Thước đo không phải là thuật toán, mà là lợi ích cho người bệnh
Trí tuệ nhân tạo y tế là việc dùng thuật toán phân tích dữ liệu sức khỏe để hỗ trợ sàng lọc, phân loại và quyết định lâm sàng, trong khi bác sĩ vẫn chịu trách nhiệm chuyên môn. Hội nghị Khoa học Trí tuệ nhân tạo trong y tế (AI4Health) 2026 khép lại chiều 24-10 tại Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội, với trọng tâm là giá trị thực tế của AI đối với bệnh nhân và hệ thống y tế. Đây là hướng thảo luận đáng hoan nghênh: ngành y không cần thêm những màn trình diễn thuật toán nếu chưa chứng minh được công nghệ giúp điều trị an toàn hơn, tiết kiệm nguồn lực hay cải thiện trải nghiệm khám chữa bệnh. Một mô hình có độ chính xác cao trong nghiên cứu chưa chắc hoạt động tốt tại bệnh viện Việt Nam. Vì vậy, chẩn đoán bệnh AI chỉ đáng tin khi được kiểm chứng trên dữ liệu phù hợp, bảo vệ quyền riêng tư và hỗ trợ chứ không thay thế phán đoán của thầy thuốc.
AI có thể giữ lại thời gian vàng, nhưng hiệu quả tùy bối cảnh
Một ví dụ thực tế được nêu tại hội nghị là AiTRIAGE, hệ thống hỗ trợ phân tầng nguy cơ tim mạch dựa trên điện tâm đồ và dữ liệu lâm sàng ban đầu. Hệ thống đạt độ nhạy trên 82%; theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Đỗ Ngọc Sơn, đánh giá tức thì có thể giúp bác sĩ xử trí sớm, thay vì chờ từ 1 đến 3 giờ để có kết quả xét nghiệm men tim. Với người bệnh cấp cứu, đây là lợi ích cụ thể hơn nhiều so với một điểm số đẹp trên báo cáo: nhận diện nguy cơ sớm có thể giúp đội ngũ y tế ưu tiên đúng ca và giữ thời gian vàng. Nhưng hiệu quả không thể suy rộng cho mọi nơi. Phần mềm phát hiện lao trên X-quang cần khoảng 1,1 xét nghiệm khẳng định cho mỗi ca phát hiện thêm tại bệnh viện chuyên khoa; khi dùng để sàng lọc cộng đồng, con số có thể tăng lên 13–100 xét nghiệm GeneXpert do dương tính giả. Điều đó cho thấy triển khai AI mà bỏ qua bối cảnh có thể tạo thêm gánh nặng thay vì giảm tải.
Chuyển đổi số y tế cần bằng chứng và trách nhiệm rõ ràng
Làn sóng chuyển đổi số y tế khiến câu hỏi quan trọng không còn là AI làm được gì, mà là công nghệ đem lại lợi ích nào cho người bệnh và hệ thống. Muốn công nghệ y tế Việt Nam đi từ thử nghiệm tới ứng dụng có trách nhiệm, cần chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng hạ tầng tính toán an toàn và đào tạo nhân lực hiểu cả y học lẫn công nghệ. Hội nghị cũng nhấn mạnh rằng hiệu năng thuật toán chỉ là điều kiện cần: trước khi nhân rộng, phải đánh giá lợi ích lâm sàng, mức độ an toàn, tính công bằng, khả năng chi trả và theo dõi sau triển khai. Đây là cách tiếp cận đúng, dù đòi hỏi nhiều công sức hơn việc mua phần mềm rồi kỳ vọng kết quả tự đến. Bước tiếp theo là hoàn thiện quy định, bảo vệ dữ liệu cá nhân và nâng kỹ năng số cho nhân viên y tế. AI chỉ thực sự thay đổi cuộc sống bệnh nhân khi hỗ trợ bác sĩ ra quyết định tốt hơn, có bằng chứng và có người chịu trách nhiệm.
