Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi đáng chú ý trong nhiều lĩnh vực, trong đó có y học cổ truyền Trung Quốc. Với một ngành y dựa nhiều vào hệ thống lý luận lâu đời, các thư tịch cổ, kinh nghiệm của thầy thuốc và quá trình thực hành, AI đang được kỳ vọng trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng trong việc lưu giữ, hệ thống hóa và truyền đạt kho tàng tri thức này.
Biến kho tàng tri thức cổ thành dữ liệu số
Một trong những hướng ứng dụng đáng chú ý là xây dựng các hệ thống AI có khả năng khai thác khối lượng lớn tài liệu về y học cổ truyền. Đại học Trung Y Dược Bắc Kinh đã phát triển một mô hình lớn được tích hợp nhiều nhóm dữ liệu, từ các lý luận kinh điển, giáo trình cho tới thông tin về dược liệu và các bài thuốc.
Với những hệ thống như vậy, người học có thể đặt câu hỏi về cách phối hợp các vị thuốc hoặc tìm hiểu cơ sở lý luận phía sau một phương thuốc. AI có thể nhanh chóng tổng hợp và trình bày thông tin, giúp sinh viên có thêm một công cụ học tập bên cạnh sách giáo khoa, giảng viên và quá trình thực hành.
Cách tiếp cận này đặc biệt có ý nghĩa với y học cổ truyền, bởi một phần kiến thức được tích lũy qua nhiều thế hệ thường nằm trong các trước tác cổ hoặc kinh nghiệm thực tế của những thầy thuốc lâu năm. Khi những thông tin đó được số hóa và chuẩn hóa, khả năng lưu trữ, tìm kiếm và truyền lại cho thế hệ sau sẽ thuận lợi hơn.
Rút ngắn quá trình tích lũy kinh nghiệm
Trong đào tạo y học cổ truyền, kinh nghiệm của các thầy thuốc lâu năm có vai trò quan trọng. Người mới hành nghề thường cần nhiều năm quan sát, học hỏi và thực hành mới có thể tích lũy được vốn kinh nghiệm tương đối phong phú.
AI có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách tập hợp các tài liệu cổ, hồ sơ lâm sàng và kinh nghiệm điều trị thành những hệ thống dữ liệu có cấu trúc. Qua đó, người học có thể tiếp cận lượng kiến thức lớn hơn trong thời gian ngắn hơn.
Một hướng khác là ghi nhận có hệ thống những phương pháp chẩn đoán, kỹ thuật điều trị và bài thuốc đã được các thầy thuốc sử dụng trong thời gian dài. Những kiến thức vốn trước đây phụ thuộc nhiều vào việc truyền nghề trực tiếp có thể được chuyển thành dữ liệu để nghiên cứu, đào tạo và tham khảo.
Điều này cũng giúp hạn chế nguy cơ thất truyền những kinh nghiệm y học đặc thù ở từng địa phương khi thế hệ các thầy thuốc lớn tuổi dần nghỉ hành nghề.
AI tham gia vào hoạt động chẩn đoán
Y học cổ truyền Trung Quốc có hệ thống chẩn đoán riêng, trong đó thầy thuốc thường thu thập thông tin thông qua quan sát, nghe và ngửi, hỏi bệnh cũng như bắt mạch. Sau đó, các dữ liệu được tổng hợp để đánh giá tình trạng của người bệnh.
Công nghệ số đang được sử dụng để hỗ trợ một số bước trong quy trình này.
Tại một cơ sở y học cổ truyền ở Chu Hải, tỉnh Quảng Đông, mô hình “phòng khám thông minh” đã được triển khai với khả năng tự động thu thập dữ liệu liên quan đến lưỡi, khuôn mặt và mạch của bệnh nhân. Những dữ liệu này sau đó được xử lý bằng các mô hình AI để hỗ trợ bác sĩ trong quá trình đánh giá và theo dõi.
Một trong những kỳ vọng lớn nhất của việc số hóa là biến những thông tin trước đây phụ thuộc nhiều vào đánh giá trực tiếp thành các dữ liệu có thể đo lường và phân tích. Điều này có thể tạo thêm cơ sở tham khảo cho bác sĩ, đặc biệt tại các cơ sở y tế tuyến cơ sở.
Dù vậy, AI được xem là công cụ hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn vai trò của người thầy thuốc. Việc đưa ra quyết định điều trị vẫn cần dựa trên đánh giá chuyên môn và bối cảnh cụ thể của từng bệnh nhân.
Robot AI hỗ trợ thực hành kỹ thuật truyền thống
Không chỉ dừng ở việc xử lý văn bản và dữ liệu, AI còn được kết hợp với robot để mô phỏng một số kỹ thuật của y học cổ truyền.
Đại học Trung Y Dược Bắc Kinh đã phát triển robot thông minh có khả năng thực hiện các thao tác xoa bóp truyền thống. Đây là hướng tiếp cận cho thấy công nghệ AI có thể được kết hợp với thiết bị vật lý để hỗ trợ việc đào tạo và thực hành các kỹ thuật vốn trước đây chủ yếu được truyền đạt trực tiếp từ người có kinh nghiệm sang người học.
Nếu được tiếp tục hoàn thiện, những hệ thống như vậy có thể trở thành công cụ bổ trợ trong đào tạo, giúp sinh viên có thêm môi trường luyện tập trước khi thực hành dưới sự hướng dẫn của chuyên gia.
Một hệ thống đào tạo có quy mô lớn
Trung Quốc bắt đầu xây dựng hệ thống giáo dục đại học hiện đại về y học cổ truyền từ năm 1956. Sau khoảng bảy thập kỷ, lĩnh vực này đã hình thành mạng lưới đào tạo quy mô lớn.
Hiện có 27 cơ sở đào tạo đại học chuyên ngành y học cổ truyền hoạt động độc lập và khoảng 670 cơ sở giáo dục đại học khác có các chương trình liên quan. Tổng số sinh viên theo học các chương trình này vượt 800.000 người.
Quy mô nhân lực cũng tăng đáng kể. Đến cuối năm 2025, số nhân viên y tế làm việc tại các cơ sở chăm sóc sức khỏe liên quan đến y học cổ truyền đạt khoảng 1,236 triệu người, cao hơn gần 49% so với năm 2020.
Trong năm 2025, các lượt khám chữa bệnh bằng y học cổ truyền chiếm khoảng 20,3% tổng số lượt khám chữa bệnh tại Trung Quốc.
Những con số này cho thấy y học cổ truyền vẫn giữ một vị trí đáng kể trong hệ thống chăm sóc sức khỏe của Trung Quốc, đồng thời tạo ra một nền tảng dữ liệu và nguồn nhân lực lớn để công nghệ AI có thể được ứng dụng ở quy mô rộng hơn.
Từ bảo tồn sang phát triển
Điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của Trung Quốc là AI không chỉ được nhìn nhận như một công cụ phục vụ hoạt động khám chữa bệnh. Công nghệ này còn được đặt trong bài toán lớn hơn: làm thế nào để bảo tồn và phát triển một hệ thống tri thức đã được tích lũy trong hàng nghìn năm.
Nếu trước đây kiến thức chủ yếu được lưu giữ qua sách cổ, truyền nghề và thực hành lâm sàng, thì quá trình số hóa mở ra thêm một phương thức lưu trữ mới. Các dữ liệu có thể được chuẩn hóa, liên kết và khai thác bằng những công cụ phân tích hiện đại.
Đây cũng là cơ sở để các thế hệ trẻ tiếp cận y học cổ truyền theo phương thức phù hợp hơn với môi trường giáo dục và công nghệ hiện đại.
Định hướng giai đoạn 2026–2030
Trong kế hoạch phát triển giai đoạn 2026–2030, Trung Quốc đặt mục tiêu tiếp tục thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ số và công nghệ thông minh trong y học cổ truyền. Một trong những hướng được chú trọng là xây dựng các bộ dữ liệu chất lượng cao phục vụ lĩnh vực này.
Nếu được triển khai hiệu quả, quá trình kết hợp giữa tri thức y học cổ truyền và công nghệ AI có thể tạo ra một mô hình mới: những kinh nghiệm được tích lũy qua nhiều thế hệ không chỉ được bảo tồn mà còn có thể được tổ chức lại dưới dạng dữ liệu để phục vụ đào tạo, nghiên cứu và hỗ trợ thực hành.
Điểm cốt lõi không nằm ở việc để AI thay thế người thầy thuốc, mà ở việc sử dụng công nghệ để làm cho kho tàng tri thức truyền thống dễ tiếp cận, dễ nghiên cứu và dễ truyền lại hơn. Đây cũng là một trong những kinh nghiệm đáng chú ý đối với những quốc gia đang tìm cách bảo tồn và hiện đại hóa nền y học cổ truyền của mình.