TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: AI không thể xây ‘bộ não’ biện chứng cho y học cổ truyền
Hồ Quang (thực hiện)•30/09/2026 20:39
Liệu AI trong y học cổ truyền có thể thay thế con người? TS.BS Trương Thị Ngọc Lan vạch rõ ranh giới cốt lõi và lộ trình số hóa y học.
TS.BS Trương Thị Ngọc Lan. Ảnh: NVCC
Làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) đang tràn vào những ngóc ngách cổ kính nhất của y học cổ truyền. Từ những "trợ giảng số" thông minh tại Trung Quốc giúp sinh viên tra cứu thần tốc cơ sở hình thành bài thuốc, cho đến những robot có khả năng mô phỏng lực đạo xoa bóp của các nghệ nhân, công nghệ đang định hình lại cách chúng ta kế thừa di sản.
Thế nhưng, liệu một thuật toán vô tri có thể thấu hiểu được hệ thống lí luận triết học phương Đông đầy linh hoạt, hay chạm đến sự nhạy cảm tinh tế của những ngón tay bắt mạch?
TS.BS Trương Thị Ngọc Lan – Phó Giám đốc Viện Y Dược học dân tộc TP.HCM, giảng viên Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch. Ảnh: NVCC
Để tìm câu trả lời cho bài toán chuyển đổi số đầy thách thức này tại Việt Nam, phóng viên Một Thế Giới đã có cuộc trao đổi với TS.BS Trương Thị Ngọc Lan – Phó Giám đốc Viện Y Dược học dân tộc TP.HCM, giảng viên Trường Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch. Theo bà, bức tranh về sự giao thoa giữa công nghệ hiện đại và y học cổ truyền hiện lên vừa đầy hứa hẹn, vừa không ít gập ghềnh.
AI có thể mang lại đột phá ở chẩn đoán lâm sàng và trực quan hóa dữ liệu giảng dạy
- Thưa bác sĩ, thông tin về việc Trung Quốc ứng dụng AI làm "trợ giảng số" hay chế tạo robot xoa bóp đang thu hút sự quan tâm lớn từ dư luận. Dưới góc nhìn chuyên gia, bà đánh giá thế nào về những điểm đột phá lớn nhất mà AI có thể mang lại cho giáo dục và thực hành y học cổ truyền hiện nay?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Thực tế, xu hướng đưa trí tuệ nhân tạo vào y học cổ truyền là một bước đi tất yếu khi kho tàng tri thức này quá đồ sộ và mang tính trừu tượng cao. Nếu nhìn vào thực tiễn, tôi cho rằng AI hiện nay đang tập trung và có thể mang lại đột phá lớn nhất ở hai mảng: Chẩn đoán lâm sàng và trực quan hóa dữ liệu giảng dạy.
Trong y học cổ truyền, mạch chẩn và thiệt chẩn (xem lưỡi) là hai cột trụ quan trọng bậc nhất của tứ chẩn. Tuy nhiên, từ xưa đến nay, mạch học luôn là bài toán khó vì ngôn ngữ mô tả mang tính ước lệ, tựa như "sợi dây thừng" hay "sợi dây đàn". AI với khả năng học máy vượt trội có thể chụp hình, phân tích bề mặt lưỡi hoặc ghi nhận các chỉ số mạch, đối chiếu với cơ sở dữ liệu của các chuyên gia để đưa ra xác định chuẩn xác. Những mô hình này ở nước ngoài đã tương đối hoàn thiện, chúng ta hoàn toàn có thể cập nhật và ứng dụng sớm.
Mặt khác, trong việc giảng dạy dược liệu, AI giúp giải quyết bài toán trực quan sinh động. Trước đây sinh viên chỉ được học qua hình vẽ hoặc ảnh chụp hai chiều mờ nhạt. Giờ đây, công nghệ có thể tái hiện hình ảnh động, mô tả chi tiết từ thân, lá, hoa, trái cho đến cấu trúc rễ. Sự hỗ trợ này giúp người học nhận diện cây thuốc một cách toàn diện trong không gian ba chiều, điều mà giáo trình truyền thống chưa bao giờ làm được.
- Với một hệ thống tri thức phức tạp dựa trên y lí cổ xưa, khi sinh viên hoặc thầy thuốc tra cứu các bài thuốc qua công cụ AI, làm sao chúng ta có thể kiểm soát và đảm bảo được tính chính xác tuyệt đối, tránh tình trạng công nghệ đưa ra thông tin sai lệch về dược liệu và liều lượng?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Đây là một vấn đề cốt lõi mà chúng ta phải cực kì tỉnh táo khi tiếp cận công nghệ. Sự chính xác của AI phụ thuộc hoàn toàn vào "nguồn thức ăn" dữ liệu mà chúng ta cung cấp cho nó.
Nếu chúng ta chỉ thuần túy lên các công cụ AI tổng quát, như ChatGPT chẳng hạn, để hỏi về các bài thuốc, thì độ tin cậy chắc chắn sẽ không cao, thậm chí rất nguy hiểm vì thông tin bị trộn lẫn và chưa qua kiểm chứng. AI có thể sinh ra ảo tưởng và đưa ra những đơn thuốc sai lệch về liều lượng hay phối ngũ dược liệu.
Câu chuyện sẽ hoàn toàn khác nếu chúng ta sử dụng một phần mềm chuyên dụng, được thiết kế riêng cho ngành y và được các hội đồng chuyên gia nạp dữ liệu chuẩn hóa. Khi máy đã được học từ nguồn tri thức chính thống, nó sẽ không sai. Tuy nhiên, kể cả khi mua một phần mềm trợ giảng sẵn có từ nước ngoài, chúng ta cũng không thể mang về dùng ngay được. Việt Nam phải tiến hành thử nghiệm và kiểm chứng lại ở hai cấp độ: Thứ nhất là dịch thuật ngữ chuyên ngành vì dịch sai một từ y học cổ truyền là đi sai cả dặm; thứ hai là kiểm định lại tính tương thích về mặt chuyên môn lâm sàng trước khi đưa vào đào tạo rộng rãi.
“
Trong y học cổ truyền, mạch chẩn và thiệt chẩn (xem lưỡi) là hai cột trụ quan trọng bậc nhất của tứ chẩn. Tuy nhiên, từ xưa đến nay, mạch học luôn là bài toán khó vì ngôn ngữ mô tả mang tính ước lệ, tựa như "sợi dây thừng" hay "sợi dây đàn". AI với khả năng học máy vượt trội có thể chụp hình, phân tích bề mặt lưỡi hoặc ghi nhận các chỉ số mạch, đối chiếu với cơ sở dữ liệu của các chuyên gia để đưa ra xác định chuẩn xác. Những mô hình này ở nước ngoài đã tương đối hoàn thiện, chúng ta hoàn toàn có thể cập nhật và ứng dụng sớm.
TS.BS Trương Thị Ngọc Lan
Chưa thể xây dựng một "bộ não" biện chứng toàn năng cho y học cổ truyền
- Thưa bà, một trong những đỉnh cao của y học cổ truyền là tư duy biện chứng luận trị – sự linh hoạt, uyển chuyển của người thầy thuốc đối với từng thể bệnh và từng cá nhân người bệnh. Liệu các mô hình AI hiện nay đã đủ tầm để thấu hiểu và mô phỏng được tư duy biện chứng tinh tế này chưa?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Câu trả lời thẳng thắn là hiện nay công nghệ vẫn chưa tới mức độ đó. Trí tuệ nhân tạo mới chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ con người thực hiện các lựa chọn chẩn đoán dựa trên thuật toán có sẵn, còn việc biện luận chuyên sâu để đưa ra phác đồ linh hoạt cho từng ca bệnh cụ thể vẫn phải do chính người thầy thuốc đảm nhiệm. Nếu AI làm được luôn cả phần biện luận đỉnh cao đó thì có lẽ thế giới này không cần đến bác sĩ nữa.
Lí do sâu xa nằm ở chỗ hệ thống y học cổ truyền của chúng ta hiện nay vẫn chưa đạt được sự thống nhất tuyệt đối. Ngay tại Trung Quốc, dù họ đã chuẩn hóa giáo trình toàn quốc, nhưng sự khác biệt về kinh nghiệm lâm sàng giữa các trường phái vẫn tồn tại. Còn tại Việt Nam, sự chưa thống nhất này lại càng rõ rệt.
Tôi lấy ví dụ đơn giản như bệnh lí tăng huyết áp, giáo trình của Đại học Y Hà Nội có thể chia thành 5 thể bệnh, nhưng Đại học Y Dược TP.HCM lại chia thành 3 thể, và Đại học Y khoa Phạm Ngọc Thạch lại có cách tiếp cận khác. Giữa các trường phái luôn có những điểm chung nhưng cũng có những điểm khác biệt đặc thù. Khi bản thân hệ thống chuyên gia con người còn chưa đồng thuận, AI sẽ học theo ai? Chính sự bất cập trong việc đồng bộ hóa dữ liệu này khiến công nghệ chưa thể xây dựng được một "bộ não" biện chứng toàn năng cho y học cổ truyền.
- Bác sĩ từng ví các tri thức nền tảng như y lí, mạch học, dược liệu thô giống như gạch, vôi, vữa; còn việc điều trị lâm sàng giống như xây một ngôi nhà. Bà có thể phân tích rõ hơn về ranh giới giữa những phần AI có thể làm thay và phần bắt buộc phải giữ lại cho con người trong "công trình" này?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Hình ảnh gạch, vôi, vữa chính là để chỉ những nguyên liệu thô mang tính cố định, đã được định hình và thích cứng trong lịch sử. Y lí kinh điển, vị trí huyệt vị, hình thái lưỡi, hay các đặc tính tự nhiên của cây thuốc là những thứ không thay đổi dù ở bất cứ đâu. Ở mảng này, AI làm rất tốt, thậm chí lưu trữ và tra cứu nhanh hơn con người.
Nhưng từ những viên gạch đó để xây lên một ngôi nhà cao bao nhiêu tầng, kiến trúc hình dáng ra sao, màu sắc thế nào để phù hợp với gia chủ, thì đó lại là câu chuyện của tư duy thiết kế. Trong y học, đó là sự nhạy bén lâm sàng của người thầy thuốc khi đứng trước một người bệnh cụ thể.
Bác sĩ phải nhìn vào hoàn cảnh, thể trạng, tâm lí, môi trường sống của bệnh nhân để gia giảm vị thuốc, điều chỉnh lực châm. Ranh giới ở đây là AI có thể cung cấp nguyên vật liệu chuẩn xác nhất, nhưng con người mới là người kiến tạo nên ngôi nhà điều trị. Chừng nào chúng ta chưa thống nhất được quan điểm lập luận chung trong toàn ngành, thì việc phó mặc hoàn toàn cho công nghệ xây nhà là điều không thể, hiện tại vẫn là "mạnh ai nấy xây" dựa trên nền tảng tri thức riêng của từng cơ sở.
Ảnh minh họa
“
Vai trò của AI trong việc bảo tồn kho tàng thuốc Nam là rất lớn và có thể chia làm hai bước cụ thể. Bước đầu tiên và đơn giản nhất là lưu trữ và tối ưu hóa tra cứu. Thực tế sách thuốc Nam của chúng ta không thiếu, nhưng nguồn tài liệu bị phân tán, người dân và thầy thuốc trẻ rất khó tiếp cận. Khi đưa tất cả vào hệ thống số hóa, việc tra cứu một vị thuốc, một bài thuốc gia truyền sẽ trở nên dễ dàng trong tích tắc.
TS.BS Trương Thị Ngọc Lan
- Nhiều người lo ngại rằng việc lạm dụng các công cụ công nghệ thông tin và "trợ giảng số" sẽ làm phai nhạt đi tính trực quan, tính truyền cảm hứng gắn kết giữa người thầy và học trò – một nét đẹp mang tính kế thừa của ngành y. Bà suy nghĩ như thế nào về điều này?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Tôi lại không nghĩ công nghệ có thể làm lu mờ đi vai trò của người thầy đến mức đáng ngại như vậy. Trái lại, nếu biết sử dụng đúng cách, AI chính là một công cụ hỗ trợ truyền cảm hứng vô cùng đắc lực. Bản thân tôi là một người làm chuyên môn và giảng dạy nhưng cũng phải sử dụng AI rất nhiều trong công việc.
Hãy tưởng tượng, thay vì bắt học trò học vẹt những dòng mô tả khô khan về huyệt vị trong sách cổ, AI kết hợp với mô hình giải phẫu 3D (như cách Đài Loan đang làm) sẽ chỉ rõ cho sinh viên thấy huyệt đó nằm ở đâu, khi châm kim vào thì bên dưới là lớp cơ gì, có mạch máu hay dây thần kinh nào đi qua. Sự trực quan này mang lại sự an toàn và hứng thú học tập cực kì lớn cho sinh viên.
Hay trong mảng dược liệu, có những cây thuốc bản địa chúng ta nghe tên trong sách biết công dụng nhưng chưa từng thấy ngoài đời. Nhờ AI tổng hợp dữ liệu hình ảnh, chúng ta mới nhận ra nó mọc đầy ở Việt Nam mà bấy lâu nay ta đi qua không hề biết. Tôi từng đến bảo tàng Hoa Đà bên Trung Quốc và ngỡ ngàng nhận ra cây Hợp hoan bì (vỏ cây hợp hoan) có hoa mọc rất nhiều ở nước mình. Nếu không có sự định danh trực quan từ hình ảnh công nghệ, làm sao chúng ta canh được đúng lúc cây ra hoa, kết trái để nhận diện? AI giúp mở rộng tầm mắt cho học trò, còn người thầy sẽ là người dẫn dắt họ bước vào thế giới tri thức đó.
- Một thông tin rất thú vị là robot AI hiện nay đã có thể thực hiện các kĩ thuật xoa bóp truyền thống. Dưới góc nhìn thực tiễn, bà đánh giá thế nào về tính khả thi của việc đưa robot xoa bóp vào các cơ sở khám chữa bệnh tại Việt Nam?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Để đánh giá tính khả thi, chúng ta phải phân định rõ ràng hai khái niệm: "thợ xoa bóp" và "thầy xoa bóp". Hiện tại, trình độ của robot AI đang nằm ở khoảng giữa 2 khái niệm này.
Nếu so với một người "thợ xoa bóp" thuần túy làm theo quán tính, AI chắc chắn sẽ làm tốt hơn. Con người chúng ta bị chi phối bởi sức khỏe và cảm xúc; hôm nào mệt lực sẽ yếu, hôm nào vui khỏe lực sẽ mạnh, dẫn đến sự thiếu đồng đều. Robot thì ngược lại, nó lập trình lực đạo chuẩn xác trăm miếng như một, không biết mệt mỏi. Thực tế tại các lớp học xoa bóp khoảng 50 học viên chúng tôi đào tạo, sau cùng ra trường mỗi người vẫn làm một kiểu dù đã tập huấn rất kĩ. Ở khía cạnh đồng bộ hóa kĩ thuật này, robot AI vượt trội hơn hẳn.
Tuy nhiên, robot sẽ không bao giờ bằng được một người "thầy xoa bóp". Những bậc thầy châm cứu, bấm huyệt có một sự nhạy cảm xúc giác cực kì tinh tế ở đầu ngón tay. Khi họ chạm vào da thịt bệnh nhân, ngón tay họ vừa thực hiện thủ thuật nhưng đồng thời cũng đang cảm nhận, chẩn đoán sự co cơ, tắc nghẽn của kinh lạc để điều chỉnh lực ngay tức thì. Sự nhạy cảm mang tính sinh học đó là thứ công nghệ chưa thể giả lập được.
Trí tuệ nhân tạo mới chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ con người thực hiện các lựa chọn chẩn đoán dựa trên thuật toán có sẵn, còn việc biện luận chuyên sâu để đưa ra phác đồ linh hoạt cho từng ca bệnh cụ thể vẫn phải do chính người thầy thuốc đảm nhiệm. Ảnh minh họa
Y học cổ truyền Việt Nam cần làm gì để đón nhận làn gió công nghệ AI?
- Việt Nam sở hữu một kho tàng thuốc Nam gia truyền vô cùng quý báu trong dân gian, thường được lưu giữ dưới dạng các bản chép tay cổ hoặc truyền miệng. AI có thể đóng vai trò gì trong việc số hóa, bảo tồn và phát huy nguồn tài nguyên bản địa quý giá này?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Vai trò của AI trong việc bảo tồn kho tàng thuốc Nam là rất lớn và có thể chia làm hai bước cụ thể. Bước đầu tiên và đơn giản nhất là lưu trữ và tối ưu hóa tra cứu. Thực tế sách thuốc Nam của chúng ta không thiếu, nhưng nguồn tài liệu bị phân tán, người dân và thầy thuốc trẻ rất khó tiếp cận. Khi đưa tất cả vào hệ thống số hóa, việc tra cứu một vị thuốc, một bài thuốc gia truyền sẽ trở nên dễ dàng trong tích tắc.
Bước thứ hai cao cấp hơn, đó là ứng dụng mô hình máy học để tính toán phối ngũ và tìm vị thuốc thay thế. Khi có những vị thuốc quý hiếm nằm trong bài thuốc cổ mà hiện tại chúng ta không thể tìm kiếm hoặc bị tuyệt chủng, AI có thể phân tích thành phần dược tính để gợi ý những vị thuốc Nam bản địa khác có công năng tương đương nhằm thay thế. Nhưng tôi muốn nhấn mạnh, để làm được điều này, chúng ta phải có hai điều kiện tiên quyết: Một là phải đào tạo máy học trong một thời gian rất dài, và hai là phải xây dựng được một hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) thực sự đầy đủ và sạch. Không có Big Data chuẩn, AI sẽ không thể xử lý được những bài toán phức tạp này.
- Có một tham vọng lớn từ nhiều nhà phát triển công nghệ là muốn dùng các trợ lý số để dung hợp, đồng bộ hóa giữa triết học phương Đông của y học cổ truyền và triết học phương Tây của y học hiện đại. Bác sĩ nghĩ sao về tính khả thi của mục tiêu này?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Nói một cách thẳng thắn, tham vọng dung hợp hai nền triết học này thông qua AI là điều không thể nào làm được. Y học hiện đại và y học cổ truyền là hai hệ thống tư duy được xây dựng trên hai nền tảng triết học hoàn toàn khác nhau. Một bên đi sâu vào phân tích cơ chế vi mô, thực chứng, định lượng; một bên nhìn nhận con người là một chỉnh thể toàn vẹn, cân bằng giữa âm dương, ngũ hành và mang tính định tính. Đòi hỏi một thuật toán đồng bộ hai hệ thống này lại với nhau là một kì vọng duy ý chí.
Tuy nhiên, thay vì tham vọng dung hợp triết học, chúng ta hoàn toàn có thể dùng AI để xây dựng các hướng dẫn thực hành lâm sàng (guidelines) kết hợp Đông – Tây y. Ví dụ, phần mềm có thể giúp sinh viên và bác sĩ cập nhật nhanh các phác đồ điều trị song song. Sự hỗ trợ mang tính công cụ này sẽ giúp giảm bớt gánh nặng ghi nhớ và thao tác cho thầy thuốc, giúp họ phối hợp hai nền y học một cách nhịp nhàng trên lâm sàng, chứ không phải là sự dung hợp về mặt bản chất triết học.
- Vậy theo bà, lộ trình thực tế nhất để ngành y học cổ truyền Việt Nam bắt đầu đón nhận làn gió công nghệ AI này một cách hiệu quả, bền vững và không bị tụt hậu là gì? Chúng ta nên bắt đầu từ những bước đi cụ thể nào?
- TS.BS Trương Thị Ngọc Lan: Chúng ta phải đi từng bước một và tuyệt đối không được ảo tưởng rằng công nghệ sẽ thay thế toàn bộ con người.
Ở bước đi đầu tiên, ngành y học cổ truyền cần tập trung xây dựng hệ thống hỗ trợ chẩn đoán thông qua việc tích hợp dần AI vào quy trình chuẩn hóa danh mục triệu chứng lâm sàng. Khi bác sĩ tiến hành thăm khám, hệ thống sẽ đưa ra một bảng kiểm checklist các triệu chứng để người thầy thuốc tiện tích chọn. Những dữ liệu lâm sàng này khi kết hợp với các máy quét hình thái lưỡi và máy bắt mạch điện tử sẽ tạo thành một cơ sở vững chắc, giúp máy tính đưa ra gợi ý chẩn đoán sơ bộ đáng tin cậy.
Tiếp nối nền tảng đó, bước thứ hai chính là phát triển công cụ gợi ý điều trị và cảnh báo tương tác thuốc. Dựa trên kết quả chẩn đoán ban đầu, AI sẽ tự động đối chiếu với hệ thống y văn chính thống để gợi ý các hướng điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân. Đặc biệt, một ứng dụng vô cùng quan trọng cần được triển khai ngay là phần mềm cảnh báo tương tác thuốc giữa Đông và Tây y. Ngay khi thầy thuốc kê một bài thuốc y học cổ truyền, hệ thống phải lập tức đối chiếu với các loại thuốc Tây y mà bệnh nhân đang sử dụng nhằm phát hiện sớm tình trạng tương kị, tránh làm giảm hiệu quả điều trị hoặc gia tăng độc tính. Trí nhớ của con người dù tốt đến đâu cũng có giới hạn và không ai có thể ghi nhớ hết hàng ngàn tương tác phức tạp, nhưng máy móc thì hoàn toàn làm được.
Cuối cùng, bước thứ ba sẽ hướng tới việc tối ưu hóa kĩ thuật châm cứu và trị liệu dựa trên sức mạnh của công nghệ. Ở giai đoạn này, AI sẽ hỗ trợ đưa ra các thông số kĩ thuật chuẩn xác cho quá trình điện châm hay cứu ngải. Đồng thời, hệ thống cũng đóng vai trò như một người trợ lí đắc lực khi gợi ý các tổ hợp huyệt vị tối ưu theo các phác đồ chuẩn, giúp khắc phục hạn chế về mặt thời gian và trí nhớ của thầy thuốc trong những thời điểm công việc bận rộn.
- Xin trân trọng cảm ơn bà về cuộc trò chuyện thẳng thắn và sâu sắc này!
