Trong vòng 10-20 năm tới, AI và bác sĩ sẽ có xu hướng bổ trợ nhau hơn là thay thế. Thiết kế ảnh: Ngô Hà.
Sức mạnh của số lớn
Y tế đang thiếu nhân lực trầm trọng. Tổ chức y tế thế giới ước tính thế giới thiếu gần 4,3 triệu bác sĩ, nữ hộ sinh, y tá và nhân viên hỗ trợ chăm sóc sức khỏe. Riêng Việt Nam, Bộ Y tế dự báo trong giai đoạn 2021–2030, Việt Nam cần bổ sung khoảng 72.000 bác sĩ và 304.000 điều dưỡng.
Tình trạng quá tải khiến nhiều bác sĩ phải làm việc liên tục, thời gian dành cho mỗi bệnh nhân rất hạn chế, làm tăng nguy cơ chẩn đoán sai do mệt mỏi và suy giảm tập trung. Trong khi đó, số lượng bệnh quá nhiều, vượt xa khả năng một bác sĩ có thể nắm vững toàn bộ, ngay cả sau nhiều thập kỷ hành nghề.
"Riêng lĩnh vực da liễu đã có khoảng 7.000 loại bệnh, nhưng ngay cả bác sĩ chuyên khoa giỏi cũng thường chỉ nắm vững khoảng 200–300 bệnh, còn bác sĩ đa khoa chủ yếu tập trung vào vài chục bệnh phổ biến", GS Nguyễn Tiến Dũng (Đại học Toulouse) chia sẻ tại buổi tọa đàm AI chuyên dụng cho chẩn đoán bệnh do Tia Sáng tổ chức ngày 7/5.
Là một nhà toán học, nhưng trong quá trình làm việc với các bác sĩ để phát triển AI phân tích hình ảnh chẩn đoán các bệnh về da, GS Nguyễn Tiến Dũng bất ngờ trước mức độ phức tạp khổng lồ của y học lâm sàng, nơi số lượng bệnh lý quá lớn khiến ngay cả các chuyên gia cũng không thể nắm hết.
Ngay cả với căn bệnh tưởng chừng phổ biến như nấm móng, một chuyên gia đầu ngành ở Việt Nam chia sẻ với GS Nguyễn Tiến Dũng rằng khoảng 60% ca nấm móng bị chẩn đoán sai. Một trưởng khoa chẩn đoán khác ở bệnh viện Paris và là chủ tịch hiệp hội hô hấp ở châu Âu cũng tiết lộ với nhóm AI của GS Dũng rằng nhiều bác sĩ vẫn gặp khó khăn trong việc đọc và phân tích chính xác kết quả từ những thiết bị hô hấp cơ bản như máy đo chức năng phổi (spirometer).
Vì thế, GS Nguyễn Tiến Dũng tin rằng AI chẩn đoán có thể trở thành "trợ lý" đắc lực cho bác sĩ nhờ khả năng học từ hàng triệu ca bệnh toàn cầu, tiếp cận kho dữ liệu y khoa khổng lồ và hoạt động không ngừng nghỉ. Theo ông, đây là lợi thế giúp AI vượt trội trong nhiều nhiệm vụ chuyên biệt, thậm chí ở một số lĩnh vực còn có thể tiệm cận năng lực của các chuyên gia hàng đầu.
"Một người bác sĩ cả đời có thể khám khoảng 10.000 người, nhưng một hệ thống AI có thể học từ hàng triệu ca bệnh khác nhau, từ hàng triệu chuyên gia khác nhau trên toàn thế giới. Đó là một lý do rất đơn giản giải thích vì sao AI có thể vượt trội trong những lĩnh vực cụ thể, kể cả so với các chuyên gia. Ngay cả trong những lĩnh vực được xem là đặc biệt phức tạp, như nghiên cứu khoa học cơ bản, AI đã bắt đầu đạt đến mức nghĩ ra các giả thuyết khoa học với chất lượng không kém gì các nhà nghiên cứu chuyên môn", GS Nguyễn Tiến Dũng nói.
Sức mạnh của sự kịp thời và chi phí thấp
Ở một khía cạnh khác, nhu cầu tìm hiểu bệnh tật hằng ngày của người dân là rất lớn. Nhiều người hiện tận dụng các công cụ AI phổ thông như Google hay ChatGPT để "tự chẩn đoán" tại nhà, hoặc bỏ qua các triệu chứng sớm vì ngại đi khám. Tuy nhiên, GS Nguyễn Tiến Dũng cho rằng các mô hình AI đa nhiệm, vốn được thiết kế cho nhiều mục đích khác nhau, lại có độ chính xác thấp trong chẩn đoán y khoa — thậm chí có thể dưới 40%.
Vì vậy, các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp đang phát triển những hệ thống AI chuyên biệt, được thiết kế riêng cho từng nhóm bệnh hoặc tùy chỉnh dựa trên dữ liệu y sinh và đặc điểm dịch tễ của từng quốc gia. "Những AI chuyên cho y tế có thể đạt độ chính xác cao hơn, lên tới 90% hoặc hơn trong chẩn đoán bệnh. Chúng được tích hợp với dữ liệu y khoa chuẩn hóa.", GS Nguyễn Tiến Dũng cho biết.
Và điều quan trọng là các AI y tế này cũng có khả năng tiếp cận rộng rãi tới mọi người. Tại buổi tọa đàm, GS. Nguyễn Tiến Dũng giới thiệu AmiCare AI - một nền tảng hỗ trợ chẩn đoán các bệnh về da đang trong giai đoạn thử nghiệm ở Mỹ, có thể sử dụng cho cả bác sĩ lẫn người dân.
Theo mô hình này, AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ phản ứng nhanh trong các tình huống y tế khẩn cấp tại gia đình. Chẳng hạn, vào lúc nửa đêm khi trẻ sốt nhẹ kèm phát ban bất thường ở lòng bàn tay, bàn chân; phụ huynh lo lắng, không biết có nên đưa con đi cấp cứu ngay hay không.
Khi đó, cha mẹ có thể chụp ảnh vùng da tổn thương của bé, gửi kèm mô tả triệu chứng qua giọng nói, ví dụ "Con tôi bị sốt và có các nốt đỏ trên người" để hệ thống AI phân tích. Từ hàng trăm khả năng bệnh lý, AI sẽ thu hẹp xuống còn 2-3 chẩn đoán tiềm năng, đồng thời đưa ra các câu hỏi định hướng, ví dụ "bệnh nhân có bị đau họng hoặc có vết loét trong miệng không" và khuyến nghị bước tiếp theo, như tiếp tục theo dõi tại nhà hay cần đưa trẻ đi khám sớm.
Mục tiêu của những nền tảng như AmiCare AI không phải thay thế bác sĩ, mà cung cấp lớp thông tin ban đầu đáng tin cậy, đặc biệt trong bối cảnh người dân khó tiếp cận dịch vụ y tế kịp thời hoặc chi phí đắt đỏ. Thay vì mất hàng trăm USD và hàng giờ chờ đợi trong lo lắng thái quá, nhiều người có thể dùng các AI với độ tin cậy cao để ra quyết định y tế tốt hơn.
Sau khi trao đổi thông tin với người dùng, AI có thể tóm tắt thành một báo cáo y tế sơ bộ, gửi cho bác sĩ như một dạng chuẩn bị sẵn bảng thông tin liên quan đến bệnh. Nhờ vậy, khi thăm khám, bác sĩ sẽ nắm được các triệu chứng và thông tin cơ bản, không cần hỏi lại từ đầu, tiết kiệm thời gian chữa trị quý báu.
GS. Nguyễn Tiến Dũng cho biết, AI cũng có thể phục vụ khám chữa bệnh từ xa và theo dõi tại nhà cho người có nguy cơ tim mạch, tiểu đường hoặc đột quỵ. Chẳng hạn, các bệnh nhân lớn tuổi bị cao huyết áp mãn tính sống ở xa có thể hỏi AI vì sao các chỉ số trên máy đo huyết áp của mình lại nhảy lên xuống thất thường trong 2 tuần qua. Liệu đó là do thời tiết, do thuốc, hay là dấu hiệu tiền đột quỵ? AI có thể cho một vài khả năng "cá thể hóa" theo từng người bệnh.
Vì sao AI không thay luôn bác sĩ?
Trong y tế, nơi ranh giới giữa sự sống và cái chết đôi khi chỉ tính bằng những quyết định trong tích tắc, câu hỏi về vai trò của AI không chỉ là công nghệ mà còn là đạo đức và trách nhiệm. AI có thể đọc X-quang, phân tích hình ảnh hay gợi ý chẩn đoán với độ chính xác cao, thậm chí không bị ảnh hưởng bởi mệt mỏi như con người. Nhưng nếu AI đưa ra kết luận sai, dẫn đến hậu quả nghiêm trọng cho bệnh nhân thì ai sẽ là người chịu trách nhiệm pháp lý?
Cũng giống như máy bay hiện đại có thể tự lái phần lớn thời gian nhưng vẫn phải có phi công để xử lý tình huống và chịu trách nhiệm an toàn cho mọi người, hệ thống y tế vẫn cần bác sĩ là người đánh giá tổng thể, cân nhắc rủi ro và lựa chọn phương án điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân, kể cả trong trường hợp được AI hỗ trợ.
Nhưng nếu bác sĩ chỉ đóng vai trò người chịu trách nhiệm và "xác nhận kết quả" từ AI, thì liệu kinh nghiệm tích lũy theo thời gian có còn là yếu tố tạo nên sự khác biệt giữa các bác sĩ nữa hay không?
Theo GS. Nguyễn Tiến Dũng, đây không chỉ là câu hỏi của ngành y, mà tất cả các ngành đều đang đặt ra, chẳng hạn như kế toán, luật sư và cả các nhà toán học. Ông cho rằng, bức tranh hiện tại có thể còn lộn xộn, nhưng 10-20 năm nữa tương lai sẽ dần rõ ràng hơn: bác sĩ vẫn là bác sĩ, các nghề khác vẫn tồn tại, chỉ là cách làm việc thay đổi sâu sắc.
"Cạnh tranh trong thời đại mới không phải là giữa con người với AI, mà là giữa những người biết sử dụng AI và những người không biết sử dụng AI", ông nhận xét. "Tỷ lệ công việc sẽ thay đổi, giống như trước đây có 50% làm nông dân, nay chỉ còn khoảng 3%, trong khi các dịch vụ khác mở rộng. Bệnh viện sẽ vẫn là bệnh viện, các dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác sẽ nổi lên, chỉ khác là cách vận hành sẽ khác đi."
Khi đó, bác sĩ sẽ điều khiển AI để hỗ trợ công việc, giống như nông dân dùng máy cày. Y học không chỉ là "đọc dữ liệu và ra kết luận", mà là một quá trình phức tạp, nhiều lớp.
Do vậy, AI có thể thực hiện các công việc hỗ trợ chẩn đoán, điều trị; còn bác sĩ sẽ là người tổng hợp cả dữ liệu + hiểu bối cảnh "bức tranh đời sống" của mỗi người bệnh + chịu trách nhiệm về các rủi ro, đồng ý điều trị, giá trị đạo đức + trực giác lâm sàng trước những trường hợp hiếm và tình huống bất thường mà AI thường bỏ qua. Hai bên sẽ có xu hướng bổ trợ nhau hơn là thay thế./
Trang Linh
--
Xem thêm: