Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong y tế. Nếu trước đây AI chủ yếu được nhắc đến ở khả năng xử lý dữ liệu hoặc hỗ trợ đọc hình ảnh, công nghệ này hiện đã tham gia vào nhiều công đoạn chuyên sâu hơn, từ chẩn đoán, can thiệp, phẫu thuật đến quản lý thuốc và giám sát an toàn.

Tại Hà Nội, một số bệnh viện đã đưa AI vào những lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao. Can thiệp bào thai tại Bệnh viện Phụ sản Hà Nội là một ví dụ. Từ năm 2018, bệnh viện bắt đầu làm chủ kỹ thuật đưa dụng cụ vào buồng ối để điều trị bệnh cho thai nhi, sau đó phát triển thêm nhiều kỹ thuật như điều trị hội chứng truyền máu song thai, truyền ối cho thai thiểu ối, can thiệp hội chứng song thai không tim, hội chứng dải xơ buồng ối hay đặt ống dẫn lưu màng phổi.

Mỗi thao tác trong những kỹ thuật này đều gắn với các quyết định chuyên môn có độ chính xác cao. TS.Mai Trọng Hưng, Giám đốc Bệnh viện Phụ sản Hà Nội cho biết, hiện chưa có robot trực tiếp thực hiện phẫu thuật trong can thiệp bào thai, song AI đã được tích hợp vào công cụ hội chẩn, thiết bị khám và chẩn đoán hình thái để hỗ trợ bác sỹ nhận diện bất thường, định hướng xử trí và cảnh báo nguy cơ.

Trong can thiệp hội chứng truyền máu song thai, bác sỹ phải xử lý chính xác các mạch máu trên bánh rau. Ngoài kinh nghiệm và năng lực chuyên môn của ê kíp, hệ thống AI có thể cung cấp thêm dữ liệu và cảnh báo trong quá trình can thiệp, tạo thêm một lớp hỗ trợ cho quyết định của người thực hiện.

AI cũng được sử dụng để giám sát những quy trình kéo dài nhiều năm. Trung tâm Tế bào gốc của Bệnh viện Phụ sản Hà Nội đã tích hợp công nghệ này vào hệ thống quản lý và bảo quản mẫu tế bào.

Thay cho việc nhân viên phải trực tiếp kiểm tra, ghi chép nhiệt độ, mức nitơ và các thông số lưu trữ, dữ liệu hiện có thể được giám sát liên tục qua ứng dụng trên điện thoại thông minh. Hệ thống tự phát cảnh báo, thậm chí gọi điện nếu phát hiện bất thường.

Còn theo TS.Nguyễn Trọng Phúc, phụ trách Trung tâm Tế bào gốc, khả năng giám sát 24/7 đặc biệt quan trọng với những mẫu cần lưu trữ trong 30 hoặc 50 năm. Công nghệ không thay thế quy trình kiểm soát chuyên môn nhưng giúp phát hiện sớm những thay đổi có thể ảnh hưởng đến chất lượng mẫu.

Một hướng ứng dụng khác đang cho thấy hiệu quả khá rõ là dược lâm sàng. Khối lượng dữ liệu về thuốc, tình trạng người bệnh, chức năng gan, thận, tương tác thuốc và nguy cơ biến cố khiến nhiều quyết định sử dụng thuốc đòi hỏi bác sỹ, dược sỹ phải xử lý lượng thông tin lớn trong thời gian ngắn.

Tại Bệnh viện Đa khoa Đức Giang, ứng dụng Smart.InD được sử dụng để hỗ trợ tra cứu thông tin thuốc và tính liều kháng sinh cá thể hóa dựa trên chức năng thận.

Dược sỹ Trần Duy Khanh, Khoa Dược, Bệnh viện Đa khoa Đức Giang cho biết, trước đây mỗi lần tra cứu và tính toán liều kháng sinh có thể mất 10-15 phút, hiện thời gian được rút xuống dưới 2 phút. Công cụ đồng thời hỗ trợ điều chỉnh liều phù hợp hơn với chức năng thận, qua đó giảm nguy cơ sai sót trong thực hành lâm sàng.

Bệnh viện Đa khoa Xanh Pôn cũng phát triển hệ thống AI Agent hỗ trợ tầm soát biến cố bất lợi liên quan đến thuốc ADRChecker-SP và công cụ DeepMedSP-AI hỗ trợ kê đơn, giám sát sử dụng kháng sinh ở người bệnh điều trị nhiễm khuẩn.

Những ứng dụng này cho thấy một thay đổi đáng chú ý trong cách AI tham gia vào khám, chữa bệnh. Công nghệ không chỉ hỗ trợ nhận diện tổn thương trên hình ảnh mà còn có thể sàng lọc lượng dữ liệu lớn, tìm ra nguy cơ và đưa thông tin cần thiết đến bác sỹ, dược sỹ trước quyết định điều trị.

AI cũng đang được tích hợp sâu hơn vào các hệ thống phẫu thuật và chẩn đoán hình ảnh thế hệ mới. Hiện một số hệ thống robot và thiết bị được Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh đầu tư đã tích hợp AI vào quá trình lập kế hoạch hoặc hỗ trợ phẫu thuật.

Robot Modus V Synaptive được sử dụng trong phẫu thuật thần kinh, cột sống, trong lúc robot CUVIS-Joint tích hợp AI phục vụ phẫu thuật thay khớp gối và khớp háng. Bệnh viện cũng sử dụng Da Vinci Xi cho nhiều loại phẫu thuật phức tạp cùng các hệ thống hỗ trợ can thiệp, phẫu thuật nội soi và chẩn đoán hình ảnh thế hệ mới.

Ở phẫu thuật thần kinh, cột sống hay thay khớp, sai lệch rất nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả điều trị. Khả năng xử lý dữ liệu hình ảnh và hỗ trợ lập kế hoạch của AI giúp bác sỹ có thêm thông tin để xác định vị trí, phạm vi can thiệp và lựa chọn phương án phù hợp với từng người bệnh.

Các hệ thống CT, MRI có độ phân giải cao cũng tạo ra lượng dữ liệu hình ảnh ngày càng lớn. AI có thể tham gia xử lý, tái tạo và phân tích dữ liệu, hỗ trợ phát hiện những bất thường khó nhận biết, đồng thời rút ngắn một số công đoạn trong quy trình chẩn đoán.

Sự kết hợp giữa bác sỹ, dữ liệu và công nghệ đang từng bước thay đổi cách một ca bệnh được tiếp cận. Thay vì dựa chủ yếu vào thông tin thu được tại một thời điểm, hệ thống y tế có khả năng khai thác ngày càng nhiều dữ liệu từ hình ảnh, xét nghiệm, bệnh án điện tử, thuốc và quá trình theo dõi người bệnh.

Dù mở ra nhiều khả năng mới, vai trò của AI trong y tế cần được nhìn nhận đúng giới hạn. Những hệ thống đang được triển khai chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ phân tích, cảnh báo, tính toán hoặc cung cấp thêm thông tin cho nhân viên y tế. Quyết định chẩn đoán và điều trị vẫn thuộc về bác sỹ dựa trên tình trạng thực tế của từng người bệnh.

Điều này đặc biệt quan trọng bởi dữ liệu y tế liên quan trực tiếp đến sức khỏe và tính mạng. Một kết quả phân tích không chính xác hoặc dữ liệu đầu vào thiếu đầy đủ có thể tác động đến quyết định chuyên môn.

Cùng với đầu tư công nghệ, các cơ sở y tế phải giải quyết đồng thời yêu cầu về chất lượng dữ liệu, bảo mật thông tin, chuẩn hóa quy trình và kiểm chứng hiệu quả của từng ứng dụng trước lúc đưa vào sử dụng rộng rãi.