Ngày 24/10, Trường đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội tổ chức Hội nghị khoa học trí tuệ nhân tạo trong y tế 2026 với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong y tế: Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn”. Chủ đề này phản ánh một chuyển dịch rất rõ của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong y tế hiện nay.
Chia sẻ tại hội nghị, các chuyên gia chỉ rõ, giai đoạn đặt câu hỏi AI có thể làm được gì đã qua. Vấn đề quan trọng ở thời điểm này là làm rõ AI có thực sự tạo ra giá trị cho người bệnh hay không; có giúp nhân viên y tế đưa ra quyết định tốt hơn hay không; có thể vận hành an toàn, công bằng, minh bạch và bền vững trong hệ thống y tế hay không.
Giáo sư, Tiến sĩ, Thầy thuốc Nhân dân Lê Ngọc Thành, Hiệu trưởng Trường đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội chỉ rõ: Trong y học, 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. Vì vậy, cùng với đổi mới công nghệ, chúng ta cần bằng chứng lâm sàng, dữ liệu phù hợp, cơ chế quản trị, tiêu chuẩn đánh giá, bảo vệ dữ liệu cá nhân, khả năng giải thích và đặc biệt là trách nhiệm nghề nghiệp. AI phải hỗ trợ con người ra quyết định tốt hơn, chứ không thay thế trách nhiệm của người thầy thuốc.
Các phiên tiền hội nghị và phiên toàn thể thảo luận từ ứng dụng AI trong thực hành lâm sàng, chẩn đoán hình ảnh, nghiên cứu khoa học và phát triển dược phẩm đến AI trong quản lý bệnh viện, y học chính xác, dữ liệu lớn và y học cá thể hóa. Hội nghị đồng thời đi sâu vào tìm câu trả lời cho các vấn đề về hiệu quả lâm sàng, bằng chứng có thể kiểm chứng, điều kiện nhân rộng và giá trị đối với hệ thống y tế. Các phiên chuyên đề tiếp tục mở rộng sang y tế cơ sở, sức khỏe cộng đồng, sức khỏe tâm thần, giáo dục y khoa, hạ tầng dữ liệu, quản trị, an toàn và đánh giá giá trị của AI.
Đối với Việt Nam, cơ hội của AI trong y tế là rất lớn, nhưng chúng ta cũng có những yêu cầu rất riêng. Các hệ thống AI cần được phát triển và đánh giá trên dữ liệu phù hợp với người Việt Nam, với mô hình bệnh tật, nguồn lực, quy trình chuyên môn và điều kiện vận hành của hệ thống y tế Việt Nam.
Công nghệ chỉ thực sự có ý nghĩa khi có thể tiếp cận được, tích hợp được vào thực hành và giải quyết một vấn đề y tế cụ thể. Điều này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa bác sĩ, dược sĩ, chuyên gia y tế công cộng, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư công nghệ, nhà quản lý, nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp.
Tại hội nghị, các chuyên gia cũng lưu ý, việc ứng dụng AI trong y tế phải lấy chất lượng chăm sóc và lợi ích đối với người bệnh làm thước đo. Đối với ứng dụng lâm sàng, cần đánh giá cả hiệu năng của mô hình và tính an toàn, hiệu quả của giải pháp khi được nhân viên y tế sử dụng trong thực tế.
Tại Việt Nam, cần phát triển dữ liệu và hạ tầng dùng chung cho AI y tế. Dữ liệu cần được chuẩn hóa, kiểm tra chất lượng và có tính đại diện phù hợp với nhóm dân cư, người bệnh mà giải pháp hướng tới. Cần tích hợp AI với hệ thống hiện có để hạn chế nhập liệu lặp lại và giảm gánh nặng hành chính cho nhân viên y tế.
Mặt khác có giải pháp quản trị rủi ro trong suốt quá trình phát triển và sử dụng AI. Quản lý AI cần phù hợp với mức độ rủi ro, xác định rõ mục đích, giới hạn sử dụng và trách nhiệm của các bên. Nhân viên y tế cần được đào tạo để hiểu giới hạn của AI; thầy thuốc đánh giá kết quả hỗ trợ và chủ động quyết định chuyên môn.
Khi AI ngày càng phát triển thì cần tăng cường hợp tác để đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn; cơ sở y tế tham gia xác định nhu cầu và đánh giá kết quả; nhà trường gắn nghiên cứu với đào tạo; doanh nghiệp phát triển sản phẩm và hỗ trợ vận hành.
MINH HOÀNG