Đúng 6 giờ 30 phút, ông Nguyễn Mạnh Hùng (55 tuổi) trú ở phường Bãi Cháy có mặt tại Bệnh viện Đa khoa TP Quảng Ninh sau nhiều ngày ho kéo dài, đôi lúc tức ngực và khó thở khi đi nhanh. Trước đây, mỗi lần đi khám, ông thường phải hỏi nhiều lần mới tìm được đúng phòng, xếp hàng lấy số, chờ đến lượt rồi tiếp tục chờ kết quả xét nghiệm. Lần này, ngay từ khu vực tiếp đón, ông được hướng dẫn đến quầy đăng ký tự động. Một robot hướng dẫn của bệnh viện chỉ đường đến phòng khám và khu vực thực hiện cận lâm sàng.
Những thao tác tưởng chừng đơn giản ấy đang là một trong những điểm chạm đầu tiên giữa người bệnh với công nghệ AI. Tại một số cơ sở y tế, hệ thống hướng dẫn thông minh hỗ trợ chỉ dẫn, giải đáp thông tin, giúp người bệnh giảm bớt lúng túng khi đến khám. Dẫu vậy, với người lớn tuổi hoặc người chưa quen sử dụng thiết bị số, sự hỗ trợ trực tiếp của nhân viên y tế vẫn rất cần thiết.
Sau khi đăng ký, ông Hùng được bác sĩ hỏi về triệu chứng, tiền sử bệnh và chỉ định chụp X-quang phổi. Tại phòng chẩn đoán hình ảnh, phim chụp được chuyển lên hệ thống để AI phân tích, đánh dấu những vùng có dấu hiệu bất thường. Chỉ trong thời gian ngắn, phần mềm đã đưa ra kết quả gợi ý để bác sĩ tham khảo.
Đây là một trong những lĩnh vực AI được ứng dụng khá rõ nét tại các cơ sở y tế Việt Nam. Từ tháng 11/2025, Bệnh viện Đa khoa TP Quảng Ninh đã triển khai phần mềm VUNO hỗ trợ đọc phim X-quang phổi. Hệ thống có khả năng phân tích hình ảnh trong khoảng 3-10 giây, hỗ trợ phát hiện các dấu hiệu bất thường như nốt phổi, đông đặc phổi, tổn thương mô kẽ, tràn dịch, tràn khí màng phổi và viêm phổi. Trong khi đó, từ năm 2023, bệnh viện đã ứng dụng phần mềm RAPID để phân tích hình ảnh cắt lớp vi tính ở bệnh nhân đột quỵ, giúp bác sĩ xác định vùng tổn thương, đánh giá tình trạng nhu mô não và đưa ra quyết định điều trị kịp thời.
Không chỉ ở chẩn đoán hình ảnh, AI còn được đưa vào một số chuyên ngành khác. Bệnh viện Đại học Y Dược Thành phố Hồ Chí Minh ứng dụng AI trong siêu âm tim, hỗ trợ đánh giá chức năng tim. Tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, công nghệ này được tích hợp vào phân tích hình ảnh PET/CT, SPECT/CT và hỗ trợ bác sĩ phác họa vùng xạ trị trong điều trị ung thư. Trong nội soi tiêu hóa, AI có thể nhận diện, cảnh báo những vùng nghi ngờ tổn thương hoặc polyp, giúp bác sĩ chú ý hơn đến các vị trí cần kiểm tra.
8 giờ 30 phút, ông Hùng trở lại phòng khám. Bác sĩ đã có kết quả hình ảnh cùng những dấu hiệu được hệ thống AI đánh dấu. Tuy nhiên, bác sĩ không chỉ nhìn vào những vùng được phần mềm cảnh báo. Ông tiếp tục hỏi kỹ về thời điểm xuất hiện triệu chứng, mức độ khó thở, tiền sử hút thuốc và các bệnh lý trước đây. Sau khi đối chiếu kết quả chụp với biểu hiện lâm sàng, bác sĩ chỉ định thêm một số xét nghiệm cần thiết.
Đó cũng là điều người bệnh cần hiểu khi AI xuất hiện trong bệnh viện: Kết quả do máy đưa ra không đồng nghĩa với một kết luận chẩn đoán. Công nghệ có thể xử lý lượng dữ liệu lớn, nhận diện những dấu hiệu khó quan sát hoặc hỗ trợ bác sĩ tiết kiệm thời gian, nhưng không thể thay thế việc thăm khám trực tiếp, khai thác bệnh sử và đánh giá toàn diện tình trạng người bệnh.
Với ông Hùng, điều khiến ông yên tâm không phải là phần mềm đưa ra kết quả nhanh đến đâu, mà là bác sĩ giải thích rõ những dấu hiệu bất thường, vì sao cần làm thêm xét nghiệm và hướng xử trí tiếp theo. Ông muốn biết mình mắc bệnh gì, mức độ nguy hiểm ra sao, có cần nhập viện hay không, chi phí điều trị thế nào. Những câu hỏi ấy không thể chỉ được giải đáp bằng một bản phân tích tự động.
10 giờ 30 phút, sau khi có kết quả các xét nghiệm, bác sĩ trao đổi lại với ông Hùng về tình trạng sức khỏe và hướng theo dõi. Nếu cần điều trị chuyên sâu, người bệnh sẽ được tư vấn chuyển đến chuyên khoa phù hợp. Trong quá trình này, AI có thể tiếp tục hỗ trợ tổng hợp hồ sơ, đối chiếu kết quả và nhắc những thông tin cần lưu ý. Một số hệ thống còn được nghiên cứu để hỗ trợ rà soát bệnh án, phát hiện điểm chưa thống nhất giữa chẩn đoán và kết quả cận lâm sàng, hoặc cảnh báo nguy cơ tương tác thuốc.
ThS, BSCKII Nguyễn Bá Việt, Giám đốc Bệnh viện Đa khoa TP Quảng Ninh cho biết, những ứng dụng ấy cho thấy AI không chỉ nằm trong phòng chụp chiếu mà đang dần tham gia nhiều công đoạn của hoạt động bệnh viện. Tuy nhiên, mức độ triển khai giữa các cơ sở y tế còn khác nhau. Một số công nghệ đã được đưa vào hỗ trợ chuyên môn, trong khi nhiều giải pháp vẫn ở giai đoạn thử nghiệm, đánh giá hiệu quả hoặc cần thêm điều kiện về hạ tầng và nhân lực.
Gần trưa, ông Hùng rời bệnh viện với đơn thuốc, lịch tái khám và lời dặn dò của bác sĩ. Một ngày khám bệnh của ông có thể đã thuận tiện hơn nhờ những công cụ thông minh, nhưng quyết định điều trị vẫn được đưa ra sau cuộc trao đổi trực tiếp giữa thầy thuốc và người bệnh.
Có lẽ, câu trả lời cho câu hỏi “người bệnh muốn bác sĩ hay AI” không quá khó. Người bệnh cần cả hai, nhưng ở những vai trò khác nhau. AI giúp bác sĩ có thêm công cụ, thêm thông tin và thêm thời gian dành cho người bệnh. Còn bác sĩ là người lắng nghe, thấu hiểu hoàn cảnh, cân nhắc lợi ích và rủi ro, giải thích lựa chọn điều trị và chịu trách nhiệm về quyết định chuyên môn.
Công nghệ càng phát triển, yêu cầu đặt ra càng rõ: AI phải phục vụ con người, chứ không khiến con người trở thành người phụ thuộc vào máy móc. Một bệnh viện hiện đại không chỉ được đánh giá bằng số lượng phần mềm hay thiết bị thông minh, mà trước hết bằng chất lượng điều trị, sự an toàn và cảm giác được chăm sóc của mỗi người bệnh.
