Thúc đẩy chuyển đổi số trong đào tạo và nghiên cứu Y dược học cổ truyền

Hội thảo được tổ chức nhằm tạo diễn đàn trao đổi học thuật, nơi các chuyên gia, nhà khoa học và giảng viên cùng chia sẻ quan điểm, kinh nghiệm và đề xuất giải pháp thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực y dược học cổ truyền.

Phát biểu khai mạc hội thảo, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Huy, Giám đốc Học viện Y-Dược học cổ truyền Việt Nam cho biết: Hội thảo được tổ chức trong bối cảnh cả nước đang triển khai mạnh mẽ Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị, về “Phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn 2045”. Đối với ngành y tế, đây không chỉ là một chủ trương lớn, mà còn là xu thế tất yếu của thời đại, các trường cần đổi mới phương thức đào tạo, nâng cao chất lượng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ để phục vụ sức khỏe nhân dân ngày một tốt hơn.

Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Quốc Huy, quá trình chuyển đổi số tại Học viện Y-Dược học cổ truyền Việt Nam không dừng lại ở việc trang bị công nghệ mà là một quá trình đổi mới toàn diện, từ quản lý, giảng dạy, nghiên cứu đến tư duy và văn hóa học tập. Trong những năm qua, Học viện đã chủ động triển khai nhiều giải pháp số hóa trong đào tạo và nghiên cứu.

Cụ thể, hệ thống quản lý học tập LMS, học liệu điện tử, ngân hàng câu hỏi trực tuyến… đang được phát triển mạnh mẽ; từng bước ứng dụng công nghệ dữ liệu, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) vào phân tích và quản lý đề tài nghiên cứu khoa học; đội ngũ giảng viên, sinh viên đang từng bước thích ứng với phương pháp dạy và học hiện đại, linh hoạt giữa truyền thống và công nghệ.

Cục trưởng Khoa học Công nghệ và Đào tạo, Bộ Y tế, Nguyễn Ngô Quang, khẳng định, chuyển đổi số là xu hướng tất yếu. Điều này đòi hỏi mỗi cá nhân trong hệ thống phải tiếp cận, học hỏi, thích nghi, linh hoạt và đặc biệt là phát triển các kỹ năng liên quan đến chuyển đổi số trong thời gian tới.

Một trong những vấn đề quan trọng để thực hiện chuyển đổi số là cơ sở hạ tầng, hạ tầng công nghệ thông tin; cơ sở dữ liệu và đạo đức trong ứng dụng và sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các lĩnh vực. Vì vậy, tập trung hình thành các nền tảng số và cơ sở dữ liệu y tế lớn, có chất lượng là ưu tiên của ngành y tế để hoàn thiện cơ sở hạ tầng số, tạo lập các kho dữ liệu y tế lớn nhằm tạo ra nguồn cung cấp thông tin đúng, đủ, sạch, sống cho các ứng dụng số trong khoa học-công nghệ và đào tạo có thể khai thác, sử dụng.

Bộ Y tế đồng thời xác định phát triển nhân lực công nghệ cao là một trong những trụ cột quan trọng và các trường y dược cần tham gia, dẫn dắt để hỗ trợ cho nội dung này, với mục tiêu là tạo ra một thế hệ y bác sĩ, dược sĩ mới am hiểu khoa học dữ liệu và công nghệ, sẵn sàng làm chủ và tích hợp, ứng dụng công cụ thông minh vào công tác chuyên môn, quản lý.

Trong khuôn khổ hội thảo, các đại biểu tập trung làm rõ định hướng chuyển đổi số quốc gia và trong ngành y tế; chia sẻ kinh nghiệm, mô hình chuyển đổi số trong các cơ sở đào tạo y dược; thảo luận về ứng dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và công nghệ mở trong nghiên cứu và giảng dạy; đồng thời đề xuất các giải pháp và lộ trình xây dựng học viện số thông minh, phù hợp đặc thù của ngành y dược học cổ truyền.

Ông Phạm Xuân Trường, Ban quản lý dự án Trường đại học Y Dược Thái Bình phân tích: Chuyển đổi số trong giáo dục y khoa là tái thiết kế mô hình đào tạo bằng dữ liệu và công nghệ số nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả, công bằng trong đào tạo bác sĩ và nhân viên y tế. Chuyển đổi số không chỉ số hóa tài liệu mà là thay đổi quy trình, năng lực, văn hóa dựa trên chiến lược và chuẩn chất lượng.

Ông Phạm Xuân Trường cũng chỉ ra các thách thức hiện hữu như việc mua sắm công nghệ trước, đổi mới đào tạo sau; quá tải giảng viên; bất bình đẳng trong truy cập. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong đào tạo y khoa dù có nhiều lợi ích tiềm năng như: nâng cao chất lượng học tập, tăng hiệu quả giảng dạy và lượng giá, mở rộng cơ hội tiếp cận ca lâm sàng… nhưng cũng có những nguy cơ như: sinh viên quá lệ thuộc vào AI, giảm kỹ năng lâm sàng; có thể sai sót, thông tin không chính xác; dữ liệu bệnh án, hình ảnh y khoa có nguy cơ rò rỉ, sử dụng sai mục đích; có thể tạo thêm bất bình đẳng trong đào tạo khi cơ sở có điều kiện tốt sẽ áp dụng AI mạnh, nơi khác thì không…

Ở góc độ triển khai thực tiễn, Phó Trưởng phòng Công nghệ thông tin (Học viện Y-Dược học cổ truyền Việt Nam), Nguyễn Minh Hiển, cho biết: Giai đoạn 2025-2027, Học viện sẽ hoàn thiện nền tảng quản lý học tập LMS để nâng cấp trải nghiệm học tập; tối ưu hóa giao diện người dùng; tích hợp công cụ tương tác mới, đồng thời, phát triển thư viện số về y học cổ truyền có thể truy cập tài liệu mọi lúc, mọi nơi; xây dựng hệ thống dữ liệu bài thuốc, dược liệu, bệnh án để hỗ trợ nghiên cứu, ứng dụng AI/Big Data trong phân tích, là nền tảng cho y học cá nhân hóa.

Trong giai đoạn 2028-2030, Học viện đặt mục tiêu sử dụng VR/AR cho thực hành lâm sàng để cải thiện kỹ năng chẩn đoán chính xác; phân tích dữ liệu y học cổ truyền chuyên sâu để dự đoán xu hướng bệnh lý và điều trị, nghiên cứu thị trường và truyền thông sức khoẻ. Sau năm 2030, Học viện sẽ xây dựng nền tảng học tập số toàn diện nhằm tiếp cận tri thức y học cổ truyền không giới hạn; kết nối sinh viên, bác sĩ, nhà nghiên cứu và trí tuệ nhân tạo; thúc đẩy hợp tác đa ngành để nâng cao trình độ y học cổ truyền và hiện đại.

Các tham luận với chủ đề đa dạng đã phác họa bức tranh rộng mở về chuyển đổi số trong ngành y dược. Tiến sĩ Nguyễn Lê Phúc (Cục Khoa học công nghệ và đào tạo, Bộ Y tế) trình bày những định hướng lớn về đột phá khoa học công nghệ, chuyển đổi số và yêu cầu mới trong đào tạo nhân lực y tế. Tiếp nối chủ đề này, Tiến sĩ Hoàng Việt Anh (Bệnh viện Bạch Mai) giới thiệu cách thức ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán, điều trị và quản trị bệnh viện, qua đó minh họa rõ nét hiệu quả của công nghệ trong thực tiễn lâm sàng.

Với chủ đề "Chuyển đổi số trong đào tạo và nghiên cứu khoa học lĩnh vực y dược học cổ truyền", hội thảo tập trung vào các nội dung trọng tâm, gồm: cập nhật định hướng chuyển đổi số quốc gia và trong ngành Y tế; chia sẻ kinh nghiệm, mô hình chuyển đổi số trong các cơ sở đào tạo y dược; ứng dụng AI, dữ liệu lớn và công nghệ mở trong nghiên cứu, giảng dạy; đề xuất các giải pháp và lộ trình xây dựng Học viện số thông minh, phù hợp đặc thù của y dược học cổ truyền.