Cách đây không lâu, một bệnh nhân nữ tại Hà Nội được phát hiện ung thư phổi ở giai đoạn rất sớm nhờ một hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh tại bệnh viện tuyến trung ương. Điều đáng nói là kết quả phân tích ban đầu của bác sĩ không cho thấy dấu hiệu bất thường rõ ràng. Nhưng AI với khả năng “soi” hàng nghìn ảnh chụp tương tự đã phát hiện ra điểm bất thường chỉ bằng vài phần trăm độ lệch sáng trên phim X-quang. Kết quả: bệnh nhân được điều trị kịp thời và có cơ hội sống cao hơn rất nhiều. – Xem nguồn
Trong bối cảnh ngành y đang phải đối mặt với nhiều thách thức: từ tình trạng thiếu hụt nhân lực, chi phí điều trị ngày càng tăng cho đến nhu cầu cá nhân hóa chăm sóc sức khỏe, ứng dụng AI trong y tế đã và đang mang lại những giá trị thực sự rõ ràng, không chỉ ở các nước phát triển mà cả tại Việt Nam. Nhiều bệnh viện lớn tại Việt Nam như Vinmec, Bệnh viện 108 hay các startup như VinBrain đều đã triển khai ứng dụng AI trong các công đoạn như chẩn đoán hình ảnh, quản lý hồ sơ bệnh án hay theo dõi điều trị từ xa.
Vậy ứng dụng AI trong y tế là gì? Mang lại lợi ích ra sao? Có thể áp dụng thực tế đến đâu trong bối cảnh Việt Nam? Và liệu có những nhược điểm của AI trong y tế khiến người dùng phải dè chừng? Tất cả sẽ được @Vinh giải đáp rõ ràng trong bài viết này.
Mục lục
1. Ứng dụng AI trong y tế là gì?
1.1 Khái niệm
AI trong y tế là việc sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhằm phân tích dữ liệu y tế, hỗ trợ chẩn đoán, ra quyết định lâm sàng, tối ưu quy trình điều trị.
Hiểu một cách đơn giản, nếu bác sĩ dựa vào kiến thức kinh nghiệm để đưa ra phán đoán, thì AI dựa vào hàng triệu dữ liệu bệnh án, ảnh chụp, xét nghiệm để “học” cách nhận biết bệnh để đề xuất phương án xử lý. Nó giống như một bác sĩ có khả năng ghi nhớ và phân tích toàn bộ dữ liệu y tế từng tồn tại trong thời gian tính bằng giây.
Ví dụ về AI trong y tế dễ thấy là các hệ thống AI hỗ trợ đọc ảnh X-quang, MRI để phát hiện sớm ung thư hoặc chatbot y tế giúp trả lời các câu hỏi cơ bản về triệu chứng bệnh. Tại Việt Nam, ứng dụng DrAid của VinBrain đã hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán hơn 30 loại bệnh lý thông qua hình ảnh góp phần giảm tải cho các bệnh viện tuyến trên.
Một yếu tố không thể thiếu giúp AI phát huy hiệu quả trong y tế là dữ liệu lớn (Big Data). Mỗi bệnh án điện tử, mỗi lần chụp phim, mỗi đơn thuốc đều là một “mảnh ghép” quan trọng giúp AI học hỏi. Càng nhiều dữ liệu, AI càng trở nên thông minh chính xác hơn. Đây cũng là lý do vì sao việc chuẩn hóa tích hợp dữ liệu y tế đang là ưu tiên trong chuyển đổi số ngành y.
1.2. Vì sao AI trở thành xu hướng tất yếu trong ngành y?
Theo báo cáo của WHO, tình trạng thiếu hụt nhân lực y tế toàn cầu có thể lên đến 18 triệu người vào năm 2030. Cùng lúc, bệnh lý mãn tính như tiểu đường, ung thư, tim mạch đang gia tăng chóng mặt. Trong khi đó, thời gian khám bệnh trung bình ở một bệnh viện tuyến tỉnh chỉ dao động 3-5 phút mỗi lượt, quá ngắn để có thể đưa ra chẩn đoán chuẩn xác.
Ở đây, AI đóng vai trò như một “trợ lý không mệt mỏi”: có thể làm việc 24/7, đọc hàng ngàn phim X-quang trong vài phút, cảnh báo những dấu hiệu bất thường mà bác sĩ có thể bỏ sót do mệt mỏi hoặc áp lực công việc.
Ngoài ra, trong lĩnh vực AI trong chăm sóc sức khỏe, nhiều ứng dụng AI đã hỗ trợ theo dõi sức khỏe từ xa, nhắc nhở dùng thuốc, đo nhịp tim, phát hiện sớm biến chứng ngay tại nhà đặc biệt có ích cho người cao tuổi hoặc bệnh nhân mạn tính.
Tại Việt Nam, việc ứng dụng AI trong y tế Việt Nam vẫn còn trong giai đoạn đầu nhưng xu hướng đang rõ rệt. Nhiều cơ sở y tế lớn đã tích hợp AI vào quy trình vận hành và điều trị. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, tăng độ chính xác mà còn góp phần giảm tải cho hệ thống y tế vốn đã quá tải nhiều năm nay.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ cùng đi sâu hơn vào những lĩnh vực cụ thể mà AI đang được ứng dụng mạnh mẽ: từ chẩn đoán hình ảnh, hỗ trợ ra quyết định điều trị đến quản lý bệnh viện và theo dõi sức khỏe người bệnh.
2. Các lĩnh vực ứng dụng AI trong y tế nổi bật nhất
Công nghệ AI không chỉ là những thuật toán “vô hình” mà thực tế, chúng đã và đang len lỏi vào từng khâu trong quy trình khám chữa bệnh từ lúc bệnh nhân đến đăng ký, chụp phim, cho đến điều trị, theo dõi sau xuất viện. Dưới đây là những lĩnh vực điển hình mà AI đang tạo ra những thay đổi rõ rệt không chỉ trên thế giới mà cả trong bối cảnh y tế Việt Nam.
2.1. Chẩn đoán hình ảnh phát hiện bệnh
Nếu bạn từng phải chờ hàng giờ để được bác sĩ đọc kết quả X-quang, thì bạn sẽ hiểu vì sao việc đưa AI vào chẩn đoán hình ảnh đang trở thành một trong những ứng dụng quan trọng nhất hiện nay.
AI có khả năng học từ hàng triệu ảnh y khoa từ X-quang, MRI cho đến CT-scan để phát hiện ra những điểm bất thường nhỏ nhất mà đôi khi ngay cả bác sĩ có kinh nghiệm cũng có thể bỏ sót, nhất là trong môi trường làm việc quá tải.
Một ví dụ điển hình là hệ thống của Zebra Medical Vision có thể đọc phim X-quang ngực để phát hiện các bệnh lý như viêm phổi, tràn dịch màng phổi, ung thư phổi… với độ chính xác lên đến 94%. Hay gần đây, Google DeepMind đã phát triển AI có khả năng chẩn đoán bệnh võng mạc tiểu đường chỉ từ ảnh chụp đáy mắt với độ chính xác ngang chuyên gia nhãn khoa.
Tại Việt Nam, VinBrain đã phát triển giải pháp DrAid ứng dụng AI để hỗ trợ bác sĩ đọc phim X-quang, MRI. Hệ thống này đã được triển khai tại hơn 100 bệnh viện giúp phát hiện sớm các ca tổn thương phổi nghi do COVID-19, ung thư, hoặc các tổn thương xương khớp.
Lợi ích thực tế:
- Giảm thời gian chờ đợi kết quả chẩn đoán.
- Tăng độ chính xác, nhất là ở tuyến y tế cơ sở, nơi thiếu bác sĩ chuyên khoa.
- Góp phần giảm tải cho bác sĩ và nâng cao hiệu quả chẩn đoán sớm bệnh nguy hiểm.
2.2. Hỗ trợ chẩn đoán ra quyết định điều trị (Clinical Decision Support)
Một trong những thách thức lớn của ngành y là làm sao để ra được quyết định điều trị tốt nhất, phù hợp nhất với từng bệnh nhân bởi mỗi người là một “bức tranh” bệnh lý riêng biệt.
Ở đây, AI đóng vai trò như một hệ thống gợi ý thông minh, hỗ trợ bác sĩ bằng cách phân tích lịch sử bệnh án, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa thậm chí là các nghiên cứu y học mới nhất.
Ví dụ điển hình là hệ thống Watson for Oncology do IBM phát triển. Dựa trên hàng nghìn tài liệu nghiên cứu, hồ sơ bệnh nhân thực tế, Watson có thể đưa ra đề xuất phác đồ điều trị cá nhân hóa, kèm theo phân tích lý do tại sao chọn phương án đó.
Dù Watson chưa được triển khai rộng rãi tại Việt Nam nhưng các giải pháp tương tự đang manh nha xuất hiện đặc biệt trong các bệnh viện tư nhân lớn và phòng khám ứng dụng công nghệ.
Lợi ích của AI trong y tế là gì trong trường hợp này?
- Tăng khả năng cá nhân hóa điều trị, phù hợp từng bệnh nhân.
- Giảm rủi ro do sai sót y khoa hoặc thiếu cập nhật kiến thức.
- Giúp bác sĩ ra quyết định nhanh chính xác hơn nhất là trong các ca phức tạp.
Tuy nhiên, cần nhấn mạnh rằng: AI chỉ đưa ra gợi ý, không thay thế bác sĩ. Đó cũng là một trong những nhược điểm của AI trong y tế hiện nay – khi hệ thống có thể đưa ra khuyến nghị “máy móc” nếu dữ liệu đầu vào chưa đầy đủ hoặc không chính xác.
2.3. Quản lý bệnh viện tối ưu vận hành
Ngoài hỗ trợ chuyên môn, AI cũng đang âm thầm giúp các bệnh viện vận hành hiệu quả hơn từ đặt lịch khám, phân bổ giường bệnh đến dự báo nhu cầu nhân lực.
Một ví dụ cụ thể: các bệnh viện lớn tại Hàn Quốc và Singapore sử dụng AI để dự báo số lượt bệnh nhân nhập viện mỗi ngày, từ đó chủ động điều phối nhân sự, chuẩn bị giường bệnh và thiết bị y tế. AI cũng có thể phát hiện các bất thường trong đơn thuốc góp phần giảm tình trạng kê sai thuốc hoặc lạm dụng thuốc.
Tại Việt Nam, một số bệnh viện lớn ở TP.HCM, Hà Nội đang bắt đầu thử nghiệm hệ thống AI tự động hóa quy trình đăng ký khám bệnh kết hợp với nhận diện khuôn mặt và quản lý bệnh án điện tử.
Lợi ích thực tế:
- Rút ngắn thời gian chờ khám.
- Giảm áp lực cho nhân viên y tế.
- Tăng sự hài lòng của người bệnh nhờ quy trình nhanh, chính xác.
2.4. Hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân theo dõi từ xa
Một trong những hướng phát triển mạnh mẽ nhất của AI trong vài năm gần đây là AI trong chăm sóc sức khỏe cá nhân đặc biệt qua các thiết bị đeo thông minh, ứng dụng y tế tại nhà.
Bạn có thể đã nghe đến những chiếc đồng hồ thông minh có thể đo nhịp tim, oxy máu, hoặc cảnh báo nguy cơ đột quỵ. Nhưng điều đáng nói là AI đứng sau những dữ liệu đó, phân tích đưa ra cảnh báo sớm giúp người dùng phát hiện sớm dấu hiệu bất thường.
Ví dụ về AI trong y tế rất thực tế là tính năng của Apple Watch phát hiện rung nhĩ tim một nguyên nhân dẫn đến đột quỵ. Hệ thống AI trên đồng hồ này có thể “học” từ dữ liệu cá nhân của bạn để nhận biết nhịp tim bất thường và gửi cảnh báo đến điện thoại hoặc bác sĩ.
Trong lĩnh vực chăm sóc bệnh nhân mãn tính như tiểu đường, cao huyết áp, nhiều ứng dụng như Babylon Health cho phép người dùng kiểm tra triệu chứng, nhận tư vấn sơ bộ, lên kế hoạch theo dõi sức khỏe hàng ngày.
Tại Việt Nam, mô hình này đang dần hình thành thông qua các nền tảng y tế số và công ty công nghệ y tế. Đây được xem là xu hướng quan trọng trong bối cảnh dân số già hóa với nhu cầu chăm sóc tại nhà gia tăng mạnh.
Lợi ích mang lại:
- Người bệnh có thể chủ động theo dõi sức khỏe hàng ngày mà không cần đến bệnh viện.
- Giảm áp lực cho y tế tuyến cơ sở.
- Phát hiện sớm các biến chứng nguy hiểm, đặc biệt với người lớn tuổi hoặc người sống một mình.
AI đang từng bước làm thay đổi cách chúng ta tiếp cận vận hành hệ thống y tế từ chẩn đoán, điều trị đến chăm sóc quản lý. Dù vẫn còn những nhược điểm của AI trong y tế cần được cải thiện như phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào, rào cản chi phí triển khai nhưng rõ ràng, những giá trị thực tiễn mà AI mang lại đã quá rõ ràng: tiết kiệm thời gian, giảm sai sót, cá nhân hóa điều trị và mở rộng khả năng tiếp cận y tế cho người dân.
3. Lợi ích và giá trị mà AI mang lại cho y tế
Nếu có một điều mà người bệnh nào cũng mong muốn khi đến bệnh viện đó chính là được chẩn đoán chính xác, điều trị kịp thời và được chăm sóc tận tình. Tuy nhiên, trong thực tế, không phải lúc nào cũng dễ dàng có được tất cả những điều nhất là trong bối cảnh y tế đang chịu áp lực lớn về quá tải, thiếu nhân lực nguồn lực hạn chế. Chính trong bối cảnh đó, AI trong y tế đang mang lại những lợi ích cụ thể thực tế giúp giải quyết những vấn đề trên.
3.1. Tăng độ chính xác, giảm sai sót trong chẩn đoán
Một bệnh nhân ở TP.HCM từng được bác sĩ tuyến cơ sở cho rằng chỉ bị viêm phổi nhẹ. Tuy nhiên, nhờ AI hỗ trợ phân tích lại phim X-quang phổi, hệ thống phát hiện một dấu hiệu bất thường ở thuỳ trên, sau đó được xác nhận là tổn thương sớm của lao phổi. Việc phát hiện sớm giúp bệnh nhân điều trị kịp thời, tránh nguy cơ lây nhiễm cho người khác.
Đó là một ví dụ về AI trong y tế điển hình. Các hệ thống AI có khả năng học từ hàng triệu trường hợp bệnh lý giúp phát hiện những dấu hiệu vi mô mà mắt người khó nhận ra. Từ đó, chúng đóng vai trò như một “cặp mắt thứ hai” giúp giảm thiểu rủi ro sai sót nhất là trong các bệnh lý khó như ung thư, tim mạch hay thần kinh.
Lợi ích người bệnh nhận được:
- Chẩn đoán chính xác hơn, sớm hơn.
- Tăng khả năng chữa khỏi nhờ phát hiện bệnh ở giai đoạn đầu.
- Giảm rủi ro điều trị sai hướng do chẩn đoán nhầm.
3.2. Cá nhân hóa điều trị đúng người, đúng bệnh, đúng thời điểm
Không phải hai bệnh nhân cùng bị tiểu đường đều cần điều trị giống nhau. Có người cao tuổi, có người có bệnh nền tim mạch, có người có tiền sử dị ứng thuốc. Trong y học truyền thống, việc điều chỉnh phác đồ điều trị cá nhân hoá cần dựa vào kinh nghiệm của bác sĩ. Nhưng với sự hỗ trợ của AI, quá trình này trở nên tinh gọn, nhanh chóng chính xác hơn.
Các hệ thống AI hiện nay có thể phân tích hàng trăm chỉ số lâm sàng, kết quả xét nghiệm và hồ sơ bệnh án từ đó đề xuất phác đồ phù hợp nhất cho từng cá nhân. Một số ứng dụng còn theo dõi diễn biến sức khỏe thời gian thực, điều chỉnh khuyến nghị điều trị dựa trên phản ứng của cơ thể người bệnh.
Lợi ích của AI trong y tế là gì trong bối cảnh này?
- Điều trị hiệu quả hơn, ít tác dụng phụ hơn.
- Tối ưu chi phí vì không dùng thuốc hay xét nghiệm không cần thiết.
- Người bệnh được chăm sóc như một “cá thể riêng biệt”, chứ không phải một “con số trong thống kê”.
3.3. Giảm tải hệ thống y tế tiết kiệm thời gian và chi phí
Một trong những vấn đề lớn của y tế Việt Nam là tình trạng quá tải đặc biệt ở tuyến trên. Bệnh nhân phải xếp hàng từ sáng sớm, chờ nhiều giờ chỉ để được khám vài phút. Trong khi đó, bác sĩ cũng phải chạy đua với thời gian, đôi khi không đủ thời gian để phân tích toàn bộ dữ liệu của từng ca bệnh.
AI không thay thế con người nhưng nó có thể làm thay những việc mang tính kỹ thuật, lặp lại: phân tích dữ liệu, đọc kết quả hình ảnh, tổng hợp bệnh án… Từ đó, bác sĩ có thêm thời gian để tập trung vào việc trao đổi, tư vấn và ra quyết định chuyên môn.
Giá trị thực tế:
- Giảm thời gian chờ khám.
- Tiết kiệm chi phí vận hành cho bệnh viện.
- Tăng sự hài lòng và niềm tin từ phía người bệnh.
3.4. Mở rộng khả năng tiếp cận y tế nhất là ở vùng sâu, vùng xa
Ở nhiều địa phương miền núi hoặc nông thôn, thiếu bác sĩ chuyên khoa là chuyện thường xuyên. Tuy nhiên, với các hệ thống AI hoạt động từ xa, bác sĩ tại tuyến cơ sở hoàn toàn có thể gửi hình ảnh X-quang, hồ sơ bệnh án lên hệ thống AI, nhận phân tích sơ bộ và có cơ sở tham khảo trước khi ra quyết định.
Một số ứng dụng AI thậm chí còn tích hợp vào các thiết bị di động cho phép người dân đo huyết áp, nhịp tim, theo dõi sức khỏe định kỳ tại nhà. Đây chính là ứng dụng tiêu biểu của AI trong chăm sóc sức khỏe giúp người dân vùng xa không bị “bỏ rơi” khỏi hệ thống y tế.
Lợi ích rõ ràng:
- Mọi người đều có cơ hội tiếp cận dịch vụ y tế chất lượng, bất kể vị trí địa lý.
- Giảm chi phí di chuyển, giảm áp lực cho bệnh viện tuyến trên.
- Góp phần tạo ra một hệ thống y tế công bằng hơn, bao trùm hơn.
4. Nhược điểm khi ứng dụng AI trong y tế
Dù AI mang lại nhiều lợi ích không thể phủ nhận rằng công nghệ này vẫn còn những hạn chế nhất định. Việc nhận diện hiểu rõ nhược điểm của AI trong y tế sẽ giúp người đọc có cái nhìn cân bằng từ đó biết cách tận dụng AI một cách an toàn hiệu quả hơn.
4.1. Rủi ro từ dữ liệu không đầy đủ hoặc thiên lệch
AI hoạt động dựa trên dữ liệu, càng nhiều dữ liệu càng chính xác. Nhưng nếu dữ liệu đầu vào không đầy đủ, sai lệch hoặc thiên vị, AI sẽ cho ra kết quả không chính xác cực kỳ nguy hiểm trong y tế, bởi một chẩn đoán sai có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng người bệnh.
Ví dụ, nếu hệ thống AI chỉ được “huấn luyện” bằng dữ liệu của người phương Tây, nó có thể không nhận diện đúng các biểu hiện bệnh lý đặc thù ở người châu Á – điều hoàn toàn có thể xảy ra nếu dùng hệ thống quốc tế mà không hiệu chỉnh theo thực trạng y tế Việt Nam.
4.2. Vấn đề đạo đức quyền riêng tư
Thông tin y tế là loại dữ liệu cá nhân cực kỳ nhạy cảm. Việc lưu trữ, phân tích chia sẻ dữ liệu cho các hệ thống AI cần được bảo mật nghiêm ngặt. Tuy nhiên, trong thực tế, không phải hệ thống nào cũng được xây dựng với tiêu chuẩn bảo mật cao. Một lỗ hổng nhỏ có thể khiến dữ liệu của hàng ngàn bệnh nhân bị lộ lọt.
Ngoài ra, còn có những lo ngại đạo đức như: nếu AI đề xuất sai phương pháp điều trị gây hậu quả nghiêm trọng thì trách nhiệm thuộc về ai? Bác sĩ, bệnh viện hay nhà phát triển phần mềm?
4.3. AI không thay thế được bác sĩ
Một số người có thể hình dung tương lai nơi AI thay thế hoàn toàn bác sĩ. Nhưng thực tế, điều đó là không khả thi – ít nhất trong vài thập kỷ tới.
AI giỏi phân tích, tính toán, tổng hợp nhưng nó không có khả năng cảm nhận con người, không có sự đồng cảm, không thể trò chuyện để hiểu nỗi lo lắng của bệnh nhân hay linh hoạt xử lý các tình huống y tế đặc biệt.
AI là công cụ hỗ trợ, không phải người ra quyết định cuối cùng. Việc quá tin vào AI hoặc để AI “toàn quyền” ra phác đồ điều trị mà không có kiểm soát từ con người là rất nguy hiểm.
AI trong y tế là một con dao hai lưỡi: nếu sử dụng đúng cách, nó là công cụ vô cùng mạnh mẽ để nâng cao chất lượng điều trị và tiếp cận y tế. Nhưng nếu sử dụng sai, thiếu dữ liệu hoặc buông lỏng kiểm soát, AI hoàn toàn có thể dẫn đến sai sót nghiêm trọng.
Vì vậy, điều quan trọng không chỉ là ứng dụng công nghệ mà là ứng dụng một cách thông minh, có kiểm soát, có đạo đức để AI trở thành trợ lý y tế đắc lực chứ không phải “ông chủ vô hình” đứng sau những quyết định ảnh hưởng đến tính mạng con người.
5. Những ví dụ thực tế về AI trong y tế toàn cầu
Khi nói đến AI trong y tế, nhiều người vẫn nghĩ đến một công nghệ cao siêu, khó hình dung xa rời thực tế. Tuy nhiên, trên thực tế, các hệ thống trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng thành công tại nhiều quốc gia trên thế giới từ bệnh viện đại học danh tiếng cho tới những phòng khám tư nhân.
Dưới đây là một số ví dụ về AI trong y tế nổi bật đã được kiểm chứng qua nghiên cứu lâm sàng, điều quan trọng là chúng đang từng ngày mang lại giá trị thiết thực cho bệnh nhân và bác sĩ.
5.1. AI phát hiện ung thư da qua ảnh chụp bằng smartphone
Một trong những ứng dụng đầy hứa hẹn của AI chính là khả năng phát hiện ung thư da từ ảnh chụp thông thường. Nghiên cứu nổi tiếng của Đại học Stanford (Mỹ) đã huấn luyện một hệ thống học sâu (deep learning) trên hơn 130.000 hình ảnh về tổn thương da thuộc nhiều loại bệnh khác nhau bao gồm cả những dạng ung thư nguy hiểm như melanoma.
Kết quả bất ngờ: AI có độ chính xác trong việc phân biệt ung thư da và tổn thương lành tính tương đương với bác sĩ da liễu có kinh nghiệm trên 10 năm. Điều này mở ra cơ hội lớn cho việc tự kiểm tra sàng lọc tại nhà thông qua điện thoại đặc biệt hữu ích ở những nơi thiếu bác sĩ chuyên khoa.
5.2. AI phát hiện Alzheimer giai đoạn sớm qua ảnh MRI
Bệnh Alzheimer là một trong những căn bệnh thoái hóa thần kinh phổ biến, điều đáng sợ là người bệnh thường không có biểu hiện rõ rệt cho đến khi tổn thương não đã trở nên nghiêm trọng. Việc chẩn đoán sớm là cực kỳ khó khăn ngay cả với bác sĩ chuyên khoa.
Tuy nhiên, một nghiên cứu do Đại học California (UCLA) thực hiện đã phát triển một hệ thống AI có khả năng phân tích ảnh chụp MRI não bộ phát hiện dấu hiệu của Alzheimer sớm hơn đến 6 năm so với phương pháp truyền thống. AI đã học từ hàng nghìn ca bệnh thực tế có thể phát hiện các mô hình thay đổi nhỏ trong cấu trúc não mà mắt người rất khó nhận ra ở giai đoạn sớm.
Lợi ích của AI trong y tế là gì trong trường hợp này?
- Phát hiện bệnh sớm giúp can thiệp kịp thời, làm chậm tiến triển bệnh.
- Giảm gánh nặng chi phí chăm sóc, cải thiện chất lượng sống cho người bệnh và gia đình.
- Mở ra tiềm năng sàng lọc sớm cho các bệnh lý thần kinh khác như Parkinson hoặc sa sút trí tuệ.
5.3. AI hỗ trợ chẩn đoán đột quỵ trong vòng 60 giây
Tại Mỹ, nền tảng Viz.ai được FDA (Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ) cấp phép đã thay đổi cách cấp cứu bệnh nhân đột quỵ. Viz.ai sử dụng AI để phân tích ảnh CT não ngay khi bệnh nhân nhập viện, từ đó tự động gửi cảnh báo tới bác sĩ chuyên khoa thần kinh trong vòng chưa đến 1 phút nếu có dấu hiệu tắc mạch máu não.
Trước khi có AI, quá trình này thường mất 20–30 phút vì phải chờ bác sĩ đọc phim. Nhưng với sự can thiệp của AI, mỗi phút được rút ngắn là hàng triệu tế bào não được cứu.
5.4. AI tư vấn triệu chứng hỗ trợ theo dõi bệnh tại nhà
Ứng dụng như Babylon Health (Anh) hay Ada Health (Đức) cho phép người dùng nhập vào các triệu chứng, lịch sử y tế cá nhân, sau đó AI sẽ phân tích đưa ra đánh giá sơ bộ, khuyến nghị có nên đi khám bác sĩ hay không. Đây là AI trong chăm sóc sức khỏe cá nhân đúng nghĩa, khi công nghệ giúp người bệnh chủ động hiểu rõ tình trạng của mình hơn.
Nhiều người dùng đã phản hồi rằng việc “trò chuyện” với hệ thống AI giống như có một bác sĩ sơ bộ bên cạnh nhất là trong những tình huống khẩn cấp vào ban đêm hoặc ở nơi khó tiếp cận y tế.
Qua những ví dụ thực tế về AI trong y tế, có thể thấy rằng công nghệ không còn nằm trên giấy. Nó đang hiện hữu, tạo ra ảnh hưởng tích cực rõ rệt đến tốc độ chẩn đoán, hiệu quả điều trị và khả năng tiếp cận y tế. Quan trọng hơn cả, những thành tựu này cho thấy tiềm năng AI không chỉ phục vụ cho bác sĩ hay bệnh viện mà hướng đến đặt người bệnh ở trung tâm để mỗi người đều có thể chủ động chăm sóc bảo vệ sức khỏe của mình. Đây cũng chính là điều mà ngành y tế Việt Nam cần hướng tới trong hành trình chuyển đổi số sắp tới.
Ứng dụng AI trong y tế đã và đang tạo ra những chuyển biến mạnh mẽ từ khâu chẩn đoán ban đầu đến theo dõi chăm sóc lâu dài. Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số toàn ngành, AI trong y tế Việt Nam cần sự hợp tác chặt chẽ giữa chính phủ, bệnh viện, doanh nghiệp công nghệ và cộng đồng người dân. Chỉ khi công nghệ thực sự chạm đến nhu cầu của con người, AI mới trở thành một phần không thể thiếu trong hành trình xây dựng một nền y tế thông minh, nhân văn hiệu quả hơn. Hy vọng những thông tin từ trang congnghesoAI hữu ích cho bạn đọc.
