AI trong bệnh viện ngày càng thông minh

Elon Musk đặt cược rằng đến năm 2030, số lượng robot Optimus của Tesla thực hiện phẫu thuật sẽ áp đảo bác sĩ phẫu thuật trên toàn cầu

Từ thực tiễn triển khai AI tại bệnh viện, PGS.TS Lê Tuấn Linh, Phó Giám đốc Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, Giám đốc Trung tâm Chẩn đoán hình ảnh, Bệnh viện Đại học Y Hà Nội cho rằng, giữa kỳ vọng về AI trong bệnh viện và hiện thực vẫn tồn tại một khoảng cách đáng kể. Hiện nay, chẩn đoán hình ảnh là một trong những lĩnh vực tiếp cận AI sớm nhất trong y học, bởi dữ liệu hình ảnh đã được số hóa từ nhiều thập kỷ trước. Tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, việc ứng dụng AI không phải là câu chuyện của tương lai. Từ năm 2022, bệnh viện đã hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ trong nước để nghiên cứu, phát triển và triển khai nhiều sản phẩm AI phục vụ chẩn đoán hình ảnh. Một số giải pháp đến nay không chỉ được sử dụng nội bộ mà còn được thương mại hóa, ứng dụng tại nhiều cơ sở y tế khác.

Hiện nay, bệnh viện đang sử dụng các nền tảng AI tích hợp nhiều công cụ chuyên sâu, có khả năng phân tích hình ảnh sọ não, mạch vành, cơ tim, phổi trên CT, MRI… Đây đều là những kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi độ chính xác cao và kinh nghiệm lâm sàng dày dặn của bác sĩ. Theo PGS.TS Lê Tuấn Linh, AI mang lại giá trị rõ rệt trong việc tái tạo hình ảnh rõ nét hơn, làm nổi bật các tổn thương nhỏ, giúp giảm nguy cơ bỏ sót. Quan trọng hơn, AI đóng vai trò như một "người đọc thứ hai", giúp bác sĩ kiểm tra chéo kết quả. Trong thực hành, có trường hợp AI phân tích trước để bác sĩ tham khảo, cũng có khi bác sĩ đọc phim trước rồi đối chiếu lại với gợi ý của AI. Tuy nhiên, việc AI ngày càng "đọc phim giỏi" không đồng nghĩa với việc bác sĩ trở nên thừa thãi. Bởi ngay cả trong kịch bản lý tưởng - khi AI có thể đạt độ chính xác cao hơn phần lớn bác sĩ chẩn đoán hình ảnh - thì AI vẫn tồn tại những điểm mù rất cơ bản.

Hạn chế lớn nhất của AI hiện nay nằm ở chỗ: AI chỉ phân tích được dữ liệu mà nó được cung cấp, chủ yếu là hình ảnh thuần túy. Trong khi đó, chẩn đoán y khoa là một quá trình tổng hợp đa chiều. Khi đọc một phim chẩn đoán, bác sĩ không chỉ nhìn hình ảnh, mà còn phải liên kết với triệu chứng lâm sàng, tiền sử bệnh, kết quả xét nghiệm, thậm chí là những thông tin thu được qua thăm khám trực tiếp, quan sát, sờ nắn và trao đổi với người bệnh. Những yếu tố này tạo nên "bối cảnh" mà hiện nay AI chưa thể hiểu đầy đủ. AI giỏi nhận diện mẫu hình, nhưng lại thiếu khả năng linh hoạt trong suy luận khi dữ liệu không hoàn chỉnh, mâu thuẫn hoặc nằm ngoài tập huấn luyện. Đây chính là khoảng trống mà con người vẫn giữ vai trò trung tâm.

Bác sĩ là người chịu trách nhiệm cuối cùng

Không chỉ dừng ở chẩn đoán, Elon Musk còn dự đoán robot phẫu thuật tích hợp AI sẽ sớm vượt trội con người, khiến vai trò bác sĩ phẫu thuật dần bị thu hẹp. Thực tế, robot phẫu thuật đã chứng minh hiệu quả trong nhiều kỹ thuật xâm lấn tối thiểu, nơi độ chính xác và sự ổn định là yếu tố then chốt. Theo PGS.TS Lê Tuấn Linh, nếu được tích hợp AI, robot hoàn toàn có thể thực hiện rất tốt một số giai đoạn trong ca mổ, đặc biệt là các thao tác lặp lại, yêu cầu độ chính xác cao.

Tuy nhiên, phẫu thuật không chỉ là chuỗi thao tác kỹ thuật. Trong phòng mổ, bác sĩ phải liên tục theo dõi toàn trạng người bệnh, kiểm soát các chỉ số sinh tồn, phối hợp với ê-kíp gây mê, hồi sức, và quan trọng nhất là đưa ra quyết định tức thời khi xuất hiện tình huống ngoài dự đoán. Những quyết định này không chỉ dựa trên thuật toán, mà còn dựa trên kinh nghiệm, trực giác nghề nghiệp và khả năng đánh giá rủi ro trong bối cảnh cụ thể. Đó là điều mà AI và robot hiện nay chưa thể thay thế.

Một trong những lập luận thường được đưa ra là AI ngày càng giỏi giao tiếp, có thể hỏi bệnh, tư vấn và giải thích cho người bệnh. Tuy nhiên, sự khác biệt giữa AI và bác sĩ bộc lộ rất rõ ngay trong khâu hỏi bệnh. Cách bác sĩ đặt câu hỏi, ngữ điệu, thái độ, khả năng đồng cảm và thích ứng với tâm lý từng bệnh nhân ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thông tin thu thập được. Một bệnh nhân lo lắng, một người cao tuổi hay một trẻ em sẽ cần những cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau. AI hiện nay vẫn chủ yếu dựa trên kịch bản và mẫu câu có sẵn. Dù có thể "trò chuyện" trôi chảy, AI chưa thực sự hiểu được cảm xúc và những tầng ý nghĩa tinh tế trong giao tiếp con người - yếu tố vốn rất quan trọng trong y học.

Một thực tế không thể bỏ qua là AI không chịu trách nhiệm pháp lý. Cho đến nay, chưa có quốc gia nào quy định AI phải chịu trách nhiệm trong khám, chữa bệnh. Dù bác sĩ làm theo hay không làm theo gợi ý của AI, thì trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về con người. Chính vì vậy, tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội, AI được xác định rõ là công cụ hỗ trợ, cung cấp thêm thông tin để bác sĩ tham khảo. Bệnh viện không yêu cầu và cũng không cho phép bác sĩ bắt buộc phải tuân theo kết quả do AI đưa ra. Trong tương lai xa hơn, khi AI ngày càng mạnh, có thể sẽ cần những cơ chế kiểm chuẩn chặt chẽ hơn, tương tự như việc cấp phép hành nghề. AI có thể phải được "đánh giá", "chứng nhận" và chỉ được sử dụng trong những phạm vi nhất định.

Sự phát triển nhanh chóng của AI cũng đặt ra yêu cầu mới cho đào tạo y khoa. Tuy nhiên, theo PGS.TS Lê Tuấn Linh, việc đưa AI vào chương trình đào tạo không nên theo hướng dạy sinh viên sử dụng một phần mềm cụ thể, bởi công nghệ thay đổi quá nhanh. Điều cốt lõi là giúp bác sĩ tương lai hiểu bản chất của AI hoạt động dựa trên nguyên lý gì, điểm mạnh - điểm yếu ra sao và làm thế nào để kiểm soát, thẩm định kết quả do AI đưa ra. Trong thời đại AI tạo sinh, nơi máy móc có thể trả lời mọi câu hỏi thì năng lực phản biện, đánh giá và chịu trách nhiệm của con người càng trở nên quan trọng.

Thùy Dung