Ứng dụng AI trong y tế cần có nghiên cứu cụ thể, sát với dữ liệu thực tế

Chiều ngày 30/5, tại TP.HCM, ĐHQG TP.HCM tổ chức toạ đàm “Nghiên cứu và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong y tế”.

Tọa đàm nhằm thảo luận, đóng góp ý kiến về phát triển trợ lý ảo trong tư vấn và chăm sóc sức khoẻ, hướng đến định hướng sản phẩm và chương trình chiến lược của ĐHQG TP.HCM về AI trong lĩnh vực y tế giai đoạn 2025-2030.

Nghiên cứu còn rời rạc, thiếu bài toán lớn

Tại buổi tọa đàm, PGS.TS Vũ Hải Quân – Giám đốc ĐHQG TP.HCM khẳng định trình độ, kỹ năng chuyên môn của đội ngũ y bác sĩ Việt Nam có thể sánh ngang, thậm chí vượt trội so với nhiều quốc gia tiên tiến trong lĩnh vực y tế. Tuy nhiên, về khoa học công nghệ và dữ liệu bệnh nhân, Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế, chưa bắt kịp với xu thế toàn cầu.

Dẫn chứng từ chuyến công tác tại Trung Quốc, PGS.TS Vũ Hải Quân cho biết qua quá trình làm việc với nhiều đại học và bệnh viện hàng đầu, ông nhận thấy quốc gia này sở hữu nhiều lợi thế, như: cơ sở vật chất hiện đại, nhân lực chất lượng cao, năng lực công nghệ phát triển, khả năng tối ưu hóa chi phí và kết hợp Đông – Tây y đã tạo nên một hệ sinh thái y tế toàn diện, hấp dẫn bệnh nhân từ nhiều quốc gia. Thực tiễn này đặt ra yêu cầu cấp bách đối với Việt Nam trong việc tăng tốc chuyển đổi, nhất là về khoa học công nghệ, để tránh nguy cơ tụt hậu.

Liên hệ với bối cảnh trong nước, PGS.TS Vũ Hải Quân đặt vấn đề ứng dụng AI trong lĩnh vực sức khỏe vẫn chưa có đột phá rõ rệt. Nguyên nhân nằm ở tư duy nghiên cứu. Nhiều nghiên cứu vẫn mang tính cá nhân, rời rạc, quy mô nhỏ lẻ, trong khi doanh nghiệp chỉ thực hiện theo đặt hàng cụ thể, chưa có các “bài toán lớn” mang tính tổng quát. Muốn tạo ra đột phá, các đề bài nghiên cứu cần cụ thể, gắn với dữ liệu thực tế.

Bên cạnh đó, PGS.TS Vũ Hải Quân nhấn mạnh cần thay đổi tư duy nghiên cứu, liên kết nguồn lực, thúc đẩy cạnh tranh trong nghiên cứu nhằm tìm ra phương pháp mới, công nghệ mới, kể cả trên nền tảng của những vấn đề cũ.

“Chúng ta cần có cơ chế chia sẻ nguồn lực giữa các bên liên quan từ nhà trường, bệnh viện đến doanh nghiệp, nhằm cùng nhau giải quyết những bài toán chung, tạo dựng các đột phá công nghệ có giá trị ứng dụng thực tiễn cao”, ông Vũ Hải Quân nhấn mạnh.

Đề xuất xây dựng cơ chế hợp tác “3 nhà”

Nhằm thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu và chuyển giao công nghệ AI trong lĩnh vực y tế tại ĐHQG TP.HCM, PGS.TS Lâm Quang Vinh – Trưởng ban Ban Khoa học và Công nghệ ĐHQG TP.HCM – đề xuất thí điểm xây dựng cơ chế hợp tác giữa 3 nhà, gồm: Nhà nước, nhà trường và doanh nghiệp với cơ chế đồng tài trợ, đồng chủ nhiệm và khai thác chung.

PGS.TS Lâm Quang Vinh cũng đề xuất xây dựng quy chế hoạt động chung về khoa học công nghệ gắn với KPIs (đề tài, khen thưởng, số giờ tham gia nhóm nghiên cứu liên ngành…) đối với cán bộ giảng dạy và nghiên cứu. Ngoài ra, việc thành lập quỹ đầu tư nhằm quản lý các nhiệm vụ, sản phẩm nghiên cứu cần được chú trọng.

Còn theo PGS.TS Trần Minh Triết – Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG TP.HCM, việc ứng dụng AI trong y tế thông qua phát triển trợ lý ảo chăm sóc sức khỏe cho phép tương tác tự nhiên, đa phương thức qua giọng nói, văn bản, hình ảnh y tế và tín hiệu sinh học, nhằm cung cấp thông tin, nhắc nhở định kỳ và cảnh báo sớm nguy cơ sức khỏe bất thường.

Trên cơ sở đó, PGS.TS Trần Minh Triết đề xuất xây dựng cơ sở dữ liệu y học có cấu trúc từ hợp tác với các bệnh viện, bao gồm ảnh X-quang, CT, MRI… làm nền tảng cho nghiên cứu và phát triển các chức năng trợ lý ảo như chẩn đoán, phòng bệnh, chăm sóc cá nhân và quản lý dữ liệu bệnh nhân.

Cũng tại tọa đàm, TS.BS Vũ Trí Thanh – Giám đốc Bệnh viện Thành phố Thủ Đức – cho rằng việc tích hợp AI vào hệ thống y tế mang lại nhiều lợi ích thiết thực, từ nâng cao chất lượng chẩn đoán, hỗ trợ điều trị chính xác hơn, đến tối ưu hóa quy trình vận hành và cải thiện trải nghiệm tổng thể của người bệnh. Đồng thời, AI cũng mở ra cơ hội thúc đẩy hoạt động nghiên cứu lâm sàng, phân tích dữ liệu y học ở quy mô lớn với hiệu quả cao hơn.

Tuy nhiên, bài toán dữ liệu y tế chưa được chuẩn hóa đồng bộ, thiếu hụt nhân lực có chuyên môn sâu về cả công nghệ và y khoa, chi phí đầu tư hệ thống còn cao và thiếu cơ chế quản lý nhất quán là những rào cản đáng kể trong quá trình hiện thực hóa bệnh viện thông minh. Từ thực tiễn này, các chuyên gia đề xuất định các giải pháp trọng tâm: đào tạo nhân lực chuyên sâu, xây dựng và chuẩn hóa dữ liệu lớn y tế, đầu tư hạ tầng số hiện đại, nâng cao năng lực triển khai và mở rộng hợp tác.

PGS.TS Vũ Hải Quân cho rằng nếu không xác định rõ bài toán nghiên cứu thì sẽ không thể xây dựng báo cáo, đề xuất kinh phí hay triển khai nghiên cứu hiệu quả. Do đó, cần thu hẹp phạm vi nghiên cứu, tập trung vào các vấn đề cụ thể, bắt đầu từ dữ liệu bệnh viện. Việc xác định rõ loại dữ liệu cần thiết sẽ giúp phục vụ hiệu quả cho hoạt động nghiên cứu của nhà khoa học, sinh viên và hỗ trợ bệnh viện trong điều trị bệnh nhân.