Số hóa hồ sơ là nền móng, không phải đích đến
Bệnh án điện tử là hồ sơ sức khỏe được tạo lập và quản lý trên môi trường số, giúp thay thế giấy tờ, chuẩn hóa thông tin và hỗ trợ chia sẻ dữ liệu phục vụ chăm sóc người bệnh. Tại TP.HCM, đây là một phần thiết yếu của chuyển đổi số y tế: giá trị lớn nhất không nằm ở việc bỏ giấy, mà ở khả năng giúp thông tin đi theo người bệnh và hỗ trợ quyết định chuyên môn.
Theo định hướng của Nghị quyết 57-NQ/TW, ngành y tế thành phố đang chuyển từ quản lý truyền thống sang vận hành thông minh. Đến nay, 163 trong 164 bệnh viện đã triển khai bệnh án điện tử, dù mức độ ứng dụng còn khác nhau. Tại Bệnh viện Lê Văn Thịnh, từ năm 2025, hệ thống hồ sơ số được triển khai cùng đăng ký trực tuyến, đặt lịch qua ứng dụng, website và kiosk. Người bệnh có thể làm thủ tục bằng căn cước công dân gắn chip, VNeID, mã bảo hiểm y tế hoặc nhận diện khuôn mặt. Những thay đổi ấy có ý nghĩa thực tế: các giải pháp giúp rút ngắn thời gian chờ khám khoảng 25–40 phút.
Bệnh án điện tử cũng giảm việc lặp lại thao tác hành chính. Tại Bệnh viện Đa khoa Thủ Đức, thời gian hoàn thành một bệnh án giảm từ khoảng 90 phút với hồ sơ giấy xuống còn 30 phút. Bệnh viện Lê Văn Thịnh đang xây dựng trung tâm điều hành thông minh, hướng tới mô hình không giấy tờ. Tuy vậy, số hóa riêng lẻ chưa đủ: dữ liệu cần được chuẩn hóa, kết nối an toàn giữa các cơ sở để phục vụ điều trị, thay vì chỉ làm thủ tục nhanh hơn.
AI đưa tầm soát đến gần cộng đồng
Điểm đáng chú ý của AI trong y tế là công nghệ có thể hỗ trợ sàng lọc ngay ở nơi người dân sinh sống, thay vì chỉ tập trung tại bệnh viện lớn. Tại Bệnh viện Hùng Vương, CerviCare AI được đưa vào thực hành tầm soát ung thư cổ tử cung từ tháng 7/2023. Thuật toán phân tích hình ảnh để giúp nhân viên y tế nhận diện dấu hiệu nghi ngờ; kết quả có thể trả trong khoảng 5 phút.
Mô hình khám tại địa phương giúp giảm rào cản thời gian và đi lại, nhất là với người lao động khó thu xếp lịch khám. Một phụ nữ 41 tuổi tham gia chương trình tầm soát miễn phí của bệnh viện tại xã Phú Mỹ cho biết quy trình nhanh gọn, kết quả sớm giúp tiết kiệm thời gian chờ. Đây là lợi ích thiết thực hơn những lời hứa công nghệ: phát hiện nguy cơ sớm chỉ có ý nghĩa khi dịch vụ đến được với người cần.
AI còn hỗ trợ đọc phim X-quang ngực tại Trạm Y tế xã đảo Thạnh An; bác sĩ có thể kết nối chuyên gia tuyến trên khi gặp ca khó. Sau giai đoạn thử nghiệm, Sở Y tế TP.HCM đang xây dựng kế hoạch trình UBND thành phố để nhân rộng công cụ phát hiện tổn thương phổi trên phim X-quang tại các trạm y tế. Đây là hướng đi đáng ủng hộ, miễn là công cụ được đánh giá đúng quy trình và có kết nối hội chẩn, chuyển viện khi cần.
Ở bệnh viện, AI thêm dữ liệu cho quyết định điều trị
Từ cộng đồng đến bệnh viện tuyến cuối, AI đang được dùng để phân tích hình ảnh và bổ sung thông tin cho bác sĩ. Bệnh viện Ung bướu TP.HCM ứng dụng công nghệ này trong đọc hình ảnh, phân tích giải phẫu bệnh và lập kế hoạch xạ trị. Ở những nơi tiếp nhận lượng lớn bệnh nhân, hỗ trợ xử lý một số công đoạn có thể giúp giảm áp lực, nhưng hiệu quả điều trị không thể được đo chỉ bằng tốc độ.
Ranh giới cần được nói rõ: AI không thay thế bác sĩ và không tự quyết định phác đồ. Kết quả hệ thống đưa ra phải được đối chiếu với triệu chứng, xét nghiệm, hình ảnh và các dữ kiện liên quan; quyết định điều trị vẫn thuộc về ê-kíp chuyên môn sau khi đánh giá toàn diện. Vì thế, nên xem AI như một công cụ hỗ trợ nhận diện và sắp xếp thông tin, không phải một người chẩn đoán độc lập.
Cách tiếp cận ấy cũng phù hợp với bệnh án điện tử: dữ liệu có ích khi được bác sĩ xem xét trong bối cảnh cụ thể và được bảo vệ khi chia sẻ. Muốn chuyển đổi số y tế tạo ra chất lượng chăm sóc tốt hơn, thành phố cần đầu tư song song vào kết nối hệ thống, an toàn thông tin và quy trình chuyên môn. Nếu thiếu những nền tảng đó, công nghệ có thể làm nhanh hơn một quy trình vốn còn rời rạc.
Công nghệ hỗ trợ bác sĩ, không thay thế phán đoán lâm sàng
Robot phẫu thuật thường được nhắc đến cùng AI như một biểu tượng của y học hiện đại, nhưng các thông tin được dẫn ở đây không nêu trường hợp triển khai, kết quả hay tác động cụ thể của robot tại TP.HCM. Vì vậy, không thể khẳng định robot đã nâng chất lượng điều trị ở thành phố dựa trên những dữ kiện này. Điều có thể kết luận là bệnh án điện tử và các ứng dụng AI đang hỗ trợ những khâu đã được ghi nhận: quản lý hồ sơ, tầm soát, phân tích hình ảnh và lập kế hoạch điều trị.
Hướng đi tiếp theo là kết nối dữ liệu giữa các cơ sở và mở rộng những mô hình đã qua thử nghiệm, đồng thời bảo đảm an toàn thông tin và kiểm soát chuyên môn. Một hệ thống số tốt có thể giúp người dân bớt chờ, hỗ trợ phát hiện nguy cơ sớm và dành thêm thời gian cho bác sĩ trao đổi với bệnh nhân. Nhưng công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi được đặt dưới sự giám sát của người có chuyên môn. Kết luận không nên là máy móc sẽ thay bác sĩ, mà là bác sĩ có thêm công cụ để chăm sóc người bệnh tốt hơn.
