Tương lai của AI trong chăm sóc sức khỏe phụ thuộc vào nhân viên y tế

Chuyển đổi số đòi hỏi sự thích nghi từ cả hệ thống y tế và từng cá nhân nhân viên, cán bộ y tế

Dữ liệu – mỏ tài nguyên chưa được khai phá

Trên toàn thế giới, ngành y tế và chăm sóc sức khỏe đã có những bước tiến vượt bậc nhờ các thành tựu khoa học công nghệ, trong đó có trí tuệ nhân tạo (AI). Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia được xem là động lực thúc đẩy ngành y tế Việt Nam sớm xây dựng được dữ liệu quốc gia về y tế. 

Trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng vào hỗ trợ chẩn đoán nhiều chuyên khoa, giảm tải công việc cho bác sĩ đến cá nhân hóa điều trị cho từng bệnh nhân. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là: Liệu nước ta đã đáp ứng các điều kiện cần và đủ để đưa AI vào chăm sóc sức khỏe hay chưa?

Tại tọa đàm do Medinsights, Alpha Books phối hợp tổ chức cùng Trung tâm Nghiên cứu và Đánh giá Kinh tế Y tế (HERAC), các diễn giả và nhà quản lý đã chia sẻ nhiều kinh nghiệm quý báu về ứng dụng thực tiễn của AI trong ngành y tế tại Việt Nam.

Câu chuyện về AI không thể tách rời dữ liệu. Các mô hình trí tuệ nhân tạo như machine learning (học máy) hay deep learning (học sâu) đều được huấn luyện dựa trên nguồn dữ liệu khổng lồ. Đồng thời, nếu dữ liệu thiếu sót, lệch lạc hoặc chất lượng kém, AI có thể “học sai”, dẫn đến độ chính xác kém.

Nhận định chung của các diễn giả là nước ta có sẵn dữ liệu về y tế, nhưng chưa được khai thác và sử dụng đúng cách. PGS.TS Bùi Mỹ Hạnh, Trưởng khoa Khoa Thăm dò chức năng, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho biết, các bệnh viện công trên cả nước luôn trong tình trạng quá tải bệnh nhân, nhưng đây cũng là nơi sở hữu dữ liệu y tế khổng lồ, nhưng mới chỉ ở dạng thô.

Lấy ví dụ từ Hệ thống PACS (Picture Archiving and Communication Systems) trong bệnh viện, theo PGS. Hạnh đây mới chỉ là một hệ thống lưu trữ và truyền hình ảnh y tế, chứ chưa phải là dữ liệu được chuẩn hóa. Vấn đề cần làm là sử dụng tư duy và công cụ phù hợp để khai thác tốt nguồn dữ liệu này. Đặc biệt, trong bối cảnh đã có những chính sách thuận lợi như Nghị quyết 57, việc chuyển đổi số trong bệnh viện cần được thực hiện quyết liệt hơn. 

Quá trình chuyển đổi số cần tự học

AI là một công cụ mạnh mẽ. Mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4 của OpenAI thậm chí đã vượt qua kỳ thi cấp phép hành nghề y khoa Mỹ (USMLE) với độ chính xác hơn 90%. Hai cuốn sách Cuộc cách mạng AI trong y học: GPT-4 và hơn thế nữa và Ứng dụng AI trong y tế: Học máy, học sâu và tương lai y học do Medinsights, Alphabooks phát hành trong tháng 5 đã vẽ ra một bức tranh về ngành y với sự tham gia sâu rộng của trí tuệ nhân tạo.

Nhưng theo các chuyên gia, để đạt được điều đó trong tương lai gần, ngành y tế Việt Nam cần bắt đầu chuyển đổi số căn bản, thực chất, bắt đầu từ dữ liệu chuẩn. Trong điều kiện hiện nay, PGS. Hạnh cho rằng có thể bắt đầu từ việc hình thành kiến trúc dữ liệu nền tảng từ bệnh án điện tử, hồ sơ sức khỏe liên kết với định danh y tế.

Những bài toán công nghệ nên xuất phát từ những “điểm đau” của chính bệnh nhân, từ đó nâng cao chất lượng, trình độ của bệnh viện; Giảm gánh nặng cho người bệnh. Theo chia sẻ của PGS. Hạnh, từ năm 2018, đội ngũ y tế khoa Thăm dò chức năng tại bệnh viện đã tìm cách giải quyết tình trạng quá tải ở bệnh viện, người bệnh mất thời gian chờ đợi lượt khám và xét nghiệm. Khoa đã xây dựng hệ thống trả lời tự động chính xác trong hỗ trợ nhận định kết quả mật độ xương cũng nhiều chỉ số khác.

BS. Nguyễn Đình Nguyên, CEO của Công ty Cổ phần Công nghệ Doccen, so sánh y tế Việt Nam là “mỏ vàng về dữ liệu” nhưng chưa có người “đào vàng”. Nhờ sự ra đời của ChatGPT, các mô hình trí tuệ nhân tạo mới dần trở nên phổ biến và được nhiều người sử dụng. Nhưng về bản chất, đây chỉ là công cụ hỗ trợ nhân viên y tế và sẽ liên tục được cải tiến, cập nhật. Để có thể theo kịp tốc độ này, điểm quan trọng hơn cả là nhân viên y tế phải có tư duy và kỹ năng số để làm chủ công nghệ AI.

BS. Nguyên hiện giữ vị trí Giám đốc dự án "Cơ hội AI dành cho nhân viên y tế Việt Nam" của Google.org. Doccen đã và đang hợp tác với nhiều tổ chức trong nước và quốc tế trong đào tạo chuyển đổi số. BS. Nguyên nhấn mạnh, thay vì lo lắng bị AI thay thế, nhân viên y tế cần sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm, biết đánh giá chọn lọc thông tin và tự học suốt đời.

Cần thêm nhiều cuốn sách về AI trong y khoa

Cũng trong buổi tọa đàm, hai cuốn sách Cuộc cách mạng AI trong y học: GPT-4 và hơn thế nữa và Ứng dụng AI trong y tế: Học máy, học sâu và tương lai y học đã nhận được nhiều lời khen từ các chuyên gia.

PGS.TS Lê Văn Truyền, Chuyên gia cao cấp về dược học, Nguyên Thứ trưởng Bộ Y tế đánh giá: “Hai cuốn sách được biên soạn với văn phong rất dễ tiếp cận, phù hợp với độc giả không có nền tảng kỹ thuật về công nghệ thông tin, giúp người đọc nắm bắt được rõ nét sự thay đổi sâu rộng mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.” 

Cũng theo PGS.TS. Lê Văn Truyền, ứng dụng công nghệ AI đúng cách cho phép nhân viên y tế gắn bó hơn với người bệnh, ngành y tế nắm được nhiều thông tin hơn về người bệnh, nhờ đó hoàn thành được mục tiêu cao nhất trong chăm sóc sức khỏe.

TS.BS. Nguyễn Trọng Khoa, Phó Cục trưởng Cục Quản lý khám chữa bệnh, Bộ Y tế nhận định, hiện nay bệnh án điện tử tại nhiều bệnh viện mới chỉ là “thay giấy”, chứ chưa đáp ứng được nhu cầu xây dựng cơ sở dữ liệu. Dù vậy Bộ Y tế cũng ghi nhận các bệnh viện đã nỗ lực ứng dụng AI trong công tác khám chữa bệnh, đơn cử như trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh. Ông hy vọng các cơ sở đào tạo như Trường Đại học Y Hà Nội sẽ có thêm nhiều chương trình huấn luyện sử dụng AI để nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

Với cương vị Giám đốc Phát triển chương trình đào tạo và tư vấn nhân lực y tế, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, PGS. Hạnh thông tin thêm, đơn vị đang xây dựng giáo trình về giảng dạy chuyển đổi số cho sinh viên. Hai cuốn sách của Medinsights là tài liệu tham khảo hữu ích để đào tạo trong môi trường giảng đường, cũng như để nhân viên y tế tự nâng cao năng lực số.

 

Đoàn doanh nghiệp Cuba thăm quan và làm việc tại Viện Thực phẩm chức năng

Bệnh viện Đại học Y Hà Nội: Chuyển đổi số để trở thành bệnh viện thông minh

AI và cuộc cách mạng đang thay đổi ngành y

Máy CT 2560 lát cắt AI: Cách mạng hóa tương lai chẩn đoán hình ảnh toàn cầu