĩ.
• Độ trễ nhiều ngày khiến bệnh nhân điều trị muộn, dễ chuyển sang cơ sở khác.
• Điều dưỡng bận hành chính, ít thời gian chăm sóc người bệnh.

Giải pháp:

Ứng dụng Azra AI, công nghệ phân tích bệnh lý tự động theo thời gian thực, giúp:

• Phát hiện ca ung thư mới ngay lập tức từ báo cáo y tế.
• Tự động thông báo cho điều dưỡng điều hướng (navigator) để chăm sóc kịp thời.
• Tích hợp với hệ thống EHR và đăng ký bệnh ung thư nhằm tăng hiệu quả vận hành.

Kết quả nổi bật:

• Giảm 6 ngày từ chẩn đoán đến điều trị đầu tiên.
• Tăng 50% tỷ lệ giữ chân bệnh nhân.
• Điều dưỡng có 35% thời gian nhiều hơn để chăm sóc bệnh nhân.
• Tăng 71% số ca mà mỗi điều dưỡng có thể theo dõi.

Lợi ích nổi bật:

• Đẩy nhanh quá trình điều trị.
• Cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân.
• Giữ chân người bệnh trong hệ thống hiệu quả hơn.

Azra AI ứng dụng trong hệ thống y tế lớn nhất tại Mỹ

4. Thách thức vào rào cản khi ứng dụng AI trong y tế

4.1. Chi phí cao do cần nhiều dữ liệu lớn để chuẩn hóa

Để AI trong y tế hoạt động hiệu quả, cần một lượng dữ liệu khổng lồ. Điều này đòi hỏi đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu. Quan trọng hơn, dữ liệu phải được chuẩn hóa một cách nghiêm ngặt. Dữ liệu “rác” sẽ dẫn đến kết quả phân tích sai lệch, gây nguy hiểm cho bệnh nhân. Tuy nhiên, việc chuẩn hóa dữ liệu y tế là một quá trình phức tạp và tốn kém, đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia y tế và công nghệ.

4.2. Thách thức về mặt pháp lý khi truy cập dữ liệu

Bảo mật thông tin là một thách thức lớn trong lĩnh vực y tế, bởi dữ liệu y tế liên quan trực tiếp đến con người và có tính đặc thù cao. Việc thu thập và sử dụng những dữ liệu này để đưa vào các mô hình AI không chỉ quan trọng về mặt kỹ thuật mà còn phải tuân thủ các quy định pháp lý nghiêm ngặt.

Hiện nay, các quy định về quyền sở hữu và khai thác dữ liệu y tế vẫn chưa thực sự rõ ràng. Tại Việt Nam, theo quy định hiện hành về bệnh án điện tử, chỉ bệnh nhân và bệnh viện mới có quyền truy cập, và việc chia sẻ dữ liệu này cho bên thứ ba phải có sự đồng ý của bệnh nhân. Điều này đặt ra thách thức lớn khi AI cần xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều bệnh án để có thể học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác. Khi đó, việc thu thập và sử dụng dữ liệu phải đảm bảo có sự chấp thuận từ nhiều bệnh nhân, tạo ra một rào cản không nhỏ trong ứng dụng AI trong y tế.

Vẫn còn những thách thức về mặt pháp lý để ứng dụng AI trong y tế

4.3. Gây hại cho bệnh nhân do lỗi AI

AI có thể gặp phải các sai sót nghiêm trọng trong y tế. Đầu tiên, lỗi âm tính giả là khi AI không phát hiện bệnh dù bệnh nhân thực sự mắc, dẫn đến chẩn đoán sai và bỏ lỡ cơ hội điều trị kịp thời, đặc biệt nguy hiểm đối với các bệnh như ung thư hoặc bệnh tim. Ngược lại, lỗi dương tính giả lại khiến AI chẩn đoán bệnh sai người khỏe mạnh là mắc bệnh, từ đó có thể dẫn đến những can thiệp y tế không cần thiết, gây lo lắng, tốn kém và ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống. 

Bên cạnh đó, trong các tình huống khẩn cấp như tại khoa cấp cứu, AI có thể đánh giá sai mức độ nghiêm trọng của tình trạng bệnh nhân, làm chậm trễ việc cấp cứu hoặc thực hiện các biện pháp không phù hợp, gây ảnh hưởng đến cơ hội cứu sống và hiệu quả điều trị.

4.4. Rủi ro sử dụng sai công cụ AI trong y tế

Việc sử dụng sai công cụ AI trong y tế có thể xuất phát từ việc thiếu sự tham gia của bác sĩ lâm sàng trong quá trình phát triển và triển khai các hệ thống AI. Thực tế, nhiều hệ thống AI trong y tế được thiết kế chủ yếu bởi các kỹ sư công nghệ, với ít sự tham gia của người sử dụng cuối, đặc biệt là bác sĩ, y tá và bệnh nhân. Việc thiếu sự tham gia của các chuyên gia y tế trong giai đoạn thiết kế có thể khiến AI không đáp ứng được nhu cầu thực tế, từ đó làm giảm hiệu quả và độ chính xác khi ứng dụng.

Một yếu tố khác là sự thiếu chương trình đào tạo chính thống về AI trong y tế, khiến cho các bác sĩ và nhân viên y tế thiếu hiểu biết về cách sử dụng công cụ AI một cách chính xác. Nếu không có nền tảng đào tạo đầy đủ, họ sẽ không thể tối ưu hóa hiệu quả của AI trong quá trình chăm sóc bệnh nhân. Các bác sĩ không chỉ cần hiểu về kỹ thuật mà còn cần biết cách làm việc với AI, đánh giá kết quả mà AI chẩn đoán bệnh, và đưa ra quyết định phù hợp dựa trên các gợi ý từ hệ thống.

Cuối cùng, mặc dù ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế ngày càng dễ tiếp cận, nhưng nhiều công cụ không có quy trình kiểm định chất lượng chặt chẽ, dẫn đến việc ứng dụng sai các hệ thống AI chưa được chứng nhận lâm sàng. Các công cụ này có thể thiếu độ chính xác, dẫn đến việc chẩn đoán sai hoặc thiếu sót thông tin quan trọng trong điều trị.

Tóm lại, để đảm bảo việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế đạt hiệu quả cao và an toàn, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các chuyên gia công nghệ và chuyên gia y tế, cùng với việc nâng cao nhận thức của bệnh nhân và triển khai các chương trình đào tạo bài bản cho đội ngũ y tế. Đồng thời, các công cụ AI phải được kiểm định chất lượng kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong mọi tình huống điều trị.

4.5. Rủi ro về an ninh thông tin

AI trong y tế mang lại những lợi ích lớn, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro về quyền riêng tư và an ninh thông tin, đặc biệt khi xử lý dữ liệu nhạy cảm như hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Dữ liệu này nếu không được bảo vệ đúng cách có thể bị lộ, xâm nhập hoặc sử dụng trái phép, gây hậu quả nghiêm trọng đối với bệnh nhân và các cơ sở y tế. Các hệ thống EHR vốn chứa đựng thông tin cá nhân nhạy cảm về bệnh án, lịch sử điều trị, và các dữ liệu khác có liên quan đến sức khỏe. Nếu không có các biện pháp bảo mật thích hợp, hệ thống này dễ dàng trở thành mục tiêu tấn công của tin tặc.

Rủi ro bảo mật thông tin khi ứng dụng AI

5. Xu hướng ứng dụng công nghệ và AI vào y tế tại Việt Nam 

Chính phủ Việt Nam đã thể hiện sự cam kết mạnh mẽ trong việc thúc đẩy ứng dụng AI trong y tế thông qua Nghị quyết số 57-NQ/TW. Nghị quyết xác định AI là một công nghệ chiến lược trong việc chuyển đổi số ngành y tế, đồng thời tạo lập hành lang pháp lý và cơ chế hỗ trợ cho nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong các lĩnh vực như chẩn đoán, điều trị và quản lý y tế. Có thể thấy, chính phủ đã chú trọng đến việc xây dựng các chính sách và chương trình hỗ trợ nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững của AI trong y tế.

Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe tại Việt Nam, đặc biệt trong các lĩnh vực như phẫu thuật, phục hồi chức năng, chẩn đoán bệnh và quản lý y tế. Tại Bệnh viện đa khoa Tâm Anh, AI Modus V Synaptive đã được sử dụng trong phẫu thuật não tỉnh thức, giúp bác sĩ thực hiện các ca mổ khó mà không cần gây mê toàn thân. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro do thuốc mê, đồng thời cho phép bác sĩ kiểm tra phản ứng thần kinh của bệnh nhân ngay trong quá trình phẫu thuật.

Bệnh viện đa khoa Tâm Anh sử dụng robot AI trong phẫu thuật não

Trong lĩnh vực phục hồi chức năng, Bệnh viện Tuệ Tĩnh đã ứng dụng AI kết hợp với robot để hỗ trợ điều trị bệnh lý cơ xương khớp. AI trong hệ thống này có khả năng thu thập và phân tích tín hiệu điện cơ từ bệnh nhân, từ đó cung cấp các phản hồi âm thanh và hình ảnh nhằm khuyến khích bệnh nhân thực hiện các bài tập phục hồi một cách hiệu quả hơn. Điều này không chỉ giúp cải thiện quá trình phục hồi, mà còn tạo động lực cho bệnh nhân duy trì các bài tập cần thiết.

AI cũng đã trở thành công cụ quan trọng trong việc chẩn đoán và sàng lọc bệnh. Hội Thầy thuốc trẻ Việt Nam đã sử dụng AI để phân tích X-quang, siêu âm, và điện tim nhằm phát hiện sớm các bệnh lý cho hơn một triệu người. Bệnh viện Bạch Mai và Chợ Rẫy cũng đã ứng dụng AI trong chẩn đoán các bệnh ung thư, bệnh tim mạch và thần kinh, đặc biệt là trong việc phát hiện ung thư gan qua các hình ảnh CT-Scan và MRI.

Ứng dụng AI chẩn đoán bệnh tại Bệnh viện Bạch Mai 

Mặc dù trí tuệ nhân tạo AI và các giải pháp công nghệ tiên tiến đang góp phần thay đổi cách thức chăm sóc sức khỏe, việc ứng dụng AI trong y tế ở Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức, nhất là vấn đề dữ liệu, tài chính, nguồn nhân lực, năng lực nghiên cứu đến hành lang pháp lý. Như đã đề cập, các quy định về quyền sở hữu và khai thác dữ liệu y tế vẫn chưa thực sự rõ ràng.

Theo quy định hiện hành về bệnh án điện tử, chỉ bệnh nhân và bệnh viện mới có quyền truy cập, và việc chia sẻ dữ liệu này cho bên thứ ba phải có sự đồng ý của bệnh nhân. Điều này đặt ra thách thức lớn khi AI cần xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều bệnh án để có thể học hỏi và đưa ra dự đoán chính xác. 

6. FPT đồng hành cùng y tế Việt Nam chuyển đổi số và ứng dụng AI

FPT đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế tại Việt Nam, mang đến các giải pháp góp phần nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe, tối ưu hóa hoạt động bệnh viện và cải thiện hiệu quả điều trị. 

Một trong những sáng kiến đáng chú ý của FPT là Sổ điện tử Long Châu, một công cụ tiện ích giúp người dùng dễ dàng quản lý đơn thuốc và lịch sử mua thuốc, từ đó nâng cao tính tiện lợi và hiệu quả trong việc sử dụng thuốc. Bên cạnh đó, ứng dụng có thể theo dõi lịch tiêm sắp tới, lịch sử tiêm, đặt lịch hẹn tiêm chủ động và nhận tư vấn trực tuyến.

FPT IS cũng đã triển khai hệ thống quản lý bệnh viện FPT.eHospital và quản lý bệnh án điện tử FPT.EMR tại nhiều cơ sở y tế, góp phần số hóa quy trình khám chữa bệnh. Việc áp dụng công nghệ này giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của bệnh viện, giảm thiểu giấy tờ, tăng cường tính minh bạch và khả năng chia sẻ thông tin giữa các khoa phòng, từ đó cải thiện sự đồng bộ trong quá trình điều trị và chăm sóc bệnh nhân.

Hệ thống quản lý bệnh viện FPT.eHospital đang được ứng dụng ở nhiều bệnh viện như Bệnh viện Bạch Mai, Bệnh viện Chợ Rẫy…

Với những sáng kiến này, FPT không chỉ góp phần vào việc chuyển đổi số ngành y tế mà còn tạo ra những giải pháp hiệu quả, thực tế, đáp ứng nhu cầu chăm sóc sức khỏe của cộng đồng và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân Việt Nam.