Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, chìa khóa cho chuyển đổi số y tế Việt Nam
Chuyển đổi số y tế không đơn thuần là ứng dụng công nghệ, mà là quá trình thay đổi toàn diện về phương thức quản lý, vận hành và cung cấp dịch vụ y tế. Trong đó, dữ liệu và AI được xác định là hai trụ cột quan trọng, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, tối ưu hóa nguồn lực...
Chuyển đổi số y tế: Không chỉ là công nghệ, mà phải thay đổi toàn diện
Trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia đang được đẩy mạnh, lĩnh vực y tế được xác định là một trong những trụ cột quan trọng, gắn trực tiếp với đời sống và chất lượng chăm sóc sức khỏe của người dân, hội thảo "Chuyển đổi số Y tế Việt Nam: Vai trò của Dữ liệu và AI trong định hướng quốc gia" diễn ra chiều 17/4 tại Hà Nội do Trung tâm Thông tin y tế Quốc gia (Bộ Y tế) phối hợp với VNPT-IT tổ chức, đã thu hút sự tham gia của nhiều chuyên gia, nhà quản lý và đại diện các đơn vị trong ngành.
Hội thảo là diễn đàn để các cơ quan quản lý, cơ sở y tế, doanh nghiệp công nghệ và các đơn vị nghiên cứu cùng trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn, thảo luận về các xu hướng công nghệ mới, cũng như đề xuất các giải pháp thúc đẩy ứng dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành y tế Việt Nam.
Hội thảo tập trung nghe, thảo luận các chủ đề chính như: Toàn cảnh về dữ liệu và AI trong ngành y tế; Ứng dụng AI trong khám chữa bệnh, đặc biệt là chẩn đoán hình ảnh và nội soi; Hành trình xây dựng dữ liệu y tế; nhu cầu chuyển đổi số và ứng dụng AI tại các địa phương; kinh nghiệm quốc tế trong triển khai công nghệ y tế; Công tác đào tạo, nghiên cứu và phát triển nguồn nhân lực phục vụ chuyển đổi số ngành y tế...
Tham luận tại hội thảo, ông Nguyễn Trường Nam - Phó Giám đốc Thông tin y tế Quốc gia cho hay theo phạm vi dữ liệu y tế được định hướng tại Nghị định số 102/2025/NĐ-CP, dữ liệu y tế bao quát 24 nhóm lĩnh vực, từ y tế dự phòng, khám bệnh chữa bệnh, phục hồi chức năng, dược, thiết bị y tế, dân số, bảo hiểm y tế, nhân lực y tế đến khoa học công nghệ, tài chính y tế và cơ sở y tế.
"Phạm vi rất rộng này phản ánh đúng đặc thù của ngành y tế: Dữ liệu phát sinh trên toàn chuỗi chăm sóc sức khỏe và trên nhiều tuyến, nhiều lĩnh vực"- ông Nam nói.
Cũng theo ông Nam, Bộ Y tế đã ban hành nhiều chuẩn và hướng dẫn quan trọng như chuẩn đầu ra dữ liệu khám chữa bệnh bảo hiểm y tế, chế độ báo cáo thống kê ngành y tế, danh mục thông tin cơ bản về sức khỏe bà mẹ – trẻ em, danh mục mã dùng chung cho các chỉ số cận lâm sàng, hướng dẫn triển khai sổ sức khỏe điện tử và bệnh án điện tử. Đây là những viên gạch đầu tiên để hình thành ngôn ngữ dữ liệu chung của toàn ngành...
Tuy nhiên, thực tế hiện nay vẫn cho thấy năm điểm nghẽn lớn, đó là thiếu chuẩn dữ liệu thống nhất ở mức triển khai thực tế giữa các hệ thống; dữ liệu còn phân mảnh, trùng lặp, chưa hình thành được kho tri thức dùng chung. Cùng đó là khó khăn pháp lý và cơ chế thực thi cho chia sẻ dữ liệu giữa Nhà nước, cơ sở y tế, viện nghiên cứu và doanh nghiệp; áp lực về bảo mật, quyền riêng tư và an toàn thông tin. và thiếu nhân lực dữ liệu y tế có khả năng vừa hiểu nghiệp vụ y tế, vừa hiểu quản trị dữ liệu và AI.
"Có thể nói, chúng ta đang ở giai đoạn "dữ liệu nhiều nhưng giá trị khai thác còn ít". Nếu không đi tiếp sang chuẩn hóa, liên thông, điều phối và kiểm soát chất lượng dữ liệu, thì AI sẽ chỉ dừng ở mức trình diễn công nghệ, khó tạo ra tác động bền vững trong quản lý và chuyên môn y tế"- ông Nam bày tỏ.
Lấy dữ liệu làm trung tâm của chuyển đổi số y tế
Phát biểu tại hội thảo, ông Nguyễn Trường Nam nhấn mạnh trong giai đoạn hiện nay, ngành y tế không còn đứng trước lựa chọn "có làm dữ liệu và AI hay không", mà là phải quyết định "làm như thế nào để dữ liệu trở thành tài sản chiến lược và AI trở thành năng lực vận hành an toàn của toàn hệ thống".
Theo ông Nam, dữ liệu y tế không chỉ là thông tin lưu trữ mà cần được coi là một nguồn lực quan trọng, có giá trị lớn nếu được quản trị và khai thác đúng cách. Bài học chung của nhiều quốc gia cho thấy, AI chỉ phát huy giá trị khi được đặt trên dữ liệu đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất và dùng chung. Đối với ngành y tế, điều này càng quan trọng hơn bởi dữ liệu không chỉ để báo cáo, mà còn để hỗ trợ quyết định lâm sàng, giám sát sức khỏe cộng đồng, dự báo sớm nguy cơ, tối ưu quản trị bệnh viện và hoạch định chính sách.
Do đó, trọng tâm trong giai đoạn tới không phải chỉ là tiếp tục số hóa hồ sơ giấy, mà là tổ chức lại toàn bộ vòng đời dữ liệu y tế. Từ khâu tạo lập dữ liệu tại điểm phát sinh; chuẩn hóa cấu trúc, mã dùng chung và danh mục dùng chung; xác thực, đối soát, làm sạch; kết nối và chia sẻ theo đúng thẩm quyền; đến giám sát sử dụng dữ liệu để bảo đảm truy xuất, an toàn và trách nhiệm giải trình.
Ứng dụng AI phải có kiểm soát, không thay thế trách nhiệm chuyên môn của con người
Chuyên gia cũng thẳng thắn chỉ rõ, cần nhìn nhận rằng không phải mọi ứng dụng AI trong y tế đều giống nhau. Những ứng dụng có tác động trực tiếp tới chẩn đoán, điều trị, phân loại nguy cơ hoặc khuyến nghị lâm sàng phải được xem xét ở mức rủi ro cao hơn; trong khi các ứng dụng hỗ trợ hành chính, phân tích thống kê, báo cáo hoặc tổng hợp thông tin có thể có lộ trình triển khai nhanh hơn.
"Tư duy quản lý theo rủi ro sẽ giúp ngành y tế vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo, vừa giữ được nguyên tắc an toàn cho người bệnh"- ông Nguyễn Trường Nam nói.
Một điểm rất quan trọng được ông Nam nhấn mạnh trong tham luận là AI trong y tế phải được xem là công cụ hỗ trợ, không thay thế trách nhiệm chuyên môn của con người.
Bác sĩ, dược sĩ, điều dưỡng, cán bộ y tế dự phòng và nhà quản lý vẫn là chủ thể quyết định cuối cùng; AI chỉ có ý nghĩa khi làm cho quyết định của con người nhanh hơn, chính xác hơn, nhất quán hơn và dựa trên bằng chứng hơn.
Yếu tố con người trong chuyển đổi số cũng được nhấn mạnh. Theo ông Nguyễn Trường Nam, bên cạnh việc đầu tư hạ tầng và công nghệ, cần đặc biệt chú trọng phát triển nguồn nhân lực, nâng cao năng lực cho đội ngũ cán bộ y tế trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu.
"Cần xây dựng chương trình bồi dưỡng nguồn nhân lực dữ liệu và AI cho ngành y tế theo hướng phân tầng: nhóm lãnh đạo quản lý cần hiểu về quản trị và chính sách; nhóm kỹ thuật cần làm chủ tiêu chuẩn, tích hợp, chất lượng dữ liệu, an toàn thông tin; nhóm chuyên môn y tế cần biết cách sử dụng, giám sát và phản hồi đối với các công cụ AI trong thực hành"- ông Nam nêu ý kiến.
