AI đưa dịch vụ tầm soát đến gần người dân
AI trong y tế là việc sử dụng thuật toán để phân tích dữ liệu sức khỏe, hỗ trợ phát hiện dấu hiệu bệnh và cung cấp thêm thông tin cho nhân viên y tế, chứ không tự thay thế việc khám chữa bệnh của con người. Tại TP.HCM, công nghệ này đang đi từ các hoạt động tầm soát ở cộng đồng đến những khâu chuyên môn trong bệnh viện. Điểm đáng chú ý không chỉ là máy tính xử lý nhanh, mà còn là khả năng đưa dịch vụ đến gần người vốn khó sắp xếp thời gian hoặc tiếp cận cơ sở chuyên khoa. Một công nhân may 41 tuổi ở xã Phú Mỹ tham gia chương trình khám tại địa phương sau nhiều năm chưa ưu tiên tầm soát vì bận việc. Chị cho biết quy trình gọn, kết quả sớm giúp giảm thời gian chờ, còn việc đưa dịch vụ về địa phương tạo điều kiện để phụ nữ chủ động kiểm tra sức khỏe. Đây là giá trị thiết thực nhất của AI tầm soát bệnh: hỗ trợ mở rộng cơ hội phát hiện nguy cơ, thay vì chỉ làm mới thiết bị trong bệnh viện.
Tầm soát nhanh hơn, nhưng kết quả vẫn cần được xác nhận
Tại Bệnh viện Hùng Vương, CerviCare AI được đưa vào thực hành lâm sàng từ tháng 7/2023 để phân tích hình ảnh cổ tử cung và hỗ trợ nhân viên y tế nhận diện dấu hiệu nghi ngờ. Kết quả được trả trong khoảng 5 phút, với chi phí 320.000 đồng mỗi lần theo thông tin của bệnh viện. Ở tuyến cơ sở, hình ảnh X-quang ngực tại Trạm Y tế xã đảo Thạnh An được phân tích bằng công nghệ chuyên dụng; khi cần, bác sĩ có thể hội chẩn với chuyên gia ở tuyến trên. Thành phố đang xây dựng kế hoạch trình UBND để nhân rộng hỗ trợ AI phát hiện tổn thương trên phim X-quang phổi tại các trạm y tế. Những mô hình này có thể giúp việc sàng lọc thuận tiện hơn, nhưng không đồng nghĩa mọi nơi đã triển khai rộng rãi hoặc mọi kết quả bất thường đều là chẩn đoán xác định. Người dân cần được hướng dẫn rõ bước tiếp theo và nơi xác nhận kết quả.
AI bệnh viện hỗ trợ phân tích, không kê đơn thay bác sĩ
Trong bệnh viện, AI có thể hỗ trợ những công việc cần đọc và xử lý lượng lớn hình ảnh, qua đó bổ sung dữ liệu cho bác sĩ. Tại Bệnh viện Ung bướu TP.HCM, công nghệ được ứng dụng trong đọc hình ảnh, phân tích giải phẫu bệnh và lập kế hoạch xạ trị; một số công cụ còn hỗ trợ phát hiện tổn thương trên CT phổi và nhận diện dấu hiệu liên quan đến đột biến gene. Bệnh viện Nguyễn Trãi dùng mô hình AI Afib để hỗ trợ tầm soát rung nhĩ, còn Bệnh viện Mắt TP.HCM ứng dụng EyeDr trong sàng lọc glôcôm qua hình ảnh gai thị. Phần mềm RAPID tại Bệnh viện Nhân dân 115 hỗ trợ phân tích hình ảnh não ở bệnh nhân đột quỵ, cung cấp thêm căn cứ để ê-kíp xem xét can thiệp. Đây là trợ lực có ích khi bệnh viện tuyến cuối tiếp nhận đông bệnh nhân, nhưng phạm vi của từng công cụ phải được nói rõ: AI hỗ trợ phân tích, không tự quyết định phác đồ. Bác sĩ cần đối chiếu kết quả với triệu chứng, xét nghiệm và toàn cảnh người bệnh trước khi lựa chọn điều trị.
Kỳ vọng công nghệ cần đi cùng bằng chứng và nguồn lực
Kỳ vọng AI sẽ tạo đột phá trong y học là có cơ sở, nhưng lời hứa chữa khỏi ung thư không nên bị hiểu thành kết quả đã ở ngay trước mắt. CEO Arm Rene Haas dự đoán AI có thể giúp chữa khỏi ung thư trong thế hệ hiện nay, đồng thời cho rằng công nghệ có thể rút ngắn quá trình phát triển và thử nghiệm thuốc. Tuy nhiên, ung thư gồm hơn 100 loại bệnh khác nhau, còn bằng chứng về tác động lâm sàng của AI trong phát triển thuốc vẫn hạn chế. Haas cũng nhấn mạnh nhu cầu sức mạnh tính toán rất lớn; chip và bộ nhớ đang là nguồn lực ngành bán dẫn khó đáp ứng. Điều này nhắc rằng AI bệnh viện không chỉ cần phần mềm: hiệu quả còn tùy vào dữ liệu, quy trình kiểm chứng và năng lực triển khai. TP.HCM nên mở rộng những ứng dụng có ích, nhưng cần công bố rõ nơi áp dụng, mục đích, giới hạn và cách bác sĩ xác nhận kết quả. Công nghệ chỉ thực sự nâng chất lượng chăm sóc khi giúp người bệnh tiếp cận sớm hơn và để con người giữ quyền quyết định.
