Trí tuệ nhân tạo đang bước rất nhanh từ phòng thí nghiệm vào bệnh viện, phòng khám và các trung tâm nghiên cứu dược phẩm. Nếu trước đây AI chủ yếu được nhắc đến như một công nghệ có khả năng xử lý dữ liệu lớn, thì trong y tế, vai trò của nó ngày càng rộng hơn: hỗ trợ đọc hình ảnh, phát hiện dấu hiệu bệnh, phân tích hồ sơ sức khỏe, hỗ trợ bác sĩ ra quyết định, cá nhân hóa điều trị và thậm chí tham gia vào quá trình nghiên cứu, phát triển thuốc.
Điều đáng chú ý là AI trong y tế không chỉ là câu chuyện của các kỹ sư công nghệ. Bác sĩ, dược sĩ, nhà nghiên cứu, nhà quản lý bệnh viện và những người làm chính sách đều đang phải đối diện với những câu hỏi mới: AI có thể làm được đến đâu? Khi nào có thể tin tưởng kết quả do máy tạo ra? Ai chịu trách nhiệm nếu thuật toán đưa ra một kết luận sai? Và làm thế nào để tận dụng công nghệ mà vẫn giữ được vai trò trung tâm của con người trong chăm sóc sức khỏe?
Ba cuốn sách Ứng Dụng AI Trong Y Tế – Học Máy, Học Sâu và Tương Lai Y Học, Cuộc Cách Mạng AI Trong Y Học – GPT-4 Và Hơn Thế Nữa và Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc tiếp cận những câu hỏi đó từ ba hướng khác nhau. Nếu đặt cạnh nhau, chúng tạo thành một bức tranh khá đầy đủ, đi từ nền tảng AI và ứng dụng lâm sàng, đến AI tạo sinh và cuối cùng là lĩnh vực nghiên cứu – phát triển thuốc.
1. Ứng Dụng AI Trong Y Tế – Học Máy, Học Sâu và Tương Lai Y Học
Đây là cuốn sách có phạm vi bao quát rộng nhất trong ba tác phẩm. Thay vì chỉ tập trung vào một công nghệ cụ thể, sách đưa người đọc đi từ những khái niệm nền tảng của trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu và khoa học dữ liệu đến những ứng dụng của chúng trong thực tế y khoa.
Tác giả là bác sĩ Parag Suresh Mahajan, đồng thời có kinh nghiệm trong chẩn đoán hình ảnh, tin học lâm sàng, nghiên cứu và công nghệ y tế. Phiên bản tiếng Việt do MedInsights phát hành có dung lượng khoảng 700 trang, cho thấy đây không phải là một cuốn sách chỉ giới thiệu sơ lược về AI mà hướng đến một cái nhìn tương đối toàn diện.
AI được giải thích từ nền tảng đến ứng dụng
Một trong những giá trị của cuốn sách nằm ở việc giải thích AI trong mối liên hệ trực tiếp với y tế. Người đọc có thể hình dung được cách máy tính học từ dữ liệu, cách các mô hình học máy và học sâu xử lý thông tin, cũng như vì sao dữ liệu đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong các hệ thống AI y tế.
Từ nền tảng đó, sách mở rộng sang nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau. AI được đặt trong bối cảnh chẩn đoán hình ảnh, ung bướu, tim mạch, thần kinh, tâm thần, hồi sức cấp cứu, nha khoa và nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác.
Điểm đáng chú ý là AI không được nhìn nhận đơn thuần như một công cụ “thay thế bác sĩ”. Thay vào đó, công nghệ được xem như một hệ thống hỗ trợ giúp con người xử lý lượng thông tin ngày càng lớn, phát hiện những mô hình khó nhận biết và đưa ra thêm dữ liệu phục vụ quá trình ra quyết định.
Không chỉ nói về công nghệ
Một phần quan trọng khác của cuốn sách là những vấn đề phát sinh khi AI được đưa vào môi trường y tế thực tế.
Dữ liệu bệnh nhân phải được bảo vệ như thế nào? Một thuật toán có thể thiên lệch hay không? Người bệnh có quyền biết hệ thống AI đã tham gia vào quá trình đưa ra quyết định điều trị hay không? Và nếu một hệ thống AI đưa ra kết quả không chính xác, trách nhiệm thuộc về ai?
Những câu hỏi này khiến AI y tế trở thành một vấn đề không chỉ thuộc về khoa học máy tính mà còn liên quan đến đạo đức, pháp lý và quản trị.
Cuốn sách vì vậy phù hợp với những người muốn xây dựng nền tảng kiến thức tương đối rộng về AI trong y tế, từ bác sĩ, điều dưỡng, sinh viên y khoa đến nhà nghiên cứu, nhà quản lý và những độc giả quan tâm đến tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe.
2. Cuộc Cách Mạng AI Trong Y Học – GPT-4 Và Hơn Thế Nữa
Nếu cuốn đầu tiên giúp người đọc nhìn AI từ nền tảng đến các ứng dụng trong y tế, thì Cuộc Cách Mạng AI Trong Y Học – GPT-4 Và Hơn Thế Nữa tập trung mạnh hơn vào một bước ngoặt quan trọng của AI hiện đại: sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn, tiêu biểu là GPT-4.
Cuốn sách có sự tham gia của Peter Lee, Carey Goldberg, Isaac Kohane và Sebastian Bubeck. Bản tiếng Việt do Alpha Books/MedInsights phát hành, NXB Thế Giới, với 272 trang.
Khi AI bắt đầu “đối thoại” với ngành y
Điểm đặc biệt của GPT-4 và những mô hình tương tự nằm ở khả năng xử lý ngôn ngữ. Điều này mở ra một hướng ứng dụng rất khác so với những hệ thống AI truyền thống vốn thường được thiết kế cho một nhiệm vụ tương đối cụ thể.
Trong môi trường y tế, khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ có thể được sử dụng trong nhiều tình huống: hỗ trợ tìm kiếm và tổng hợp thông tin, xử lý tài liệu y khoa, hỗ trợ giao tiếp, tạo nội dung, hỗ trợ nghiên cứu và giảm bớt một số công việc hành chính.
Cuốn sách đáng chú ý ở chỗ nội dung không chỉ được trình bày dưới dạng lý thuyết. Các tác giả dựa trên những trải nghiệm thực tế khi tiếp xúc và thử nghiệm GPT-4 trong những bối cảnh liên quan đến y học, từ đó đặt ra câu hỏi về khả năng thực sự của công nghệ.
Tiềm năng lớn nhưng không phải không có giới hạn
Một trong những thông điệp quan trọng của cuốn sách là không nên nhìn AI theo hai thái cực: hoặc coi đây là công nghệ có thể giải quyết mọi vấn đề, hoặc cho rằng AI hoàn toàn không đáng tin cậy.
Trong y học, một hệ thống có thể tạo ra câu trả lời rất thuyết phục nhưng vẫn có khả năng sai. Đây là vấn đề đặc biệt quan trọng bởi một lỗi trong lĩnh vực giải trí có thể chỉ gây bất tiện, trong khi một lỗi liên quan đến sức khỏe có thể dẫn tới hậu quả nghiêm trọng.
Do đó, cùng với tiềm năng của GPT-4, cuốn sách cũng đặt trọng tâm vào những giới hạn, rủi ro, vấn đề đạo đức và câu hỏi về trách nhiệm của con người khi sử dụng AI.
Nói cách khác, cuốn sách không chỉ đặt câu hỏi “AI có thể làm được gì?”, mà còn đặt câu hỏi quan trọng hơn: “Con người nên sử dụng AI như thế nào trong một lĩnh vực mà độ chính xác và trách nhiệm có ý nghĩa đặc biệt lớn?”
3. Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc
Nếu hai cuốn sách đầu tiên tập trung nhiều vào AI trong hoạt động chăm sóc sức khỏe và y học lâm sàng, cuốn thứ ba đưa câu chuyện đi sâu hơn vào phía sau hậu trường của ngành dược: nghiên cứu và phát triển thuốc.
Cuốn sách do Han Yang chủ biên theo thông tin của các đơn vị phát hành; một số thông tin xuất bản ghi tên tác giả là Harry Yang. Sách do NXB Thế Giới xuất bản năm 2025, dài 484 trang.
Từ dữ liệu đến một loại thuốc mới
Phát triển một loại thuốc mới là một quá trình dài, phức tạp và đòi hỏi lượng dữ liệu rất lớn. Các nhà nghiên cứu phải xử lý thông tin về phân tử, sinh học, bệnh học, thử nghiệm tiền lâm sàng, thử nghiệm lâm sàng, tính an toàn, hiệu quả và nhiều yếu tố khác.
Đây chính là môi trường mà khoa học dữ liệu, AI và học máy có thể tạo ra những thay đổi đáng kể.
Thay vì chỉ phân tích dữ liệu bằng những phương pháp truyền thống, các công cụ AI có thể giúp phát hiện mối liên hệ trong những tập dữ liệu lớn, hỗ trợ dự đoán, phân loại, tối ưu hóa quá trình nghiên cứu và tìm kiếm những hướng phát triển tiềm năng.
Cuốn sách tập trung vào cách Big Data, AI và Machine Learning có thể được đưa vào các giai đoạn khác nhau của quá trình R&D dược phẩm, bao gồm nghiên cứu, thử nghiệm lâm sàng và đánh giá dữ liệu phục vụ phát triển thuốc.
Không chỉ dành cho người làm công nghệ
Một điểm đáng chú ý là nội dung được định hướng để những người trong lĩnh vực y – dược có thể tiếp cận, ngay cả khi không có nền tảng quá sâu về khoa học dữ liệu.
Bên cạnh công nghệ, sách còn đề cập đến việc xây dựng năng lực khoa học dữ liệu trong tổ chức, các yêu cầu quản lý và những thay đổi có thể xuất hiện trong quá trình đánh giá, thẩm định và phê duyệt thuốc.
Điều này cho thấy AI trong ngành dược không đơn giản là mua một phần mềm rồi đưa vào sử dụng. Để AI thực sự tạo ra giá trị, các tổ chức cần có dữ liệu phù hợp, đội ngũ có năng lực, quy trình kiểm soát chất lượng và một cách tiếp cận lâu dài đối với chuyển đổi số.
Cuốn sách vì thế đặc biệt phù hợp với những người làm nghiên cứu thuốc, dược sĩ, bác sĩ, chuyên gia dược lâm sàng, nhà khoa học dữ liệu và những người đang quan tâm đến giao điểm giữa công nghệ, y học và ngành dược.
Ba cuốn sách, ba góc nhìn bổ trợ cho nhau
Điểm thú vị khi đọc ba cuốn sách này cùng nhau là mỗi tác phẩm đứng ở một vị trí khác nhau trong chuỗi giá trị của AI y tế.
Ứng Dụng AI Trong Y Tế đi từ nền tảng công nghệ đến những ứng dụng trực tiếp trong chăm sóc sức khỏe. Người đọc có thể hình dung AI đang được sử dụng ở đâu và có thể thay đổi hoạt động y khoa như thế nào.
Cuộc Cách Mạng AI Trong Y Học lại tập trung vào bước tiến của AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ như GPT-4. Cuốn sách đặt ra những câu hỏi rất gần với thực tế hiện nay: AI có thể hỗ trợ bác sĩ đến mức nào, đâu là giới hạn của máy móc và con người cần giữ vai trò gì?
Trong khi đó, Khoa Học Dữ Liệu, Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy Trong Phát Triển Thuốc đi sâu vào một lĩnh vực có tính chuyên môn cao hơn: sử dụng dữ liệu và AI để hỗ trợ quá trình nghiên cứu – phát triển dược phẩm.
Có thể hình dung ba cuốn sách như một hành trình:
AI và dữ liệu → ứng dụng trong y học → AI tạo sinh → nghiên cứu và phát triển thuốc.
Nhờ vậy, bộ ba không chỉ nói về một công nghệ riêng lẻ mà cho thấy AI đang tác động đến nhiều tầng khác nhau của hệ thống y tế: từ phòng khám, bệnh viện cho đến phòng nghiên cứu và ngành dược.
AI không thay thế y học – AI đang làm thay đổi cách y học vận hành
Điểm chung quan trọng nhất của ba cuốn sách có lẽ nằm ở cách nhìn về mối quan hệ giữa con người và AI.
Y tế là lĩnh vực mà quyết định cuối cùng không thể chỉ dựa trên tốc độ xử lý dữ liệu. Một bác sĩ không chỉ cần kiến thức chuyên môn mà còn phải hiểu hoàn cảnh của người bệnh, cân nhắc rủi ro, giao tiếp, đồng cảm và chịu trách nhiệm với quyết định của mình.
AI có thể giúp con người xử lý nhiều thông tin hơn, phát hiện những dấu hiệu mà con người khó nhận biết, hỗ trợ nghiên cứu và giảm bớt những công việc lặp lại. Nhưng để công nghệ thực sự tạo ra giá trị, AI cần được đặt trong một hệ thống có chuyên môn, kiểm chứng, giám sát và trách nhiệm rõ ràng.
Đó cũng là lý do việc tìm hiểu AI trong y tế không nên chỉ dừng lại ở câu hỏi “AI làm được gì?”. Câu hỏi quan trọng hơn là “AI nên được sử dụng như thế nào để y học trở nên chính xác hơn, hiệu quả hơn nhưng vẫn giữ được yếu tố con người?”
Ba cuốn sách trên, với ba cách tiếp cận khác nhau, cung cấp một góc nhìn khá rộng về câu hỏi đó — từ nền tảng của AI, ứng dụng trong thực hành y khoa, sự xuất hiện của GPT-4 và AI tạo sinh, cho đến việc sử dụng dữ liệu và học máy trong quá trình nghiên cứu phát triển thuốc.
Trong bối cảnh ngành y đang bước sâu hơn vào quá trình chuyển đổi số, đây là một chủ đề không còn chỉ dành cho các chuyên gia công nghệ. Nó đang dần trở thành kiến thức cần thiết đối với bất kỳ ai muốn hiểu ngành y và dược sẽ thay đổi như thế nào trong những năm tới.