Trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng sẽ tạo ra bước ngoặt cho ngành chăm sóc sức khỏe, từ nâng cao chất lượng chẩn đoán đến tối ưu vận hành và giảm chi phí y tế. Tuy nhiên, giới chuyên gia cho rằng quá trình ứng dụng AI sẽ diễn ra từng bước do còn vướng nhiều rào cản về độ tin cậy, bảo mật dữ liệu, tính minh bạch và sự thận trọng của ngành y tế…

Viễn cảnh một bệnh nhân bước vào phòng khám và bác sĩ ngay lập tức có thể tổng hợp hồ sơ bệnh án, dữ liệu di truyền cùng thông tin từ các thiết bị đeo thông minh để xác định bệnh lý mà không cần chờ nhiều ngày xét nghiệm đang dần trở nên khả thi nhờ trí tuệ nhân tạo (AI).

Đó được xem là một trong những hứa hẹn lớn nhất của AI đối với ngành chăm sóc sức khỏe. Theo nhiều nghiên cứu, trong vài thập kỷ tới, công nghệ này không chỉ có thể giúp cứu sống hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu người, mà còn tạo ra những khoản tiết kiệm khổng lồ cho hệ thống y tế toàn cầu.

Một nghiên cứu công bố năm 2023 ước tính nếu AI được ứng dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe, ngành y tế có thể tiết kiệm tới 360 tỷ USD mỗi năm nhờ nâng cao hiệu quả vận hành, giảm chi phí điều trị và hạn chế sai sót trong khám chữa bệnh.

Tuy nhiên, khoảng cách giữa tiềm năng và thực tế vẫn còn khá lớn. Mặc dù AI đã xuất hiện ở hầu hết các lĩnh vực, từ điện thoại thông minh, chatbot cho đến xe tự lái, việc ứng dụng công nghệ này trong y tế vẫn diễn ra khá thận trọng. Khảo sát của Hiệp hội Y khoa Mỹ (AMA) năm 2024 cho thấy khoảng 66% bác sĩ tại Mỹ đã từng sử dụng AI dưới một hình thức nào đó, tăng mạnh so với mức 38% của năm trước.

Tuy nhiên, phần lớn chỉ sử dụng AI cho các công việc hành chính hoặc hỗ trợ chuyên môn có mức độ rủi ro thấp, trong khi việc giao AI tham gia các quyết định chẩn đoán và điều trị vẫn còn rất hạn chế.

 AI CÓ THỂ THAY ĐỔI CÁCH VẬN HÀNH CỦA TOÀN BỘ HỆ THỐNG Y TẾ

Điểm mạnh lớn nhất của AI nằm ở khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người khó có thể thực hiện trong thời gian ngắn. Trong lĩnh vực y tế, AI có thể phát hiện những mẫu dữ liệu bất thường để nhận diện sớm các dấu hiệu bệnh lý mà bác sĩ có thể bỏ sót.

Đồng thời, hệ thống cũng có thể so sánh hàng triệu hồ sơ bệnh án nhằm đề xuất phương pháp điều trị phù hợp nhất đối với từng bệnh nhân dựa trên tiền sử bệnh, đặc điểm di truyền và phản ứng của những người có tình trạng tương tự.

Nếu được triển khai hiệu quả, AI sẽ góp phần rút ngắn thời gian chẩn đoán, nâng cao độ chính xác và thúc đẩy xu hướng điều trị cá thể hóa - mục tiêu mà ngành y tế theo đuổi trong nhiều năm qua. Không chỉ hỗ trợ khám chữa bệnh, AI còn được kỳ vọng cải thiện hiệu quả vận hành của các bệnh viện.

Thông qua việc phân tích quy trình làm việc, AI có thể dự báo nhu cầu nhân sự, tối ưu lịch phẫu thuật, phân bổ phòng mổ và sử dụng hiệu quả hơn các nguồn lực vốn luôn trong tình trạng quá tải. Việc tự động hóa các công việc mang tính lặp lại cũng giúp đội ngũ y tế giảm đáng kể thời gian xử lý hồ sơ, dành nhiều thời gian hơn cho bệnh nhân.

Đây cũng là nguyên nhân khiến ngày càng nhiều bệnh viện trên thế giới triển khai các hệ thống AI ghi chép tự động. Những công cụ này có thể lắng nghe cuộc trao đổi giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó tự động soạn thảo hồ sơ khám bệnh và ghi chú điều trị.

Theo các khảo sát gần đây, hơn 20% bác sĩ đã sử dụng AI để hỗ trợ viết ghi chú theo dõi điều trị hoặc tóm tắt hồ sơ xuất viện. Ngoài ra, chatbot AI cũng đang được áp dụng để đặt lịch khám, trả lời các câu hỏi phổ biến của bệnh nhân cũng như hỗ trợ dịch ngôn ngữ theo thời gian thực.

ĐỘ TIN CẬY VÀ QUYỀN RIÊNG TƯ VẪN LÀ NHỮNG RÀO CẢN LỚN

Dù sở hữu nhiều tiềm năng, AI vẫn chưa đủ độ tin cậy để thay thế vai trò của bác sĩ trong các quyết định quan trọng. Các hệ thống AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu bệnh nhân trong quá khứ nên thường hoạt động hiệu quả khi gặp những trường hợp tương tự. Tuy nhiên, khi đối mặt với các ca bệnh hiếm hoặc dữ liệu thực tế khác biệt so với dữ liệu huấn luyện, độ chính xác của AI có thể giảm đáng kể.

Giới nghiên cứu gọi hiện tượng này là "algorithmic drift" - tình trạng thuật toán hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm nhưng giảm hiệu quả khi đưa vào thực tế. Một thách thức khác là nguy cơ thiên vị dữ liệu.

Nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện đầy đủ cho các nhóm chủng tộc hoặc sắc tộc khác nhau, AI có thể đưa ra những khuyến nghị thiếu chính xác đối với một số nhóm bệnh nhân, dẫn đến chẩn đoán hoặc điều trị sai lệch. Một số nghiên cứu đã ghi nhận hiện tượng này trong các hệ thống AI y tế hiện nay.

Bên cạnh đó, vấn đề quyền riêng tư cũng khiến nhiều bệnh viện thận trọng.

Để AI hoạt động hiệu quả, hệ thống cần tiếp cận khối lượng rất lớn dữ liệu sức khỏe cá nhân. Nếu các cơ chế bảo mật không đủ mạnh, nguy cơ rò rỉ thông tin hoặc sử dụng dữ liệu sai mục đích hoàn toàn có thể xảy ra.

Tại Mỹ, các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu y tế theo Đạo luật HIPAA buộc các nhà phát triển AI phải xây dựng những tiêu chuẩn bảo mật rất cao trước khi sản phẩm được đưa vào sử dụng.

Không chỉ vậy, nhiều hệ thống AI hiện nay vẫn hoạt động như những "hộp đen". Chúng có thể đưa ra kết quả nhưng rất khó giải thích quá trình suy luận dẫn đến quyết định đó. Trong khi đó, y học là lĩnh vực đòi hỏi mọi quyết định điều trị đều phải có căn cứ khoa học rõ ràng. Sự thiếu minh bạch này khiến nhiều bác sĩ chưa thực sự tin tưởng vào AI, đồng thời làm quá trình đánh giá và phê duyệt của các cơ quan quản lý trở nên phức tạp hơn.

AI SẼ PHÁT TRIỂN THEO HƯỚNG HỖ TRỢ THAY VÌ THAY THẾ BÁC SĨ

Theo các chuyên gia, những kỳ vọng cho rằng AI sẽ nhanh chóng thay đổi toàn bộ ngành y tế là khá phi thực tế. Việc xây dựng một hệ thống AI đủ an toàn để sử dụng trong khám chữa bệnh cần trải qua quá trình thử nghiệm nghiêm ngặt kéo dài nhiều năm. Ngay cả sau khi được cấp phép, các mô hình AI vẫn phải liên tục cập nhật để thích ứng với dữ liệu mới và những tình huống phát sinh trong thực tế.

Đó là lý do đến nay AI chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ thay vì thay thế con người.

Ở một số bệnh viện, AI đã được sử dụng như "đôi mắt thứ hai" hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh phát hiện sớm dấu hiệu bệnh. Tuy nhiên, chỉ khoảng 12% bác sĩ cho biết họ thực sự dựa vào AI trong việc hỗ trợ đưa ra chẩn đoán.

Theo giới nghiên cứu, quá trình chuyển đổi của ngành y tế sang mô hình ứng dụng AI sẽ diễn ra từng bước. Trong ngắn hạn, AI nhiều khả năng tiếp tục được triển khai ở các lĩnh vực ít rủi ro như xử lý hồ sơ, quản lý bệnh viện, hỗ trợ hành chính và tối ưu quy trình vận hành.

Khi công nghệ ngày càng hoàn thiện, dữ liệu được mở rộng và các tiêu chuẩn về minh bạch, an toàn cũng như bảo mật được thiết lập đầy đủ hơn, AI mới có thể phát huy hết tiềm năng trong điều trị và chăm sóc sức khỏe. Nếu vượt qua được những rào cản hiện nay, AI không chỉ góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ y tế mà còn có thể trở thành một trong những động lực quan trọng giúp giảm chi phí chăm sóc sức khỏe trên quy mô toàn cầu, đồng thời mở ra một giai đoạn mới của nền y học chính xác và cá thể hóa.