Các chuyên gia nhấn mạnh, AI phải được kiểm chứng trong thực tiễn, bảo đảm an toàn dữ liệu và hỗ trợ bác sỹ đưa ra quyết định tốt hơn, thay vì thay thế trách nhiệm của người thầy thuốc.

Công nghệ mở rộng khả năng chẩn đoán, điều trị chuyên sâu

Một hệ thống có thể tổng hợp hàng nghìn dữ liệu bệnh án, phân tích nhiều hình ảnh chẩn đoán và đưa ra cảnh báo chỉ trong thời gian ngắn đang tạo thêm công cụ hỗ trợ quan trọng cho bác sỹ. Tuy nhiên, điều quyết định giá trị của trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế là khả năng giúp phát hiện bệnh chính xác hơn, lựa chọn phương án điều trị phù hợp và nâng cao chất lượng chăm sóc người bệnh.

PGS-TS.Nguyễn Lê Bảo Tiến, Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Dược cơ sở Linh Đàm, chia sẻ về khả năng xử lý dữ liệu đa tầng của AI trong chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và tiên lượng sau phẫu thuật.

Vấn đề này được đặt ra tại Hội nghị Khoa học trí tuệ nhân tạo trong y tế 2026 (AI4Health 2026), do Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong Y tế - Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn”.

Hội nghị thu hút hơn 300 đại biểu, với 48 báo cáo khoa học và 10 báo cáo poster, tập trung vào các ứng dụng AI trong chẩn đoán, hỗ trợ quyết định lâm sàng, điều trị cá thể hóa và quản trị bệnh viện.

Theo GS-TS.Thầy thuốc Nhân dân Lê Ngọc Thành, Hiệu trưởng Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội, lĩnh vực AI trong y tế đang chuyển sang giai đoạn đòi hỏi những bằng chứng rõ ràng hơn về hiệu quả thực tế. Thay vì chỉ quan tâm công nghệ có khả năng thực hiện những công việc gì, ngành y tế cần xác định AI mang lại lợi ích cụ thể ra sao cho người bệnh, có giúp nhân viên y tế đưa ra quyết định tốt hơn và đáp ứng yêu cầu an toàn, công bằng, minh bạch trong quá trình sử dụng hay không.

“Một mô hình có độ chính xác cao chưa đồng nghĩa với một công nghệ có giá trị lâm sàng. Một thuật toán hoạt động tốt trong môi trường nghiên cứu chưa chắc sẽ hoạt động tốt tại bệnh viện, tại tuyến y tế cơ sở của Việt Nam”, GS.TS Lê Ngọc Thành nhấn mạnh.

Thực tiễn ứng dụng AI trong phẫu thuật cột sống được giới thiệu tại hội nghị đã cho thấy những triển vọng đáng chú ý của công nghệ đối với các bệnh lý phức tạp.

PGS-TS.Nguyễn Lê Bảo Tiến, Phó Trưởng khoa Y, Trưởng Bộ môn Phẫu thuật cột sống, kiêm Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Dược cơ sở Linh Đàm, chia sẻ về khả năng xử lý dữ liệu đa tầng của AI trong chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và tiên lượng sau phẫu thuật.

Đối với những bệnh nhân có tổn thương kết hợp ở nhiều vùng cột sống, đặc biệt là các trường hợp hẹp ống sống ở nhiều tầng, bác sỹ phải đánh giá đồng thời triệu chứng lâm sàng, hình ảnh chụp cắt lớp vi tính, cộng hưởng từ và tiền sử bệnh lý để xác định vị trí tổn thương chính, mức độ ảnh hưởng cũng như thứ tự ưu tiên can thiệp.

Việc chỉ xem xét từng phim chụp riêng lẻ có thể dẫn đến bỏ sót tổn thương hoặc đánh giá chưa đầy đủ mối liên quan giữa các bất thường. Trong những tình huống như vậy, AI có khả năng hỗ trợ tổng hợp nhiều nguồn thông tin, nhận diện những dấu hiệu cần lưu ý và cung cấp thêm căn cứ cho bác sỹ trong quá trình xây dựng phương án điều trị.

Công nghệ cũng được nghiên cứu để hỗ trợ tiên lượng khả năng phục hồi chức năng và mức độ hài lòng của người bệnh sau phẫu thuật, qua đó góp phần cá thể hóa kế hoạch chăm sóc và theo dõi.

Đáng chú ý, Bệnh viện Đại học Y Dược cơ sở Linh Đàm đang phối hợp với Viện Trí tuệ nhân tạo thuộc Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội triển khai dự án phát triển mô hình trợ lý AI phục vụ hoạt động chuyên môn.

Theo thông tin được chia sẻ tại hội nghị, dự án đã thu thập dữ liệu thực tế của hơn 1.000 bệnh nhân, hướng tới xây dựng bộ dữ liệu chuẩn hóa gồm 2.000 ca bệnh.

Những nội dung nghiên cứu bao gồm tự động thu thập thông tin trong quá trình hỏi bệnh bằng âm thanh, nhận diện sơ bộ triệu chứng, hỗ trợ phân tích dữ liệu và nghiên cứu khả năng tích hợp với các thiết bị hiện đại như hệ thống chụp O-arm, robot phẫu thuật.

Việc kết hợp dữ liệu lâm sàng với hình ảnh và công nghệ hỗ trợ phẫu thuật được kỳ vọng giúp bác sỹ có thêm thông tin trong quá trình lập kế hoạch, xác định vị trí can thiệp và đánh giá nguy cơ. Tuy nhiên, mức độ cải thiện an toàn và hiệu quả phẫu thuật cần tiếp tục được xác định bằng kết quả nghiên cứu, đánh giá lâm sàng cụ thể.

Ở phạm vi rộng hơn, AI kết hợp bệnh án điện tử cũng đang được nghiên cứu và ứng dụng nhằm hỗ trợ nhận diện sớm tổn thương phổi, nguy cơ biến chứng tim mạch, suy hô hấp và những thay đổi bất thường trong diễn biến sức khỏe.

Khả năng phân tích đồng thời nhiều nguồn dữ liệu mở ra triển vọng phát hiện nguy cơ trước khi tình trạng người bệnh trở nên nghiêm trọng, đặc biệt đối với những trường hợp cần theo dõi liên tục.

Giá trị của AI còn được ghi nhận trong hoạt động quản trị bệnh viện, lĩnh vực vốn đòi hỏi xử lý lượng lớn thông tin chuyên môn và hành chính mỗi ngày. BS.CKII Nguyễn Tấn Huy, Trung tâm Y tế Tịnh Biên, tỉnh An Giang, chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI để thiết kế hệ thống tổng hợp số liệu giao ban tự động và cảnh báo nguy cơ xuất toán chi phí khám, chữa bệnh bảo hiểm y tế.

Theo bác sỹ Huy, hệ thống giúp tự động tổng hợp số liệu hoạt động của từng khoa, cập nhật lên màn hình giao ban theo thời gian được thiết lập, giảm công việc ghi chép và báo cáo thủ công của nhân viên y tế.

Nhờ đó, lãnh đạo bệnh viện có thể nhanh chóng nắm bắt hoạt động chuyên môn, nhận diện những khoa có bệnh nhân nặng, trường hợp cần theo dõi hoặc hội chẩn, đồng thời chủ động hơn trong điều hành.

“Kể từ khi ứng dụng AI, tất cả các bác sỹ trực giao ban không cần phải ghi sổ gì nữa. Tới đúng giờ thì tất cả các số liệu làm việc của ngày hôm đó sẽ được hiện lên trên màn hình giao ban của khoa”, bác sỹ Nguyễn Tấn Huy cho biết.

Những ứng dụng này cho thấy AI có khả năng hỗ trợ giảm gánh nặng hành chính, tăng hiệu quả sử dụng thông tin và cải thiện quá trình phối hợp chuyên môn. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế còn phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu, khả năng vận hành ổn định, chi phí đầu tư và mức độ phù hợp với điều kiện của từng cơ sở y tế.

Giới hạn của thuật toán và trách nhiệm không thể thay thế của người thầy thuốc

Bên cạnh những triển vọng trong chẩn đoán, điều trị và quản trị, việc triển khai AI trong y tế cũng đặt ra những thách thức đáng kể về độ tin cậy của thuật toán, bảo vệ dữ liệu cá nhân và an toàn người bệnh.

Các chuyên gia tại AI4Health 2026 lưu ý, kết quả nghiên cứu khả quan chưa đồng nghĩa với hiệu quả tương tự trong môi trường lâm sàng. Một hệ thống đạt độ chính xác cao trên bộ dữ liệu thử nghiệm có thể cho kết quả khác biệt sau khi được triển khai tại cơ sở y tế có điều kiện vận hành, thiết bị và đặc điểm bệnh nhân khác.

Thực tế, các báo cáo được trình bày tại hội nghị cho thấy việc tích hợp AI vào quy trình chuyên môn không phải lúc nào cũng giúp rút ngắn thời gian khám, chữa bệnh. Trong một số nghiên cứu, nhân viên y tế phải dành thêm thời gian kiểm tra, đối chiếu hoặc xác minh khuyến nghị do hệ thống đưa ra.

Một vấn đề khác là hiện tượng suy giảm hiệu năng khi kiểm định ngoài, tức khả năng hoạt động của thuật toán thay đổi sau khi được áp dụng trên dữ liệu khác với dữ liệu đã dùng để phát triển mô hình.

Chẳng hạn, một công cụ nhận diện tổn thương trên hình ảnh có thể đạt độ chính xác cao tại cơ sở nghiên cứu ban đầu, nhưng kết quả chưa chắc được duy trì tương đương tại bệnh viện khác do khác biệt về thiết bị chẩn đoán, tiêu chuẩn dữ liệu và đặc điểm người bệnh.

Theo các thông tin được nêu tại hội nghị, có những ví dụ mô hình đạt độ chính xác trên 90% tại một cơ sở nhưng ghi nhận sai số tăng lên sau khi chuyển sang môi trường triển khai khác.

Các chuyên gia cũng cảnh báo nguy cơ “ảo giác AI”, tình trạng hệ thống tạo ra thông tin, lập luận hoặc khuyến nghị không chính xác nhưng có vẻ hợp lý. Một số dữ liệu thử nghiệm được dẫn tại hội nghị đề cập tỷ lệ khoảng 7% trường hợp xuất hiện phán đoán sai lệch hoặc lập luận không có đủ căn cứ.

Tuy nhiên, những tỷ lệ này cần được xem xét trong phạm vi từng mô hình, bộ dữ liệu và phương pháp đánh giá cụ thể, không thể mặc nhiên coi là mức sai số chung của tất cả hệ thống AI trong y tế.

Đối với các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như phẫu thuật cột sống, nguy cơ phụ thuộc quá mức vào khuyến nghị công nghệ cần được đặc biệt lưu ý. Nếu bỏ qua thăm khám trực tiếp, đánh giá triệu chứng và đối chiếu hình ảnh, quyết định can thiệp có thể không phù hợp với tình trạng thực tế của người bệnh.

Bởi vậy, AI cần được sử dụng như một công cụ hỗ trợ phân tích và cảnh báo, còn việc xác định chẩn đoán, lựa chọn kỹ thuật can thiệp và chịu trách nhiệm chuyên môn vẫn thuộc về bác sỹ.

PGS-TS.Đào Việt Hằng, Trường Đại học Y Hà Nội cho biết, người bệnh có nhiều kỳ vọng đối với AI, đặc biệt ở khả năng hỗ trợ phát hiện bệnh sớm hơn, nhanh hơn và chính xác hơn. Tuy nhiên, sự chấp nhận công nghệ còn phụ thuộc vào mức độ tin tưởng của người bệnh đối với hệ thống y tế.

Theo bà, những băn khoăn thường gặp liên quan đến quyền riêng tư, nguy cơ rò rỉ dữ liệu và khả năng duy trì sự trao đổi trực tiếp giữa bác sỹ với người bệnh. “Liệu sử dụng lắm công nghệ máy móc thì họ có được nói chuyện với bác sỹ không, hay là tôi chỉ được nói chuyện với robot thôi?”, PGS-TS.Đào Việt Hằng nêu một câu hỏi thực tế được người bệnh đặt ra.

Những lo ngại này phản ánh một yêu cầu quan trọng trong quá trình phát triển AI y tế: công nghệ cần cải thiện chất lượng chăm sóc mà vẫn bảo đảm quyền được cung cấp thông tin, được giải thích và trao đổi với nhân viên y tế của người bệnh.

Việc bảo vệ dữ liệu sức khỏe cũng cần được đặt ở vị trí trọng tâm. Các mô hình AI thường sử dụng lượng lớn thông tin bệnh án, hình ảnh chẩn đoán và dữ liệu cá nhân, đòi hỏi cơ chế thu thập, sử dụng, lưu trữ và chia sẻ chặt chẽ, tránh nguy cơ lộ lọt thông tin nhạy cảm.

Ở góc độ đầu tư, các bệnh viện phải đánh giá khả năng tích hợp công nghệ vào hệ thống hiện có, chi phí duy trì, đào tạo nhân lực và hiệu quả mang lại. Việc lựa chọn giải pháp cần xuất phát từ yêu cầu chuyên môn cụ thể, thay vì chạy theo tốc độ phát triển của công nghệ.

Theo GS-TS.Lê Ngọc Thành, cùng với đổi mới kỹ thuật, ngành y tế cần xây dựng cơ chế quản trị, tiêu chuẩn đánh giá, bằng chứng lâm sàng và quy định về trách nhiệm nghề nghiệp để AI được ứng dụng an toàn, hiệu quả.

Ông đặc biệt nhấn mạnh giá trị của yếu tố con người trong hoạt động khám, chữa bệnh. Theo đó, công nghệ dù phát triển đến đâu cũng không thể thay thế sự đồng cảm, tính trung thực, tinh thần trách nhiệm và lương tâm của người thầy thuốc.

Đối với thế hệ bác sỹ trẻ, sự xuất hiện của AI đặt ra yêu cầu tiếp tục nâng cao năng lực chuyên môn, làm chủ công nghệ và biết đánh giá những giới hạn của các công cụ hỗ trợ. Khả năng sử dụng AI hiệu quả cần đi cùng năng lực tư duy độc lập, kinh nghiệm lâm sàng và trách nhiệm trước các quyết định điều trị.

Trong khuôn khổ Hội nghị, các chuyên gia cũng thảo luận về phát triển hạ tầng dữ liệu, giáo dục y khoa, sức khỏe cộng đồng, sức khỏe tâm thần, y học chính xác và điều trị cá thể hóa. Những nội dung này cho thấy AI đang có phạm vi ứng dụng rộng, đồng thời đòi hỏi sự tham gia của nhiều lĩnh vực chuyên môn.

Đối với Việt Nam, việc phát triển các hệ thống AI cần gắn với đặc điểm dân số, mô hình bệnh tật và điều kiện thực tế của hệ thống y tế. Các giải pháp được nghiên cứu trong nước phải có khả năng kiểm chứng độc lập, phù hợp với quy trình chuyên môn và đủ điều kiện để triển khai tại những cơ sở y tế có năng lực khác nhau.

Sự kết nối giữa Trường Đại học Y Dược, Trường Đại học Công nghệ thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội, các viện nghiên cứu, bệnh viện và doanh nghiệp được kỳ vọng tạo điều kiện hình thành những nhóm nghiên cứu liên ngành, kết hợp tri thức y khoa với năng lực phát triển công nghệ.

Cùng với sự đồng hành của Câu lạc bộ Khoa - Trường - Viện Công nghệ thông tin - Truyền thông Việt Nam (FISU Việt Nam), hoạt động hợp tác giữa các đơn vị có thể thúc đẩy việc phát triển, thử nghiệm và đánh giá những ứng dụng AI dựa trên nhu cầu thực tế của ngành y tế.