Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đang mở ra một hướng tiếp cận mới cho ngành điều dưỡng. Nếu được triển khai đúng cách, AI có thể giúp nhân viên y tế giảm đáng kể khối lượng công việc hành chính, xử lý thông tin nhanh hơn và dành nhiều thời gian hơn cho người bệnh.
Tuy nhiên, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI không thể được xem như một công cụ có khả năng thay thế con người. Những hạn chế về độ chính xác, dữ liệu tiếng Việt, bảo mật thông tin và trách nhiệm chuyên môn khiến việc ứng dụng công nghệ này cần được thực hiện theo từng giai đoạn, có kiểm soát.
AI có thể giảm áp lực hành chính cho điều dưỡng
Điều dưỡng không chỉ thực hiện các hoạt động chăm sóc trực tiếp mà còn phải xử lý một lượng lớn công việc liên quan đến hồ sơ, ghi chép, tổng hợp thông tin, hướng dẫn người bệnh và phối hợp trong quá trình điều trị.
Đây là những lĩnh vực mà AI, đặc biệt là LLM, có thể hỗ trợ đáng kể.
Công nghệ có khả năng giúp nhân viên y tế tóm tắt những hồ sơ dài, sắp xếp thông tin, chuẩn bị danh mục kiểm tra, hỗ trợ soạn thảo tài liệu giáo dục sức khỏe hoặc chuyển đổi nội dung sang ngôn ngữ phù hợp với người bệnh.
AI cũng có thể trở thành một công cụ hỗ trợ cho hoạt động đào tạo. Sinh viên điều dưỡng và nhân viên y tế có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ để xây dựng tình huống mô phỏng, hỗ trợ học tập theo ca bệnh, củng cố kiến thức hoặc phục vụ một số hoạt động nghiên cứu.
Giá trị đáng chú ý nhất của AI vì thế không nhất thiết nằm ở việc thực hiện các quyết định y khoa phức tạp, mà trước hết là giúp giảm những công việc lặp đi lặp lại và tiêu tốn thời gian.
Khi phần việc hành chính được rút bớt, điều dưỡng có thêm thời gian để quan sát người bệnh, giao tiếp, giải thích, trấn an và thực hiện các hoạt động chăm sóc đòi hỏi sự hiện diện của con người.
AI nên là công cụ hỗ trợ, không phải người đưa ra quyết định cuối cùng
Trong môi trường y tế, một câu trả lời được viết lưu loát không đồng nghĩa với một câu trả lời chính xác.
Đây là một trong những vấn đề đáng lưu ý nhất khi đưa LLM vào chăm sóc sức khỏe. AI có thể tạo ra thông tin không chính xác nhưng trình bày rất thuyết phục. Hiện tượng này thường được gọi là “ảo giác AI”.
Rủi ro trở nên nghiêm trọng hơn trong y tế bởi người sử dụng có thể tin vào câu trả lời chỉ vì cách diễn đạt rõ ràng, tự tin và có vẻ hợp lý.
Do đó, AI cần được đặt vào vị trí của một công cụ hỗ trợ. Điều dưỡng vẫn phải kiểm tra thông tin, đối chiếu với hồ sơ và tình trạng thực tế của người bệnh, đồng thời vận dụng kiến thức chuyên môn trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào.
Có thể hình dung AI như một trợ lý giúp tìm kiếm, sắp xếp và xử lý thông tin, trong khi trách nhiệm chuyên môn vẫn thuộc về nhân viên y tế.
Mục tiêu của việc đưa AI vào điều dưỡng không phải là thay thế lực lượng điều dưỡng, mà là giúp họ sử dụng thời gian và năng lực chuyên môn hiệu quả hơn.
Dữ liệu tiếng Việt là một điểm nghẽn lớn
Một thách thức đặc biệt đối với Việt Nam nằm ở dữ liệu.
Các mô hình AI hiện nay được phát triển dựa trên lượng dữ liệu rất lớn, nhưng sự phân bổ dữ liệu giữa các ngôn ngữ không đồng đều. Tiếng Anh chiếm ưu thế rõ rệt, trong khi nguồn dữ liệu tiếng Việt chất lượng cao, đặc biệt là dữ liệu chuyên ngành y tế, còn hạn chế.
Điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hiểu và phản hồi của AI khi người dùng đặt câu hỏi bằng tiếng Việt.
Các thử nghiệm được đề cập trong nghiên cứu cho thấy mô hình AI có thể gặp những nhầm lẫn nghiêm trọng khi xử lý các khái niệm y khoa bằng tiếng Việt. Chẳng hạn, một phiên bản GPT trước đây từng nhầm lẫn giữa rung nhĩ và bệnh Parkinson khi trả lời bằng tiếng Việt.
Một mô hình mã nguồn mở phổ biến khác cũng cho thấy sự chênh lệch rất lớn về tỷ trọng dữ liệu đào tạo: khoảng 89,7% dữ liệu là tiếng Anh, trong khi dữ liệu tiếng Việt chỉ chiếm khoảng 0,08%.
Những con số này cho thấy chất lượng AI không chỉ phụ thuộc vào bản thân thuật toán. Ngôn ngữ và dữ liệu cũng là một phần quan trọng của hạ tầng AI.
Nếu dữ liệu tiếng Việt chưa đủ tốt, việc đưa một mô hình được tối ưu chủ yếu cho những ngôn ngữ khác vào môi trường y tế Việt Nam có thể tạo ra những khoảng trống về độ tin cậy.
Việt Nam không nên triển khai AI trong bệnh viện theo kiểu “đi tắt”
Từ những hạn chế trên, việc ứng dụng AI trong điều dưỡng cần được xây dựng theo một lộ trình nhiều bước thay vì triển khai đồng loạt.
Giai đoạn đầu nên ưu tiên những ứng dụng có mức độ rủi ro thấp.
Chẳng hạn, AI có thể được sử dụng trong đào tạo nhân viên, hỗ trợ chuẩn bị các tài liệu hành chính không chứa thông tin nhạy cảm hoặc cung cấp thông tin giáo dục sức khỏe khi nội dung cuối cùng vẫn được nhân viên y tế kiểm tra.
Khi hệ thống bảo mật, quản trị dữ liệu và quy trình kiểm soát đã được hoàn thiện hơn, các ứng dụng liên quan đến hồ sơ và thông tin lâm sàng mới có thể được xem xét mở rộng.
Ở cấp độ cao hơn, những công cụ có khả năng hỗ trợ quyết định lâm sàng cần phải trải qua quá trình thử nghiệm nghiêm ngặt, đánh giá độc lập và xem xét của cơ quan quản lý trước khi được sử dụng rộng rãi.
Cách tiếp cận này giúp hạn chế tình trạng công nghệ được đưa vào bệnh viện chỉ vì chạy theo xu hướng.
Cần chuẩn bị cả dữ liệu, pháp lý và nhân lực
Để AI thực sự trở thành một phần của hệ thống điều dưỡng Việt Nam, đầu tư vào công nghệ thôi là chưa đủ.
Trước hết, Việt Nam cần xây dựng nguồn dữ liệu y khoa tiếng Việt có chất lượng, được chuẩn hóa và có cơ chế quản lý phù hợp.
Bên cạnh đó là yêu cầu về bảo vệ dữ liệu người bệnh. Thông tin y tế thuộc nhóm dữ liệu đặc biệt nhạy cảm, vì vậy bất kỳ hệ thống AI nào được sử dụng trong bệnh viện cũng cần có cơ chế kiểm soát quyền truy cập, lưu trữ và xử lý dữ liệu rõ ràng.
Một vấn đề khác là trách nhiệm khi AI đưa ra thông tin sai. Cần xác định rõ vai trò của nhân viên y tế, cơ sở khám chữa bệnh, đơn vị phát triển công nghệ và các bên liên quan khi một hệ thống AI được đưa vào quy trình chuyên môn.
Song song với đó, đội ngũ điều dưỡng cũng cần được trang bị kiến thức về AI. Người sử dụng không chỉ cần biết cách đặt câu hỏi cho một mô hình ngôn ngữ mà còn phải hiểu giới hạn của công nghệ, biết kiểm chứng thông tin và nhận diện những câu trả lời có dấu hiệu không đáng tin cậy.
Mục tiêu cuối cùng vẫn là chăm sóc người bệnh
AI có thể làm thay đổi cách điều dưỡng xử lý thông tin và thực hiện nhiều công việc thường ngày. Nhưng công nghệ không thể thay thế hoàn toàn những yếu tố tạo nên bản chất của nghề điều dưỡng: sự quan sát, giao tiếp, thấu hiểu, chăm sóc và tương tác trực tiếp với người bệnh.
Vì vậy, hướng đi phù hợp với Việt Nam không phải là lựa chọn giữa “AI hoặc con người”, mà là xây dựng một mô hình trong đó AI hỗ trợ con người thực hiện công việc tốt hơn.
Nếu được triển khai có kiểm soát, AI có thể giúp giảm những gánh nặng không cần thiết, nâng cao khả năng tiếp cận thông tin y tế và hỗ trợ đào tạo nhân lực. Quan trọng hơn, công nghệ có thể trả lại cho điều dưỡng một nguồn lực rất quý giá: thời gian dành cho người bệnh.
Việt Nam vì thế cần hướng tới một chiến lược ứng dụng AI trong y tế dựa trên bằng chứng, an toàn và công bằng. Tốc độ triển khai không nên là thước đo duy nhất; điều quan trọng hơn là AI phải thực sự tạo ra giá trị mà không làm suy giảm chất lượng chăm sóc và trách nhiệm chuyên môn của con người.