Sức khỏe

Vừa qua, Trường Đại học Y Dược, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) tổ chức Hội nghị Khoa học Trí tuệ nhân tạo trong Y tế 2026 (AI4Health 2026) với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo trong Y tế: Từ tầm nhìn đến tác động thực tiễn”. Hội nghị thu hút hơn 300 đại biểu đăng ký tham dự, với 48 báo cáo khoa học và 10 báo cáo poster, tạo diễn đàn trao đổi về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.

Phát biểu tại hội nghị, GS.TS. TTND Lê Ngọc Thành, Hiệu trưởng Trường Đại học Y Dược, ĐHQGHN, cho rằng trọng tâm hiện nay không còn chỉ là khám phá AI có thể làm được gì, mà là đánh giá công nghệ có thực sự mang lại lợi ích cho người bệnh hay không, có hỗ trợ nhân viên y tế đưa ra quyết định tốt hơn và có thể được triển khai an toàn, công bằng, minh bạch trong hệ thống y tế hay không.

Theo ông, trong y học, độ chính xác cao của một mô hình chưa đồng nghĩa với giá trị lâm sàng. Thuật toán hoạt động tốt trong môi trường nghiên cứu chưa chắc đạt hiệu quả tương tự khi áp dụng tại bệnh viện, cơ sở chăm sóc sức khỏe ban đầu hoặc trên những nhóm bệnh nhân khác nhau. Vì vậy, các giải pháp AI cần được đánh giá bằng bằng chứng lâm sàng, dữ liệu phù hợp và những tiêu chí rõ ràng về an toàn, bảo mật, khả năng giải thích kết quả.

Cùng với yêu cầu kiểm chứng hiệu quả, trách nhiệm chuyên môn phải được đặt ở vị trí trung tâm. AI có thể hỗ trợ bác sĩ phân tích thông tin và nâng cao chất lượng quyết định, nhưng không thay thế vai trò và trách nhiệm của người hành nghề y. Đây là nguyên tắc quan trọng khi chuyển các thành tựu công nghệ thành ứng dụng trong khám, chữa bệnh.

Các báo cáo tại AI4Health 2026 đề cập đến nhiều lĩnh vực, từ ứng dụng AI trong thực hành lâm sàng, chẩn đoán hình ảnh, nghiên cứu và phát triển thuốc đến quản lý bệnh viện, y học chính xác, dữ liệu lớn và y học cá thể hóa. Những phiên chuyên đề mở rộng thảo luận sang chăm sóc sức khỏe ban đầu, y tế công cộng, sức khỏe tâm thần, giáo dục y khoa, hạ tầng dữ liệu và quản trị AI có trách nhiệm.

Phạm vi chủ đề cho thấy AI không chỉ đặt ra bài toán phát triển thuật toán, mà còn đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều lĩnh vực chuyên môn để đánh giá tính phù hợp, khả năng triển khai và lợi ích đối với người bệnh. Việc lựa chọn giải pháp vì thế cần dựa trên nhu cầu thực tế của cơ sở y tế, thay vì chỉ căn cứ vào năng lực kỹ thuật của công nghệ.

Đối với Việt Nam, các mô hình AI cần được phát triển và đánh giá trên cơ sở dữ liệu phù hợp với đặc điểm dân số, mô hình bệnh tật và điều kiện vận hành của hệ thống y tế trong nước. Khả năng tích hợp vào quy trình chuyên môn, đáp ứng nhu cầu cụ thể và phù hợp với nguồn lực của từng cơ sở là những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả ứng dụng.

Để đáp ứng yêu cầu này, sự kết nối giữa đội ngũ y tế với các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư, nhà quản lý, cơ quan hoạch định chính sách và doanh nghiệp có ý nghĩa quan trọng. Sự phối hợp liên ngành giúp quá trình phát triển công nghệ bắt đầu từ những vấn đề thực tế của y học, đồng thời tạo điều kiện đánh giá giải pháp trong môi trường sử dụng cụ thể.

GS.TS. TTND Lê Ngọc Thành nhấn mạnh lợi thế của ĐHQGHN nằm ở hệ sinh thái đào tạo và nghiên cứu đa ngành, quy tụ chuyên môn về y dược, công nghệ, khoa học dữ liệu, toán học, kinh tế, luật và chính sách công. Trong đó, sự hợp tác giữa Trường Đại học Y Dược, Trường Đại học Công nghệ, FISU Việt Nam cùng các bệnh viện, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp đối tác tạo nền tảng để hình thành các nhóm nghiên cứu liên ngành, kết nối từ xác định vấn đề y tế đến phát triển và đánh giá giải pháp công nghệ.

Tiếp nối AI4Health 2025, hội nghị năm nay góp phần thúc đẩy trao đổi học thuật và mở rộng hợp tác giữa các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu, bệnh viện và doanh nghiệp. Qua đó, các bên có thêm điều kiện kết nối nghiên cứu với thực hành, hướng tới hình thành mạng lưới hợp tác liên ngành về AI trong y tế tại Việt Nam.

Từ nghiên cứu đến ứng dụng, thước đo cuối cùng của AI trong y tế không chỉ là khả năng xử lý dữ liệu hay độ chính xác của mô hình, mà còn là những cải thiện có thể kiểm chứng trong chăm sóc người bệnh. Để đạt được điều đó, tiến bộ công nghệ cần đi cùng bằng chứng khoa học, yêu cầu an toàn và trách nhiệm chuyên môn, qua đó từng bước phát huy giá trị trong thực tiễn y tế Việt Nam.

Lê Long