Ứng dụng AI để phát hiện sớm ung thư, đột quỵ

Theo PGS.TS Đỗ Đình Tùng - Giám đốc Bệnh viện Đa khoa Đức Giang, AI được triển khai trước tiên trong phân tích dữ liệu từ X-quang, CT và MRI nhằm hỗ trợ bác sĩ phát hiện sớm các tổn thương nghi ngờ. Hệ thống AI có thể hỗ trợ phát hiện sớm nhiều bệnh lý nguy hiểm như ung thư, đột quỵ, bệnh tim mạch… Tuy nhiên, AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, quyết định chuyên môn cuối cùng vẫn thuộc về bác sĩ.

Theo các chuyên gia, AI không được xem là giải pháp thay thế, mà là công cụ gia tăng năng lực chuyên môn. Trong bối cảnh số lượng bệnh nhân ngày càng lớn, áp lực đọc phim, phân tích dữ liệu tăng cao, sự hỗ trợ này có thể giúp giảm sai sót – một yếu tố mang tính sống còn trong y khoa.

Không dừng ở các bệnh viện lớn, những thay đổi không kém phần quan trọng cũng đang được diễn ra tại tuyến cơ sở – nơi đã được xác định là mắt xích quan trọng của hệ thống chăm sóc sức khỏe nhân dân. Mô hình Trạm y tế 4.0 tại phường Bồ Đề, Long Biên cho thấy một cách tiếp cận hoàn toàn phù hợp với yêu cầu mới: đưa công nghệ xuống tận nơi gần dân nhất, thay vì chỉ tập trung ở tuyến trên.

Tại đây, toàn bộ quy trình khám chữa bệnh được số hóa, từ tiếp nhận bệnh nhân bằng căn cước công dân, lưu trữ hồ sơ sức khỏe điện tử đến thanh toán không dùng tiền mặt. Dữ liệu được liên thông với hệ thống bảo hiểm và các cơ sở y tế khác, giúp bác sĩ có cái nhìn đầy đủ hơn về tình trạng bệnh nhân.

PGS.TS Đỗ Đình Tùng cho rằng mô hình này cho thấy hoàn toàn có thể xây dựng một trạm y tế mạnh trong thời gian ngắn nếu có cách tiếp cận phù hợp về công nghệ và quản trị. Điều đáng chú ý là khi người dân bắt đầu chủ động đến trạm y tế để khám định kỳ, thay vì chờ đến khi có bệnh mới đi viện, thì bản chất của hệ thống y tế cũng đã thay đổi – từ bị động sang chủ động.

Ông Đỗ Trường Duy - Giám đốc Trung tâm Thông tin Y tế quốc gia (Bộ Y tế) chỉ ra rằng, nếu AI là bộ não, thì dữ liệu chính là máu nuôi hệ thần kinh của ngành y tế số. Theo ông, Việt Nam hiện có lượng dữ liệu y tế lớn nhưng còn rời rạc, thiếu chuẩn hóa và chưa đủ độ tin cậy để phục vụ cho các hệ thống AI học và phân tích. Đây là nút thắt mà không chỉ Hà Nội, mà toàn ngành y tế phải đối mặt nếu muốn đi xa hơn trên con đường số hóa.

PGS.TS Nguyễn Lê Bảo Tiến - Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Dược cơ sở Linh Đàm cho rằng, AI có thể trở thành “người trợ lý số” giúp bác sĩ tuyến dưới đọc phim, gợi ý chẩn đoán và hỗ trợ điều trị từ xa. Tuy nhiên, ông cũng thẳng thắn chỉ ra rằng dữ liệu y tế hiện nay phần lớn vẫn còn rời rạc, thiếu chuẩn hóa, khiến việc triển khai các hệ thống thông minh gặp nhiều hạn chế. Theo ông, việc “làm sạch dữ liệu” cần được xem là bước đi đầu tiên, mang tính nền tảng.

Nhìn tổng thể, những chuyển động của ngành y tế Hà Nội cho thấy một hướng đi tương đối rõ ràng - không chỉ nâng cao năng lực chuyên môn ở tuyến trên, mà còn tái cấu trúc hệ thống theo hướng phân tầng hợp lý, lấy y tế cơ sở làm nền tảng và công nghệ làm công cụ kết nối.

Trong bối cảnh nhu cầu chăm sóc sức khỏe ngày càng tăng, áp lực lên hệ thống y tế ngày càng lớn, những bước chuyển mình này nhiều khả năng sẽ quyết định diện mạo của y tế Thủ đô trong những năm tới.