"Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn (Big Data) là đòn bẩy mạnh mẽ, thiết yếu, nhiều tiềm năng phát triển trong lĩnh vực truyền nhiễm hiện đại, hướng đến y tế thông minh", BS.CK2 Nguyễn Lê Như Tùng, Phó giám đốc Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP HCM, nói tại hội nghị khoa học do bệnh viện tổ chức, ngày 29/5.

Những năm qua, nơi này áp dụng công nghệ mới vào nghiên cứu và chăm sóc bệnh nhân. AI hỗ trợ điều trị sốt xuất huyết, dự báo diễn biến nặng ở bệnh nhân uốn ván, tích hợp vào siêu âm theo dõi tiêu cơ vân, giúp giảm một nửa thời gian thực hiện.

Bệnh viện cũng phát triển thiết bị đeo để theo dõi sinh hiệu, nâng cao quản lý sử dụng kháng sinh, ứng dụng thị giác máy tính để xử lý hồ sơ y tế điện tử. Ứng dụng di động nhận dạng chữ viết tay và số hóa chỉ số y tế từ ảnh chụp màn hình cũng được triển khai.

AI và Big Data còn giúp dự báo và tiên lượng dịch bệnh, hỗ trợ ngành y tế xây dựng giải pháp phù hợp. Công nghệ này phân tích dữ liệu đầu vào, xác định nhóm nguy cơ, ưu tiên bảo vệ người dễ tổn thương. Dữ liệu dịch bệnh của bệnh viện được chia sẻ với Bộ Y tế, Viện Pasteur, và Trung tâm Kiểm soát Bệnh tật TP HCM.

Những ứng dụng này giúp chẩn đoán nhanh và chính xác, quản lý bệnh án hiệu quả, tối ưu quy trình khám chữa bệnh, giảm tải công việc cho nhân viên y tế. Đơn cử, năm ngoái, nhờ dự báo sớm nguy cơ dịch sởi, thành phố đã chủ động tiêm vaccine miễn phí trên diện rộng, góp phần khống chế dịch kịp thời.

Siêu âm tích hợp AI theo dõi tiêu cơ vân ở bệnh nhân uốn ván tại Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP HCM. Ảnh: Bệnh viện cung cấp

Theo Phó giám đốc Sở Y tế TP HCM Nguyễn Văn Vĩnh Châu, bệnh truyền nhiễm vẫn luôn là thách thức bất tận đe dọa sức khỏe nhân loại, bởi tác nhân gây bệnh luôn tiến hóa, trỗi dậy hoặc tái trỗi dậy. Thế giới từng ghi nhận nhiều trận đại dịch khủng khiếp cướp đi sinh mạng của hàng triệu người, còn được gọi là "thần chết đen". Điều lo ngại là số lượng phát sinh ra kháng sinh mới - vũ khí chống bệnh nhiễm trùng đang giảm dần, trong khi vi khuẩn kháng thuốc liên tục xuất hiện.

Ông Châu cho rằng trong bối cảnh đó, những tiến bộ về đổi mới sáng tạo của y học hiện đại đã giúp trang bị thêm vũ khí cho trận chiến không có hồi kết giữa vi sinh vật với con người. Công nghệ trí tuệ nhân tạo có nhiều triển vọng trong phòng ngừa và kiểm soát các bệnh truyền nhiễm, hỗ trợ ở tất cả các giai đoạn trước, trong và sau đại dịch, cũng như các dịch bệnh định kỳ.

AI còn thể hiện tiềm năng trong việc phát triển các liệu pháp điều trị nhắm trúng đích cho các bệnh truyền nhiễm. Máy học (deep learning) cho phép phát hiện sớm dịch, đánh giá nguy cơ, xây dựng chính sách và phát triển vaccine.

Bác sĩ Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP HCM điều trị bệnh nhân sốt xuất huyết. Ảnh: Quỳnh Trần

Phó giám đốc Bệnh viện Bệnh Nhiệt đới TP HCM nhìn nhận AI là xu thế tất yếu trong phát hiện hiện nay, nhưng cũng đứng trước nhiều thách thức, bởi yêu cầu về hạ tầng công nghệ thông tin mạnh mẽ - điều mà các bệnh viện còn gặp khó khăn. Chi phí đầu tư ban đầu và duy trì hệ thống cũng rất cao. Về mặt dữ liệu, nơi này đối mặt với những trở ngại khi tích hợp từ nhiều nguồn, chất lượng không đồng đều, vấn đề bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu bệnh nhân.

Thiếu đội ngũ chuyên gia có kiến thức và kỹ năng về AI và Big Data trong lĩnh vực y tế là thực trạng rất phổ biến hiện nay. Chưa kể, dữ liệu chuyên biệt và khan hiếm, yêu cầu về độ chính xác và cập nhật liên tục, đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu và phức tạp. Bên cạnh đó khung pháp lý liên quan vấn đề này, quyền sở hữu và chia sẻ dữ liệu vẫn còn chưa rõ ràng.

Để khắc phục những khó khăn, bệnh viện đang lựa chọn các nền tảng AI có khả năng tương thích cao, dễ tích hợp, tận dụng giải pháp điện toán đám mây linh hoạt. Nơi này cũng đào tạo nội bộ, kết hợp các trường, trung tâm đào tạo về AI và Big Data trong y tế, nỗ lực thu hút chuyên gia bằng chính sách đãi ngộ. Đầu tư vào nhân lực liên ngành, phát triển đội ngũ vừa có kiến thức y tế chuyên sâu về truyền nhiễm, vừa có năng lực về khoa học dữ liệu và AI...

Đại diện bệnh viện kiến nghị Bộ Y tế cần sớm ban hành các hướng dẫn và quy định pháp lý liên quan đến sử dụng AI trong y tế, triển khai các quy trình đánh giá tính công bằng, minh bạch của các thuật toán AI, xây dựng chính sách rõ ràng về quyền sở hữu và chia sẻ dữ liệu, đảm bảo tuân thủ pháp luật.

Lê Phương