Một nhóm giảng viên và sinh viên tại Đà Nẵng đang phát triển MediPath, nền tảng ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ một số công đoạn trong quy trình khám chữa bệnh. Thay vì để người bệnh phải khai báo thông tin nhiều lần khi đến bệnh viện, hệ thống có thể tiếp nhận triệu chứng từ trước, tổng hợp dữ liệu và cung cấp bản tóm tắt cho bác sĩ.
Mục tiêu của dự án là giảm những khâu thủ công không cần thiết, qua đó giúp người bệnh tiết kiệm thời gian chờ và giúp bác sĩ giảm bớt áp lực từ công việc hành chính.
Xuất phát từ bài toán chờ khám tại bệnh viện
MediPath được TS Nguyễn Hữu Nhật Minh cùng 11 sinh viên Trường đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt – Hàn (VKU), Đại học Đà Nẵng, phát triển.
Ý tưởng hình thành sau quá trình nhóm trao đổi với các chuyên gia y tế. Qua thực tế tìm hiểu, nhóm nhận thấy một trong những vấn đề đáng chú ý trong hoạt động khám chữa bệnh là lượng thời gian mà cả bệnh nhân và bác sĩ phải dành cho những công đoạn thu thập, nhập và xử lý thông tin ban đầu.
Một người bệnh có thể phải chuẩn bị từ rất sớm, di chuyển quãng đường dài đến cơ sở y tế rồi tiếp tục chờ để đăng ký, khai báo triệu chứng và trả lời những câu hỏi ban đầu trước khi thực sự được bác sĩ thăm khám.
Trong khi đó, quy trình khám thông thường trải qua nhiều bước, từ đăng ký, hỏi bệnh, khám lâm sàng, chẩn đoán đến chỉ định và thực hiện các xét nghiệm cần thiết, sau đó nhận kết quả. Khi một phần đáng kể công việc vẫn được thực hiện thủ công, thời gian chờ có thể kéo dài.
Từ thực tế đó, nhóm đặt ra bài toán: nếu những thông tin cơ bản về tình trạng sức khỏe có thể được thu thập ngay tại nhà và chuyển đến bác sĩ trước khi bệnh nhân xuất hiện tại phòng khám, quy trình có thể được rút ngắn đến mức nào?
AI hỏi bệnh trước khi người bệnh đến viện
MediPath được thiết kế như một hệ thống gồm ứng dụng dành cho người bệnh và nền tảng quản lý thông tin dành cho nhân viên y tế.
Người dùng có thể mở ứng dụng trên điện thoại, trò chuyện với chatbot AI và cung cấp các thông tin liên quan đến tình trạng sức khỏe. Hệ thống ghi nhận những triệu chứng, tiền sử bệnh cùng các dữ liệu ban đầu, sau đó tổ chức thành hồ sơ điện tử.
Người bệnh cũng có thể lựa chọn thời gian khám phù hợp thay vì chỉ đến bệnh viện rồi chờ đến lượt.
Khi bệnh nhân tới cơ sở y tế theo lịch đã đăng ký, bác sĩ có thể xem trước phần thông tin đã được hệ thống tổng hợp. Nhờ vậy, bác sĩ không nhất thiết phải bắt đầu lại toàn bộ quá trình hỏi bệnh từ đầu mà có thể nhanh chóng nắm được những vấn đề chính và chuyển sang bước thăm khám trực tiếp.
Đây là điểm mà nhóm kỳ vọng tạo ra sự thay đổi rõ rệt: AI không trực tiếp thay bác sĩ khám bệnh, mà đảm nhận một phần công việc thu thập và sắp xếp thông tin để bác sĩ có thêm thời gian tập trung vào chuyên môn.
AI tiếp tục hỗ trợ sau khi bác sĩ thăm khám
MediPath không chỉ dừng lại ở bước hỏi bệnh ban đầu.
Sau khi bác sĩ khám và bổ sung thêm thông tin, hệ thống có thể kết hợp dữ liệu do người bệnh cung cấp với dữ liệu từ quá trình thăm khám để tạo ra bản tổng hợp. AI cũng có thể đưa ra một số khả năng chẩn đoán để bác sĩ tham khảo.
Điểm quan trọng là những gợi ý này không phải kết luận y khoa cuối cùng. Quyết định chẩn đoán và điều trị vẫn thuộc về bác sĩ dựa trên kết quả khám và đánh giá chuyên môn.
Sau quá trình khám, thông tin về kết quả, đơn thuốc và hướng dẫn điều trị có thể được gửi trực tiếp đến điện thoại của người bệnh, hạn chế việc phải xử lý thêm nhiều loại giấy tờ.
Theo nhóm phát triển, MediPath được định hướng như một “trợ lý thông minh” trong quy trình khám chữa bệnh chứ không phải một hệ thống thay thế bác sĩ.
Kết hợp chatbot, xử lý ngôn ngữ và hệ thống dữ liệu
Để thực hiện các chức năng trên, nhóm sử dụng những mô hình AI có khả năng hội thoại và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Thay vì yêu cầu bệnh nhân điền hàng loạt biểu mẫu theo cách truyền thống, hệ thống có thể tương tác bằng hình thức trò chuyện để thu thập thông tin về triệu chứng, tiền sử và những vấn đề sức khỏe liên quan.
Sau đó, dữ liệu được AI xử lý và cô đọng thành bảng thông tin ngắn gọn để bác sĩ dễ theo dõi.
Trong giai đoạn đầu, nhóm tiến hành kiểm tra chất lượng của các bản tóm tắt bằng những công cụ đánh giá AI. Kết quả tiếp tục được đối chiếu với phản hồi từ bác sĩ và người bệnh để điều chỉnh hệ thống.
Mô hình hoạt động gồm một ứng dụng trên điện thoại dành cho bệnh nhân và hệ thống quản lý dữ liệu dành cho bác sĩ. Các thành phần công nghệ được kết hợp để phục vụ việc hỏi đáp, xử lý thông tin và lưu trữ dữ liệu khám bệnh.
Thách thức lớn không chỉ nằm ở công nghệ
Trong quá trình xây dựng MediPath, nhóm nhận ra rằng phát triển một hệ thống AI cho y tế không đơn giản chỉ là giải quyết bài toán kỹ thuật.
Một trở ngại đáng kể là niềm tin của người sử dụng.
Bác sĩ và các nhà quản lý y tế cần phải cân nhắc độ chính xác của thông tin do AI xử lý, khả năng hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường thực tế cũng như vấn đề bảo vệ dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân.
Đây là những yêu cầu đặc biệt quan trọng bởi dữ liệu y tế chứa nhiều thông tin nhạy cảm. Một công cụ dù có khả năng xử lý nhanh nhưng nếu chưa đáp ứng được yêu cầu về độ tin cậy và an toàn dữ liệu thì rất khó đưa vào sử dụng rộng rãi.
Nhóm phát triển vì thế cho rằng giá trị của MediPath không nằm ở việc đưa càng nhiều tính năng AI vào hệ thống càng tốt, mà phải giải quyết được những khó khăn thực tế của bác sĩ và người bệnh.
Qua quá trình làm việc, nhóm nhận thấy bác sĩ có thể phải dành một phần đáng kể thời gian cho giấy tờ và các công việc hành chính. Vì vậy, thay vì tập trung đơn thuần vào việc trình diễn công nghệ, nhóm chuyển hướng thiết kế hệ thống xoay quanh nhu cầu giảm tải những công việc này.
Chuẩn bị thử nghiệm trong môi trường thực tế
Một bước tiến quan trọng của MediPath là việc hợp tác thử nghiệm với Bệnh viện Đại học Y khoa Phan Châu Trinh tại Đà Nẵng.
Nhóm dự kiến hoàn thiện phiên bản MVP, tức sản phẩm khả dụng tối thiểu, trước khi đưa hệ thống vào thử nghiệm với các chuyên gia y tế và sinh viên y khoa tại Đà Nẵng.
Qua quá trình thử nghiệm, nhóm sẽ tiếp tục đánh giá khả năng vận hành của hệ thống, mức độ chính xác của thông tin được tổng hợp cũng như sự thuận tiện đối với cả bệnh nhân và bác sĩ.
Trong giai đoạn tiếp theo, MediPath còn được định hướng mở rộng sang các chức năng phục vụ khám chữa bệnh từ xa và theo dõi quá trình điều trị tại nhà.
Ý tưởng là dữ liệu không bị tách rời giữa các giai đoạn. Thông tin người bệnh cung cấp trước khi khám có thể tiếp tục được kết nối với dữ liệu phát sinh trong quá trình khám tại bệnh viện và quá trình theo dõi sau đó.
Nhóm cũng dự kiến phối hợp với các đơn vị y tế để xây dựng những bộ dữ liệu chuyên sâu, qua đó nâng cao khả năng hỗ trợ tư vấn và thăm khám của hệ thống.
Được ghi nhận tại nhiều cuộc thi
MediPath đã đạt một số kết quả đáng chú ý trong quá trình phát triển.
Dự án lọt vào top 10 cuộc thi UniVentures và nhận khoản đầu tư 25.000 USD từ Quỹ Golden Gate Ventures của Singapore.
Ngoài ra, MediPath giành giải nhất tại VietFuture Award do VINASA tổ chức và nhận giải khuyến khích tại cuộc thi Danang for Life.
Các kết quả này cho thấy dự án được đánh giá không chỉ ở yếu tố công nghệ mà còn ở khả năng gắn AI với một vấn đề cụ thể của ngành y tế.
Một trong những điểm được chú ý là cách nhóm tiếp cận nút thắt trong việc xử lý thông tin lâm sàng. Bên cạnh đó, những vấn đề như bảo vệ dữ liệu bệnh nhân và thay đổi thói quen sử dụng hồ sơ giấy của nhân viên y tế cũng được nhóm đưa vào thiết kế của sản phẩm.
AI là công cụ hỗ trợ, bác sĩ vẫn giữ vai trò quyết định
Điểm cốt lõi trong hướng phát triển của MediPath là AI được đặt vào vai trò hỗ trợ thay vì thay thế con người.
Hệ thống có thể đảm nhận những việc như trò chuyện với người bệnh, thu thập thông tin ban đầu, tổng hợp dữ liệu, tạo bản tóm tắt và đưa ra gợi ý để bác sĩ tham khảo.
Trong khi đó, việc khám trực tiếp, đánh giá tình trạng bệnh, xác định chẩn đoán và lựa chọn phương án điều trị vẫn cần sự tham gia của nhân viên y tế.
Nếu được hoàn thiện và triển khai hiệu quả, mô hình này có thể giúp chuyển một phần quy trình khám bệnh từ cách làm thủ công sang môi trường số. Người bệnh có thể cung cấp thông tin trước khi đến viện, bác sĩ có thêm dữ liệu ngay từ đầu buổi khám và những công việc hành chính có thể được giảm bớt.
Với nhóm sinh viên phát triển MediPath, thành công cuối cùng không chỉ được đo bằng khả năng của mô hình AI mà còn nằm ở việc công nghệ có thực sự khiến hành trình khám bệnh của người dân thuận tiện hơn và giúp bác sĩ dành nhiều thời gian hơn cho công việc chuyên môn hay không.