Chia sẻ của ThS. Hùng Lê – Giảng viên, CEO VNA JSC
Từ bệnh viện đến phòng phát triển AI: Một góc nhìn giao thoa
Là một người xuất thân từ ngành y, gắn bó nhiều năm với thực tiễn điều trị lâm sàng, tôi từng chứng kiến không ít tình huống bệnh nhân suy kiệt do can thiệp dinh dưỡng chưa kịp thời hoặc chưa đủ chính xác. Dinh dưỡng lâm sàng luôn được nhấn mạnh trong lý thuyết, nhưng trong thực tế bệnh viện, đó lại là một mảnh ghép thầm lặng – đôi khi thiếu nhân lực, thiếu thời gian, và thiếu cả công cụ để cá thể hóa điều trị.
Chính từ những bất cập đó, tôi bắt đầu tự hỏi: Liệu công nghệ – cụ thể là trí tuệ nhân tạo – có thể giải quyết một phần khó khăn trong chăm sóc dinh dưỡng lâm sàng không?
Câu trả lời đến dần theo năm tháng nghiên cứu và triển khai. Không phải bằng những lời quảng bá sáo rỗng về “AI thay thế bác sĩ”, mà bằng những dòng dữ liệu, mô hình, thuật toán và cả… sự im lặng đầy tin tưởng của các bác sĩ khi thử nghiệm.
AI không thay thế con người – mà làm nổi bật vai trò của chuyên gia
Điều quan trọng đầu tiên tôi học được khi phát triển hệ thống VnaMedical-AI, đó là: AI không phải để thay bác sĩ, mà để giúp bác sĩ phát huy năng lực nhanh hơn, chính xác hơn, và toàn diện hơn.
Trong một buổi làm việc tại bệnh viện tuyến tỉnh, một bác sĩ nội trú chia sẻ:
“Thông thường để đánh giá tình trạng dinh dưỡng, phân tích khẩu phần và lập kế hoạch, em cần 20–30 phút. Nhưng với hệ thống AI, chỉ cần 3–5 phút đã có được đề xuất bước đầu rất sát thực tế.”
Tất nhiên, AI không phải “thần dược”. Nó không thể cảm nhận sự mệt mỏi trên khuôn mặt bệnh nhân, không thể thay thế kinh nghiệm lâm sàng hay trực giác y học. Nhưng nó ghi nhớ, xử lý và tổng hợp hàng trăm yếu tố một cách ổn định, không cảm xúc, không mệt mỏi. Đó là sức mạnh mà con người có thể tận dụng.
Dữ liệu tốt tạo ra AI tốt – nhưng chỉ người thật mới hiểu được bối cảnh
Một điểm rất quan trọng trong phát triển AI y tế mà tôi luôn nhấn mạnh với đội ngũ kỹ thuật, đó là: “Y học không giống sản xuất, càng không phải thương mại điện tử.”
Dữ liệu y tế cần ngữ cảnh. Cùng một mức albumin, nhưng với bệnh nhân có viêm mạn tính nền hoặc ung thư, kế hoạch dinh dưỡng phải khác nhau hoàn toàn. Cùng một chỉ số BMI, nhưng nếu là người cao tuổi hoặc mắc bệnh thận mạn thì khẩu phần cũng phải điều chỉnh.
Vì vậy, các hệ thống như VnaMedical-AI không thể chỉ dựa vào kỹ thuật lập trình. Mỗi dòng mã phải được “diễn giải y khoa”, và mỗi mô hình dự đoán phải được bác sĩ thật thẩm định. Đó là lý do vì sao tôi luôn giữ đội ngũ lâm sàng trong mọi vòng phát triển sản phẩm – bởi AI tốt không thể tách rời chuyên môn y học.
Khó khăn, thách thức – và điều quan trọng hơn cả: niềm tin
Làm công nghệ y tế là một hành trình rất khác biệt. Đó không phải là nơi để “đưa ra thị trường nhanh” hay “thử nghiệm MVP”. Mỗi sai số dù nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến sức khỏe người bệnh. Vì vậy, khó khăn lớn nhất không nằm ở kỹ thuật, mà nằm ở việc xây dựng niềm tin.
Tôi nhớ mãi giai đoạn đầu khi đưa VnaMedical-AI vào thử nghiệm. Các chuyên viên dinh dưỡng có vẻ dè dặt. Một số bác sĩ đặt câu hỏi rất đúng: “Nếu sai thì ai chịu trách nhiệm?”.
Và điều tôi trả lời lúc ấy, đến giờ tôi vẫn giữ nguyên quan điểm:
“Hệ thống này không đưa ra quyết định. Nó là trợ lý – và quyết định vẫn luôn là của bác sĩ.”
Niềm tin không đến ngay lập tức. Nó đến từ từng bệnh án được phân tích hợp lý, từng phác đồ dinh dưỡng được điều chỉnh kịp thời, và từng bệnh nhân cải thiện tốt hơn khi có sự phối hợp chặt chẽ giữa AI – bác sĩ – điều dưỡng – người bệnh.
Hướng tới y học chính xác và cá thể hóa sâu hơn
Hiện tại, VnaMedical-AI đã có thể hỗ trợ gợi ý khẩu phần cá thể hóa theo bệnh lý, chỉ số sinh học và thói quen ăn uống. Nhưng tôi tin rằng trong 5 năm tới, AI trong dinh dưỡng lâm sàng sẽ còn đi xa hơn – đến cấp độ gen, vi sinh vật đường ruột, mô hình viêm hệ thống, và thậm chí là phân tích phản ứng trao đổi chất theo thời gian thực.
Đó không còn là giấc mơ. Với những tiến bộ về trí tuệ nhân tạo lượng tử, cảm biến sinh học và phân tích dữ liệu lớn, việc lập kế hoạch dinh dưỡng cá thể hóa theo dấu ấn sinh học riêng biệt của mỗi người bệnh là hoàn toàn khả thi. Và tôi tin Việt Nam hoàn toàn có thể đi cùng thế giới trong xu thế đó – nếu chúng ta bắt đầu ngay từ bây giờ.
Thay lời kết: AI – người cộng sự thầm lặng của bác sĩ
Tôi từng được hỏi: “Anh nghĩ AI sẽ thay bác sĩ chứ?”
Câu trả lời của tôi là:
“Không. Nhưng những bác sĩ biết cách làm việc với AI sẽ thay đổi bộ mặt y tế của tương lai.”
Với tôi, AI không phải là công cụ lạnh lùng. Đó là một người cộng sự thầm lặng – xử lý hàng nghìn dữ liệu, không than phiền, không kiệt sức – để bác sĩ có thể dành nhiều thời gian hơn cho điều quan trọng nhất: con người.
📌 Thông tin tác giả
ThS. Hùng Lê
Giảng viên – Chuyên gia Dinh dưỡng – Nhà sáng lập VNA JSC
Tác giả hệ thống trí tuệ nhân tạo trong dinh dưỡng lâm sàng VnaMedical-AI