Từ những mô hình trên thế giới
Singapore là một thí dụ tiêu biểu. Từ chương trình sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường, nước này đã triển khai hệ thống SELENA+ sử dụng công nghệ học sâu để phân tích ảnh đáy mắt, nhận diện dấu hiệu bệnh võng mạc tiểu đường, tăng nhãn áp và thoái hóa điểm vàng.
Theo cơ quan công nghệ y tế Synapxe, chương trình sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường của Singapore tiếp nhận hơn 100.000 lượt chụp ảnh mỗi năm. Việc ứng dụng SELENA+ có thể giúp giảm tới 50% khối lượng công việc đọc ảnh, đồng thời rút ngắn thời gian trả kết quả từ vài giờ hoặc vài ngày xuống còn vài phút.
Từ thành công của SELENA+, Singapore tiếp tục mở rộng ứng dụng AI sang nhiều hoạt động khác. Tháng 10/2024, Bộ Y tế nước này công bố kế hoạch đầu tư khoảng 200 triệu SGD (khoảng 4.000 tỷ đồng) trong 5 năm để hỗ trợ đổi mới tại các cơ sở y tế công, trong đó có những ứng dụng AI về chẩn đoán hình ảnh và tự động hóa công việc hành chính. Nền tảng dữ liệu HEALIX được xây dựng nhằm hỗ trợ chia sẻ dữ liệu lâm sàng đã được ẩn danh giữa các cụm y tế, tạo điều kiện phát triển và triển khai những mô hình AI phục vụ chăm sóc bệnh nhân.
Ấn Độ cũng đang khai thác AI để giải quyết bài toán phát hiện bệnh trong cộng đồng, nhất là tại những khu vực còn thiếu nhân lực chuyên môn. Trong chương trình phòng-chống lao của nước này, hệ thống Cough Against TB sử dụng AI phân tích âm thanh tiếng ho được ghi lại qua điện thoại thông minh, hỗ trợ nhận diện những trường hợp có nguy cơ mắc bệnh. Theo thông tin từ Bộ Y tế Ấn Độ cuối năm 2025, công cụ này đã hỗ trợ sàng lọc hơn 162.000 người và ghi nhận số ca phát hiện tăng thêm 12-16% so với phương pháp thông thường tại các địa bàn triển khai.
Tại Colombia, chương trình Cuídalas - một sáng kiến y tế cộng đồng - sử dụng thiết bị iBreastExam tích hợp AI để hỗ trợ sàng lọc ung thư vú, kết hợp với mạng lưới nhân viên y tế cơ sở. Nhờ sự hỗ trợ của công nghệ, các lượt sàng lọc ban đầu có thể do điều dưỡng hoặc trợ lý điều dưỡng thực hiện sau một tuần đào tạo, thay vì đòi hỏi phải có bác sĩ chuyên khoa tại từng điểm triển khai.
Đến những bước tiến mới và kinh nghiệm cho Việt Nam
Những diễn biến tại Anh và Australia lại cho thấy bước tiến của công nghệ trong quy trình điều trị, khi AI có thể đảm nhiệm một phần công việc chuyên môn vốn đòi hỏi nhiều thời gian và sự phối hợp của bác sĩ.
Tháng 12/2025, các nhà nghiên cứu tại Đại học Oxford (Anh) công bố hệ thống TrustedMDT, một trợ lý AI đa tác nhân được thiết kế để hỗ trợ các cuộc hội chẩn điều trị ung thư. Hệ thống có khả năng phân tích hồ sơ bệnh án, tổng hợp kết quả chẩn đoán hình ảnh, giải phẫu bệnh và xét nghiệm, xác định giai đoạn ung thư theo tiêu chuẩn quốc tế, đồng thời soạn thảo những khuyến nghị điều trị dựa trên hướng dẫn chuyên môn.
Được tích hợp vào Microsoft Teams, TrustedMDT cho phép các bác sĩ tương tác với AI ngay trong quá trình hội chẩn. Thay vì chỉ hỗ trợ một thao tác riêng lẻ, hệ thống có thể xử lý nhiều công đoạn liên quan đến đánh giá tình trạng bệnh nhân và chuẩn bị phương án điều trị, giúp các chuyên gia có thêm thời gian tập trung vào những quyết định quan trọng.
Hiện tại, TrustedMDT đang được thử nghiệm tại Oxford University Hospitals, với các bước đánh giá độ chính xác, khả năng sử dụng và hiệu quả trong môi trường hội chẩn mô phỏng. Hệ thống chưa được triển khai như một công cụ tự đưa ra quyết định điều trị. Trong khi đó, một hướng ứng dụng khác đã có kết quả thực tế được ghi nhận tại Australia.
Tháng 7/2025, Cơ quan Đổi mới lâm sàng bang New South Wales công bố kết quả triển khai AI-Rad Companion tại hai bệnh viện Tweed Valley và Lismore Base. Công cụ này sử dụng AI để tự động xác định đường viền các cơ quan lành trên ảnh chụp CT, một công đoạn quan trọng trong lập kế hoạch xạ trị nhằm tập trung bức xạ vào khối u và hạn chế tổn thương mô khỏe mạnh.
Trước đây, công việc này có thể mất tới 90 phút cho mỗi bệnh nhân. Với sự hỗ trợ của AI, thời gian được rút xuống còn khoảng 20 phút. Các đường viền do hệ thống tạo ra vẫn được bác sĩ xạ trị hoặc kỹ thuật viên chuyên môn kiểm tra, điều chỉnh trước khi đưa vào quy trình điều trị. Theo cơ quan y tế bang New South Wales, việc tiết kiệm thời gian được dự báo có thể giúp tăng 9% năng lực điều trị xạ trị trong khu vực mà không cần bổ sung nhân lực.
Năng lực xử lý của AI có thể giúp nhân viên y tế tuyến đầu nhận diện nguy cơ, phân loại bệnh nhân và chuyển tuyến kịp thời. Xa hơn nữa, AI cũng có thể hỗ trợ chuyên sâu cho các bác sĩ điều trị. Tuy nhiên, để những lợi ích đó được phát huy, cần bảo đảm chất lượng dữ liệu, độ tin cậy của thuật toán và cơ chế giám sát chuyên môn. Bởi suy cho cùng, công nghệ có thể giúp đội ngũ y tế làm việc hiệu quả hơn nhưng không thể thay thế vai trò chuyên môn và trách nhiệm của con người đối với sức khỏe bệnh nhân.
AI có thể đem lại lợi ích thiết thực khi được ứng dụng vào y tế, nhất là trong sàng lọc và phát hiện sớm bệnh ở tuyến cơ sở. Đối với Việt Nam, hướng đi này càng thêm ý nghĩa trong bối cảnh nguồn nhân lực chuyên khoa và điều kiện tiếp cận dịch vụ y tế giữa các địa bàn còn chênh lệch.
