HÀ NỘI — Tiến sĩ, bác sĩ Quan Thế Dân cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ thầy thuốc giảm tải công việc, nâng độ chính xác trong chẩn đoán và kê đơn, thay vì lấy đi việc làm của bác sĩ.
- Xác minh vụ xe tải rẽ phải cuốn xe máy vào gầm ở Thái Nguyên
- Xác minh danh tính nữ sinh lớp 11 tử vong trên sông Cầu
- Hơn 1.800 học sinh chưa thể trở lại lớp vì nước lũ còn bao vây trường
Từ khâu ghi nhận thông tin khám bệnh, AI có thể tự động sắp xếp hội thoại, tóm tắt triệu chứng và cấu trúc dữ liệu để hoàn thiện bệnh án. Khi kết hợp với các hệ thống xét nghiệm, chụp X-quang, siêu âm, CT và MRI, công nghệ này còn có thể hỗ trợ cung cấp kết quả nhanh và chính xác hơn.
Trong thực tế hành nghề, bác sĩ phải tiếp nhận những bất thường do người bệnh trình bày, đặt thêm câu hỏi, khám lâm sàng rồi đưa ra chẩn đoán sơ bộ trước khi chỉ định xét nghiệm hoặc chụp chiếu cần thiết. Sau khi có kết quả, thầy thuốc xác lập chẩn đoán và lựa chọn phương án điều trị phù hợp với từng trường hợp.
Quá trình này lâu nay được ghi lại trong bệnh án giấy, sau đó chuyển dần sang môi trường số để thuận tiện lưu trữ và tra cứu. Tuy nhiên, việc số hóa chưa đồng nghĩa với giảm áp lực cho bác sĩ, bởi họ vẫn phải nhập nhiều thông tin bằng tay, lựa chọn chẩn đoán và thuốc trên phần mềm, đồng thời tự đọc các cảnh báo trước khi đưa ra quyết định chuyên môn.
Theo hướng ứng dụng AI, trong lúc bác sĩ khám bệnh, hệ thống có thể đồng thời ghi nhận cuộc trao đổi với người bệnh, lọc thông tin cần thiết và chuyển thành dữ liệu theo chuẩn y khoa để đưa vào bệnh án. Khi phần hỏi bệnh và khám lâm sàng hoàn tất, phần mềm về cơ bản đã có thể hình thành hồ sơ điện tử thay cho nhiều thao tác nhập liệu thủ công.
Ở các khâu cận lâm sàng, những hệ thống xét nghiệm và thiết bị chẩn đoán hình ảnh có tích hợp AI cũng được kỳ vọng hỗ trợ bác sĩ xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Điều này tạo thêm cơ sở để công nghệ tham gia sâu hơn vào quá trình nhận diện bệnh, nhưng quyết định chuyên môn vẫn cần được đặt trong quy trình của người thầy thuốc.
Chẩn đoán là một trong những khâu nhạy cảm nhất, bởi máy tính có thể đối chiếu triệu chứng, kết quả xét nghiệm của người bệnh với kho kiến thức lớn của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), từ đó đưa ra nhiều khả năng bệnh lý, bao gồm cả những bệnh thường gặp và bệnh hiếm. Bác sĩ sẽ xem xét các phương án này để lựa chọn chẩn đoán chính và những bệnh đi kèm trước khi chuyển sang điều trị.
Kê đơn là lĩnh vực có thể nhận được nhiều hỗ trợ từ AI, bởi sai sót có thể liên quan đến phác đồ của bệnh viện, hướng dẫn của Bộ Y tế, khuyến cáo chuyên ngành trong nước và quốc tế, liều lượng, chống chỉ định hoặc tương tác giữa các thuốc. Việc kê đơn còn phải tính đến những quy định liên quan đến bảo hiểm y tế (BHYT), trong đó có thuốc ngoài phạm vi thanh toán, vượt trần hoặc không thuộc danh mục thầu của bệnh viện.
Những vấn đề trên có thể khiến BHYT xuất toán với giá trị lớn, từ hàng trăm triệu đồng mỗi tháng ở bệnh viện nhỏ đến cả tỷ đồng tại bệnh viện lớn. AI có thể hỗ trợ bằng cách đối chiếu tình trạng người bệnh, tiền sử, chẩn đoán hiện tại cùng các yếu tố như chức năng gan, thận và cân nặng với những quy định liên quan để đề xuất đơn thuốc phù hợp hơn.
Tuy nhiên, dữ liệu đưa vào hệ thống cần được chuẩn hóa để hạn chế tình trạng AI suy luận sai hướng hoặc tạo ra thông tin không có thật. Đơn thuốc do AI đề xuất vẫn phải được bác sĩ phê duyệt, bởi quyền quyết định và trách nhiệm pháp lý cao nhất đối với sức khỏe người bệnh thuộc về người thầy thuốc.
Với những trường hợp bác sĩ yêu cầu điều chỉnh, hệ thống có thể tiếp tục học từ những thay đổi đó để cải thiện khả năng hỗ trợ trong các lần sau. Trong lĩnh vực ngoại khoa, phẫu thuật bằng robot có tích hợp AI cũng được xem là một hướng phát triển chuyên sâu tiếp theo.
Thực tế, quá trình đưa AI vào y tế đã bắt đầu được triển khai. Từ tháng 7/2025, một hệ thống AI trong lĩnh vực y tế được sử dụng thử nghiệm tại một bệnh viện lớn ở Hà Nội; từ đầu năm 2026, Bộ Y tế triển khai chiến lược trọng điểm nhằm đưa những ứng dụng AI thiết yếu tới hơn 3.300 trạm y tế xã, phường trên toàn quốc.
Trước tốc độ phát triển này, vấn đề đặt ra không chỉ là đưa AI vào bệnh viện mà còn phải sớm xác định cấu trúc và cách thức triển khai hệ thống. Kinh nghiệm từ quá trình triển khai bệnh án điện tử hơn 20 năm trước cho thấy từng có tranh luận giữa phương án dùng phần mềm chung do Bộ Y tế chủ trì đặt hàng và phương án để mỗi bệnh viện tự lựa chọn phần mềm.
Đối với AI, bài toán còn phức tạp hơn khi nhiều lệnh gọi không được xử lý ngay trên máy chủ bệnh viện mà có thể phải kết nối tới các trung tâm dữ liệu của những hãng lớn bên ngoài, đồng thời phát sinh chi phí theo từng lệnh. Từ thực tế đó, tác giả đặt vấn đề Bộ Y tế có thể chủ trì đặt hàng một nhà cung cấp uy tín, ưu tiên doanh nghiệp nội địa, để hình thành dịch vụ AI tập trung cho các bệnh viện trên cả nước.
Năm 2025, Bộ Y tế đã hoàn thành triển khai bệnh án điện tử tại tất cả bệnh viện trên toàn quốc. Tác giả kỳ vọng từ nền tảng này, việc ứng dụng AI tiếp tục được triển khai rộng rãi, qua đó hỗ trợ hoạt động chuyên môn và mang lại lợi ích cho người bệnh.
Tiến sĩ, bác sĩ Quan Thế Dân tốt nghiệp Đại học Y Hà Nội năm 1983, từng điều trị và giảng dạy tại một số cơ sở y tế ở TP HCM và Hà Nội; sau khi nghỉ hưu, ông tiếp tục công tác trong lĩnh vực y tế tư nhân.
Minh Tuấn (tổng hợp)
