AI trong y tế: Tiềm năng rất lớn nhưng không thể thay thế bác sĩ

Tại Việt Nam, nhiều cơ sở y tế đã đưa AI vào thực tiễn khám chữa bệnh, trong đó Bệnh viện Đại học Y Hà Nội là bệnh viện đi đầu về đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng AI trong y học.

Theo PGS.TS. Lê Tuấn Linh - Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, AI đang mang lại nhiều thay đổi cho lĩnh vực y tế khi hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán, giúp phát hiện sớm bệnh lý và rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu, qua đó góp phần giảm tải cho các cơ sở khám chữa bệnh. Tuy nhiên, việc triển khai AI trong thực tế vẫn đặt ra yêu cầu về hoàn thiện hệ thống dữ liệu, nâng cao độ tin cậy của công nghệ và xây dựng quy trình ứng dụng phù hợp tại các bệnh viện.

PGS.TS. Lê Tuấn Linh - Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cùng nhân viên y tế phân tích hình ảnh CT mạch vành trên hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI, góp phần nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán bệnh tim mạch. Ảnh: Quỳnh Mai.

AI đang được ứng dụng ra sao?

PGS.TS. Lê Tuấn Linh cho hay, trong vài năm trở lại đây, AI đã bắt đầu xuất hiện trong nhiều hoạt động của bệnh viện hiện đại. AI hiện được ứng dụng ở nhiều mảng khác nhau với mục tiêu tối ưu quy trình khám chữa bệnh, nâng cao trải nghiệm người bệnh và hỗ trợ nhân viên y tế trong công việc chuyên môn.

Tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, có thể nhắc đến AI đang được ứng dụng tốt trong một số lĩnh vực sau: hỗ trợ chẩn đoán, sàng lọc bệnh (chuyên khoa như cấp cứu, chẩn đoán hình ảnh và thăm dò chức năng); ứng dụng robot trong phẫu thuật thay khớp; phần mềm “made in HMU” giúp giảm thời gian cấp cứu; hỗ trợ tiếp đón, hướng dẫn người bệnh; AI hỗ trợ truyền thông y tế,... Cụ thể:

AI trong hỗ trợ chẩn đoán, sàng lọc bệnh

Trong lĩnh vực cận lâm sàng, AI đã được ứng dụng tại nhiều chuyên khoa như cấp cứu, chẩn đoán hình ảnh và thăm dò chức năng.

Ở chuyên ngành Chẩn đoán hình ảnh, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đã sử dụng công nghệ AI để hỗ trợ phân tích hình ảnh X-quang tuyến vú, X-quang phổi, đánh giá mạch vành, chụp cắt lớp vi tính và sàng lọc ung thư phổi.

Một số phần mềm AI chuyên sâu còn hỗ trợ đánh giá các bệnh lý thần kinh liên quan đến sa sút trí tuệ bằng cách phân tích chất xám, chất trắng trong não, từ đó theo dõi tiến triển teo não và quá trình thoái hóa thần kinh của người bệnh.

Những hình ảnh AI hỗ trợ đọc X-quang phổi, đánh giá mạch vành và hỗ trợ đánh giá các bệnh lý thần kinh liên quan đến sa sút trí tuệ.

Trong lĩnh vực thăm dò chức năng, nhiều kỹ thuật như đo loãng xương, điện tâm đồ hay doppler xuyên sọ đã tích hợp phần mềm tự động chuyển đổi dữ liệu thành kết quả phân tích, giúp giảm thời gian xử lý và hỗ trợ bác sĩ trong đánh giá chuyên môn.

Ứng dụng robot trong phẫu thuật thay khớp

Trong lĩnh vực ngoại khoa, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đã đưa vào sử dụng hệ thống robot CORI hỗ trợ phẫu thuật thay khớp gối. Hệ thống này giúp bác sĩ lập kế hoạch phẫu thuật, cắt xương và đặt khớp nhân tạo dựa trên dữ liệu giải phẫu riêng của từng người bệnh.

PGS.TS. Đào Xuân Thành (đội mũ trùm) và kíp mổ của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội đang sử dụng robot CORI trong quá trình phẫu thuật thay khớp gối cho bệnh nhân. Ảnh: BVCC.

Khác với nhiều công nghệ trước đây, robot CORI có thể thu thập dữ liệu trực tiếp ngay tại phòng mổ mà không yêu cầu người bệnh chụp CT hay MRI trước phẫu thuật. Công nghệ này giúp kiểm soát quá trình cắt xương với độ sai lệch dưới 1mm, hạn chế xâm lấn, giảm đau sau mổ và hỗ trợ phục hồi sớm cho người bệnh.

Phần mềm “made in HMU” giúp giảm thời gian cấp cứu

Phần mềm HMU Triage - sản phẩm “made in HMU” do nhóm bác sĩ Trung tâm Cấp cứu và Hồi sức tích cực, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội phát triển đang trở thành một trong những điểm nhấn trong quá trình chuyển đổi số y tế của bệnh viện. HMU Triage được xây dựng nhằm hỗ trợ phân loại, quản lý bệnh nhân cấp cứu theo tiêu chuẩn quốc tế nhưng được điều chỉnh phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam.

Tại Khoa Cấp cứu, chỉ với chưa đầy 1 phút thao tác, toàn bộ thông tin cơ bản, chỉ số sinh hiệu và mức độ nặng của bệnh nhân được nhập và đồng bộ trên hệ thống. Phần mềm cũng hỗ trợ sắp xếp giường bệnh phù hợp, giúp bác sĩ tiếp cận người bệnh nhanh hơn, giảm nhiều khâu trung gian.

Theo ThS.BS. Ngô Đức Hùng - Phó Trưởng khoa Cấp cứu và Hồi sức tích cực, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, trước đây việc phân loại bệnh nhân bằng hồ sơ giấy khiến người bệnh phải chờ đợi lâu, nhân viên y tế mất nhiều thời gian nhập liệu và dễ xảy ra nhầm lẫn. “Từ khi sử dụng HMU Triage, khoa chúng tôi hoàn toàn không còn dùng giấy”, BS. Hùng cho biết.

Theo ThS.BS. Ngô Đức Hùng, trung bình mỗi ngày Khoa tiếp nhận khoảng 120-140 bệnh nhân. Sau 8 tháng thử nghiệm, phần mềm chính thức vận hành từ tháng 8/2025 và giúp thời gian tiếp đón giảm từ 15-20 phút xuống còn khoảng 3 phút.

HMU Triage sử dụng hệ thống màu sắc để phân loại mức độ bệnh như đỏ (nguy kịch), cam (nặng), vàng (trung bình), xanh (ổn định), giúp nhân viên y tế ưu tiên xử trí nhanh chóng và chính xác hơn. Dữ liệu chỉ cần nhập một lần và tự động đồng bộ với hồ sơ bệnh án điện tử.

Tại các khu vực điều trị đều có hệ thống máy tính hiển thị công việc còn tồn đọng nhằm hạn chế bỏ sót y lệnh. Bác sĩ trực cũng có thể theo dõi toàn bộ tình trạng khoa phòng như số lượng bệnh nhân thở máy, khu vực quá tải hay nhu cầu hỗ trợ nhân lực.

Ngoài ra, mỗi bệnh nhân được cấp mã QR cá nhân để người nhà tra cứu tình trạng điều trị và kết quả xét nghiệm. Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu dự kiến tiếp tục tích hợp AI nhằm cảnh báo sớm nguy cơ diễn biến nặng và hỗ trợ cập nhật tình trạng người bệnh cho thân nhân từ xa.

Robot hỗ trợ tiếp đón, hướng dẫn người bệnh

Một trong những điểm nhấn về ứng dụng AI tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội không thể không nhắc đến là robot tiếp đón người bệnh. Robot này có khả năng giao tiếp bằng giọng nói, hỗ trợ người bệnh hỏi - đáp trực tiếp như đang trò chuyện với nhân viên y tế. Hệ thống màn hình cảm ứng giúp hiển thị thông tin, hướng dẫn rõ ràng và dễ sử dụng.

Ngoài chức năng hướng dẫn thủ tục khám chữa bệnh, robot còn hỗ trợ tư vấn chuyên khoa theo triệu chứng ban đầu và chỉ đường trong bệnh viện. Việc triển khai robot tiếp đón giúp giảm áp lực cho nhân viên y tế, đồng thời nâng cao trải nghiệm của người bệnh ngay từ khâu tiếp nhận.

AI hỗ trợ truyền thông y tế

Không chỉ trong khám chữa bệnh, AI cũng đang được ứng dụng trong hoạt động truyền thông tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội.

Tổ Truyền thông thuộc Phòng Công tác xã hội đã bước đầu sử dụng AI để hỗ trợ tìm kiếm thông tin, lên ý tưởng nội dung, viết tin bài, đặt tiêu đề và thiết kế infographic.

Bên cạnh đó, AI cũng được ứng dụng trong sản xuất video, chuyển văn bản thành giọng nói, tạo hình ảnh bằng câu lệnh và hỗ trợ trả lời tự động các câu hỏi thường gặp của người dân. Việc ứng dụng AI trong truyền thông giúp nâng cao hiệu quả tiếp cận công chúng, tối ưu hoạt động tư vấn và hỗ trợ người bệnh tốt hơn.

Những định hướng cho tương lai

Nói về định hướng ứng dụng AI trong thời gian tới, PGS.TS. Lê Tuấn Linh - Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho biết, Bệnh viện sẽ tích hợp AI sâu hơn trong toàn bộ quá trình số hóa nhằm giảm rủi ro, tối ưu vận hành và nâng cao trải nghiệm cho người bệnh.

Theo PGS.TS. Lê Tuấn Linh, quá trình số hóa không chỉ dừng ở bệnh án điện tử mà sẽ bao trùm toàn bộ hành trình khám chữa bệnh, từ khi người dân tìm hiểu thông tin y tế tại nhà, đăng ký khám cho đến điều trị và theo dõi sau ra viện.

Bệnh viện đang hướng tới xây dựng các nền tảng AI hỗ trợ người dân tra cứu thông tin sức khỏe chính thống trước khi đi khám. Hệ thống có thể giúp người dân xác định triệu chứng có cần đi khám hay không, nên khám chuyên khoa nào và cơ sở y tế nào phù hợp.

Trong giai đoạn đặt lịch khám, AI được kỳ vọng sẽ hỗ trợ lựa chọn đúng chuyên khoa, đúng phòng khám, đúng bác sĩ và cơ sở phù hợp nhất dựa trên tình trạng bệnh cũng như vị trí của người bệnh. Theo kế hoạch, Bệnh viện kỳ vọng có thể hoàn thiện một số sản phẩm vào năm 2027.

AI cũng hỗ trợ trong việc tiếp đón bệnh nhân. Ảnh: Quỳnh Mai.

PGS.TS. Lê Tuấn Linh cho biết, thực tế có nhiều trường hợp người bệnh tự nhận định sai chuyên khoa cần khám. Chẳng hạn, người bệnh nghĩ mình mắc bệnh tim mạch nhưng triệu chứng lại liên quan đến chuyên khoa khác. AI sẽ hỗ trợ sàng lọc và điều hướng phù hợp hơn.

Trong quá trình điều trị, Bệnh viện cũng định hướng ứng dụng AI để kiểm soát tương tác thuốc và hỗ trợ kê đơn an toàn. Hệ thống sẽ kết hợp dữ liệu thực tế cùng các thuật toán phân tích nhằm cảnh báo những trường hợp thuốc có nguy cơ tương tác với nhau, thuốc không phù hợp với bệnh lý hoặc không nằm trong danh mục được bảo hiểm y tế chi trả theo mã bệnh.

Theo PGS.TS. Lê Tuấn Linh, hiện Bệnh viện đã xây dựng được hệ thống cảnh báo với một số nhóm thuốc và sẽ tiếp tục mở rộng trong thời gian tới.

Ở lĩnh vực chuyên môn, AI hiện đã được ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh và thăm dò chức năng, tuy nhiên xét nghiệm vẫn là mảng còn nhiều tiềm năng phát triển.

PGS.TS. Lê Tuấn Linh cho hay, có những trường hợp chỉ số xét nghiệm dù vẫn nằm trong giới hạn bình thường nhưng lại bất thường nếu so với diễn biến trước đó của chính người bệnh. AI có thể hỗ trợ theo dõi dọc hồ sơ bệnh án để phát hiện những thay đổi này, từ đó cảnh báo nguy cơ bệnh diễn biến nặng hoặc hỗ trợ kiểm soát chất lượng xét nghiệm.

Ví dụ, nếu một bệnh nhân nhiều ngày có chỉ số ổn định nhưng đột ngột thay đổi bất thường, hệ thống có thể cảnh báo bác sĩ lâm sàng kiểm tra lại tình trạng bệnh, đồng thời cảnh báo khoa xét nghiệm rà soát khả năng sai số kỹ thuật.

Còn trong lĩnh vực nội soi, bệnh viện cũng đã phối hợp với đối tác Nhật Bản nghiên cứu ứng dụng AI hỗ trợ nhận diện tổn thương bất thường trong quá trình nội soi. Hiện sản phẩm đã được xây dựng nhưng chưa triển khai vận hành chính thức.

Sau điều trị, AI cũng được định hướng tham gia hỗ trợ quản lý người bệnh tại nhà thông qua các tính năng nhắc uống thuốc, hướng dẫn sinh hoạt và theo dõi sức khỏe sau ra viện.

Ở mảng quản lý và hỗ trợ di chuyển trong bệnh viện, ngoài robot chỉ đường đang được đặt tại hành lang, bệnh viện dự kiến phát triển ứng dụng chỉ đường trên điện thoại. Khi người bệnh mở camera và nhập địa điểm cần đến, AI sẽ tự nhận diện vị trí hiện tại và hướng dẫn đường đi theo thời gian thực.

Trong công tác quản trị hành chính, Bệnh viện hiện cũng đang ứng dụng các phần mềm tích hợp AI nhằm tối ưu lịch làm việc, hỗ trợ chấm công và quản lý vận hành.

Chưa hết, một định hướng khác đang được nghiên cứu là sử dụng AI để điều phối quy trình khám cận lâm sàng. Với những bệnh nhân cần thực hiện nhiều kỹ thuật như siêu âm, X-quang, xét nghiệm, điện tâm đồ hay đo loãng xương, hệ thống sẽ tự động tính toán khu vực nào đang đông, thời gian chờ bao lâu để đưa ra lộ trình phù hợp, giúp giảm thời gian chờ đợi và hạn chế ùn tắc giữa các phòng chức năng.

AI không thể thay thế bác sĩ!

PGS.TS. Lê Tuấn Linh khẳng định, giá trị lớn nhất của AI trong y tế là có thể mang lại sự tối ưu hóa hệ thống. Nó có khả năng hỗ trợ bác sĩ ra quyết định nhanh và chính xác hơn. Tuy nhiên, AI chỉ là công cụ hỗ trợ, quyết định cuối cùng vẫn phải do bác sĩ đưa ra sau khi đánh giá toàn diện tình trạng bệnh nhân.

“Bởi y học không chỉ là dữ liệu mà còn bao gồm kinh nghiệm lâm sàng, khả năng giao tiếp, sự thấu cảm và nhiều yếu tố con người mà máy móc chưa thể thay thế. AI có thể xử lý dữ liệu với tốc độ vượt xa con người, nhưng y học vẫn là lĩnh vực cần sự đồng cảm, trách nhiệm và kinh nghiệm của bác sĩ. Vì vậy, trong tương lai gần, AI nhiều khả năng sẽ trở thành “cánh tay hỗ trợ đắc lực” chứ không thể thay thế vai trò trung tâm của người thầy thuốc”, PGS.TS. Lê Tuấn Linh nhấn mạnh.

PGS.TS. Lê Tuấn Linh đánh giá, AI sẽ tiếp tục là xu hướng tất yếu của y tế hiện đại. Trong thời gian tới, không chỉ Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, nhiều bệnh viện cũng sẽ đẩy mạnh đầu tư vào hồ sơ bệnh án điện tử thông minh, phân tích dữ liệu lớn, robot hỗ trợ phẫu thuật và hệ thống dự báo nguy cơ bệnh tật,...

Quỳnh Mai