Đó là nhận định của các diễn giả đến từ Việt Nam, Úc và Nhật Bản tại hội thảo online “Vai trò của khoa học công nghệ và trí tuệ nhân tạo trong Covid-19” do Mạng lưới học thuật người Việt Nam tại Nhật Bản (VANJ) tổ chức ngày 30/5, thu hút được gần 200 người tham dự từ nhiều quốc gia và châu lục khác nhau.

Bác sĩ chẩn đoán bệnh thông qua phim chụp lồng ngực và phổi được truyền trên hệ thống khám chữa bệnh từ xa ngày 18/4/2020. Nguồn: ĐH Y Hà Nội
Bác sĩ chẩn đoán bệnh thông qua phim chụp lồng ngực và phổi được truyền trên hệ thống khám chữa bệnh từ xa ngày 18/4/2020. Nguồn: ĐH Y Hà Nội

AI chưa kịp phát huy hết vai trò trong dịch Covid-19

Hiện nay, mặc dù Việt Nam đã trải qua 43 ngày không có ca lây nhiễm mới trong cộng đồng và Nhật Bản đã dần gỡ bỏ tình trạng khẩn cấp, nhưng số ca tử vong do Covid-19 được báo cáo tại Mỹ vừa vượt quá con số 100.000 và tình trạng tại một số nước như Brazil, Ấn Độ đang xấu đi nhanh chóng. Nhu cầu y tế cấp thiết nhưng bất đối xứng ở nhiều khu vực trên thế giới đòi hỏi quá trình nghiên cứu khoa học-công nghệ phải tăng tốc chưa từng có.

Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) là một hướng đi được kì vọng sẽ đem lại những kết quả “thần kì” bởi chúng có khả năng tăng tốc những phát kiến khoa học về virus, thuốc điều trị và vaccine, dự báo để lập kế hoạch, cảnh báo ổ dịch, cung cấp, sàng lọc thông tin,… Trên thực tế, một nhóm nghiên cứu ở Trung Quốc đã ứng dụng AI đọc phim CT để chẩn đoán bệnh nhân Covid-19 và đạt độ chính xác như các chuyên gia chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm. Hoặc một số viện nghiên cứu tại Mỹ và châu Âu đã dùng AI dự đoán cấu trúc 3D của nhiều protein, chọn lọc từ hàng ngàn phân tử chất để lấy vài chục phân tử chỉ 10% trong số đó sẽ đáng thử nghiệm lâm sàng trên người. Điều này rút ngắn đáng kể quá trình thử-sai thường kéo dài hàng chục năm khi phát triển thuốc.

Tuy vậy, “AI vẫn đóng vai trò hạn chế trong đại dịch Covid-19 thời gian qua”, PGS.TS Trần Thế Truyền, Viện AI Ứng dụng, Đại học Deakin, Úc, nhận định. Đại dịch Covid-19 xảy ra bất ngờ đã phá vỡ nhiều quy tắc, thói quen, hành vi và niềm tin trước đó, khiến cho AI chưa thể cập nhật để đáp ứng các nhu cầu tức thời. Về mặt kỹ thuật, chúng ta vấp phải trở ngại từ việc thiếu các dữ liệu tiền lệ để huấn luyện phần mềm AI. Thêm vào đó, nhiều quốc gia phản ứng chậm chạp với các sự cố y tế lớn bởi hệ thống y tế cồng kềnh, nhiều quán tính và bảo thủ. Trong khi đó, để chuyển đổi sang xây dựng một hệ thống sử dụng AI từ đầu, đòi hỏi sự tốn kém cả về thời gian, công sức và tiền bạc. Do vậy, rất nhiều nghiên cứu về AI từng được các nước phát triển nhưng dưới quan điểm đi từng bước, trên một hành trình dài. Và khi đại dịch xảy ra, chúng chỉ “sẵn sàng tham gia vào một số bộ phận và công đoạn rời rạc,” PGS Trần Thế Truyền chia sẻ.

Sẵn sàng với những dữ liệu đã có

Ảnh chụp màn hình các diễn giả tham dự hội thảo ngày 30/5/2020. Nguồn: VANJ
Ảnh chụp màn hình các diễn giả tham dự hội thảo ngày 30/5/2020. Nguồn: VANJ

Tuy nhiên, nhiều nhà khoa học dự đoán rằng “AI trong y tế sẽ tăng tốc sau đại dịch”. Lĩnh vực này sẽ ngày càng được ưu tiên đầu tư bởi nó mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn gắn với đời sống con người.

AI sẽ thay đổi theo xu hướng nào? PGS.TS Trần Thế Truyền cho rằng chúng sẽ có mục tiêu hợp lý hơn, chẳng hạn cân bằng giữa tầm quan trọng và tính khẩn cấp. Người ta cũng sẽ phải phát triển các loại AI mới không cần hoặc cần rất ít số liệu quá khứ. AI sẽ cần tích hợp theo hướng tương tác tốt hơn với con người, đảm bảo quyền riêng tư, công bằng và trách nhiệm với con người. Bên cạnh đó, trong tương lai xa hơn (5-20 năm), các nhà nghiên cứu đang cố gắng triển khai những loại AI có khả năng tự ý thức về hạn chế của mình và có chung hệ giá trị với con người.

Đề cập dữ liệu cho AI, GS.TS. Hồ Tú Bảo, Viện nghiên cứu cao cấp về toán và Viện John von Neumann, ĐH quốc gia TP.Hồ Chí Minh cũng chia sẻ những thay đổi trong tiến trình chuyển đổi số ở Việt Nam. Ông cho biết, từ vài năm nay, Chính phủ Việt Nam đã bắt đầu xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về hồ sơ sức khỏe để kết nối toàn bộ dữ liệu điện tử về sức khỏe của một người trong suốt vòng đời, bao gồm 4 cấu phần là: thông tin cơ bản, thuốc, lâm sàng và cận lâm sàng.

Khung hồ sơ đã được xây dựng và triển khai đến 63 tỉnh thành để thu thập dữ liệu, đồng thời các hồ sơ sức khỏe điện tử đang được thí điểm tại 8 tỉnh (Hà Nội, TPHCM, Lào Cai, Yên Bái, Hà Tĩnh, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An). Mục tiêu đến năm 2025 có 95% người dân trên toàn quốc có hồ sơ sức khỏe điện tử, cập nhật thông tin sức khỏe thường xuyên và được kết nối với tất cả các cơ sở khám chữa bệnh trên cả nước.

“Nếu chương trình này hoàn thành, sẽ có một lượng dữ liệu khổng lồ để phân tích và sẽ cần dùng đến AI. Hiện nay dữ liệu ở 2 mục thông tin cơ bản và thuốc đã tương đối khả quan, và là nguồn tài nguyên dồi dào cho nghiên cứu. Thông tin lâm sàng và cận lâm sàng sẽ cần thời gian dài nữa mới có thể hoàn thiện. Tuy vậy, chúng ta cần sẵn sàng với những dữ liệu đã có, bởi nó cũng đã có thể cho ra rất nhiều thông tin hữu ích. Chuyển đổi số là quá trình lâu dài, mà chúng ta cần đi từ việc nhỏ đến việc lớn”, GS Hồ Tú Bảo nhấn mạnh.

Vào giữa tháng 4/2020, Hệ thống khám chữa bệnh từ xa chính thức đầu tiên cũng được khai trương. Hệ thống đã thí điểm kết nối Trung tâm điều hành của Bệnh viện Đại học Y Hà Nội với 4 bệnh viện vệ tinh. Theo nhận định của Thủ tướng Nguyễn Xuân Phúc và Phó Thủ tướng Vũ Đức Đam, đây là “dấu mốc chuyển đổi số của ngành y tế”, mở ra tương lai kết nối của hơn 14.000 cơ sở y tế trong nước và “có khả năng thay đổi cả hệ thống khám chữa bệnh của Việt Nam”.

Không thể phủ nhận, ngành y tế đang có những thay đổi nhanh chóng trong tiến trình chuyển đổi số và áp dụng công nghệ mới. Nếu có thể đáp ứng được đòi hỏi về nhân lực công nghệ chất lượng cao và năng lực tính toán mạnh mẽ thì Việt Nam có khả năng nắm được những cơ hội tiềm tàng cho việc phát triển AI và nhiều ứng dụng liên quan trong lĩnh vực y tế.