Ứng dụng AI trong y tế – Xu hướng, thực trạng & ứng dụng

AI đã và đang có mặt ở trong mọi lĩnh vực, ngành y tế cũng vậy. Bài viết sau mang đến những thông tin tổng quan nhất về những ứng dụng AI trong y tế. Cụ thể về xu hướng, thực trạng và cách mà AI đang góp phần thay đổi ngành y tế trên thế giới nói chung & Việt Nam nói riêng như thế nào. 

Xu hướng ứng dụng AI trong y tế

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã và đang được tăng cường trong mọi lĩnh vực. Ứng dụng AI trong y tế cũng như thế. Theo báo cáo của Grand View Research, thị trường AI toàn cầu trong chăm sóc sức khỏe sẽ đạt 187,69 tỷ đô la vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 38,62% từ năm 2025 đến năm 2030 (1). Tại Việt Nam, ứng dụng AI trong y tế cũng có những bước chuyển mình mạnh mẽ. Với những lộ trình ứng dụng AI rõ ràng, kết hợp Big Data và IoT để mở rộng ứng dụng trong khám chữa và điều trị từ xa. 

Thực trạng ứng dụng AI trong y tế Việt Nam

Việt Nam đang bước vào giai đoạn chuyển đổi số sâu rộng trong y tế. Và AI là một trong những công nghệ chủ chốt được chú trọng phát triển. 

Ứng dụng AI trong y tế Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng kể với những giải pháp “Made-in-Vietnam”. 

Tại Bệnh viện Quân Đội 108, AI đã được ứng dụng trong chẩn đoán hình ảnh, giúp rút ngắn thời gian đọc kết quả X-quang, CT từ 20 phút xuống chỉ còn 5, với độ chính xác đạt khoảng 80%. 

Vingroup là một trong những tập đoàn tiên phong phát triển các công nghệ y khoa, ứng dụng AI. Tiêu biểu như VinBrain, ứng dụng AI hỗ trợ chẩn đoán toàn diện, tích hợp dữ liệu triệu chứng, xét nghiệm và hình ảnh tại hơn 100 bệnh viện. Hay VinDr-CXR, ứng dụng AI giúp phát hiện bất thường trên X-quang ngực với độ chính xác cao. 

Trên phương diện quản lý, hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử (EMR) đang dần được triển khai, với mục tiêu số hóa toàn bộ dữ liệu bệnh nhân đến năm 2028, hỗ trợ AI xử lý và lưu trữ hiệu quả. 

Có thể thấy, ứng dụng AI trong y tế tại Việt Nam đã có nhiều dấu hiệu khởi sắc. Với chủ trương và sự đầu tư từ Chính Phủ cùng đường lối ưu tiên nâng cao nguồn nhân lực, trong tương lai không xa Việt Nam có thể đạt được những thành tựu vượt trội hơn nữa.  

Thách thức cần vượt qua

Ứng dụng AI trong y tế tại mỗi quốc gia thường khác nhau về kết quả và cách tiếp cận. Điểm khác biệt đến từ sự khác biệt về tình hình, điều kiện và năng lực về nhân sự & công nghệ hoặc sự sẵn sàng hay sự tiếp nhận của người dùng. Dưới đây là những thách thức mà những quốc gia đang phát triển như Việt Nam gặp phải khi ứng dụng AI trong lĩnh vực y tế. 

Nguồn dữ liệu chưa chuẩn hóa & hạ tầng hạn chế:

Bệnh viện công còn sử dụng hồ sơ giấy, hệ thống thiếu đồng bộ, ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu để huấn luyện AI. 

Thiếu bác sĩ & kỹ sư AI y tế:

Hai chuyên ngành kết hợp còn thiếu lực lượng chuyên môn. Hơn 90% sinh viên y chưa hiểu rõ AI, nhưng >77% muốn được đào tạo thêm 

Chi phí đầu tư cao và quy định còn sơ khai:

AI đòi hỏi chi phí khởi tạo, hạ tầng lớn. Quy định pháp lý về y tế số và bảo vệ dữ liệu chưa hoàn thiện, cần sự hợp tác liên ngành để thiết lập khung pháp lý phù hợp 

Nhược điểm của AI trong y tế

1. Chi phí triển khai cao

Việc đầu tư ban đầu cho phần mềm, hạ tầng, GPU, lưu trữ và đào tạo nhân sự là rất lớn, khiến các cơ sở y tế nhỏ khó tiếp cận. 

2. Thiếu minh bạch & tin cậy (Black-box)

AI đôi khi hoạt động như “hộp đen”, khiến bác sĩ không thể hiểu được lý do ra quyết định — làm giảm sự tin tưởng và khả năng chịu trách nhiệm khi xảy ra lỗi. 

3. Sai lệch dữ liệu & thiên lệch thuật toán

Hệ thống AI có thể đưa ra kết quả sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện toàn dân, gây nguy cơ chẩn đoán sai hoặc bất công đối với nhóm yếu thế. 

4. Rủi ro an toàn dữ liệu và vi phạm quyền riêng tư

AI xử lý lượng lớn dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm, dễ bị tấn công mạng. Việc bảo mật không chặt chẽ có thể dẫn đến rò rỉ thông tin và mất niềm tin từ người dùng. 

5. Thiếu yếu tố nhân văn & cảm xúc

AI không thể thay thế sự thấu cảm và tinh tế trong giao tiếp với bệnh nhân — đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tâm lý, chăm sóc cuối đời, hay khám chuyên sâu. 

6. Vấn đề “ảo tưởng AI” – quá tin tưởng và bỏ qua sai sót

AI có thể tạo ra nội dung sai, như chẩn đoán nhầm hoặc ghi chú sai, khiến nhân viên y tế dễ bỏ sót nếu không kiểm tra kỹ. Hiện tượng này được gọi là “automation bias”. 

7. Phụ thuộc công nghệ & thách thức tích hợp hệ thống

AI cần dữ liệu sạch, hạ tầng đủ mạnh và phải hài hòa với quy trình hiện hữu. Việc tích hợp nếu không chuẩn có thể làm gián đoạn quy trình khám chữa. 

Phân nhóm ứng dụng AI trong bệnh viện

1. Khám chữa bệnh & hỗ trợ lâm sàng

• Chẩn đoán hình ảnh 
• Hỗ trợ quyết định lâm sàng & sàng lọc nguy cơ
  AI đánh giá nhanh ca nhập viện ICU nguy hiểm hoặc cần cấp cứu. Dự đoán nguy cơ suy thận, nhiễm trùng huyết sớm.
• Ghi chép khám bệnh tự động (Scribe) AI tự động chuyển từ thoại sang ghi chú y khoa, giảm gánh nặng hành chính cho bác sĩ 

2. Quản lý khám bệnh & chăm sóc bệnh nhân

• Hỗ trợ đặt lịch & giao tiếp bệnh nhân Voicebot trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ giúp đặt lịch, trả lời câu hỏi, nhắc hẹn tái khám — áp dụng rộng rãi trong các cơ sở y tế. 
• Theo dõi bệnh nhân từ xa (RPM) Thiết bị như máy đo huyết áp, oxi liên tục ghi nhận và gửi cảnh báo nếu có dấu hiệu nguy hiểm—giảm tái nhập viện hiệu quả. 

3. Phòng khám & Dược

• Kho thuốc tự động (Autonomous Pharmacy)
  Robot tự động phân phối thuốc, giảm sai sót; như tại Stanford Health sử dụng robot trong kho dược. 
• Hỗ trợ điều chế & an toàn dùng thuốc cá nhân hóa
  AI giúp đề xuất liều thích hợp, dự đoán tương tác thuốc nguy hiểm trên từng bệnh nhân 

4. Vận hành & quản trị bệnh viện

• Quản lý nhân sự & lịch làm việc AI tối ưu lịch làm việc nhân viên theo nhu cầu bệnh nhân, giảm quá tải và tăng hiệu suất.
• Quản lý tồn kho & bảo trì thiết bị AI dự đoán khi nào cần bảo trì máy móc, tối ưu tồn kho y tế, tránh thiếu hoặc thừa vật tư 
• Tự động hóa hành chính & billing
  AI mã hóa hóa đơn y tế, xử lý hồ sơ nhanh chính xác, giảm từ chối thanh toán và sai sót giấy tờ
• AI sàng lọc hồ sơ bệnh án, đảm bảo tuân thủ quy định bảo mật dữ liệu Acrasolution.

Tóm lại, ứng dụng AI trong y tế khác biệt so với những ngành khác vì nó đòi hỏi sự chính xác và chuyên môn cao. Bên cạnh đó, vấn đề đạo đức cũng là ưu tiên số một khi ứng dụng AI trong Y học. Tuy vật, những giá trị mà AI mang đến cho lĩnh vực y tế là về lâu dài, giúp tăng cơ hội cứu chữa bệnh nhân.