Sử dụng công nghệ AI trong khám và điều trị bệnh

Để phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam, theo ông cần tới những nguồn lực nào? Vị thế và tiềm năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam so với các quốc gia trên thế giới ra sao thưa ông?

Trước hết, nguồn lực cần có, nhất là trong lĩnh vực y tế, theo tôi bao gồm: Yếu tố về dữ liệu y tế đa dạng và chất lượng cao. Tiếp đó là sức mạnh công nghệ như công nghệ Thị giác máy tính (Computer Vision); Công nghệ điện toán (Computing Technology); Bộ xử lý đồ hoạ (GPU); Điện toán đám mây (Cloud Technology)…

Một yếu tố rất quan trọng là nguồn lực con người gồm: Nhà khoa học ứng dụng, dạy AI, Kỹ sư vận hành hệ thống, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh….

Ông đánh giá như thế nào về vị thế và tiềm năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế tại Việt Nam, so với các quốc gia trên thế giới?

Khi nhìn vào bức tranh AI y tế ở Đông Nam Á, chúng ta thấy một bức tranh tương tự như bức tranh tổng thể của AI nói chung, nhưng với một số sắc thái riêng, khá thú vị. Tôi cho rằng có 2 nhóm. Nhóm đi đầu bao gồm Singapore và Indonesia, trong đó Singapore là nơi đặt gần một nửa công suất trung tâm dữ liệu của khu vực; dẫn đầu với các sáng kiến như: Hồ sơ y tế điện tử Quốc gia (NEHR) và Hệ thống thông tin y tế tích hợp (IHIS); sử dụng AI cho chẩn đoán, phát hiện thuốc và y học cá nhân. Với Indonesia, đây là địa bàn đang hoạt động cho các nhà cung cấp của Mỹ và Trung Quốc, với đặc điểm dân số phong phú (quốc gia đông dân thứ 4) và dữ liệu phong phú về sức khỏe. Họ có khuynh hướng sử dụng AI cho chẩn đoán, sử dụng chatbot AI cho chăm sóc sức khỏe tâm thần như Tenyang AI.

Nhóm triển vọng, gồm có 3 quốc gia Malaysia, Thái Lan và Việt Nam. Trong đó, Malaysia tập trung vào AI cho y tế dự phòng, theo dõi bệnh nhân từ xa và tối ưu hóa nguồn lực y tế;  đã khởi động các sáng kiến như Lộ trình AI Y tế Malaysia và nền tảng MyEG Health AI. Còn Thái Lan triển khai AI trong y tế từ xa, quản lý bệnh mãn tính và phân tích hình ảnh y tế; đã thành lập các trung tâm nghiên cứu AI như Cơ quan Thúc đẩy kinh tế kỹ thuật số quốc gia (DEPA).

Đối với Việt Nam, là nước đang phát triển, nhưng lại là một trong số quốc gia tiên phong trong việc sử dụng AI để phát hiện sớm các bệnh nan y, có đơn vị đầu tiên nhận sự chấp thuận của FDA của Hoa Kỳ là VinBrain, phát triển y học chính xác và trợ lý y tế ảo cho bác sĩ.

Xét về tiềm năng, làn sóng AI của Việt Nam đang trong giai đoạn đầy hứa hẹn và bùng nổ trong tương lai gần. Nước ta sở hữu những yếu tố cần thiết để thành công – một nền tảng công nghệ đang phát triển mạnh, sự đầu tư của các tập đoàn lớn, hỗ trợ pháp lý của Chính phủ và đội ngũ nhân tài trẻ mới nổi. Tuy nhiên, việc giải quyết những thách thức về dữ liệu, xây dựng niềm tin, nguồn tài trợ cho việc áp dụng AI, cơ sở hạ tầng đồng bộ,… sẽ là yếu tố quan trọng để Việt Nam bắt kịp các quốc gia đi đầu khác trong khu vực.

Để tạo ra những sự khác biệt này, VinBrain đã chuẩn bị và đầu tư những gì với công nghệ trí tuệ nhân tạo, thưa ông?

Chúng tôi có chiến lược rõ ràng khi đầu tư vào AI gồm: Đội ngũ giỏi, bác sĩ trong nước có kiến thức sâu rộng, làm việc với các chuyên gia ở nhiều đại học lớn trên thế giới, đặt ra quy chuẩn cao ngay từ đầu hướng đến giải quyết được vấn đề một cách toàn diện hơn.

Với quan điểm “Đứng trên vai người khổng lồ”, VinBrain từ sớm đã nghĩ tới chuyện hợp tác với những đơn vị lớn trong ngành (Stanford, Harvard, Toronto…). Đây là những đơn vị có bề dày nghiên cứu, hội tụ rất nhiều bác sĩ đầu ngành trên thế giới; và chúng tôi cũng “bắt tay” với những “ông lớn công nghệ” như Microsoft, NVIDIA trong kiến tạo công nghệ lõi, chúng tôi đang sử dụng công nghệ đám mây Azure và hạ tầng Trí tuệ nhân tạo Azure OpenAI của Microsoft, sử dụng hệ thống NVIDIA DGX A100, GPU NVIDIA A100Tensor Core, bộ công nghệ NVIDIA MONAI và phần mềm NVIDIATensorRT, đều là những bộ vi xử lý mạnh mẽ nhất thế giới hiện nay.

80% ngân sách hoạt động của công ty được đầu tư cho hoạt động R&D (nghiên cứu và phát triển), trong đó, gần 70% dành cho đội ngũ nhân lực.

Bài toán công nghệ AI cho y tế là bài toán khó vì nó liên quan đến con người và mạng người. Muốn thực hiện đầu tiên tôi nghĩ cần xuất phát từ cái tâm, muốn tạo ra ảnh hưởng rộng lớn cho xã hội và cộng đồng, tất cả cùng được hưởng lợi. Tôi cho là nếu đã có cái tâm thì mọi khó khăn và thử thách sẽ vượt qua được.

Từ thực tế triển khai, theo ông phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam có khó không?

Có, theo tôi là rất thách thức. Trước hết là vấn đề pháp lý và đạo đức. Chúng ta cần có một khung pháp lý rõ ràng và chính sách đạo đức để đảm bảo sự phát triển bền vững và minh bạch trong lĩnh vực AI.

Tiếp đến là nguồn vốn và hỗ trợ về chính sách, hành lang pháp lý của Chính phủ. Bên cạnh đó là hệ thống giáo dục cơ bản về công nghệ AI và các công nghệ phụ trợ, hạ tầng công nghệ nói chung từ tuyến trung ương tới địa phương.

Được biết, DrAid™ của VinBrain là giải pháp đầu tiên trên thế giới hỗ trợ chẩn đoán và điều trị ung thư, nhất là ung thư gan và ung thư trực tràng thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo. Điều gì đã tạo nên sự đặc biệt của DrAid™? Tại sao việc hỗ trợ chẩn đoán và điều trị ung thư gan và trực tràng lại khó như vậy?

Sự đặc biệt của dòng sản phẩm DrAid™ chẩn đoán và điều trị ung thư là dám đi đầu, nghiên cứu và phát triển các sản phẩm chưa hề có trước đó. Sản phẩm có các tính năng hỗ trợ các bác sĩ chuyên khoa ung thư gan trong việc điều trị; Mang lại giá trị phục vụ cho cả quá trình điều trị, không chỉ trong chẩn đoán như các đơn vị nước ngoài khác cung cấp.

Chất lượng sản phẩm được bảo chứng bởi các chứng nhận, giải thưởng quốc tế uy tín: ISO13485:2016, top 3 ASEAN Digital Innovation Awards 2023 (Chuẩn bị tranh Top 1 vào cuối tháng 1 tại Singapore) …

Chúng tôi xây dựng bộ dữ liệu y tế lớn qua hợp tác chặt chẽ với các bệnh viện tuyến đầu, được kiểm định và gán nhãn bởi các bác sĩ chuyên khoa và bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm.

Về thách thức trong hỗ trợ chẩn đoán và điều trị ung thư gan và trực tràng, theo tôi là tính da dạng và phức tạp của căn bệnh từ giai đoạn chẩn đoán cho tới điều trị. Ung thư gan và ung thư trực tràng lại là 2 loại có nhiều biến thể và mức độ phức tạp khác nhau. Việc chẩn đoán và đề xuất phương pháp điều trị đôi khi đòi hỏi kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm lâu dài từ các chuyên gia y tế. Ngoài ra, thách thức với chính các bác sĩ là chẩn đoán được đúng, sớm để người bệnh có cơ hội điều trị sớm.

Bên cạnh đó là mỗi bệnh nhân có một đặc điểm riêng biệt, đòi hỏi một quá trình chẩn đoán và điều trị cá nhân hóa, theo đó cần 1 hệ thống tổng thể theo dõi thông suốt và toàn diện quá trình này. Chúng tôi đưa ra lời giải cho bài toán này bằng công nghệ Trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này có thể hỗ trợ phát hiện các tổn thương ở gan bằng kết quả chụp cắt lớp (CT), cung cấp được loại tổn thương, vị trí và kích thước có đường kính nhỏ chỉ 5mm, cho phép phát hiện được bệnh ở giai đoạn đầu. Thông qua DrAid™, bác sĩ còn giảm thời gian chẩn đoán trung bình 30 phút/ca xuống còn chỉ 4 – 5 phút/ca.

Do sự thay đổi liên tục trong dữ liệu y tế nên công nghệ AI như DrAid™ phải liên tục cập nhật và đào tạo để duy trì độ chính xác.

Xin trân trọng cám ơn ông!