AI có thể giúp phòng, chống tai nạn giao thông như thế nào?

Tai nạn giao thông vẫn là gánh nặng lớn

Theo PGS.TS. Phạm Việt Cường, Trung tâm Nghiên cứu Chính sách và Phòng chống Chấn thương (CIPPR), Trường Đại học Y tế Công cộng, tai nạn thương tích hiện là một trong những vấn đề sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng tại Việt Nam, trong đó tai nạn giao thông đường bộ vẫn là nguyên nhân hàng đầu gây tử vong, thương tật và tạo gánh nặng lớn cho hệ thống y tế cũng như nền kinh tế.

Gánh nặng này không phân bố đồng đều mà tập trung ở nam giới, thanh niên, người điều khiển mô tô, xe máy và trẻ em. Ngoài chi phí điều trị và phục hồi chức năng, tai nạn còn làm mất năng suất lao động và gia tăng áp lực lên hệ thống an sinh xã hội.

Ở góc độ quốc tế, TS. Dương Khánh Vân, Cán bộ kỹ thuật WHO Việt Nam cho biết, mỗi năm thế giới có khoảng 1,2 triệu người tử vong và từ 20-50 triệu người bị thương do va chạm giao thông. Đây cũng là nguyên nhân gây tử vong hàng đầu ở nhóm tuổi từ 5-29. Tại Việt Nam, người đi xe máy, người đi bộ và trẻ em vẫn là những nhóm dễ bị tổn thương nhất.

Theo PGS.TS. Phạm Việt Cường, quá trình xây dựng chính sách phòng, chống tai nạn thương tích cần tuân theo chu trình chính sách dựa trên bằng chứng: xác định vấn đề thông qua phân tích gánh nặng bệnh tật và yếu tố nguy cơ; thu thập, phân tích dữ liệu; lựa chọn giải pháp can thiệp; triển khai chính sách; giám sát, đánh giá và tiếp tục điều chỉnh.

Ông cho rằng việc lựa chọn giải pháp cần dựa trên các mô hình đã được chứng minh hiệu quả như Hệ thống an toàn (Safe System) và Ma trận Haddon.

Ma trận Haddon giúp phân tích toàn diện các yếu tố liên quan đến tai nạn theo ba giai đoạn trước, trong và sau va chạm, đồng thời xem xét đồng thời yếu tố con người, phương tiện và môi trường. Đây là cơ sở để lựa chọn các giải pháp như nâng cao kỹ năng lái xe, tăng cường kiểm định phương tiện, cải thiện hạ tầng giao thông hay nâng cao năng lực cấp cứu sau tai nạn.

Hệ thống an toàn (Safe System): Thay đổi tư duy về an toàn giao thông

Theo TS. Dương Khánh Vân, Safe System đánh dấu sự chuyển dịch từ tư duy truyền thống - vốn tập trung tìm lỗi của người tham gia giao thông sang cách tiếp cận coi con người luôn có thể mắc sai sót.

Khởi nguồn từ sáng kiến Vision Zero của Thụy Điển, Safe System hiện đã trở thành nền tảng trong Kế hoạch hành động toàn cầu về an toàn giao thông đường bộ giai đoạn 2021-2030 của Liên Hợp Quốc.

Theo cách tiếp cận này, hệ thống giao thông phải được thiết kế để chấp nhận sai sót của con người, giới hạn lực va chạm trong ngưỡng cơ thể có thể chịu đựng và không để các vụ va chạm dẫn đến tử vong hoặc thương tích nghiêm trọng.

Safe System gồm 5 cấu phần cốt lõi: đường xá an toàn, tốc độ an toàn, phương tiện an toàn, người tham gia giao thông an toàn và chăm sóc sau va chạm. Tất cả các cấu phần phải vận hành đồng bộ thay vì chỉ tập trung vào một yếu tố riêng lẻ.

TS. Dương Khánh Vân lấy ví dụ, khi một trẻ em bị chấn thương do được chở bằng xe máy, Safe System không chỉ đặt câu hỏi cha mẹ có đội mũ bảo hiểm cho trẻ hay không mà còn xem xét chất lượng mũ bảo hiểm, tốc độ phương tiện, thiết kế tuyến đường, công nghệ hỗ trợ trên xe cũng như khả năng tiếp cận của lực lượng cấp cứu.

Chuyển đổi số và AI mở ra cơ hội mới

Theo PGS.TS. Phạm Việt Cường, chuyển đổi số đang tạo điều kiện nâng cao năng lực giám sát và phân tích dữ liệu tai nạn thương tích. Hiện dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn như cảnh sát giao thông, ngành y tế, bảo hiểm và cơ quan quản lý hạ tầng.

Tuy nhiên, dữ liệu vẫn còn phân mảnh, thiếu liên thông giữa các ngành; định nghĩa ca bệnh và mức độ thương tích chưa thống nhất; dữ liệu không gian và địa điểm xảy ra tai nạn cũng chưa được chuẩn hóa. Đây là những khoảng trống cần sớm được khắc phục để phục vụ quá trình hoạch định chính sách.

Theo TS. Dương Khánh Vân, AI không thay thế Safe System mà là công cụ giúp triển khai cách tiếp cận này hiệu quả hơn.

AI có thể hỗ trợ phát hiện điểm đen giao thông, nhận diện hành vi nguy cơ từ camera, dự báo va chạm, quản lý tốc độ động, hỗ trợ lái xe, tối ưu điều phối cấp cứu sau tai nạn, phân tích dữ liệu thương tích và đánh giá hiệu quả của các biện pháp can thiệp.

Trong nghiên cứu chính sách, AI còn có khả năng xử lý dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu phi cấu trúc từ hồ sơ bệnh án, biên bản hiện trường thông qua công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mô phỏng các kịch bản chính sách và hỗ trợ đánh giá hiệu quả can thiệp.

Dù đánh giá cao tiềm năng của AI, cả hai chuyên gia đều cho rằng công nghệ không thể thay thế vai trò của con người trong hoạch định chính sách.

Theo PGS.TS. Phạm Việt Cường, AI chỉ là công cụ giúp tăng tốc độ và quy mô phân tích. Việc tổng hợp bằng chứng, thẩm định khoa học và đưa ra quyết định cuối cùng vẫn phải do các nhà nghiên cứu và cơ quan quản lý thực hiện.

TS. Dương Khánh Vân cũng nhấn mạnh, AI chỉ phát huy hiệu quả khi có dữ liệu chất lượng cao, quy trình thu thập dữ liệu được chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu có khả năng kết nối và chia sẻ giữa các lĩnh vực, đồng thời bảo đảm quyền riêng tư, quản trị AI có đạo đức và luôn có sự giám sát của con người.

Các chuyên gia khuyến nghị Việt Nam cần lấy Safe System làm định hướng cho nghiên cứu và ứng dụng AI; xây dựng cơ sở dữ liệu an toàn giao thông liên ngành; chuẩn hóa và liên thông dữ liệu giữa công an, y tế, giao thông, bảo hiểm; đồng thời tăng cường phối hợp giữa cơ quan quản lý, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ.

Theo các chuyên gia, khi Safe System đóng vai trò nền tảng, dữ liệu là cơ sở và AI là công cụ hỗ trợ, việc xây dựng chính sách sẽ ngày càng dựa trên bằng chứng khoa học, quản lý rủi ro theo hướng dự báo và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn, qua đó góp phần giảm số người tử vong và bị thương nghiêm trọng do tai nạn giao thông tại Việt Nam.

Quỳnh Mai