Chú trọng hồ sơ sức khỏe điện tử
Thủ tướng Chính phủ vừa ký phê duyệt Chương trình “Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030” với mục tiêu Việt Nam gia nhập nhóm 50 nước dẫn đầu về Chính phủ điện tử (EGDI). Quá trình này cũng đang thực hiện một cách rất mạnh mẽ và khẩn trương khi Việt Nam bước vào trạng thái “bình thường mới” sau dịch COVID-19.
Từ những bài học trong dịch COVID-19, các chuyên gia dự Hội thảo online về “Vai trò Khoa học công nghệ và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong COVID-19” dự đoán chuyển đổi số và AI sẽ tạo ra những thay đổi ngành Y tế Việt Nam trong tương lai nếu biết nắm bắt cơ hội.
Chuyển đổi số hiểu một cách đơn giản là quá trình con người thay đổi cách sống, cách làm việc và phương thức sản xuất với các công nghệ số. PGS Trần Thế Truyền - Viện AI Ứng dụng, Đại học Deakin (Australia) cho biết, AI có thể giúp cho việc phân tích chính sách, cung cấp bức tranh tốt hơn và có ý nghĩa hơn từ những dữ liệu sẵn có. Tiếp theo, AI có thể đề xuất các giải pháp tối ưu, giúp giảm bớt các tác động tiêu cực của chính sách, đánh giá được hiệu quả kĩ thuật, tối ưu hóa máy móc dùng cho y tế.
Theo GS Hồ Tú Bảo - Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán (VIASM) và Viện John von Neumann, Đại học Quốc gia TPHCM - nhận định, Việt Nam đang xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về hồ sơ sức khỏe điện tử của người dân. Khung hồ sơ đã được xây dựng và triển khai đến 63 tỉnh thành để thu thập dữ liệu, đồng thời các hồ sơ sức khỏe điện tử đang được thí điểm tại 8 tỉnh Hà Nội, TPHCM, Lào Cai, Yên Bái, Hà Tĩnh, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An.
Mục tiêu đến năm 2025 có 95% người dân trên toàn quốc có hồ sơ sức khỏe điện tử, cập nhật thông tin sức khỏe thường xuyên và được kết nối với tất cả cơ sở khám chữa bệnh trên cả nước. Đây sẽ là nguồn dữ liệu đầu vào rất lớn và quan trọng để phân tích và đánh giá được sức khỏe người dân cũng như để lập kế hoạch cho điều trị và dự phòng bệnh tật, nhất là khi dân số đang già hóa và mô hình bệnh tật đang thay đổi.
Ngoài bệnh án điện tử và hồ sơ sức khỏe điện tử, việc phân tích dữ liệu từ các nguồn thông tin khác cũng rất có nhiều tiềm năng. Theo ước tính, dữ liệu về y tế trên thế giới, cứ 2-3 tháng lại tăng lên gấp đôi, thị trường AI trong y tế tăng trưởng 41,9% và dự báo có thể đạt 13 tỉ USD vào năm 2025.
AI sẽ rút ngắn sự phát triển thuốc, vaccine, sinh phẩm
PGS Trần Thế Truyền cho hay, mỗi loại thuốc ra đời phải mất 5-10 năm để nghiên cứu với chí phí tối thiểu 1-2 triệu USD. Các công đoạn sàng lọc, chuyển đổi mục đích thuốc, thiết kế thuốc, cũng như kế hoạch tổng hợp phân tử thuốc có thể được tăng tốc nhiều lần bởi AI. Việc nghiên cứu các thuốc mới, khả năng tiêu diệt tác nhân bằng mô hình giả lập với các siêu máy tính trước khi thí nghiệm trên người có thể giúp cho việc lựa chọn tối ưu các thành phần và cấu trúc của thuốc, vaccine.
Các quốc gia đang phát triển, trong đó có Việt Nam, có thể tận dụng cơ hội để đi tắt đón đầu nếu nhà nước có một chiến lược hợp lý. Theo như một số chuyên gia của Phòng Thương mại Châu Âu (EuroCham) cách đây 2 năm, Việt Nam có tiềm năng trở thành một nơi sản xuất cung ứng thuốc cho khu vực ASEAN (ASEAN Hub).
Theo các chuyên gia dự hội thảo, dịch vụ khám chữa bệnh cũng sẽ phát triển mạnh mẽ khi công nghệ học sâu (deep learning) đã chín muồi, nhất là trong xử lý ảnh và chẩn đoán hình ảnh. Điều này xuất phát từ thực tế trong một số lĩnh vực hẹp, AI có khả năng chẩn đoán khá cao ngang với những chuyên gia trong lĩnh vực này.
Một ví dụ điển hình là nhóm nghiên cứu tại Trung Quốc sử dụng AI để chẩn đoán hình ảnh phát hiện bệnh nhân bị COVID-19 dựa vào các phim CT scan chụp phổi bệnh nhân với độ chính xác AUC tới 92%, và độ nhạy tương ứng với cả một chuyên gia giàu kinh nghiệm. Như vậy, thay vì phải hội chẩn với nhiều chuyên gia, AI đã giải quyết chỉ trong vòng vài chục giây, khiến việc hỗ trợ ra quyết định trở nên thuận lợi hơn. AI có thể giúp sàng lọc, phân luồng bệnh nhân, phát hiện chẩn đoán bệnh nhanh, và trong một số lĩnh hẹp có thể đề xuất phác đồ điều trị dựa trên dữ liệu toàn cầu.
Bên cạnh đó, các dịch vụ y tế số sẽ ngày càng phát triển như telehealth, telemedicine, mobilehealth, tư vấn, chẩn đoán, lên phương án điều trị bằng AI, người dân sẽ có nhiều lựa chọn hơn. Điều này đòi hỏi các cơ quan xây dựng và thực thi pháp luật phải đặt ra các tiêu chuẩn khắt khe hơn, hành lang pháp lý cần cụ thể, rõ ràng hơn để có thể đưa các ứng dụng vào thực tiễn.
Khả năng dự báo tốt
Một trong những việc mà AI có thể làm tốt nhất là dự báo. AI sử dụng các dữ liệu và áp dụng các thuật toán với một dữ liệu lớn để phán đoán và cảnh báo sớm ổ dịch bùng phát dịch trong tương lai và phương án tối ưu để dự phòng. Tuy nhiên, trong đợt dịch COVID-19, AI vẫn đóng vai trò hạn chế, và theo PGS Truyền, đây là do hiện tượng “thiên nga đen” đã xảy ra.
Hiện tượng “thiên nga đen” trong COVID-19 là một hình ảnh ẩn dụ cho sự phá vỡ các quy tắc, thói quen, hành vi và niềm tin trước đó. Điều này khiến cho AI chưa thể cập nhật kịp để đáp ứng các nhu cầu tức thời. AI có thể được áp dụng giảm thiểu tác hại chẳng hạn như các quốc gia đang sử dụng robot, phương tiện bay không người lái để giám sát việc đeo khẩu trang nơi công cộng, hoặc hỗ trợ việc cách ly, giãn cách, giúp vận chuyển nhu yếu phẩm tới người tự cách ly.
Dựa trên một số ứng dụng với AI, có thể sắp tới, AI sẽ tham gia vào hệ thống cảnh báo sớm như cảnh báo bệnh dịch, phát hiện từ xa và từ trước các yếu tố nguy cơ.
Về tài chính y tế, chuyển đổi số và AI sẽ khiến cho việc thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng phát triển và hoàn thiện, hệ thống tài chính sẽ minh bạch hơn. Hiện nay, Bộ Y tế đã xây dựng và thực hiện Đề án y tế thông minh đang dựa trên ba trụ cột chính là Khám chữa bệnh thông minh, Phòng bệnh thông minh và Quản trị thông minh. Đây sẽ là hướng ứng dụng mới giúp cho bệnh nhân ngày càng có điều kiện tiếp cận với dịch vụ y tế chất lượng cao và tiện lợi.
Những lý do nào khiến cho AI chưa được sử dụng nhiều?
Mặc dù đã thấy rõ được nhiều tính năng của AI trong phát triển y tế nhưng cho đến nay, AI vẫn chưa được ứng dụng nhiều trong y tế. Các diễn giả đưa ra những lý do giải thích vì sao có việc này. Thứ nhất, AI mới chỉ tham gia vào một số bộ phận và công đoạn rời rạc chứ chưa thực sự tích hợp vào hệ thống. Điều này một phần do thiếu dữ liệu nhưng cũng có vấn đề về đảm bảo riêng tư nên dữ liệu không thể chia sẻ.
Bên cạnh đó, năng lực của các quốc gia và phản ứng không giống nhau, nhiều nước còn phản ứng chậm, hệ thống y tế cồng kềnh, quán tính lớn và bảo thủ. Bên cạnh đó, việc không có dữ liệu tiền lệ để huấn luyện khiến cho AI không có đủ tri thức để học tâp.
Một vấn đề nữa là việc xây dựng hệ thống AI từ đầu khá tốn kém công sức và tiền bạc, hơn nữa nguồn nhân lực đào tạo về vấn đề này chưa nhiều và chưa đủ khả năng làm chủ công nghệ với trang bị sẵn có. AI vẫn chỉ là một phương tiện, con người với tri thức và kĩ năng sử dụng đóng vai trò tiên quyết do vậy, năng lực con người vẫn là yếu tố quan trọng nhất để tận dụng lợi thế của AI.
Với những gì đang có hiện nay, bản thân công nghệ AI phải đối phó với rất nhiều thách thức như lượng dữ liệu cho AI rất đa dạng, từ dạng 1D-4D, hình ảnh, âm thanh, văn bản, ngôn ngữ, mạng xã hội, mạng lưới y-sinh học.... AI cũng đang phải đụng chạm đến những vấn đề sâu sắc nhất của Khoa học và những vấn đề về triết học (sự sống, thần kinh, nhận thức và ý thức của con người).
Tuy vậy, các diễn giả đều thống nhất rằng, sau dịch COVID-19, AI sẽ được tăng tốc. Các quốc gia đang chạy đua trong việc nghiên cứu sản xuất vaccine, việc áp dụng AI sẽ giúp các nước này đẩy nhanh tốc độ tìm kiếm vaccine và thuốc điều trị. Bên cạnh đó, AI sẽ được áp dụng để dự báo nhu cầu vật tư y tế, thời gian đáp ứng. Mặt khác, để đáp ứng việc đi lại vận chuyển logistics, AI sẽ được ứng dụng để tối ưu hóa vận tải, nhà kho vật tư y tế. Ngoài ra, AI sẽ tham gia mạnh mẽ vào việc hỗ trợ phát hiện, cảnh báo, chăm sóc và chia sẻ về sức khỏe tâm thần phục vụ bệnh nhân. Và điều chắc chắn là việc chia sẻ thông tin, dữ liệu y tế ngày càng nhiều là nguồn đầu vào rất lớn để huấn luyện và sử dụng AI.
