Bệnh không lây nhiễm đang trở thành một trong những gánh nặng lớn đối với hệ thống y tế Việt Nam. Trong bối cảnh các bệnh mạn tính ngày càng phổ biến, xuất hiện ở độ tuổi trẻ hơn và đòi hỏi quá trình theo dõi lâu dài, trí tuệ nhân tạo (AI) được kỳ vọng có thể trở thành một công cụ hỗ trợ quan trọng trong việc giám sát sức khỏe và phát hiện những dấu hiệu bất thường từ sớm.
Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), bên cạnh việc tiếp tục kiểm soát các bệnh truyền nhiễm, các quốc gia cần dành nhiều nguồn lực hơn cho phòng ngừa, phát hiện sớm và điều trị các bệnh không lây nhiễm. Những nhóm bệnh đáng chú ý gồm bệnh tim mạch, ung thư, đái tháo đường, bệnh phổi tắc nghẽn mạn tính và các vấn đề liên quan đến sức khỏe tâm thần.
Tại Việt Nam, nhóm bệnh này đang chiếm tỷ trọng rất lớn trong hoạt động khám chữa bệnh. Số liệu được đưa ra tại sự kiện cho thấy khoảng 65-75% bệnh nhân điều trị nội trú có liên quan đến các bệnh không lây nhiễm.
Một số bệnh phổ biến cũng đang có tỷ lệ mắc đáng chú ý. Theo Bệnh viện Nội tiết Trung ương, khoảng 6-7% dân số Việt Nam mắc đái tháo đường. Trong khi đó, Viện Tim mạch Quốc gia Việt Nam ước tính tăng huyết áp đang ảnh hưởng tới khoảng 25% người trên 25 tuổi.
Đáng chú ý, bệnh không lây nhiễm được ước tính liên quan tới khoảng 80% số ca tử vong mỗi năm tại Việt Nam. Điều này cho thấy việc chỉ điều trị khi người bệnh xuất hiện triệu chứng hoặc đến bệnh viện có thể chưa đủ. Một trong những yêu cầu quan trọng hiện nay là tăng cường theo dõi sức khỏe ngay từ cộng đồng và nhận diện nguy cơ trước khi bệnh tiến triển nghiêm trọng.
Khoảng trống lớn nằm ở thời gian giữa các lần khám
Một vấn đề được các chuyên gia chỉ ra là bệnh mạn tính không diễn biến trong một thời điểm cố định.
Thiếu tướng, PGS.TS.BS Phạm Nguyên Sơn, Phó Chủ tịch Hội Tim mạch Việt Nam, nguyên Phó Giám đốc Bệnh viện Trung ương Quân đội 108, cho rằng khi bệnh nhân tái khám theo định kỳ, bác sĩ chủ yếu đánh giá tình trạng sức khỏe tại thời điểm người bệnh có mặt ở bệnh viện.
Trong khi đó, khoảng thời gian giữa hai lần khám thường thiếu dữ liệu.
Chẳng hạn, một người có thể có chỉ số huyết áp tương đối ổn định vào ngày khám. Tuy nhiên, sau đó huyết áp có thể thay đổi, đường huyết tăng hoặc xuất hiện những triệu chứng bất thường. Nếu người bệnh không ghi nhận và theo dõi thường xuyên, những thay đổi này có thể không được phát hiện sớm.
Đây là vấn đề đáng lưu ý đối với những bệnh cần quản lý lâu dài như tăng huyết áp, bệnh tim mạch, đái tháo đường, rối loạn mỡ máu hay bệnh thận.
Theo PGS Sơn, dữ liệu sức khỏe cần được cập nhật thường xuyên hơn thay vì chỉ xuất hiện tại các lần khám bệnh. Khi người dân chủ động ghi nhận những chỉ số như huyết áp hằng ngày, hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu và đưa ra cảnh báo hoặc khuyến nghị ban đầu khi phát hiện những dấu hiệu đáng chú ý.
Tuy nhiên, AI được xác định là công cụ hỗ trợ, không phải phương án thay thế bác sĩ. Việc đưa ra chẩn đoán và quyết định điều trị vẫn cần được thực hiện bởi nhân viên y tế có chuyên môn.
Bệnh mạn tính đang có xu hướng trẻ hóa
Một điểm đáng quan tâm khác là các bệnh vốn thường được liên tưởng tới người trung niên và cao tuổi đang xuất hiện ở những người trẻ hơn.
PGS Sơn dẫn trường hợp một nam bệnh nhân sinh năm 1999, nặng 102kg, nhưng đã có huyết áp lên tới 180/120 mmHg. Người này đồng thời mắc đái tháo đường và rối loạn lipid máu.
Trường hợp trên cho thấy nguy cơ bệnh mạn tính không còn là vấn đề chỉ cần quan tâm khi bước vào tuổi cao. Việc theo dõi các yếu tố nguy cơ từ sớm có thể đóng vai trò quan trọng trong phòng ngừa biến chứng về sau.
Hồ sơ sức khỏe điện tử là nền tảng để AI phát huy hiệu quả
AI muốn hoạt động hiệu quả trong lĩnh vực y tế cần một yếu tố quan trọng: dữ liệu.
TS.BS Hà Anh Đức, Cục trưởng Cục Quản lý Khám, chữa bệnh, Bộ Y tế, nhấn mạnh rằng với những bệnh như tăng huyết áp, việc theo dõi chỉ số thường xuyên có ý nghĩa lớn trong phòng ngừa đột quỵ cũng như các biến chứng tim mạch.
Bộ Y tế đã triển khai định hướng xây dựng hồ sơ sức khỏe điện tử cho người dân, nằm trong quá trình chuyển đổi số của ngành y tế.
Theo thông tin được đưa ra, cấu trúc định danh cho khoảng 130.000 trường thông tin liên quan tới bệnh án điện tử đã được xây dựng. Nếu hệ thống bệnh án điện tử được triển khai rộng rãi, nguồn dữ liệu y tế có thể đạt quy mô rất lớn.
Hiện Việt Nam có khoảng 1.700 bệnh viện. Nếu các cơ sở này đều sử dụng bệnh án điện tử và dữ liệu được chuẩn hóa, ngành y tế sẽ có khả năng hình thành kho dữ liệu với quy mô hàng trăm triệu thông tin phục vụ chăm sóc sức khỏe.
Khi dữ liệu sức khỏe của mỗi người được tích lũy đầy đủ và liên tục, việc xây dựng các phương án chăm sóc hoặc điều trị phù hợp với từng cá nhân sẽ có nhiều tiềm năng hơn.
Dữ liệu nhiều chưa đủ, quan trọng là dữ liệu phải chính xác
Các chuyên gia cũng lưu ý rằng việc sở hữu một lượng dữ liệu khổng lồ không đồng nghĩa với việc hệ thống AI sẽ tự động hoạt động hiệu quả.
Dữ liệu phải có độ chính xác, được chuẩn hóa và cập nhật thường xuyên. Nếu thông tin đầu vào thiếu hoặc sai lệch, kết quả phân tích của hệ thống cũng có thể bị ảnh hưởng.
Thách thức càng lớn đối với người cao tuổi hoặc những bệnh nhân mắc đồng thời nhiều bệnh. Nhóm này có thể cần theo dõi nhiều chỉ số khác nhau trong cùng một thời gian. Vì vậy, nền tảng công nghệ trong tương lai cần có khả năng tổng hợp nhiều nguồn thông tin, theo dõi nhiều yếu tố sức khỏe và hỗ trợ sàng lọc nhiều nhóm bệnh trên cùng một hệ thống.
Mục tiêu cuối cùng không chỉ là phát hiện một chỉ số bất thường, mà là xây dựng một quá trình quản lý sức khỏe liên tục.
AI và bác sĩ: hỗ trợ lẫn nhau thay vì thay thế nhau
Một trong những thông điệp quan trọng được đưa ra tại sự kiện là không nên hiểu AI trong y tế theo hướng máy móc sẽ thay thế bác sĩ.
Vai trò phù hợp hơn của AI là xử lý và phân tích lượng dữ liệu mà con người khó theo dõi liên tục. Từ đó, hệ thống có thể giúp phát hiện những xu hướng bất thường, đưa ra cảnh báo hoặc cung cấp thông tin tham khảo để người bệnh và bác sĩ có thêm cơ sở trong quá trình theo dõi.
Ở góc độ quản lý và phát triển khoa học công nghệ, ông Nguyễn Huy Dũng, Ủy viên chuyên trách Ban Chỉ đạo Trung ương về phát triển khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, nhấn mạnh vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu số.
Theo quan điểm này, sức mạnh của công nghệ không nằm ở AI đơn độc mà đến từ sự kết hợp giữa chuyên môn của con người, dữ liệu và năng lực tính toán của trí tuệ nhân tạo.
Ông cũng nhấn mạnh rằng những vấn đề đặc thù của xã hội Việt Nam cần được giải quyết bằng những giải pháp phù hợp với chính bối cảnh Việt Nam. Điều đó đặt ra yêu cầu xây dựng dữ liệu, công nghệ và năng lực chuyên môn trong nước thay vì chỉ phụ thuộc vào các giải pháp có sẵn từ bên ngoài.
Hướng đi mới trong chăm sóc sức khỏe chủ động
Từ những vấn đề trên, AI có thể mở ra một cách tiếp cận khác đối với bệnh mạn tính: thay vì chờ người bệnh có vấn đề rồi mới đến bệnh viện, hệ thống có thể hỗ trợ theo dõi sức khỏe thường xuyên hơn ngay tại cộng đồng.
Người dân có thể ghi nhận các chỉ số sức khỏe theo thời gian. Dữ liệu được đưa vào hệ thống, chuẩn hóa và phân tích. Khi xuất hiện những biến động đáng chú ý, AI có thể hỗ trợ cảnh báo để người dùng chú ý hơn hoặc trao đổi với bác sĩ khi cần thiết.
Nếu kết hợp được với hồ sơ sức khỏe điện tử và hệ thống bệnh án điện tử, dữ liệu từ nhiều giai đoạn khác nhau có thể tạo nên một bức tranh đầy đủ hơn về tình trạng sức khỏe của mỗi người.
Đây cũng là cơ sở để ngành y tế hướng tới chăm sóc sức khỏe mang tính cá thể hóa hơn, trong đó quyết định chăm sóc và điều trị được xây dựng dựa trên lịch sử sức khỏe và đặc điểm riêng của từng bệnh nhân.
Tuy nhiên, để mô hình này phát huy hiệu quả, Việt Nam vẫn cần giải quyết đồng thời nhiều bài toán: chuẩn hóa dữ liệu, bảo đảm chất lượng thông tin, xây dựng hạ tầng số, tăng khả năng liên thông giữa các cơ sở y tế và quan trọng nhất là duy trì vai trò của bác sĩ trong quá trình đánh giá và ra quyết định chuyên môn.
Trong bối cảnh bệnh không lây nhiễm đang chiếm khoảng 80% số ca tử vong tại Việt Nam, việc kết hợp giữa y học, dữ liệu số và AI vì thế được xem là một hướng có tiềm năng trong chiến lược chuyển từ điều trị khi bệnh đã xảy ra sang theo dõi, phòng ngừa và phát hiện nguy cơ sớm.