AI (Trí tuệ nhân tạo) đang nhanh chóng thay đổi y học và chăm sóc sức khỏe trên toàn cầu. Với ước tính khoảng 4,5 tỷ người không tiếp cận được dịch vụ chăm sóc sức khỏe thiết yếu và dự báo thiếu hụt 11 triệu nhân viên y tế vào năm 2030, AI mang đến các công cụ để nâng cao hiệu quả, mở rộng phạm vi tiếp cận và thu hẹp khoảng cách trong chăm sóc.

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), “các giải pháp y tế số dựa trên AI có tiềm năng nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện kết quả sức khỏe trên toàn cầu”.

Trong thực tế, phần mềm dựa trên AI đã vượt trội hơn con người trong một số nhiệm vụ chẩn đoán. Ví dụ, một AI được đào tạo trên các hình ảnh bệnh nhân đột quỵ đã chính xác gấp đôi so với các chuyên gia lâm sàng trong việc xác định và định thời gian đột quỵ não.

Trong chăm sóc cấp cứu, AI có thể hỗ trợ phân loại bệnh nhân: một nghiên cứu tại Anh cho thấy mô hình AI dự đoán chính xác bệnh nhân cần chuyển viện trong 80% các trường hợp xe cứu thương. Và trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, các công cụ AI đã phát hiện các vết gãy xương hoặc tổn thương mà bác sĩ thường bỏ sót – NICE (cơ quan y tế Anh) đánh giá sàng lọc X-quang ngực bằng AI an toàn và tiết kiệm chi phí, và một hệ thống AI phát hiện 64% tổn thương não do động kinh nhiều hơn so với các bác sĩ chuyên khoa hình ảnh.

AI hiện đang đọc hình ảnh y tế (như CT scan và X-quang) nhanh hơn con người. Các công cụ AI có thể phát hiện bất thường trong vài phút – từ hình ảnh đột quỵ đến gãy xương – giúp bác sĩ chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.
Ví dụ, một AI được đào tạo trên hàng nghìn hình ảnh đã xác định được các tổn thương não nhỏ và dự đoán thời điểm xuất hiện đột quỵ, thông tin quan trọng cho việc điều trị kịp thời.

Tương tự, các nhiệm vụ hình ảnh đơn giản như phát hiện gãy xương rất phù hợp với AI: các bác sĩ cấp cứu có thể bỏ sót đến 10% các trường hợp gãy, nhưng AI có thể phát hiện sớm. Với vai trò như “cặp mắt thứ hai,” AI giúp tránh bỏ sót chẩn đoán và các xét nghiệm không cần thiết, từ đó cải thiện kết quả và giảm chi phí.

AI cũng đang tăng cường hỗ trợ quyết định lâm sàng và quản lý bệnh nhân. Các thuật toán tiên tiến có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân để hướng dẫn chăm sóc.

Ví dụ, các mô hình AI mới có thể phát hiện dấu hiệu của các bệnh (như Alzheimer hoặc bệnh thận) nhiều năm trước khi triệu chứng xuất hiện.

Các chatbot lâm sàng và mô hình ngôn ngữ đang nổi lên như trợ lý số: trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn chung chung (như ChatGPT hoặc Gemini) thường đưa ra lời khuyên y tế không đáng tin cậy, các hệ thống chuyên biệt kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn với cơ sở dữ liệu y tế (gọi là tạo sinh tăng cường truy xuất) đã trả lời hữu ích 58% câu hỏi lâm sàng trong một nghiên cứu gần đây tại Mỹ.

Các nền tảng bệnh nhân số cũng là lĩnh vực phát triển. Ví dụ, nền tảng Huma sử dụng AI để giám sát và phân loại bệnh nhân, giảm 30% tỷ lệ tái nhập viện và cắt giảm thời gian đánh giá của bác sĩ lên đến 40%.

Các thiết bị giám sát từ xa (như thiết bị đeo và ứng dụng thông minh) sử dụng AI để theo dõi liên tục các chỉ số sinh tồn – dự đoán các vấn đề về nhịp tim hoặc mức oxy trong thời gian thực – cung cấp dữ liệu cho bác sĩ can thiệp sớm.

Trong các công việc hành chính và vận hành, AI giúp giảm tải công việc. Các công ty công nghệ lớn hiện cung cấp “phi công phụ AI” cho y tế: Microsoft với Dragon Medical One có thể nghe cuộc tư vấn bác sĩ–bệnh nhân và tự động tạo ghi chú khám, trong khi Google và các công ty khác có công cụ hỗ trợ mã hóa, thanh toán và tạo báo cáo.

Tại Đức, nền tảng AI Elea đã rút ngắn thời gian xét nghiệm từ vài tuần xuống còn vài giờ, giúp bệnh viện vận hành nhanh hơn. Những trợ lý AI này giải phóng bác sĩ và y tá khỏi công việc giấy tờ để họ có thể tiếp nhận nhiều bệnh nhân hơn.

Các khảo sát cho thấy bác sĩ đã sử dụng AI cho các công việc tài liệu thường xuyên và dịch thuật: trong khảo sát AMA năm 2024, 66% bác sĩ báo cáo sử dụng công cụ AI (tăng từ 38% năm 2023) cho các nhiệm vụ như ghi chép, mã hóa, kế hoạch chăm sóc hoặc thậm chí chẩn đoán sơ bộ.
Bệnh nhân cũng tương tác với AI: ví dụ, các công cụ kiểm tra triệu chứng dựa trên AI có thể thực hiện phân loại cơ bản, mặc dù chỉ khoảng 29% người dùng tin tưởng các công cụ này cho lời khuyên y tế.

AI trong Nghiên cứu, Phát triển Thuốc và Genomics

Ngoài lâm sàng, AI đang định hình lại nghiên cứu y học và phát triển thuốc. AI tăng tốc khám phá thuốc bằng cách dự đoán cách các phân tử hoạt động, tiết kiệm nhiều năm làm việc trong phòng thí nghiệm. (Ví dụ, AlphaFold của DeepMind đã dự đoán chính xác hàng triệu cấu trúc protein, hỗ trợ phát hiện mục tiêu điều trị.) Genomics và y học cá nhân hóa cũng được hưởng lợi: AI có thể phân tích dữ liệu di truyền khổng lồ để cá nhân hóa phương pháp điều trị cho từng bệnh nhân.

Trong ung thư học, các nhà nghiên cứu tại Mayo Clinic sử dụng AI trên hình ảnh (như CT scan) để dự đoán ung thư tuyến tụy trước 16 tháng so với chẩn đoán lâm sàng – giúp can thiệp sớm cho căn bệnh có tỷ lệ sống sót rất thấp.

Các kỹ thuật như học máy cũng cải thiện dịch tễ học: phân tích âm thanh ho bằng AI (như Google và các đối tác thực hiện tại Ấn Độ) có thể giúp chẩn đoán bệnh lao với chi phí thấp hơn, góp phần nâng cao sức khỏe toàn cầu ở những khu vực thiếu chuyên gia.

Sức khỏe Toàn cầu và Y học Truyền thống

Ảnh hưởng của AI lan rộng toàn cầu. Ở những nơi thiếu nguồn lực, AI trên điện thoại thông minh có thể thu hẹp khoảng cách chăm sóc: ví dụ, một ứng dụng ECG dựa trên AI cảnh báo nguy cơ bệnh tim, ngay cả khi thiếu bác sĩ tim mạch.
AI cũng hỗ trợ y học truyền thống và bổ sung: báo cáo gần đây của WHO/ITU cho thấy các công cụ AI có thể lưu trữ các phương thuốc bản địa và đối chiếu các hợp chất thảo dược với bệnh hiện đại, đồng thời tôn trọng kiến thức văn hóa.

Ấn Độ đã ra mắt thư viện số AI về các văn bản Ayurveda, và các dự án tại Ghana và Hàn Quốc sử dụng AI để phân loại cây thuốc. Những nỗ lực này – nằm trong chương trình của WHO – nhằm làm cho y học truyền thống dễ tiếp cận hơn trên toàn cầu mà không khai thác cộng đồng địa phương.

Tổng thể, AI được xem là công cụ giúp đạt được bao phủ chăm sóc sức khỏe toàn dân (mục tiêu của Liên Hợp Quốc đến năm 2030) bằng cách mở rộng dịch vụ đến các vùng xa xôi hoặc chưa được phục vụ đầy đủ.

Lợi ích của AI trong Chăm sóc Sức khỏe

Những lợi ích chính của AI trong y học bao gồm:

• Chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn: AI có thể xử lý hình ảnh và dữ liệu với quy mô lớn, thường phát hiện những điều mà con người bỏ sót.
• Chăm sóc cá nhân hóa: Thuật toán có thể tùy chỉnh kế hoạch điều trị dựa trên dữ liệu bệnh nhân (di truyền, tiền sử, lối sống).
• Tăng hiệu quả: Tự động hóa giấy tờ và các công việc thường nhật giúp giảm áp lực cho nhân viên y tế. (WEF báo cáo các nền tảng số giảm đáng kể khối lượng công việc của nhà cung cấp dịch vụ.)
• Tiết kiệm chi phí: McKinsey ước tính việc sử dụng AI rộng rãi có thể tiết kiệm hàng trăm tỷ đô la mỗi năm nhờ tăng năng suất và phòng ngừa. Bệnh nhân hưởng lợi từ kết quả sức khỏe tốt hơn và chi phí thấp hơn.
• Mở rộng tiếp cận: Telemedicine và ứng dụng dựa trên AI cho phép người dân ở vùng nông thôn hoặc khu vực nghèo tiếp cận dịch vụ sàng lọc và giám sát chuyên sâu mà không cần đi xa.

Những lợi thế này được xác nhận qua các khảo sát: nhiều bác sĩ cho biết AI hỗ trợ trong việc ghi chép, chẩn đoán và giao tiếp.
Như một báo cáo của WHO đã ghi nhận, “AI mang lại triển vọng lớn trong việc cải thiện cung cấp dịch vụ y tế và y học trên toàn thế giới”.

Thách thức, Rủi ro và Đạo đức

Dù đầy hứa hẹn, AI trong chăm sóc sức khỏe vẫn đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là ưu tiên hàng đầu: dữ liệu y tế rất nhạy cảm, và việc xử lý không đúng cách có thể gây rủi ro cho bí mật bệnh nhân.

Thiên vị trong mô hình AI là mối lo lớn. Nếu thuật toán được đào tạo trên dữ liệu không đa dạng (ví dụ chủ yếu từ bệnh nhân các nước giàu), chúng có thể hoạt động kém hiệu quả với các nhóm khác.

Phân tích của WHO cho thấy các hệ thống đào tạo ở các quốc gia giàu có có thể thất bại ở các nước thu nhập thấp/trung bình, do đó AI phải được thiết kế bao trùm. Niềm tin và đào tạo cho bác sĩ cũng rất quan trọng: triển khai AI nhanh chóng mà không có giáo dục đầy đủ có thể dẫn đến sử dụng sai hoặc sai sót.
Một chuyên gia đạo đức tại Oxford cảnh báo người dùng phải “hiểu và biết cách giảm thiểu” các giới hạn của AI.

Hơn nữa, các hệ thống AI (đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn) có thể tạo ra thông tin sai lệch – bịa ra các thông tin y tế nghe có vẻ hợp lý nhưng không đúng. Ví dụ, một nghiên cứu phát hiện công cụ phiên âm Whisper của OpenAI đôi khi thêm thắt chi tiết, và các mô hình ngôn ngữ phổ biến thường không cung cấp câu trả lời y tế hoàn toàn dựa trên bằng chứng.

Các hướng dẫn đạo đức nhấn mạnh con người phải luôn kiểm soát quyết định chăm sóc (đồng thuận thông tin, giám sát, trách nhiệm). Hướng dẫn của WHO đưa ra sáu nguyên tắc cho công cụ AI y tế: bảo vệ quyền tự chủ của bệnh nhân, đảm bảo sức khỏe và an toàn, yêu cầu minh bạch và giải thích được, duy trì trách nhiệm, thúc đẩy công bằng, và khuyến khích bền vững.

Tóm lại, AI nên hỗ trợ—không thay thế—bác sĩ, và phải được quản lý để lợi ích đến được với mọi người mà không gây hại mới.

Quy định và Quản trị

Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đã bắt đầu can thiệp. FDA đã nhanh chóng phê duyệt hơn 1.000 thiết bị y tế tích hợp AI qua các kênh hiện có.

Vào tháng 1 năm 2025, FDA phát hành bản hướng dẫn dự thảo toàn diện cho phần mềm AI/ML như một thiết bị y tế, bao gồm toàn bộ vòng đời từ thiết kế đến giám sát sau thị trường.

Hướng dẫn này nhấn mạnh minh bạch và chống thiên vị, khuyến khích nhà phát triển lên kế hoạch cập nhật liên tục và quản lý rủi ro. FDA cũng đang soạn thảo quy định cho việc sử dụng AI trong phát triển thuốc và đang lấy ý kiến công chúng về các vấn đề liên quan đến AI tạo sinh.

Tại châu Âu, Luật AI mới của EU (có hiệu lực năm 2024) phân loại hệ thống AI y tế là “nguy cơ cao,” nghĩa là phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về thử nghiệm, tài liệu và giám sát con người.

Tại Anh, Cơ quan Quản lý Thuốc và Sản phẩm Y tế (MHRA) quản lý các thiết bị y tế tích hợp AI theo luật thiết bị y tế hiện hành.

Các tổ chức chuyên môn và chính phủ nhấn mạnh giáo dục: nhân viên y tế cần kỹ năng số mới, và bệnh nhân cần hướng dẫn khi nào nên sử dụng AI.

Như Tổng Giám đốc WHO Tedros đã nói, AI có thể “cải thiện sức khỏe cho hàng triệu người” nếu sử dụng khôn ngoan, nhưng “cũng có thể bị lạm dụng và gây hại”.

Do đó, các tổ chức quốc tế kêu gọi thiết lập hàng rào bảo vệ để đảm bảo mọi công cụ AI đều an toàn, dựa trên bằng chứng và công bằng.

Triển vọng Tương lai

Nhìn về phía trước, vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe sẽ ngày càng lớn. AI tạo sinh (như các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến) dự kiến sẽ hỗ trợ nhiều ứng dụng hướng đến bệnh nhân và công cụ hỗ trợ quyết định – miễn là độ chính xác được cải thiện.

Việc tích hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử và genomics sẽ tạo ra các phương pháp chăm sóc cá nhân hóa hơn nữa.

Robot và phẫu thuật hỗ trợ AI sẽ trở nên phổ biến trong các bệnh viện công nghệ cao. Các cảm biến đeo và thuật toán AI sẽ liên tục theo dõi các chỉ số sức khỏe, cảnh báo bệnh nhân và bác sĩ trước khi xảy ra tình trạng khẩn cấp.

Các sáng kiến toàn cầu (như Liên minh Quản trị AI của WEF) nhằm phối hợp phát triển AI có trách nhiệm xuyên biên giới.

Điều quan trọng, tương lai nằm ở sự hợp tác giữa AI và con người. Kết hợp tốc độ của AI với chuyên môn của bác sĩ có thể “rút ngắn thời gian chẩn đoán và chữa trị,” theo các nhà nghiên cứu.

Như các chuyên gia thường nhấn mạnh, AI nên là “đồng minh, không phải trở ngại” trong chăm sóc sức khỏe.

Với sự lạc quan thận trọng, các hệ thống y tế đang bắt đầu ứng dụng AI để đạt được sức khỏe tốt hơn cho nhiều người hơn – từ chẩn đoán thông minh và quy trình khám chữa bệnh hiệu quả đến những đột phá trong điều trị và công bằng sức khỏe toàn cầu.

>>> Bạn có thể quan tâm đến:

Trí tuệ nhân tạo trong Giáo dục và Đào tạo

Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc Khách hàng