Trong vòng chưa đầy một thập kỷ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã từ một khái niệm công nghệ cao trở thành yếu tố có tính quyết định trong tương lai của ngành y tế toàn cầu. Từ hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh, cảnh báo nguy cơ bệnh lý, đến cá nhân hóa phác đồ điều trị, AI đang từng bước định hình lại cách con người tiếp cận sức khỏe.
Tại Việt Nam, hành trình ứng dụng AI trong y tế, đặc biệt trong tầm soát sức khỏe nói chung và ung thư nói riêng đang diễn ra mạnh mẽ nhưng cũng không kém phần thận trọng. Mỗi bước đi đều gắn liền với những kỳ vọng lớn, song cũng chất chứa những thách thức về pháp lý, dữ liệu, nhân lực và niềm tin.
CỬA NGÕ ĐỂ AI BƯỚC VÀO NGÀNH Y TẾ
Luật Công nghiệp Công nghệ số 2025 được Quốc hội Việt Nam thông qua ngày 14/6/2025 và có hiệu lực từ ngày 1/1/2026 mở ra một bước đột phá trong cách tiếp cận chính sách công nghệ số.
Luật này có chương IV dành riêng cho trí tuệ nhân tạo, định nghĩa rõ ràng hệ thống AI, quyền và trách nhiệm của các tổ chức và cá nhân phát triển, triển khai hệ thống AI. Việc đưa AI vào khung luật chính thức báo hiệu nhà nước đã công nhận vai trò công nghệ cao trong phát triển công nghiệp số và y tế số.
Một điểm đáng chú ý nữa là Luật Công nghiệp Công nghệ số 2025 đã đem lại nhiều ưu đãi cho các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực AI và công nghệ số. Từ năm 2026, các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm, dịch vụ công nghệ số sẽ được hưởng ưu đãi thuế, miễn giảm thuê đất, hỗ trợ đào tạo nhân lực chất lượng cao. Điều này có thể tạo ra điều kiện thuận lợi hơn để các đơn vị phát triển hoặc nhập khẩu công nghệ AI y tế đầu tư vào quá trình thử nghiệm, hiệu chỉnh và mở rộng phạm vi ứng dụng.
Mặc dù có những bước tiến rõ ràng, việc triển khai AI trong y tế ở Việt Nam vẫn đang đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức. Theo Thứ trưởng Bộ Y tế Nguyễn Tri Thức, trước hết là hạn chế về dữ liệu. Dữ liệu y tế ở Việt Nam còn phân tán, chưa được chuẩn hóa và số hóa đầy đủ, gây khó khăn cho việc huấn luyện và phát triển các mô hình AI.
Tiếp đó là vấn đề thiếu nhân lực chất lượng cao. Đội ngũ chuyên gia về AI và y tế còn thiếu, đặc biệt là những người có khả năng kết hợp kiến thức chuyên môn của cả hai lĩnh vực. Vấn đề cơ sở hạ tầng chưa đồng bộ khi nhiều cơ sở y tế, đặc biệt là ở vùng sâu vùng xa, còn thiếu trang thiết bị và hạ tầng công nghệ thông tin cần thiết để triển khai AI.
Chi phí đầu tư cao cũng là một thách thức lớn. Việc nghiên cứu, phát triển và triển khai các giải pháp AI trong y tế đòi hỏi nguồn đầu tư lớn, gây khó khăn cho nhiều cơ sở y tế…
Về hành lang pháp lý, trong lĩnh vực khám bệnh, chữa bệnh, các hoạt động ứng dụng khoa học, công nghệ đã được quy định rõ để thúc đẩy nâng cao chất lượng khám, chữa bệnh, hướng tới người bệnh, lấy người bệnh là trung tâm và hài lòng người bệnh, cụ thể.
Đồng thời, để trí tuệ nhân tạo thực sự phát huy được tiềm năng của mình trong y tế, cần phải giải quyết các thách thức liên quan đến bảo mật dữ liệu, tính minh bạch, và trách nhiệm pháp lý.
Hơn thế nữa, việc đào tạo, thử nghiệm và đánh giá lâm sàng riêng cho AI y tế tầm soát ung thư là lĩnh vực mới, chưa phổ biến nên chi phí thời gian và nguồn lực để đạt được sự tin cậy cao rất lớn.
Như vậy, khi xem xét riêng về công nghệ AI tầm soát ung thư, Việt Nam đang đứng ở thời điểm giao nhau giữa cơ hội và thử thách. Cơ hội được mở ra nhờ khung pháp luật mới, hạ tầng dữ liệu ngày càng hoàn thiện và chính sách hỗ trợ doanh nghiệp. Thử thách có thể là việc chuẩn hóa dữ liệu, bảo mật thông tin, xây dựng niềm tin từ người dùng và đào tạo nhân lực chuyên sâu.
AI GẶP THÁCH THỨC TRONG TẦM SOÁT UNG THƯ VIỆT NAM
Là đơn vị tiên phong trong triển khai hệ thống AI tích hợp trong tầm soát ung thư toàn diện tại Việt Nam, Trung tâm tầm soát sức khỏe công nghệ cao Nura đã đối mặt không ít thách thức, từ hành lang pháp lý cho đến việc thay đổi tư duy tiếp cận công nghệ trong hệ thống y tế khi đưa công nghệ này về với Việt Nam
Theo đại diện của trung tâm Nura, những bước đầu mang công nghệ về Việt Nam đã phải vượt qua nhiều rào cản cả về pháp lý lẫn kỹ thuật. Đây là lần đầu tiên một hệ thống tích hợp AI được sử dụng trong tầm soát sức khỏe đa cơ quan với quy mô lớn tại khu vực nên cần trình bày chi tiết quy trình hoạt động, độ an toàn, độ chính xác và các tiêu chuẩn quốc tế với Bộ Y tế Việt Nam.
Khi biết Fujifilm từng triển khai rất thành công mô hình Nura tại Ấn Độ, ông Nguyễn Huy Tuấn, Chủ tịch Hội đồng Quản trị, nhà sáng lập Trung tâm Y khoa Nhật Bản T-Matsuoka và Nura Việt Nam đã cùng đội ngũ đã sang tận nơi, tận mắt trải nghiệm và nhận ra đây là một mô hình cực kỳ phù hợp với thị trường Việt Nam. Quy trình gọn nhẹ, ứng dụng công nghệ hiện đại, chi phí tối ưu. Trở về nước, ông đã chủ động đề xuất với Fuji xin nhượng quyền.
Nhưng chỉ khi bắt tay vào thực hiện mới nhận ra còn vô số thủ tục phức tạp phía sau như xin giấy phép nhập khẩu thiết bị từ Bộ Y tế, làm việc với Cục Trang thiết bị y tế, Cục Khám chữa bệnh... Do vậy, Nura Việt Nam đã cùng đối tác từ Fuji gặp gỡ, thuyết trình, trình bày toàn bộ mô hình với lãnh đạo các cơ quan quản lý.
Đặc biệt, phần mềm AI trong hệ thống chẩn đoán hình ảnh được phát triển bởi Fujifilm đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) chứng nhận về khả năng hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y khoa.
Việc có được sự chấp thuận không chỉ đòi hỏi các tiêu chuẩn kỹ thuật nghiêm ngặt mà còn yêu cầu khả năng giải thích rõ ràng với cơ quan chức năng về cách AI hoạt động, cách bảo vệ dữ liệu bệnh nhân và quy trình tương tác giữa AI với bác sĩ trong quá trình tầm soát.
Bên cạnh yếu tố pháp lý, một thách thức không nhỏ đến từ chính đội ngũ y bác sĩ, những người trực tiếp sử dụng công nghệ mới trong thực hành lâm sàng. Việc áp dụng AI từng gây không ít nghi ngại. Nhiều bác sĩ lớn tuổi hoặc có kinh nghiệm lâu năm từng băn khoăn về khả năng thích nghi với AI.
Tuy nhiên, thực tế trải nghiệm hệ thống đã giúp thay đổi nhiều định kiến. Giao diện thân thiện, quy trình thao tác trực quan và việc AI đóng vai trò như một trợ lý hỗ trợ đã khiến các bác sĩ phải ngạc nhiên và công nhận công nghệ tiên tiến này.
AI đảm nhiệm các bước như gợi ý phân tích tổn thương, so sánh với dữ liệu mẫu hoặc đánh dấu các khu vực nghi ngờ, giúp bác sĩ tập trung hơn vào quyết định lâm sàng cuối cùng. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp tăng độ chính xác nhờ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà con người khó tiếp cận toàn diện.
Để hệ thống AI vận hành hiệu quả, việc đào tạo đội ngũ vận hành là điều kiện tiên quyết. Trung tâm đã phối hợp với các chuyên gia đến từ Nhật Bản, Ấn Độ và Đại học Stanford (Hoa Kỳ) để tổ chức các khóa huấn luyện định kỳ cho bác sĩ, kỹ thuật viên và đội ngũ vận hành.
Không chỉ dừng ở việc sử dụng hệ thống, các chương trình đào tạo còn bao gồm kỹ năng đọc hiểu phân tích của AI, kiểm tra chéo chẩn đoán và quy trình cập nhật thuật toán theo thời gian thực để đảm bảo AI tiếp tục “học” từ dữ liệu thực tế tại Việt Nam.
Như vậy, để AI phát huy tối đa hiệu quả, ngoài hạ tầng kỹ thuật và hành lang pháp lý, điều quan trọng không kém là xây dựng niềm tin từ chính những người sử dụng công nghệ là các bác sĩ. Khi niềm tin và công nghệ song hành, tương lai y tế dự phòng tại Việt Nam sẽ bước sang một chương mới.
