Nghiên cứu Mỹ, AI chẩn đoán vượt bác sĩ: Chuyên gia Việt nói gì?
Nghiên cứu từ Harvard cho thấy AI có thể chẩn đoán cấp cứu chính xác hơn bác sĩ. TS-BS Giang Minh Nhật phân tích cơ hội, giới hạn và tương lai AI trong bệnh viện Việt Nam.
Một nghiên cứu từ Trường Y Harvard (Mỹ) gây chấn động giới y khoa khi cho thấy trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chẩn đoán cấp cứu chính xác hơn cả bác sĩ giàu kinh nghiệm trong một số tình huống nhất định.
Giữa lúc các mô hình AI như GPT-4o hay GPT-o1 đang tiến rất nhanh, câu hỏi lớn được đặt ra không còn là “AI có thông minh hay không”, mà là: liệu công nghệ này có thể bước vào phòng cấp cứu – nơi mỗi quyết định đều liên quan trực tiếp đến sự sống còn của con người?
Tại Việt Nam, nơi nhiều bệnh viện công luôn trong tình trạng quá tải, AI được kỳ vọng có thể trở thành “trợ lý siêu tốc” giúp bác sĩ rút ngắn thời gian chẩn đoán và giảm sai sót. Nhưng phía sau những con số ấn tượng vẫn là hàng loạt tranh cãi về giới hạn chuyên môn, trách nhiệm pháp lý và vai trò không thể thay thế của trực giác lâm sàng cùng sự thấu cảm của người thầy thuốc.
Để nhìn rõ hơn bức tranh nhiều kỳ vọng nhưng cũng đầy tranh cãi này, phóng viên Một Thế Giới đã có cuộc trao đổi chuyên sâu với TS-BS Giang Minh Nhật – Phó trưởng khoa Hồi sức tim mạch, Bệnh viện Nhân dân Gia Định (TP.HCM). Từ góc nhìn của người trực tiếp đứng ở tuyến đầu cấp cứu, ông đã phân tích thẳng thắn về sức mạnh thực sự của AI, những “điểm mù” công nghệ và lý do con người vẫn là yếu tố không thể thay thế trong y khoa hiện đại.
Chưa phải là bằng chứng tuyệt đối để khẳng định AI tốt hơn bác sĩ
- Thưa TS-BS Giang Minh Nhật, nghiên cứu mới đây từ Harvard cho thấy AI có tỷ lệ chẩn đoán chính xác lên tới 67%, vượt qua con số 50-55% của các bác sĩ. Chúng ta nên hiểu con số này như thế nào cho đúng bản chất?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Thực tế, chúng ta cần nhìn nhận con số này một cách khách quan thay vì chỉ nhìn vào sự chênh lệch phần trăm. Nghiên cứu từ Trường Y Harvard (Mỹ) và Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess đã thực hiện một thử nghiệm mù trên 76 bệnh nhân nhập khoa cấp cứu. Kết quả cho thấy mô hình o1 của OpenAI đạt độ chính xác 67%, trong khi hai bác sĩ nội khoa tham gia thử nghiệm lần lượt đạt 55% và 50%.
Tuy nhiên, sự chênh lệch khoảng 12-17% này thực tế không phải là một khoảng cách quá lớn nếu xét trong môi trường cấp cứu đầy biến động. Quan trọng hơn, AI đạt được con số này dựa trên việc xử lý các thông tin văn bản được nhập vào từ bệnh án điện tử. Điều này có nghĩa là AI đang làm cực tốt việc "xâu chuỗi dữ liệu" có sẵn để đưa ra gợi ý, nhưng nó chưa phải là một quá trình chẩn đoán lâm sàng toàn diện bao gồm cả việc thăm khám trực tiếp.
- Nghiên cứu của Harvard chỉ dựa trên 76-80 bệnh nhân. Liệu cỡ mẫu này có đủ sức thuyết phục để khẳng định sức mạnh của AI trên diện rộng?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Về mặt thiết kế nghiên cứu, đây là một thử nghiệm rất tốt, đảm bảo tính khách quan nhờ phương pháp đánh giá mù. Tuy nhiên, đúng như anh lo ngại, cỡ mẫu mấy chục bệnh nhân là quá ít để đưa ra một kết luận mang tính khái quát hóa cho toàn ngành y.
Con số 80 bệnh nhân chỉ bằng 1/3 lượng bệnh nhân nhập viện cấp cứu mỗi ngày tại một bệnh viện lớn như Nhân dân Gia Định. Với một lượng bệnh nhân nhỏ như vậy, nghiên cứu chưa thể bao quát hết sự đa dạng của các mặt bệnh từ tim mạch, ngoại khoa (viêm ruột thừa, tắc ruột, ung thư) đến các ca nhiễm trùng đường mật phức tạp. Đây mới chỉ là "tín hiệu ban đầu" cho thấy tiềm năng của AI chứ chưa phải là bằng chứng tuyệt đối để khẳng định AI tốt hơn bác sĩ lâm sàng trong mọi tình huống.
- Tại sao mô hình o1 lại được đánh giá là "vượt trội" ở giai đoạn phân loại cấp cứu ban đầu, thưa bác sĩ?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Điểm mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ mới như o1 nằm ở khả năng suy luận logic dựa trên các khối dữ liệu khổng lồ mà nó đã được huấn luyện.
Trong giai đoạn phân loại cấp cứu (triage), thông tin về bệnh nhân thường rất hạn chế, rời rạc nhưng lại đòi hỏi những quyết định khẩn cấp nhất. o1 thể hiện sự ưu việt nhờ khả năng "nhìn" ra các mô hình bệnh lý từ những triệu chứng mơ hồ trong văn bản nhanh hơn con người. Nó không bị ảnh hưởng bởi áp lực tâm lý, sự mệt mỏi hay định kiến cá nhân – những yếu tố vốn thường xuất hiện trong các ca trực đêm căng thẳng của bác sĩ.
- Nếu AI có thể giúp bác sĩ "khu trú" chẩn đoán nhanh hơn như nghiên cứu chỉ ra, quy trình khám chữa bệnh tại Việt Nam sẽ thay đổi thế nào trong 5-10 năm tới?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Trong tương lai gần, AI có thể được tích hợp trực tiếp vào các thiết bị cận lâm sàng. Ví dụ, ngay khi bệnh nhân được đo điện tâm đồ tại phòng cấp cứu, AI trong máy có thể đưa ra gợi ý ngay lập tức về các dấu hiệu bất thường trước khi bác sĩ kịp đọc kết quả hoặc trước khi có kết quả siêu âm tim.
Quy trình sẽ chuyển dịch theo hướng: AI sàng lọc dữ liệu thô - AI đưa ra các gợi ý chẩn đoán xác suất cao - bác sĩ kiểm chứng bằng khám thực tế và các xét nghiệm chuyên sâu - bác sĩ ra quyết định điều trị. Sự hỗ trợ này sẽ giúp tiết kiệm "thời gian vàng" trong cấp cứu, giảm thiểu sai sót do bỏ sót triệu chứng và tối ưu hóa nguồn lực y tế vốn đang rất hạn hẹp.
- Vậy vấn đề trách nhiệm pháp lý sẽ ra sao nếu chúng ta để AI tham gia vào quá trình ra quyết định y khoa?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Đây là một "khoảng trống" lớn về mặt khung pháp lý, ngay cả tại những quốc gia tiên tiến như Mỹ. Hiện tại, không có quy định nào cho phép AI chịu trách nhiệm về các quyết định y tế. Nếu AI chẩn đoán sai dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, ai sẽ là người chịu trách nhiệm trước pháp luật và gia đình bệnh nhân?.
Chính vì thế, AI mãi mãi chỉ dừng lại ở vai trò là một "công cụ hỗ trợ" (support tool) chứ không phải là "người ra quyết định" (decision maker). Bác sĩ vẫn là người phải tích hợp các gợi ý từ AI cùng với kết quả khám lâm sàng, X-quang, siêu âm để đưa ra quyết định cuối cùng. Con người vẫn là yếu tố trọng tâm và là chốt chặn trách nhiệm cuối cùng trong y khoa.
Bác sĩ biết dùng AI sẽ thay thế bác sĩ không biết dùng AI
- Có ý kiến cho rằng AI đang làm "lu mờ" các chỉ số tham chiếu của bác sĩ. Vậy đâu là những giới hạn mà hiện tại AI vẫn chưa thể chạm tới trong y khoa?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Dù AI rất thông minh trong việc xử lý văn bản, nhưng y khoa không chỉ là những dòng chữ trên màn hình. AI hiện nay vẫn tồn tại những "điểm mù" chí mạng: nó không thể trực tiếp thực hiện các kỹ thuật thăm khám cơ bản như đặt ống nghe để nghe tiếng tim, tiếng phổi, không thể tự mình thực hiện siêu âm hay đọc kết quả X-quang một cách trực giác trong bối cảnh thực tế.
Mọi dữ liệu đầu vào của AI đều phải thông qua việc "số hóa" và nhập liệu bởi con người. Ngoài ra, AI thiếu đi sự nhạy bén của ngũ quan và trực giác lâm sàng – thứ được tích lũy qua hàng chục năm đứng bên giường bệnh của người thầy thuốc. Nó có thể dự đoán bệnh dựa trên xác suất, nhưng không thể cảm nhận được sự thay đổi sắc mặt hay phản ứng đau đớn tinh tế của bệnh nhân để điều chỉnh quyết định ngay tức khắc.
- Trong môi trường cấp cứu, vai trò của bác sĩ được định nghĩa rộng hơn là một "cỗ máy chẩn đoán". Bác sĩ có thể làm rõ hơn về "bức tranh toàn diện" mà AI chưa thể thay thế?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Công việc của một bác sĩ cấp cứu là một chuỗi các hoạt động phức tạp bao gồm chẩn đoán, đánh giá diễn tiến và điều phối. Tình trạng bệnh nhân cấp cứu thay đổi theo từng phút, từng giờ, đòi hỏi sự can thiệp linh hoạt. Bác sĩ không chỉ đưa ra tên bệnh mà còn phải điều phối ê kíp, mời các chuyên gia liên quan (như bác sĩ ngoại khoa khi cần mổ, bác sĩ hồi sức khi cần can thiệp tích cực), và quan trọng nhất là đưa ra quyết định cuối cùng dựa trên sự tổng hòa của mọi yếu tố.
Hơn nữa, một yếu tố then chốt mà AI không có là khả năng giao tiếp và thiết lập niềm tin. Người bệnh khi vào cấp cứu không chỉ cần một kết quả chẩn đoán chính xác từ máy móc, họ cần được lắng nghe, được giải thích tình trạng bệnh và cần sự đồng hành, cảm thông từ bác sĩ. Đó là sự kết nối giữa người với người mà không thuật toán nào có thể mô phỏng hoàn hảo.
- Ông đánh giá thế nào về nhận định "AI sẽ không thay thế bác sĩ, nhưng bác sĩ biết dùng AI sẽ thay thế bác sĩ không biết dùng AI"?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Đây là một nhận định cực kỳ sắc sảo và phản ánh đúng xu hướng tương lai. AI không loại bỏ nghề y, nó chỉ tái định nghĩa lại cách chúng ta làm nghề. Trong tương lai, việc làm chủ các công cụ hỗ trợ như AI sẽ trở thành một kỹ năng bắt buộc.
Hãy tưởng tượng một đêm trực tại các bệnh viện lớn như Bệnh viện Nhân dân Gia Định với 200-300 bệnh nhân cấp cứu. Nếu có AI hỗ trợ sàng lọc thông tin, khu trú các chẩn đoán tiềm năng và rút ngắn thời gian tư duy, bác sĩ sẽ có thêm thời gian để tập trung vào những ca bệnh hiểm nghèo, hoặc dành thời gian an ủi người bệnh.
Người bác sĩ biết tận dụng sức mạnh của công nghệ để nâng cao hiệu quả công việc chắc chắn sẽ vượt trội hơn so với những người chỉ dựa vào phương pháp truyền thống.
- Nhìn về thực tế tại Việt Nam, đâu là những rào cản lớn nhất để hiện thực hóa việc ứng dụng AI vào các bệnh viện công?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Có ba rào cản chính mà chúng ta phải đối mặt: Số hóa, Chi phí và Sự tương thích dữ liệu. Đầu tiên và quan trọng nhất là hạ tầng số. AI không thể hoạt động trên hồ sơ bệnh án giấy; nó cần một hệ thống bệnh án điện tử (EHR) hoàn chỉnh và đồng bộ để trích xuất dữ liệu.
Thứ hai là chi phí. AI là một công nghệ đắt đỏ, thường được cung cấp bởi các công ty bên thứ ba với các khoản phí bản quyền hoặc thuê bao không hề nhỏ. Việc áp dụng đại trà sẽ làm tăng chi phí điều trị, đây là một thách thức lớn đối với các bệnh viện công tại Việt Nam khi phải cân bằng giữa công nghệ và khả năng chi trả của bệnh nhân.
Cuối cùng là sự tương thích về "mặt bệnh". Các mô hình AI phát triển tại Mỹ thường dựa trên dữ liệu bệnh nhân phương Tây, nơi các bệnh lý chuyển hóa, bệnh người già chiếm ưu thế. Trong khi đó, tại các bệnh viện cấp cứu Việt Nam, các ca chấn thương và bệnh lý ngoại khoa lại chiếm tỷ lệ cao hơn. Do đó, AI cần phải được huấn luyện (training) lại tại môi trường Việt Nam để đạt được độ chính xác thực tế.
- Lời khuyên của chuyên gia dành cho các bác sĩ trẻ và sinh viên y khoa trước làn sóng AI đang trỗi dậy mạnh mẽ này là gì?
- TS-BS Giang Minh Nhật: Đừng lo sợ bị thay thế, nhưng hãy lo sợ nếu mình đứng ngoài cuộc. Y khoa vẫn là một ngành khoa học của lòng nhân ái và sự thấu cảm, điều mà AI chưa bao giờ có được. Tuy nhiên, công nghệ đang thay đổi luật chơi.
Các bác sĩ trẻ cần chủ động tìm hiểu và làm chủ các công cụ AI, học cách đặt câu hỏi cho máy móc để có được kết quả hỗ trợ tốt nhất. Đồng thời, đừng bao giờ lơ là việc rèn luyện kỹ năng thăm khám lâm sàng và đạo đức nghề nghiệp. Bởi lẽ, khi AI trở nên phổ biến, thứ làm nên giá trị khác biệt của một người bác sĩ chính là khả năng kết nối tâm hồn với người bệnh và sự can đảm chịu trách nhiệm trong những giờ phút sinh tử.
AI sẽ giúp chúng ta chẩn đoán nhanh hơn, nhưng chính chúng ta mới là người cứu sống và xoa dịu nỗi đau của bệnh nhân.
Xin cảm ơn TS-BS Giang Minh Nhật về những chia sẻ thẳng thắn và thiết thực này!
