Tham khảo từ bài đăng trên NEJM của tác giả: Chris Mansi.
Nguồn : Vietnam Digital Health Network.
Thời gian trung bình bác sĩ cần để tìm kiếm và đọc thông tin cần thiết từ hồ sơ bệnh án (EHR):
- Dao động 4-7 phút mỗi lượt khám.
- Chiếm khoảng 30–40% thời gian tiếp xúc bệnh nhân trong bối cảnh khám ngoại trú tại Mỹ.
- Thời gian này có xu hướng tăng do số lượng kết quả cận lâm sàng, đơn thuốc, và ghi chú từ nhiều chuyên khoa.
Ở Việt Nam, 1 đánh giá nhanh cho thấy 1 bác sĩ mất khoảng 5p để xem dữ liệu lịch sử của bệnh nhân (1/3 thời gian) trong 1 lần khám ngoại trú.
TÁI THIẾT QUY TRÌNH LÂM SÀNG VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠO SINH (GENERATIVE AI)
Ngành y tế đang đối mặt với áp lực chưa từng có: bác sĩ quá tải vì công việc giấy tờ, bệnh viện chật vật về tài chính, còn bệnh nhân phải chờ đợi lâu hơn để được chăm sóc. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) mở ra một cơ hội mới – không phải để thay thế bác sĩ, mà để tái thiết các quy trình làm việc, đảm bảo thông tin quan trọng được đưa ra đúng thời điểm, giúp giảm gánh nặng và cải thiện kết quả điều trị.
Viz Assist, một trợ lý lâm sàng AI do công ty Viz.ai phát triển, được xây dựng trên nền tảng các giải pháp chẩn đoán hình ảnh đã được kiểm chứng, hiện đang cho thấy hiệu quả thực tế rõ rệt: rút ngắn hơn một nửa thời gian xem hồ sơ bệnh án, thu hẹp các khoảng trống trong chăm sóc cứu sống người bệnh, và tăng cường tính bền vững tài chính nhờ mã hóa và hoàn trả viện phí chính xác hơn. Bằng cách tích hợp trực tiếp một công cụ AI đáng tin cậy, hiểu rõ chuyên khoa vào quy trình làm việc lâm sàng, chúng ta có thể giúp bác sĩ tiết kiệm thời gian, mang lại giá trị đầu tư rõ ràng cho hệ thống y tế, và nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân trên quy mô lớn.
Ngành y đang ở điểm tới hạn. Bác sĩ thì quá tải, bệnh viện thì thiếu hụt tài chính, còn bệnh nhân thì phải chờ đợi lâu hơn bao giờ hết. Các con số cho thấy một phần thực trạng: cứ mỗi giờ bác sĩ dành cho bệnh nhân thì gần hai giờ phải dành để xử lý hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR). Áp lực này là khổng lồ. Bác sĩ thường xuyên phải mang việc về nhà, làm việc ban đêm trong “pijama time – giờ mặc đồ ngủ” chỉ để theo kịp công việc. Hồ sơ y tế – từng là một công cụ hỗ trợ chuyên môn – giờ đây trở thành gánh nặng, chủ yếu phục vụ cho thanh toán và tuân thủ quy định thay vì chăm sóc bệnh nhân. Trớ trêu thay, càng nhiều công nghệ, vấn đề lại càng nghiêm trọng: hàng trăm trang tài liệu phải đọc để tìm hiểu một bệnh nhân mới, rải rác qua nhiều hệ thống khác nhau hoặc nằm ẩn trong các file PDF không nhãn, dẫn đến việc bác sĩ mất nhiều thời gian trước màn hình máy tính hơn là bên giường bệnh.
Chúng tôi đã trực tiếp trải qua thực tế đó. Là những bác sĩ phẫu thuật được đào tạo để xử lý các tình trạng khẩn cấp, chúng tôi hiểu cảm giác bất lực khi phải cuộn qua hàng loạt trang bệnh án chỉ để tìm một kết quả xét nghiệm hay một đoạn ghi chú. Đây không chỉ là vấn đề an toàn người bệnh, mà còn là sự kiệt sức về tinh thần với bác sĩ, làm mòn đi mối liên kết giữa bác sĩ và bệnh nhân – điều cốt lõi khiến chúng tôi chọn nghề y từ ban đầu.
Tuy nhiên, một làn sóng công nghệ hoàn toàn khác đang đến. Một làn sóng có thể giúp đỡ thay vì cản trở. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã rời khỏi phòng nghiên cứu và bước vào cuộc sống hàng ngày với tốc độ đáng kinh ngạc. Câu hỏi đặt ra cho ngành y tế không còn là “có nên sử dụng công nghệ này không”, mà là “làm thế nào để triển khai nó một cách an toàn, hiệu quả và mang lại giá trị thực tế”. Niềm tin đó chính là lý do chúng tôi tạo ra Viz Assist – một trợ lý AI lâm sàng được xây dựng không phải để chạy theo trào lưu, mà để tạo ra tác động thực sự trong đời sống lâm sàng.
TỪ HÌNH ẢNH ĐẾN QUÁ TẢI THÔNG TIN
Viz.ai là công ty đầu tiên ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chẩn đoán hình ảnh, với sự phê duyệt mới hoàn toàn (de novo clearance) từ FDA vào năm 2018 trong lĩnh vực đột quỵ, giúp tự động hóa toàn bộ quy trình từ phát hiện đến cảnh báo và phối hợp giữa các thành viên trong đội ngũ điều trị. Thuật toán của chúng tôi có thể phát hiện tắc mạch lớn trên phim CT và cảnh báo nhóm cấp cứu đột quỵ chỉ trong vài giây – rút ngắn thời gian quý giá để bắt đầu điều trị. Những công cụ hỗ trợ quy trình lâm sàng bằng AI này đã chứng minh rằng AI có thể tăng tốc độ chăm sóc y tế khi được tích hợp trơn tru vào quy trình làm việc, và hiện nay đã có hơn 100 nghiên cứu hậu thuẫn cho hiệu quả đó. Đến nay, hệ thống này đã được triển khai tại hơn 1.800 bệnh viện, chứng minh tính mở rộng và độ tin cậy lâu dài của AI đã được kiểm chứng lâm sàng.
Mặc dù việc phân tích hình ảnh như CT và điện tâm đồ (ECG) là quan trọng, đó chỉ là một phần của bức tranh. Một thách thức lớn khác đối với bác sĩ nằm ở khối lượng văn bản: ghi chú khám bệnh, tóm tắt xuất viện, xét nghiệm, hội chẩn, cuộc trò chuyện với bệnh nhân, thậm chí cả hồ sơ từ bệnh viện khác được scan dưới dạng PDF và bị “chôn” trong các tab khó truy xuất. Bên trong “biển giấy tờ” này là những thông tin then chốt để hướng dẫn điều trị. Thế nhưng, những thông tin đó rất dễ bị bỏ sót – không phải vì bác sĩ không quan tâm, mà vì không ai có thể đọc và tổng hợp hết tất cả mọi thứ.
Sự phát triển nhảy vọt gần đây của trí tuệ nhân tạo tạo sinh đã thay đổi hoàn toàn điều gì là khả thi. Hãy tưởng tượng nếu có một trợ lý có thể đọc toàn bộ hồ sơ bệnh án, tích hợp kết quả hình ảnh, lắng nghe cuộc hội chẩn, rồi thì thầm những thông tin quan trọng nhất đúng lúc bác sĩ cần? Tầm nhìn đó đã trở thành Viz Assist.
NGƯỜI ĐỒNG HÀNH TRONG CHĂM SÓC LÂM SÀNG
Viz Assist được thiết kế để trở thành một đối tác thực sự trong chăm sóc y tế. Nó không chỉ “ngồi một bên” tạo ra các ghi chú chung chung, mà có thể đọc hàng trăm trang dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), phân tích các kết quả xét nghiệm, tiền sử bệnh, hình ảnh cũ, rồi cô đọng lại thành các bản tóm tắt ngắn gọn, cụ thể theo từng tình trạng bệnh (xem Hình 1 bên dưới). Ví dụ, một bác sĩ tim mạch đang đánh giá bệnh cơ tim phì đại sẽ thấy một bản tóm tắt hoàn toàn khác so với một bác sĩ phẫu thuật thần kinh đang chuẩn bị theo dõi phình mạch não – và Viz Assist được tinh chỉnh để hiểu những khác biệt chuyên khoa đó.
Không chỉ vậy, công cụ này còn đối chiếu thông tin với các hướng dẫn điều trị hiện hành. Với bệnh cơ tim phì đại (HCM), hệ thống có thể phát hiện rằng bệnh nhân chưa được tầm soát cho các thành viên trong gia đình. Trong theo dõi sau đột quỵ, hệ thống có thể cảnh báo rằng bệnh nhân vẫn chưa được dùng thuốc chống đông, dù đã có chỉ định rõ ràng. Mục tiêu ở đây không phải là thêm thông tin, mà là làm nổi bật những gì quan trọng nhất – để thu hẹp khoảng cách giữa “biết” và “hành động” trong y học.
Đây cũng chính là điều giúp bác sĩ có thể về ăn tối cùng gia đình thay vì thức khuya chuẩn bị hồ sơ cho buổi khám ngày mai.
Trong buổi khám bệnh, Viz Assist sẽ “lắng nghe” cuộc trao đổi giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó tự động sắp xếp lại nội dung thành một bản ghi chú nháp, thư giới thiệu, hoặc tóm tắt bệnh án. Bác sĩ vẫn là người kiểm duyệt cuối cùng – nhưng không còn phải bắt đầu từ trang giấy trắng. Những gì trước đây mất nhiều phút để gõ tay, giờ chỉ còn mất vài giây để rà soát và chỉnh sửa.
Và bởi vì tài liệu hồ sơ y tế không chỉ mang ý nghĩa chuyên môn mà còn có ảnh hưởng đến tài chính, Viz Assist cũng đề xuất các mã ICD-10 (phân loại bệnh quốc tế) và CPT (thủ thuật và dịch vụ y tế) kèm theo các bằng chứng liên quan trích từ hồ sơ bệnh án. Với các bệnh viện đang vận hành với biên lợi nhuận rất thấp, sự khác biệt giữa việc bỏ sót hay ghi nhận một bệnh đi kèm (comorbidity) có thể đồng nghĩa với hàng ngàn đô-la doanh thu không bị xuất toán hay bỏ quên.
Đây không phải là AI theo kiểu công nghệ “cho có”. Đây là AI hành động thực thụ – giúp giảm gánh nặng cho bác sĩ, đồng thời tăng cường hiệu quả tài chính và chất lượng chăm sóc trong toàn hệ thống.
LỢI NHUẬN CÓ THỂ ĐO LƯỜNG ĐƯỢC
Trong lĩnh vực y tế, sự phô trương không tồn tại lâu. Chỉ có tác động thực tế mới tồn tại. Đó là lý do tại sao chúng tôi đo lường hiệu quả của Viz Assist bằng phút, đô-la và kết quả lâm sàng.
Tại chuyên khoa tim mạch, các bác sĩ sử dụng Viz Assist cho biết thời gian đọc bệnh án đã giảm hơn một nửa. Những việc từng mất 45 phút giờ chỉ còn 5 phút – tiết kiệm đủ để khám thêm một bệnh nhân hoặc đơn giản là có thể rời phòng khám đúng giờ. Trong các trường hợp thực tế, Viz Assist đã phát hiện những bệnh nhân đủ tiêu chuẩn đặt máy khử rung tim (ICD) nhưng vẫn chưa được chuyển tuyến – từ đó lấp những khoảng trống có thể cứu sống bệnh nhân.
Ban điều hành bệnh viện cũng nhận thấy hiệu quả kinh tế rõ ràng: phân loại nhóm chẩn đoán (DRG) chính xác hơn, ít bị từ chối thanh toán bảo hiểm hơn, và thu hồi được doanh thu vốn dễ bị bỏ sót.
Những kết quả này tiếp nối chuỗi thành công từ các giải pháp dựa trên hình ảnh của Viz.ai trước đó. Ví dụ, với Viz PE, các bệnh viện đã tăng tốc xử lý bệnh nhân bị thuyên tắc phổi một cách đáng kể. Tại hệ thống TriHealth, việc tích hợp Viz PE vào quy trình kích hoạt đội phản ứng thuyên tắc phổi đã giúp rút ngắn thời gian hội chẩn trung bình từ 4 tiếng xuống còn 6 phút, và thời gian chờ báo cáo hình ảnh giảm gần 2 tiếng. Quan trọng nhất, cải tiến quy trình này góp phần vào việc giảm 74% tỷ lệ tử vong nội viện ở bệnh nhân thuyên tắc phổi.
Tương tự, Viz HCM – thuật toán AI đầu tiên được FDA cấp phép để hỗ trợ chẩn đoán bệnh cơ tim phì đại (HCM) – đã chứng minh được giá trị trong việc phát hiện bệnh nhân sớm hơn và chính xác hơn. Trong một nghiên cứu tiến cứu trên 5 hệ thống y tế, Viz HCM đã quét hơn 145.000 điện tâm đồ (ECG) để phát hiện 17 trường hợp HCM mới, sau đó được xác nhận bởi bác sĩ tim mạch. Những trường hợp này bao gồm cả bệnh nhân nội trú và ngoại trú, đến từ các nhóm dân số đa dạng về chủng tộc và sắc tộc – chứng minh khả năng của AI trong việc mở rộng tiếp cận y tế sớm và công bằng hơn.
Tổng kết lại, bằng chứng đã rõ ràng.
Dù là giúp bác sĩ tim mạch khám nhanh hơn, đảm bảo điều trị kịp thời bệnh nhân thuyên tắc phổi, hay phát hiện sớm một bệnh tim hiếm gặp – AI có thể làm được điều quan trọng: đưa thông tin đúng lúc, đúng người, từ đó cải thiện kết quả lâm sàng và đảm bảo sự bền vững tài chính cho hệ thống y tế.
Những lợi ích này không phải là lý thuyết suông:
- Bác sĩ có thể dành ít thời gian hơn cho việc tìm kiếm và nhập liệu, và nhiều thời gian hơn cho việc chăm sóc bệnh nhân.
- Bệnh nhân được tiếp cận điều trị sớm hơn.
- Bệnh viện có thể tiếp tục hoạt động trong bối cảnh tài chính đang ngày càng khó khăn với nhiều đơn vị đứng trước nguy cơ đóng cửa.
PHÂN BIỆT GIỮA HYPE VÀ THỰC TẾ
Không thiếu những màn trình diễn AI ấn tượng tại hội nghị, nhưng lại “đứng hình” khi đưa vào thực tế bên giường bệnh. Thực tế, khi Viz.ai được mời ra điều trần trước Quốc hội Hoa Kỳ về lợi ích của AI trong y tế, thông điệp của chúng tôi rất rõ ràng: AI chỉ có giá trị nếu nó đáng tin cậy, được tích hợp vào quy trình thực tế, và thực sự hữu ích – nếu không, sẽ không ai dùng cả.
Viz Assist được xây dựng dựa trên nguyên tắc đó. Công cụ này được tích hợp trực tiếp vào hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), để bác sĩ có thể sử dụng ngay trong nền tảng họ đã quen thuộc. Kết quả đầu ra được tinh chỉnh với các bác sĩ chuyên khoa, nên có tính chính xác và phù hợp với ngữ cảnh điều trị thực tế. Mỗi đề xuất đều minh bạch, có dẫn nguồn rõ ràng từ hồ sơ bệnh án, và luôn cần bác sĩ xác nhận trước khi ghi nhận chính thức.
Trong y tế, niềm tin không đến từ thuật toán. Niềm tin đến từ việc sử dụng hàng ngày và kết quả nhất quán. Tính đến hiện tại, với hơn 60.000 bác sĩ sử dụng, chúng tôi liên tục ghi nhận tỷ lệ tương tác trên 90% – cho thấy khi AI thực sự hữu dụng, nó trở thành không thể thiếu.
KHÔI PHỤC GIÁ TRỊ NHÂN VĂN CỦA Y HỌC
Hiệu quả là yếu tố quan trọng, nhưng không phải là mục tiêu cuối cùng. Thước đo thật sự của AI là liệu nó có giúp nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân hay không.
Đã có những bệnh nhân tránh được can thiệp muộn nhờ bản tóm tắt từ AI phát hiện ra lỗ hổng so với hướng dẫn điều trị. Chúng tôi thấy các bác sĩ phẫu thuật thần kinh giờ đây có thể theo dõi hàng chục ca phình mạch não mà không còn phải phụ thuộc vào giấy ghi chú dán hay trí nhớ cá nhân. Các phòng khám vận hành đúng giờ, và bác sĩ cảm thấy nhẹ nhõm khi được trở lại tập trung vào người bệnh ngay trước mặt họ.
Khi Viz được áp dụng tại các trung tâm đột quỵ trên khắp nước Mỹ, hiệu quả rất rõ ràng: sự khác biệt giữa việc bệnh nhân có thể tự bước ra khỏi bệnh viện hay không bao giờ quay trở lại được nữa.
AI tạo sinh không thể thay thế sự phán đoán hay lòng nhân hậu của con người. Nhưng nó có thể mang lại cho bác sĩ tài nguyên quý giá nhất: thời gian. Nhiều bác sĩ chia sẻ với chúng tôi rằng nhờ có Viz Assist, họ không còn phải thức đêm chuẩn bị bệnh án, mà có thể dùng thời gian đó để ăn tối cùng gia đình. Và khi bước vào ca khám sáng hôm sau, họ đã nắm đầy đủ thông tin cần thiết – sẵn sàng chăm sóc bệnh nhân với sự tự tin và tập trung. Khi thời gian được phục hồi, giá trị nhân bản trong y học cũng được hồi sinh.
HÀNG RÀO AN TOÀN VÀ TRÁCH NHIỆM
An toàn là nguyên tắc xuyên suốt trong quá trình thiết kế Viz Assist. Trước khi triển khai, mọi chức năng đều được kiểm thử kỹ lưỡng và hiệu chỉnh chặt chẽ trước khi mở rộng quy mô. Tất cả các đề xuất của AI chỉ có giá trị tham khảo, và luôn cần bác sĩ duyệt lại trước khi đưa vào hồ sơ bệnh án chính thức.
Tính minh bạch được tích hợp ngay từ đầu – mỗi dòng thông tin đều liên kết đến nguồn trích dẫn cụ thể trong hồ sơ bệnh nhân (xem Hình 2 bên dưới). Phạm vi cũng được kiểm soát chặt: AI không tự suy diễn vượt ngoài các hướng dẫn chuyên môn hiện hành, và các câu trả lời tổng quát đều được dựa trên tài liệu tham khảo đã được thẩm định.
Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng được đặt lên hàng đầu. Dữ liệu bệnh nhân tuyệt đối không được sử dụng để huấn luyện các mô hình gốc. Toàn bộ quá trình xử lý được thực hiện trong hệ thống đạt chuẩn HIPAA (quy định bảo vệ thông tin sức khỏe cá nhân tại Hoa Kỳ) và HITRUST (tiêu chuẩn chứng nhận an ninh mạng y tế). Chúng tôi coi đây không phải là tùy chọn, mà là yếu tố bắt buộc để duy trì lòng tin từ cả bác sĩ lẫn bệnh nhân.
Đó chính là ý nghĩa thực sự của “trí tuệ tăng cường” (augmented intelligence): công nghệ không thay thế con người, mà hỗ trợ con người phát huy tối đa chuyên môn và lòng trắc ẩn.
MỘT CÁI NHÌN VỀ TƯƠNG LAI
Chúng ta mới chỉ ở vạch xuất phát của những gì trí tuệ nhân tạo có thể làm được trong lĩnh vực y tế. Hãy tưởng tượng một bác sĩ ung bướu bước vào cuộc họp hội chẩn u bướu (tumor board) với bản tóm tắt do AI chuẩn bị sẵn – bao gồm toàn bộ kết quả xét nghiệm di truyền và quá trình điều trị trước đó của từng bệnh nhân. Hoặc một bác sĩ gia đình bắt đầu ngày mới với danh sách ưu tiên những bệnh nhân đang quá hạn tầm soát. Hoặc một chuyên viên quản lý sức khỏe cộng đồng xác định ngay lập tức hàng ngàn người có nguy cơ cao và tự động tạo chiến dịch liên lạc cá nhân hóa cho từng nhóm.
Đây chính là hành trình phía trước: từ AI hỗ trợ hình ảnh → đến AI hỗ trợ quy trình làm việc → và tiến tới một “lớp trí tuệ” bao phủ toàn bộ hệ thống y tế. Và điều này đang diễn ra nhanh hơn nhiều người tưởng tượng. Thực tế, chỉ trong khoảng thời gian bạn đọc bài viết này, đã có thêm 100 bệnh nhân được hưởng lợi từ công nghệ Viz.ai – và con số này sẽ còn tiếp tục tăng.
KẾT LUẬN – VAI TRÒ LÃNH ĐẠO TRONG KỶ NGUYÊN AI TẠO SINH
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang trên đường trở thành một trong những cuộc cách mạng quan trọng nhất của ngành y tế hiện đại. Nhưng ranh giới giữa một công nghệ bị thổi phồng và một công nghệ thực sự hữu ích sẽ phụ thuộc vào một điều duy nhất: hiệu quả thực tế.
Tại Viz.ai, sứ mệnh của chúng tôi luôn là tăng tốc tiếp cận với các phương pháp điều trị cứu sống. Và Viz Assist chính là sự mở rộng sứ mệnh đó – biến dữ liệu thành hành động, trả lại thời gian cho bác sĩ, và đảm bảo rằng AI mang lại cả giá trị lâm sàng lẫn giá trị tài chính cho hệ thống y tế.
Trong tương lai rất gần, mọi đội ngũ y tế sẽ có một trợ lý không bao giờ mệt mỏi, không bao giờ bỏ sót chi tiết, và luôn được cập nhật với các hướng dẫn lâm sàng mới nhất. Trợ lý này sẽ không thay thế bác sĩ, mà trao quyền cho họ để làm điều mà chỉ con người mới làm được: chăm sóc những con người khác.
