Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công nghệ nền tảng, tác động sâu rộng đến nhiều lĩnh vực, đặc biệt là y tế. Tại Việt Nam, thúc đẩy ứng dụng AI trong khám, chữa bệnh và quản lý y tế được xác định là nhiệm vụ trọng tâm nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe nhân dân.
Thực trạng ứng dụng AI trong y tế
Những năm gần đây, một số cơ sở y tế lớn đã triển khai hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh, phân tích xét nghiệm và tự động hóa quy trình bệnh án. Các ứng dụng này giúp giảm 20-30% khối lượng công việc hành chính, thậm chí có nơi giảm tới 80% thời gian xử lý hồ sơ và 10-20% chi phí vận hành.
Hệ thống Bản sao số y tế do trung tâm AIRC, Viện Công nghệ Thông tin, ĐHQGHN phát triển là một điểm nhấn quan trọng. Mạng lưới AI Y Tế có trách nhiệm (V-RHAIN), thành lập tháng 11/2025, kết nối bệnh viện, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ, thúc đẩy chia sẻ tri thức, đào tạo và nghiên cứu liên ngành, hội nhập quốc tế. Nhiều khóa đào tạo toàn quốc đã góp phần hình thành đội ngũ nhân lực y tế có năng lực số.
Những thách thức hiện hữu
Thực tiễn cho thấy ứng dụng AI trong y tế chưa đạt kỳ vọng. Nguyên nhân chủ yếu là hạn chế về nguồn nhân lực và hạ tầng dữ liệu. Đội ngũ bác sĩ có chuyên môn sâu nhưng thiếu kiến thức công nghệ, trong khi kỹ sư công nghệ thông tin chưa hiểu rõ đặc thù lâm sàng. Sự thiếu hụt nhân lực liên ngành khiến nhiều sản phẩm AI chưa thể triển khai hiệu quả.
Đào tạo AI trong y tế hiện mang tính phân tán, thiếu hệ thống. Các chương trình chủ yếu ngắn hạn, chưa tích hợp vào đào tạo chính quy, dẫn đến thiếu chuyên gia kết nối y học và công nghệ.
Dữ liệu y tế cũng là vấn đề lớn: phân tán, thiếu chuẩn hóa, khó liên thông. Nhiều bệnh viện đã số hóa nhưng dùng hệ thống không tương thích, gây cát cứ dữ liệu. Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư cũng là rào cản chia sẻ và khai thác dữ liệu.
Giải pháp chiến lược: Khung dữ liệu y tế quốc gia
Xây dựng Khung dữ liệu y tế quốc gia định hướng AI là giải pháp chiến lược, bảo đảm đồng bộ, liên thông và an toàn thông tin, kết nối dữ liệu từ các cơ sở khám chữa bệnh, thiết bị y tế và nguồn liên quan.
Áp dụng chuẩn quốc tế giúp hình thành hệ thống dữ liệu thống nhất, thuận lợi cho phát triển AI. Cần triển khai giải pháp bảo mật như ẩn danh hóa và kiểm soát truy cập để bảo vệ thông tin cá nhân.
Khung dữ liệu không chỉ phục vụ quản lý mà còn tạo nền tảng đổi mới đào tạo. Dữ liệu lớn và chuẩn hóa cho phép tổ chức chương trình học gắn thực tiễn, giúp sinh viên tiếp cận dữ liệu lâm sàng, nâng cao chất lượng nhân lực.
Lộ trình triển khai
Trước mắt, cần hoàn thiện tiêu chuẩn kỹ thuật, triển khai thí điểm tại bệnh viện lớn và xây dựng cơ chế thử nghiệm cho ứng dụng AI. Về lâu dài, mở rộng kết nối dữ liệu, đẩy mạnh đào tạo và phổ cập AI trong toàn hệ thống y tế.
Phát triển AI trong y tế là xu hướng tất yếu. Để đạt hiệu quả thực chất, cần giải quyết đồng bộ đào tạo nhân lực và xây dựng hạ tầng dữ liệu. Cần sớm ban hành Khung dữ liệu AI y tế quốc gia (NHDF) để tận dụng cơ hội, hướng tới nền y tế hiện đại, hiệu quả, phục vụ tốt hơn cho người dân.
