Dịch bệnh trong tương lai có thể thay đổi nhờ AI

AI đang được ứng dụng để dự đoán nguy cơ xuất hiện dịch bệnh. Ảnh: Shutterstock.

Thay vì đợi những ca sốt xuất huyết đầu tiên xuất hiện tại trạm y tế, một nhóm giảng viên của Đại học Y Dược TP.HCM đang chọn cách “nghe” trước những tín hiệu dịch bệnh từ dữ liệu. Họ để trí tuệ nhân tạo rà soát biến động thời tiết, mật độ muỗi và hàng loạt dấu hiệu dịch tễ âm thầm diễn ra trong cộng đồng.

Điều khiến chính nhóm nghiên cứu bất ngờ là hệ thống có thể “báo động đỏ” sớm đến 16 tuần, với độ chính xác hơn 90%. Từ nền tảng này, một phần mềm cảnh báo sớm đã được tạo ra và đưa vào thí điểm tại Bà Rịa - Vũng Tàu.

“Những dự báo gần như trùng khớp với thực tế ngoài cộng đồng”, PGS.TS Trần Ngọc Đăng, Phó phòng Khoa học Công nghệ, Đại học Y Dược TP.HCM, chia sẻ tại hội thảo Tư duy linh hoạt và phát triển chuyên ngành trong kỷ nguyên AI & VUCA diễn ra chiều 10/11. Từ dự báo dịch bệnh, hỗ trợ chẩn đoán đến cá thể hóa điều trị, công nghệ này đang từng bước định hình lại cách vận hành của ngành y tế.

AI đang tác động thế nào đến y tế?

PGS.TS Trần Ngọc Đăng ví sự xuất hiện của AI như một “cánh tay đặc lực” đối với ngành y. Với các kỹ thuật hình ảnh, từ X-quang, CT đến MRI, AI có thể phóng đại từng điểm bất thường nhỏ đến mức mắt người dễ lướt qua. Trong giải phẫu bệnh, AI còn như một “trợ lý không biết mệt”, sàng lọc hàng trăm tiêu bản chỉ trong vài phút, đẩy những mẫu đáng ngờ lên trước để bác sĩ tập trung xử lý, khâu chẩn đoán vì thế sẽ nhanh hơn.

Ở khâu hành chính, AI cũng đang mở một cánh cửa khác. Công nghệ có thể đảm nhận khâu nhập liệu, xử lý hồ sơ, tổng hợp báo cáo… những công việc chiếm hàng giờ mỗi ngày nhưng ít tạo ra giá trị chuyên môn. Ông dẫn khảo sát tại TP.HCM cho thấy 41% nhân viên y tế đang có dấu hiệu kiệt sức, riêng nhóm gánh khối lượng việc lớn, nguy cơ này tăng tới gấp ba lần. Nếu AI “giải phóng” bớt những đầu việc lặp lại, bác sĩ có thể dành thời gian cho bệnh nhân, cho chuyên môn.

GS.TS Jonathan Van Tam, nguyên Cố vấn Y tế Chính phủ Anh, nhận định rằng ở một số chuyên ngành, AI đang mở rộng năng lực của y học theo cách mà con người khó đạt được nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm cá nhân.

AI đang đóng vai trò quan trọng trong nhiều khâu của lĩnh vực y tế. Ảnh: Adobe Stock.

Ông dẫn chứng trong lĩnh vực da liễu, một bác sĩ dày dạn kinh nghiệm có thể dựa trên vài nghìn ca bệnh từng gặp để đánh giá một nốt nghi ngờ. Trong khi đó, AI có thể so sánh hình ảnh đó với hàng triệu ca đã được xác nhận bằng giải phẫu bệnh, từ đó hỗ trợ nhận diện sớm và chính xác hơn những dấu hiệu bất thường.

Ông cho rằng AI sẽ là chất xúc tác đưa y học bước vào giai đoạn cá thể hóa sâu sắc. Vaccine, vốn được xem là “lá chắn” chống bệnh truyền nhiễm, đang bước sang một chương mới nhờ công nghệ mRNA.

GS Tam dự báo trong 5-10 năm tới với sự trợ giúp của AI, mRNA có thể để lại dấu ấn đậm nét hơn ở lĩnh vực điều trị ung thư. Ở một số loại ung thư, sau phẫu thuật và các phương pháp như hóa trị, xạ trị hay liệu pháp miễn dịch, bệnh nhân được kỳ vọng có thể được tiêm một loại vaccine “may đo riêng” dựa trên mô bệnh học và dấu ấn khối u của chính họ.

Ở góc độ y tế dự phòng, PGS.TS Trần Ngọc Đăng cho biết một số mô hình phân tích dữ liệu bằng AI có thể hỗ trợ xây dựng các kịch bản về nguy cơ bùng phát dịch trong tương lai. “Từ các dữ liệu nhập vào, AI đã dự báo chính xác các đại dịch xảy ra vào năm 2009, 2020…”, PGS Đăng nói. Ông cho hay, có mô hình đưa ra giả thuyết về khả năng xuất hiện một đợt dịch vào khoảng năm 2027, trong giai đoạn từ tháng 3 đến tháng 5.

Cơ hội và thách thức

Tại tọa đàm, các chuyên gia nhìn nhận rằng cùng với cơ hội, sự bùng nổ của AI cũng đặt ra nhiều thách thức mới cho đào tạo và thực hành y khoa. Một trong những lo ngại được nêu ra là nếu không ứng xử đúng cách, AI có thể khiến người học lệ thuộc vào công cụ, trong khi nền tảng kiến thức cốt lõi lại không được củng cố.

Robot AI dò đường, xác định vị trí thương tổn trên cơ thể người bệnh. Ảnh: Duy Hiệu.

Một ví dụ được nêu ra là tình trạng sinh viên sử dụng AI để xây dựng bài thuyết trình với hình thức hấp dẫn, nội dung mạch lạc. Tuy nhiên, khi được hỏi sâu về bản chất vấn đề, chẳng hạn cơ chế dẫn truyền thần kinh, một số sinh viên lại chưa thật sự nắm rõ.

Các chuyên gia nhấn mạnh, việc chấp nhận sản phẩm được AI hỗ trợ nhưng không hiểu bản chất sẽ tạo ra khoảng trống nguy hiểm trong đào tạo bác sĩ. Công nghệ có thể hỗ trợ, nhưng không thể thay thế tư duy lâm sàng. Thách thức của thế hệ trẻ là sử dụng AI đúng cách để gia tăng hiệu quả, không đánh đổi sự chắc chắn trong kiến thức, chẩn đoán và điều trị.

Từ góc nhìn quốc tế, GS.TS Jonathan Van Tam nhắc lại một băn khoăn phổ biến của giới y khoa khi AI bước vào bệnh viện: “Bệnh nhân liệu có sẵn sàng “trút bầu tâm sự” với một cỗ máy, thay vì nhìn vào mắt một bác sĩ thật?”. Ông cho rằng cảm giác e dè ấy là dễ hiểu, song AI không sinh ra để thay thế bác sĩ, mà để tăng sức mạnh cho bác sĩ và chuẩn hóa chất lượng chăm sóc.