Dự án VinDr của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn Vingroup (VinBDI) sử dụng hơn 300.000 tấm phim từ các bệnh viện trung ương ở Hà Nội để đào tạo AI chẩn đoán x-quang tim phổi và tuyến vú. Ảnh: VinBDI
AI không còn là câu chuyện giả thuyết
20 năm trước, những nghiên cứu về AI tại Việt Nam đã xuất hiện nhưng hầu hết chúng chỉ là lý thuyết. Ngày nay, trí tuệ nhân tạo được phát triển để thực hiện những nhiệm vụ cụ thể - đang được sử dụng trong một loạt hoạt động quan trọng của đời sống, bao gồm chăm sóc sức khỏe con người.
Sức mạnh của AI nằm ở khả năng tăng cường cho các bên cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Chúng có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ nhanh thông qua việc mã hóa kinh nghiệm nhiều năm của các chuyên gia y tế, đưa những kiến thức đó đến hàng nghìn điểm truy cập, giúp hỗ trợ kịp thời và chính xác hơn cho người bệnh. Điều thú vị là công nghệ tiên tiến này có thể liên tục học hỏi và tinh chỉnh để cải thiện độ chính xác theo thời gian, thay vì cố định như các phần mềm máy tính trước kia.
Hiện nay, AI trong y tế được dùng phổ biến nhất để phân loại - từ việc tự động đánh giá ảnh chụp CT, X quang hoặc điện não đồ EKG để chẩn đoán bệnh tật, cho đến đánh giá khả năng lây lan của các bệnh nhân có nguy cơ cao đối với sức khỏe cộng đồng. Một số nghiên cứu cho thấy AI có khả năng thực hiện tương đương hoặc tốt hơn con người ở một số nhiệm vụ. Chẳng hạn, các thuật toán nhận diện và cải thiện hình ảnh có khả năng phát hiện các khối u ác tính với xác xuất đúng lên tới 80 - 90%.
Các ứng dụng AI này đang được thí điểm ở một số bệnh viện như Bệnh viện Phổi Trung ương, Bệnh viện Quân y 108, Bệnh viện K, Bệnh viện Vinmec, Bệnh viện Đa khoa Phú Thọ, Bệnh viện Nhân dân 115… và trên các xe X-quang kỹ thuật số lưu động. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với những bệnh nhân ở cơ sở y tế tuyến dưới không đủ bác sĩ lành nghề hoặc máy móc thiết bị tiêu chuẩn, đồng thời có thể hỗ trợ các bác sĩ tuyến trung ương sàng lọc một lượng khổng lồ bệnh nhân đổ về mỗi ngày.
Trí tuệ nhân tạo cũng đang được dùng để khai thác bệnh án điện tử tại Việt Nam. Nó có thể thu thập toàn bộ tiền sử bệnh tật và đưa ra một cách nhìn chi tiết, đơn lẻ cho từng người bệnh, nhưng bắt cặp với tất cả các dữ liệu chăm sóc sức khỏe từng đã được thu thập trên nhiều bệnh nhân khác trước đó, từ đó giúp bác sĩ đưa ra các phác đồ điều trị thích hợp.
Thông qua năng lực bao trùm mạnh mẽ, AI bắt đầu giúp các hệ thống chăm sóc sức khỏe chuyển trọng tâm và nguồn lực từ chữa bệnh sang phòng bệnh hoặc phát hiện sớm các loại bệnh mãn tính như tim mạch, tiểu đường, ung thư vốn là mối đe dọa ngày càng tăng. Bên cạnh đó, AI cũng đang được phát triển dưới dạng trợ lý y tế giúp theo dõi tình trạng và liệu pháp điều trị giữa các lần khám đối với bệnh nhân điều trị trên sáu tháng.
Ngoài phát triển AI dưới dạng phần mềm, một số đơn vị đang đi theo hướng tạo ra các robot vật lý phục vụ cho việc chăm sóc sức khỏe. Trong dịch Covid-19 mới đây, Học viện Kỹ thuật quân sự đã nhanh chóng thử nghiệm robot vận chuyển có khả năng đưa thức ăn, đồ dùng vào khu cách ly và nhận rác để thay thế cho các nhân viên y tế nhằm tránh tiếp xúc trực tiếp. Ngoài ra, robot này cũng giúp bác sĩ giao tiếp với người được cách ly mà không phải gặp mặt trực tiếp. Đặc điểm chung của các loại robot này là sử dụng AI để xử lý các bài toán không biết trước (nhận diện vật cản và xây dựng đường đi) nhằm tương tác trong môi trường có con người, khác với các loại robot dùng trong công nghiệp làm theo bài toán định sẵn.
Robot VIBOT-1a của Học viện Kỹ thuật Quân sự chạy thử nghiệm giao thuốc và thức ăn tại các phòng bệnh của Bệnh viện Bắc Thăng Long tháng 4/2020. Ảnh: BN
So với thế giới, Việt Nam vẫn còn rất nhiều khoảng trống để phát triển các loại AI phục vụ y tế và chăm sóc sức khỏe. Chẳng hạn, chúng ta chưa sử dụng các thuật toán AI trong việc thiết kế nghiên cứu lâm sàng, thiết kế thuốc – vaccine, thiết kế thiết bị y tế hay thực hiện y học chính xác dựa trên phân tích thông tin di truyền.
Ở nhiều nơi trên thế giới, việc sử dụng AI cũng không chỉ dừng ở mức độ bệnh viện mà đã trao quyền cho các cá nhân. Chẳng hạn các ứng dụng theo dõi sức khỏe cá nhân để người dùng tự quan sát, lên lịch trình hành động (như ăn uống, tập thể dục, đi lại…) và tự động phát ra tín hiệu cảnh báo khi cần; hay các nền tảng sức khỏe di động cho phép người dùng tự khám sức khỏe và chẩn đoán từ xa như kit thử nước tiểu tại nhà kết hợp với smartphone hoặc các trợ lý ảo hiểu ngôn ngữ tự nhiên để hỗ trợ tư vấn khám bệnh.
Các ứng dụng này được phổ biến thông qua một loạt startup và doanh nghiệp ở quốc gia có hệ sinh thái khởi nghiệp phát triển như Mỹ, Israel, châu Âu, Nhật Bản. Trong khi đó, y tế đang là lĩnh vực mà các startup Việt còn rất dè dặt và gần như không có.
Những thách thức cho phát triển AI trong ngành Y tế
Mặc dù ứng dụng AI Y tế ở Việt Nam mới trong giai đoạn thử nghiệm nhưng vai trò của nó đã được công nhận rõ ràng. PGS. TS. BS Nguyễn Viết Nhung – người đã cùng các đồng nghiệp dành ra hơn bốn năm để phát triển AI trong chẩn đoán lao phổi và vẫn đang tham gia xây dựng một loạt kế hoạch phát triển AI liên quan - nhận xét rằng “dịch Covid-19 đã đẩy lùi những nỗ lực chấm dứt bệnh lao đi năm năm, nhưng các công nghệ 4.0 có thể giúp Việt Nam theo đúng lộ trình cam kết tiến tới chấm dứt bệnh lao hoàn toàn vào năm 2030, và phải có những công nghệ như AI mới giúp đạt được điều đó”.
Tuy nhiên, hiện vẫn còn một số thách thức cần được giải quyết trước khi công nghệ này có thể phát huy hết tiềm năng của nó. Trước hết, cũng như nhiều ngành ứng dụng AI, nhân lực về học máy và trí tuệ nhân tạo của Việt Nam đang rất khan hiếm. Vì đặc thù y tế, việc phát triển các ứng dụng AI chăm sóc sức khỏe đòi hỏi cả nền tảng thức chuyên môn và lâm sàng của chuyên gia y tế, lẫn khả năng kỹ thuật của những người làm công nghệ thông tin. Điều này đòi hỏi một sự kết nối mạnh mẽ và động lực to lớn để khiến đội ngũ bác sĩ và các nhà khoa học dấn thân vào những lĩnh vực đa ngành mà họ chưa từng trải qua.
Thứ hai, sự phát triển của AI có liên quan mật thiết đến việc phát triển dữ liệu. Nhiều dữ liệu y tế “sạch” là động cơ cho phép AI phát triển nhanh hơn. Dữ liệu y tế của Việt Nam được xem là tương đối dồi dào tuy nhiên đang ở các dạng phi cấu trúc, chỉ đôi lúc mới sẵn dùng. Vì vậy, số hóa các hồ sơ sức khỏe của người dân là một trong những nhiệm vụ ưu tiên quan trọng. Theo Bộ Y tế năm 2019, việc triển khai bệnh án điện tử vẫn còn đang chậm chạp và mạnh ai nấy làm, chưa có sự đồng bộ. Dự kiến, nếu đúng lộ trình thì cả hệ thống sẽ cần ít nhất 10 năm để hoàn thiện. Do vậy, khu vực nhà nước buộc phải nỗ lực hơn nữa trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu an toàn chung cho phép AI thực hiện tiềm năng của nó.
Bên cạnh đó, do nhu cầu sử dụng dữ liệu đang ngày càng lớn - không chỉ ở ngành y tế mà còn nhiều lĩnh vực như tài chính, viễn thông, giáo dục, giao thông vận tải - trong khi những tổ chức, cơ quan có dữ liệu đều “không dám” chia sẻ bởi chưa có hướng dẫn rõ ràng về cấp độ bảo mật và phân cấp dữ liệu, nên nhiều dự án AI đang bị chậm lại. Điều này đòi hỏi chính phủ phải sớm đưa ra các khung pháp lý liên quan đến vấn đề chia sẻ và lưu trữ dữ liệu, có thể trong vòng năm tới.
Mặc dù tạo ra hiệu quả trong việc khám chữa bệnh nhưng AI cũng đặt ra bài toán về tính pháp lý và đạo đức bác sĩ. “Trí tuệ nhân tạo trong y tế là một lĩnh vực rất mới mẻ không chỉ ở Việt Nam mà trên cả thế giới”, TS Trần Thị Mai Oanh, Viện trưởng Viện Chiến lược, Bộ Y tế nhận xét. Hơn thế nữa, ngành y còn liên quan trực tiếp đến sức khỏe và tính mạng con người, do vậy đạo đức ứng xử với nó là điều cần phải tính đến. Chẳng hạn như mức độ ủy thác của bác sĩ cho công nghệ được giới hạn đến đâu, hay các quy định về chịu trách nhiệm an toàn người bệnh.
Bà cũng cho rằng để ứng dụng AI một cách hợp lý, sẽ cần có khung pháp lý, tức coi AI như một loại hình dịch vụ y tế và có những quy trình hướng dẫn về chuyên môn và quy trình về việc tương tác giữa bác sĩ, hệ thống công nghệ và bệnh nhân nhằm phân định trách nhiệm giữa các chủ thể tham gia. Đây là điều mà các chuyên gia trong bộ ngành này đang cân nhắc nghiên cứu trong thời gian tới.
Theo GS.TS Nguyễn Thanh Thủy, Phó Chủ nhiệm Chương trình KH&CN trọng điểm cấp quốc gia KC 4.0 giai đoạn 2019-2025 và Phó Ban Soạn thảo Chiến lược AI Quốc gia, tiết lộ: “Y tế đang nằm trong Top 5 lĩnh vực ưu tiên về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Dự thảo Chiến lược AI Quốc gia”. Ông cho biết trong hơn 400 đề xuất mà chương trình KC4.0 nhận được từ cuối năm 2019 đến nay, có 40 dự án sẽ được triển khai, trong đó 1/3 chủ đề liên quan đến lĩnh vực y tế. Thông qua khảo sát các đơn vị có nhu cầu triển khai AI trong Y tế ở Việt Nam, GS.TS Nguyễn Thanh Thủy cũng chỉ ra các công nghệ đang cần được đáp ứng, bao gồm: thị giác y tế trong việc đọc giải hình ảnh y tế, giao tiếp người-máy bằng ngôn ngữ tự nhiên, quy trình tự động trong một số khâu của y tế, và robot cùng các thiết bị tự hành.
- Hội nghị triển khai sự kiện “kết nối cung – cầu công nghệ Bà Rịa - Vũng Tàu năm 2020” (17/10/2020)
- Công nghệ mới: Biến cải bó xôi thành năng lượng điện xanh (14/10/2020)
- Khởi nghiệp trong lĩnh vực nông nghiệp xanh (Startups in green agriculture) là gì? (10/10/2020)
- Giải Ngố: 5 Phương Pháp Định Giá Doanh Nghiệp Thường Dùng (27/09/2020)
- Founder Amanotes Võ Tấn Bình – 3 lần khởi nghiệp thất bại và xây dựng thành công game đạt 1 tỷ lượt download nhờ đi ngược lại xu hướng (21/09/2020)
- OKR, KPI, hay BSC?– Startup cần cẩn trọng với việc chọn các mô hình quản trị mục tiêu (21/09/2020)
- Lễ ký kết thỏa thuận hợp tác giữa Trường Đại học Bà Rịa – Vũng Tàu và Sở Khoa học và Công nghệ (02/09/2020)
- Sử dụng công nghệ in 3D sinh học để điều trị tổn thương thành dạ dày (01/09/2020)
- Nâng tầm giá trị nông sản từ truy xuất nguồn gốc (03/08/2020)
- Sản xuất thịt gà nhờ công nghệ in 3D (20/07/2020)
|