Ứng dụng AI trong y tế: 6 lĩnh vực phổ biến và ví dụ thực tế

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi rõ nét trong ngành y tế toàn cầu. Ứng dụng AI trong y tế có thể hỗ trợ nâng cao hiệu quả chẩn đoán, điều trị và tối ưu vận hành tại các cơ sở y tế. Bài viết dưới đây sẽ phân tích lý do AI ngày càng được quan tâm, các lĩnh vực ứng dụng phổ biến và ví dụ thực tế tại Việt Nam cũng như trên thế giới.

1. Vì sao ứng dụng AI trong y tế trở thành xu hướng?

AI trong y tế là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu và hỗ trợ một số hoạt động như chẩn đoán, điều trị, theo dõi sức khỏe hay quản lý bệnh viện. Tùy từng ứng dụng, AI có thể được sử dụng để hỗ trợ xử lý hình ảnh y khoa, bệnh án điện tử, kết quả xét nghiệm… nhằm nhận diện dấu hiệu bất thường, dự báo nguy cơ và cung cấp thêm thông tin cho bác sĩ.

Việc ứng dụng AI trong y tế ngày càng được quan tâm bởi một số nguyên nhân chính:

• Khối lượng dữ liệu y tế ngày càng lớn: Bệnh án điện tử, kết quả xét nghiệm, hình ảnh X-quang, CT, MRI và dữ liệu từ thiết bị theo dõi sức khỏe tạo ra lượng thông tin lớn cần được xử lý và khai thác hiệu quả.

• Áp lực quá tải và thiếu hụt nhân lực: Bác sĩ và nhân viên y tế phải xử lý nhiều thông tin trong thời gian ngắn. Điều này tạo áp lực lên nhân viên y tế, thúc đẩy nhu cầu sử dụng công nghệ để hỗ trợ những công việc có thể tự động hóa.

• Nhu cầu phát hiện bệnh sớm: Khả năng phân tích dữ liệu và nhận diện các dấu hiệu bất thường giúp AI trở thành công cụ hỗ trợ hữu ích trong sàng lọc, chẩn đoán sớm bệnh lý.

• Hạ tầng y tế ngày càng được số hóa: Khi bệnh án, xét nghiệm, chẩn đoán hình ảnh và nhiều quy trình quản lý được đưa lên môi trường số, cơ sở y tế có điều kiện thuận lợi hơn để triển khai các ứng dụng AI.

Trên nền tảng dữ liệu đã được số hóa, AI có thể trở thành một lớp công nghệ quan trọng giúp cơ sở y tế khai thác dữ liệu hiệu quả hơn và từng bước chuyển sang mô hình vận hành dựa trên dữ liệu.

2. AI mang lại lợi ích gì cho ngành y tế?

Lợi ích AI mang lại là rất lớn, không chỉ cho người bệnh, đội ngũ y bác sĩ mà còn cho cả hệ thống y tế. Cụ thể:

2.1. Đối với bác sĩ và nhân viên y tế

Với đội ngũ y tế, lợi ích rõ nhất của AI là giảm bớt khối lượng công việc mang tính lặp lại và hỗ trợ xử lý thông tin nhanh hơn.

• Có thêm thông tin hỗ trợ quyết định chuyên môn: AI có thể phân tích dữ liệu, đánh dấu dấu hiệu bất thường hoặc tổng hợp thông tin để bác sĩ tham khảo trước khi đưa ra kết luận.

• Giảm bớt công việc hành chính: Một số công việc như nhập liệu, chuyển giọng nói thành văn bản hoặc tóm tắt nội dung bệnh án có thể được tự động hóa một phần.

• Cập nhật tri thức y khoa: AI có thể tìm kiếm, sắp xếp và tóm tắt tài liệu chuyên môn, giúp bác sĩ tiết kiệm thời gian khi tra cứu hướng dẫn điều trị hoặc nghiên cứu liên quan.

• Nâng cao hiệu suất: Giảm bớt áp lực công việc, cho phép bác sĩ dành nhiều thời gian tương tác trực tiếp với bệnh nhân.

Đối với bác sĩ và nhân viên y tế, AI có thể hỗ trợ quá trình thăm khám và điều trị hiệu quả hơn

2.2. Đối với bệnh viện và cơ sở y tế

Ở cấp độ bệnh viện, AI có thể hỗ trợ cải thiện quy trình vận hành và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.

• Tối ưu hóa quy trình khám chữa bệnh: AI có thể hỗ trợ một số khâu như tiếp nhận thông tin, chuyển giọng nói thành văn bản hoặc phân tích sơ bộ hình ảnh y khoa. Nhờ đó có thể giảm bớt thao tác thủ công và rút ngắn thời gian xử lý ở một số khâu.

• Sử dụng nguồn lực như nhân sự, giường bệnh, vật tư… chủ động hơn: Dữ liệu lịch sử có thể được phân tích để dự báo nhu cầu khám chữa bệnh, hỗ trợ lập kế hoạch về giường bệnh, nhân sự, vật tư và thiết bị.

• Nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm bệnh nhân: Chatbot, trợ lý ảo hoặc các công cụ tự động có thể hỗ trợ nhắc lịch, hướng dẫn thủ tục và giải đáp những câu hỏi cơ bản, giúp người bệnh tiếp cận thông tin thuận tiện hơn.

• Hỗ trợ kiểm soát chi phí vận hành: AI có thể hỗ trợ rà soát hồ sơ, phát hiện thông tin thiếu hoặc bất thường trước khi gửi dữ liệu thanh toán BHYT. Qua đó, bệnh viện có thể giảm bớt sai sót trong xử lý hồ sơ và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.

2.3. Đối với người bệnh

Với người bệnh, AI có thể góp phần cải thiện trải nghiệm khám chữa bệnh và hỗ trợ quá trình chăm sóc sức khỏe hiệu quả hơn.

• Hỗ trợ phát hiện bất thường sớm: AI có thể phân tích hình ảnh y khoa, kết quả xét nghiệm hoặc dữ liệu sức khỏe để nhận diện những dấu hiệu cần lưu ý sớm, giúp bác sĩ có thêm thông tin trong quá trình sàng lọc và chẩn đoán.

• Rút ngắn thời gian: AI có thể hỗ trợ phân loại hồ sơ, ưu tiên ca cần xử lý sớm, đọc trước hình ảnh y khoa hoặc tự động tổng hợp thông tin từ bệnh án. Nhờ đó, những trường hợp cần ưu tiên có thể được nhận diện và xử lý sớm hơn.

• Theo dõi sức khỏe liên tục hơn: Dữ liệu từ thiết bị theo dõi có thể được AI phân tích để nhận diện xu hướng bất thường và hỗ trợ cảnh báo sớm khi cần thiết.

2.4. Đối với nghiên cứu và quản lý y tế

AI cũng mở rộng khả năng khai thác dữ liệu ở quy mô lớn, từ nghiên cứu y khoa đến hoạt động quản lý của toàn hệ thống.

• Hỗ trợ nghiên cứu thuốc và thử nghiệm lâm sàng: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và sàng lọc các hợp chất tiềm năng, qua đó giúp rút ngắn một số công đoạn trong giai đoạn nghiên cứu, phát triển thuốc.

• Hỗ trợ giám sát sức khỏe cộng đồng: Việc phân tích nhiều nguồn dữ liệu giúp nhận diện xu hướng hoặc tín hiệu bất thường, hỗ trợ công tác theo dõi và dự báo dịch bệnh.

• Cung cấp dữ liệu phục vụ hoạch định chính sách y tế: AI tổng hợp và phân tích bức tranh sức khỏe dân số (mô hình bệnh tật, chi phí BHYT, mật độ phân bổ)..., cung cấp thông tin khoa học giúp nhà quản lý đưa ra chính sách phân bổ ngân sách và hạ tầng y tế hiệu quả.

AI như “người bạn đồng hành” giúp các bác sĩ đưa ra kết quả chẩn đoán chính xác và lên phác đồ điều trị phù hợp

3. Thách thức khi ứng dụng AI trong y tế

Dù mở ra nhiều khả năng mới trong khám chữa bệnh và quản trị bệnh viện, AI vẫn đặt ra không ít thách thức khi triển khai trên thực tế:

• Dữ liệu y tế phân tán, thiếu chuẩn hóa: Dữ liệu nằm ở nhiều hệ thống khác nhau, chưa đồng bộ hoặc thiếu đầy đủ, khiến AI khó khai thác hiệu quả và có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả.

• Nguy cơ rò rỉ dữ liệu sức khỏe: Hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm hay hình ảnh chẩn đoán đều là dữ liệu nhạy cảm, đòi hỏi cơ chế bảo mật, phân quyền và kiểm soát truy cập chặt chẽ hơn.

• Nguy cơ AI đưa ra kết quả sai lệch: Nếu dữ liệu huấn luyện thiếu đa dạng hoặc không phản ánh đúng thực tế, mô hình có thể cho kết quả thiếu chính xác ở một số nhóm bệnh nhân.

• Chi phí đầu tư và vận hành lớn: Cơ sở y tế cần đầu tư hạ tầng tính toán, lưu trữ, tích hợp hệ thống, đồng thời đào tạo nhân lực để sử dụng và duy trì AI lâu dài.

• Khoảng trống về trách nhiệm pháp lý: Nếu AI hỗ trợ chẩn đoán không chính xác, việc xác định ai chịu trách nhiệm và trách nhiệm đến đâu vẫn là bài toán phức tạp trong quá trình triển khai thực tế.

• Tâm lý dè dặt của bác sĩ và người bệnh: Những lo ngại về độ chính xác, khả năng xảy ra sai sót và khó kiểm chứng kết quả có thể khiến AI chưa được chấp nhận rộng rãi trong hoạt động khám chữa bệnh.

Những thách thức trên cho thấy AI chỉ có thể phát huy hiệu quả khi được triển khai trên nền tảng dữ liệu y tế đã được số hóa, chuẩn hóa và liên thông. Đây là lý do các hệ thống như VNPT HIS, EMR, RIS/PACS hay Hồ sơ sức khỏe điện tử của VNPT được đánh giá là giải pháp lý tưởng và toàn diện để áp dụng cho các mô hình bệnh viện thông minh.

Dữ liệu, bảo mật và trách nhiệm khi AI đưa ra kết quả sai là những thách thức đáng chú ý khi ứng dụng AI trong y tế.

Dữ liệu, bảo mật và trách nhiệm khi AI đưa ra kết quả sai là những thách thức đáng chú ý khi ứng dụng AI trong y tế.

4. Ứng dụng phổ biến của AI trong y tế tại Việt Nam và thế giới

AI đang được đưa vào nhiều khâu của hoạt động y tế, từ phát hiện bệnh, hỗ trợ điều trị đến theo dõi người bệnh và quản lý bệnh viện. Điểm đáng chú ý là công nghệ này không chỉ xuất hiện trong nghiên cứu mà đã bắt đầu được triển khai tại nhiều cơ sở y tế trong và ngoài nước.

4.1. AI hỗ trợ phát hiện và chẩn đoán bệnh

Đây là một trong những lĩnh vực AI được ứng dụng rõ nét nhất hiện nay trong y tế. AI có thể phân tích X-quang, CT, MRI, điện tâm đồ (ECG), hình ảnh nội soi hoặc tiêu bản giải phẫu bệnh… để tìm kiếm và đánh dấu những dấu hiệu bất thường. Nhờ đó, bác sĩ có thêm thông tin khi đọc phim, sàng lọc bệnh hoặc xác định những trường hợp cần được kiểm tra kỹ hơn.

Ứng dụng này đã xuất hiện tại nhiều bệnh viện ở Việt Nam. Theo thông tin được VietnamNet dẫn từ Sở Y tế Hà Nội, Bệnh viện Đa khoa Đức Giang, Bệnh viện Đa khoa Xanh Pôn và Bệnh viện Ung Bướu Hà Nội đã triển khai các phần mềm AI trong chẩn đoán X-quang phổi, nội soi tiêu hóa và hỗ trợ sàng lọc sớm ung thư.

Một ví dụ thực tế khác là hệ thống AI hỗ trợ chẩn đoán ung thư tuyến giáp do Bệnh viện Nội tiết Trung ương phối hợp với VNPT AI phát triển. Ứng dụng VNPT SmartVision phân tích hình ảnh siêu âm để nhận diện bất thường ở nhân tuyến giáp và hỗ trợ bác sĩ đánh giá nguy cơ lành tính hoặc ác tính. Hệ thống được xây dựng trên khoảng 30.000 ảnh của hơn 10.000 bệnh nhân; từ đó giúp tăng 50% hiệu quả khám chữa bệnh và giảm 25% tỷ lệ chẩn đoán nhầm.

VNPT AI phối hợp cùng Bệnh viện Nội tiết Trung ương phát triển hệ thống AI hỗ trợ phân tích hình ảnh siêu âm tuyến giáp.

4.2. AI hỗ trợ bác sĩ giảm bớt công việc thủ công

AI có thể hỗ trợ bác sĩ xử lý nhanh nhiều công việc trước và sau buổi khám, từ ghi chép nội dung trao đổi, tóm tắt bệnh án đến tra cứu tài liệu và tổng hợp kết quả cận lâm sàng. Công nghệ này cũng có thể đối chiếu thuốc, tiền sử và dị ứng để cảnh báo những điểm cần lưu ý. Nhờ đó, bác sĩ giảm bớt thời gian dành cho thao tác hành chính và tập trung hơn vào việc đánh giá, trao đổi với người bệnh.

Ở nước ngoài, Mayo Clinic - một trong những hệ thống y tế lớn và uy tín tại Mỹ - đã ứng dụng AI để hỗ trợ ghi chép lâm sàng. Hệ thống có thể ghi nhận cuộc trao đổi giữa bác sĩ và người bệnh, tạo bản nháp nội dung khám để bác sĩ rà soát trước khi cập nhật vào hồ sơ. Nhờ đó, bác sĩ giảm thời gian dành cho ghi chép hành chính và tập trung nhiều hơn vào trao đổi, thăm khám người bệnh.

4.3. AI hỗ trợ lập kế hoạch và nâng cao hiệu quả điều trị

Sau khi bệnh được xác định, AI có thể tiếp tục hỗ trợ bác sĩ ở một số khâu trong quá trình điều trị. Công nghệ này có thể giúp y bác sĩ:

• Phân tích bệnh án, xét nghiệm, đặc điểm khối u hoặc dữ liệu di truyền để hỗ trợ lựa chọn phương án điều trị phù hợp.

• Dự báo khả năng đáp ứng điều trị hoặc nguy cơ xuất hiện biến chứng ở một số nhóm bệnh nhân.

• Hỗ trợ xác định vùng cần điều trị và vùng mô lành cần bảo vệ trong quá trình lập kế hoạch xạ trị.

• Hỗ trợ bác sĩ xử lý và đối chiếu lượng dữ liệu lớn khi theo dõi diễn biến của người bệnh.

Bệnh viện Ung bướu TP.HCM là đơn vị đầu tiên trong nước nghiên cứu và ứng dụng AI trong lập kế hoạch xạ trị ung thư đầu cổ với phần mềm chuyên biệt Raysearch (tích hợp dữ liệu và phân tích). Sau khi dữ liệu CT của người bệnh được đưa vào hệ thống, AI hỗ trợ xác định vùng tổn thương, các cơ quan lành cần bảo vệ và tính toán liều xạ trị. Qua đó rút ngắn thời gian xử lý một số bước từ 2 - 4 giờ xuống còn vài phút.

Tại Bệnh viện K, hai hệ thống xạ trị gia tốc Versa HD được kết nối với phần mềm Monaco tích hợp AI, hỗ trợ tự động khoanh vùng khối u trong quá trình lập kế hoạch xạ trị. Hệ thống cũng cho phép triển khai các kỹ thuật hiện đại như 3D, IMRT, VMAT, SRS/SRT và SBRT. Nhờ khả năng phát liều cao của thiết bị, thời gian mỗi lần xạ trị có thể rút từ khoảng 10 phút xuống còn 2 - 3 phút.

Thứ trưởng thường trực Bộ Y tế Vũ Mạnh Hà và các đại biểu tham quan thiết bị mới tại Bệnh viện K (Ảnh: Trần Hà, Báo Lao Động)

4.4. AI hỗ trợ theo dõi và chăm sóc người bệnh từ xa

AI có thể tiếp nhận dữ liệu sức khỏe từ thiết bị đeo để theo dõi sức khỏe người bệnh từ xa mà không cần đến cơ sở y tế. Khi các chỉ số như nhịp tim, huyết áp hay đường huyết thay đổi bất thường, hệ thống có thể phát cảnh báo để bác sĩ kịp thời theo dõi và đánh giá. Cách làm này đặc biệt hữu ích với người mắc bệnh mạn tính hoặc cần theo dõi dài ngày sau điều trị.

Tại Việt Nam, việc kết hợp AI với chăm sóc sức khỏe từ xa chưa phổ biến rộng. Tuy nhiên, đây đang là hướng được quan tâm trong các bài toán như sàng lọc ban đầu, theo dõi sức khỏe và cảnh báo sớm bất thường.

Còn trên thế giới, Sheba Medical Center – một trong những trung tâm y tế lớn của Israel – đã triển khai mô hình chăm sóc thai kỳ nguy cơ cao tại nhà. Chương trình kết hợp theo dõi tim thai, huyết áp, nhịp tim và siêu âm từ xa với các công cụ AI để hỗ trợ đánh giá tình trạng thai phụ và phát hiện những trường hợp cần can thiệp sớm. Đến tháng 8/2026, mô hình đã ghi nhận 250 lượt chăm sóc tại nhà.

4.5. AI hỗ trợ quản lý và vận hành bệnh viện

Ở cấp độ quản trị, AI có thể khai thác dữ liệu của bệnh viện để hỗ trợ dự báo nhu cầu khám chữa bệnh, điều phối giường bệnh, nhân lực, thuốc và vật tư. Công nghệ này cũng có thể phân tích dữ liệu vận hành để phát hiện những bất thường cần kiểm tra thêm.

Tuy nhiên, AI chỉ có thể phát huy hiệu quả khi bệnh viện đã có nền dữ liệu đủ đầy, được chuẩn hóa và kết nối giữa các bộ phận. Đây cũng là lý do các hệ thống số nền tảng giữ vai trò quan trọng trước khi bệnh viện tiến tới ứng dụng AI ở quy mô rộng hơn.

Trong hệ sinh thái y tế số VNPT, các nền tảng như HIS, EMR, LIS, RIS/PACS và hồ sơ sức khỏe điện tử hỗ trợ số hóa, quản lý và kết nối dữ liệu từ nhiều hoạt động khám chữa bệnh. Trên nền tảng đó, cơ sở y tế có điều kiện thuận lợi hơn để từng bước tích hợp AI vào quản lý và vận hành.

4.6. AI trong nghiên cứu, đào tạo và y tế cộng đồng

Ngoài hoạt động khám chữa bệnh trực tiếp, AI còn được ứng dụng trong nghiên cứu thuốc, thử nghiệm lâm sàng, đào tạo và phân tích dữ liệu sức khỏe ở quy mô lớn. Công nghệ này có thể hỗ trợ sàng lọc các hợp chất tiềm năng, tìm mối liên hệ giữa gen, protein và bệnh lý, đồng thời đối chiếu hồ sơ người bệnh với tiêu chí của các thử nghiệm lâm sàng.

AI được ứng dụng để thực hiện nhiều chức năng quan trọng trong nghiên cứu, đào tạo và y tế cộng đồng

AI được ứng dụng để thực hiện nhiều chức năng quan trọng trong nghiên cứu, đào tạo và y tế cộng đồng.

Một ví dụ là TrialGPT do Viện Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (NIH) phát triển. Thay vì nhân viên nghiên cứu phải tự đọc hồ sơ người bệnh và kiểm tra từng thử nghiệm phù hợp, TrialGPT có thể tự động đối chiếu thông tin với các tiêu chí tuyển chọn có sẵn và giải thích vì sao một người bệnh có hoặc không phù hợp.

Trong nghiên cứu đánh giá, việc sử dụng TrialGPT giúp giảm khoảng 42,6% thời gian sàng lọc, qua đó hỗ trợ nhóm nghiên cứu tìm ứng viên phù hợp nhanh hơn. Quyết định cuối cùng về việc người bệnh có đủ điều kiện tham gia thử nghiệm vẫn do con người thực hiện.

Ở quy mô rộng hơn, AI còn có thể phân tích dữ liệu sức khỏe cộng đồng để nhận diện xu hướng bệnh tật, hỗ trợ dự báo và cung cấp thêm dữ liệu cho quá trình hoạch định chính sách y tế.

Tuy nhiên, AI không thay thế vai trò quyết định của con người. Trong y tế, các kết quả và khuyến nghị do AI tạo ra vẫn cần được bác sĩ, nhà nghiên cứu hoặc cơ quan quản lý kiểm tra và đánh giá trước khi sử dụng.

5. Xu hướng phát triển AI trong y tế giai đoạn 2026 - 2030

Trong giai đoạn 2026 - 2030, AI trong y tế sẽ không chỉ dừng ở các công cụ hỗ trợ riêng lẻ mà có xu hướng đi sâu hơn vào quy trình khám chữa bệnh, quản trị bệnh viện và khai thác dữ liệu. Một số hướng phát triển nổi bật gồm:

AI Agent trở thành "trợ lý số" chuyên sâu của bác sĩ

AI Agent có thể hỗ trợ thực hiện liên tiếp nhiều tác vụ như tổng hợp bệnh án, tra cứu y văn, đối chiếu thông tin và chuẩn bị nội dung ghi chép cho bác sĩ rà soát... Giá trị lớn nhất là giảm thời gian dành cho công việc hành chính, từ đó giúp bác sĩ tập trung nhiều hơn vào thăm khám và trao đổi với người bệnh.

Tại Việt Nam, hướng ứng dụng này rất tiềm năng khi tích hợp vào hệ thống Bệnh án điện tử (EMR) tại các bệnh viện tuyến trên, giúp giảm tải gánh nặng thủ tục giấy tờ và giải phóng thời gian cho bác sĩ tập trung thăm khám bệnh nhân.

Y học cá nhân hóa phát triển nhờ AI và Dữ liệu lớn (Big Data)

Đây là xu hướng chuyển từ phác đồ điều trị chung sang phương pháp cá nhân hóa cho từng người bệnh, dựa trên việc AI phân tích tổng hợp dữ liệu gen, lối sống, môi trường và lịch sử bệnh lý. Khi ứng dụng tại Việt Nam, xu hướng này đặc biệt có tiềm năng trong ung thư, bệnh mạn tính và y học chính xác, nơi sự khác biệt giữa các cá nhân ảnh hưởng lớn đến hiệu quả điều trị.

AI ngày càng quan trọng trong Bệnh viện thông minh (Smart Hospital)

Trong mô hình bệnh viện thông minh, AI ngày càng được kết nối với HIS, EMR, thiết bị IoT và các hệ thống chuyên môn để phân tích dữ liệu trong quá trình vận hành bệnh viện. Chẳng hạn, hệ thống có thể phát hiện khu vực đang quá tải, nhận diện người bệnh có chỉ số cần chú ý hoặc hỗ trợ dự báo nhu cầu giường bệnh, nhân lực trong từng thời điểm.

Khi được triển khai đồng bộ, AI trở thành lớp phân tích giúp bệnh viện kết nối dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn trên nhiều khâu.

AI phát triển song hành cùng khung pháp lý và quản trị dữ liệu

Trong giai đoạn 2026 - 2030, AI trong y tế sẽ không chỉ được quan tâm về hiệu quả ứng dụng mà còn phải đáp ứng yêu cầu về an toàn và quản trị. Tại Việt Nam, khung pháp lý về AI đã từng bước được hoàn thiện với Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, Nghị định 142/2026/NĐ-CP hướng dẫn thi hành và Quyết định 33/2026/QĐ-TTg ban hành Danh mục hệ thống AI có rủi ro cao. Tùy vào chức năng và mức độ ảnh hưởng, mỗi hệ thống AI y tế có thể phải đáp ứng những yêu cầu quản lý khác nhau.

Với ứng dụng AI trong y tế, kết quả do AI đưa ra cần được bác sĩ hoặc người có chuyên môn xem xét. AI chỉ đóng vai trò hỗ trợ, không thay thế quyết định chuyên môn của bác sĩ. Bên cạnh đó, dữ liệu dùng để phát triển và vận hành AI phải được thu thập, sử dụng và lưu trữ đúng mục đích và phải tuân thủ theo quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Cơ sở y tế cũng cần kiểm soát quyền truy cập và áp dụng các biện pháp bảo mật phù hợp để bảo vệ thông tin người bệnh.

6. FAQs - Hỏi đáp về ứng dụng AI trong y tế

Câu 1: AI trong y tế có thay thế bác sĩ không?

Không. AI không thể thay thế bác sĩ. Y khoa đòi hỏi sự thấu cảm, tư duy phản biện phức tạp và trách nhiệm đạo đức – những điều máy móc không thể sở hữu. Vì thế, AI chỉ đóng vai trò là "người trợ lý" hỗ trợ xử lý dữ liệu và gợi ý quyết định.

Câu 2: Dữ liệu y tế sử dụng cho AI có được bảo mật không?

Mức độ an toàn của dữ liệu y tế phụ thuộc vào cách hệ thống thu thập, lưu trữ, xử lý và chia sẻ dữ liệu. Dữ liệu sức khỏe thuộc nhóm thông tin cần được bảo vệ chặt chẽ, đặc biệt khi được thu thập và xử lý bởi các hệ thống AI. Nếu thiếu cơ chế kiểm soát phù hợp, dữ liệu vẫn có nguy cơ bị truy cập trái phép, rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích.

Vì vậy, khi triển khai AI, cơ sở y tế cần có biện pháp bảo vệ dữ liệu như mã hóa thông tin, phân quyền người được phép truy cập và theo dõi các hoạt động trên hệ thống. Với dữ liệu dùng để phân tích hoặc huấn luyện AI, các thông tin có thể nhận diện trực tiếp người bệnh nên được loại bỏ hoặc ẩn đi.

Câu 3: Cơ sở y tế cần chuẩn bị gì để triển khai AI trong y tế?

Cơ sở y tế cần bắt đầu từ dữ liệu được số hóa, chuẩn hóa và có khả năng kết nối giữa các hệ thống. Các nền tảng như HIS, EMR, LIS, RIS/PACS và hồ sơ sức khỏe điện tử giúp tạo lập, quản lý và khai thác dữ liệu tốt hơn, từ đó tạo nền tảng để tích hợp AI. Bên cạnh đó, cơ sở y tế cũng cần chuẩn bị hạ tầng, kinh phí và nhân lực phù hợp để triển khai, vận hành hệ thống lâu dài.

Ứng dụng AI trong y tế đang mở ra nhiều cơ hội nâng cao chất lượng khám chữa bệnh và tối ưu vận hành. Để khai thác AI hiệu quả, cơ sở y tế cần xây dựng nền tảng dữ liệu và hạ tầng số đồng bộ, tạo tiền đề cho các ứng dụng thông minh trong tương lai. Liên hệ với VNPT qua hotline miễn phí 1800 1260 để được tư vấn giải pháp phù hợp với nhu cầu thực tế ngay hôm nay!