Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tham gia ngày càng sâu vào hoạt động thường nhật của các bệnh viện Trung Quốc, khi nhiều cơ sở y tế tự phát triển mô hình ngôn ngữ lớn và tích hợp AI nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả dịch vụ khám chữa bệnh.
Tại Bệnh viện Đông, trực thuộc Đại học Tongji ở Thượng Hải, bác sĩ Duan Tao hiện làm việc cùng một “người tham gia thứ ba” trong phòng khám, theo cách ông mô tả.
Khi ông trao đổi với bệnh nhân, Med-Go – mô hình ngôn ngữ lớn chuyên ngành y tế do các bác sĩ tại bệnh viện chủ trì phát triển – có thể truy xuất bệnh sử, xác định thông tin liên quan và đưa ra gợi ý cho những ca bệnh phức tạp.
Duan Tao là trưởng khoa sản phụ khoa, đồng thời đứng đầu trung tâm đổi mới AI y tế của bệnh viện. Theo ông, cơ hội lớn hơn không nằm ở việc xây dựng thêm một mô hình AI đa dụng, mà ở phát triển các tác nhân AI chuyên biệt cho từng nhiệm vụ lâm sàng.
Zhang Haitao, giám đốc khoa cấp cứu và hồi sức tích cực của bệnh viện, đồng thời là một trong những người phát triển chính Med-Go, cho biết điểm khác biệt cốt lõi của mô hình là “do bác sĩ phát triển cho bác sĩ”.
Ông nói Med-Go được thiết kế để đảm nhận việc thu thập thông tin ban đầu và đối chiếu tài liệu tham khảo, qua đó giúp bác sĩ dành nhiều thời gian hơn cho việc trao đổi với bệnh nhân và đưa ra nhận định chuyên môn. Hệ thống hỗ trợ bác sĩ chuyên khoa xử lý những ca bệnh phức tạp, đồng thời giúp bác sĩ tại các cơ sở y tế tuyến cơ sở nâng cao năng lực chẩn đoán.
Bệnh viện đang phát triển hơn 40 tác nhân AI như vậy, phục vụ nhiều nhiệm vụ, từ khám ngoại trú, rà soát hồ sơ bệnh án đến hỗ trợ nghiên cứu.
Med-Go cũng đã được triển khai bên ngoài bệnh viện. Theo nhóm phát triển và thông tin từ chính quyền địa phương, hệ thống hiện được sử dụng tại 46 trung tâm dịch vụ y tế cộng đồng ở khu Phố Đông, Thượng Hải, cùng hơn 30 bệnh viện lớn khác trên cả nước.
Các bệnh viện hàng đầu khác cũng đang đẩy mạnh hướng đi tương tự. Tại Thành Đô, tỉnh Tứ Xuyên, Bệnh viện West China thuộc Đại học Tứ Xuyên đã phát triển mô hình AI y tế riêng mang tên Huaxi Hongyi, tích hợp hơn 10 mô hình đa dụng và hơn 50 mô hình chuyên biệt.
Theo bệnh viện, tác nhân AI chuyên soạn thảo hồ sơ y tế của hệ thống này đã tạo ra hơn 1,1 triệu hồ sơ trong năm 2025, giúp tiết kiệm hơn 300.000 giờ làm giấy tờ của bác sĩ.
Những ứng dụng trên cho thấy AI y tế do bệnh viện phát triển đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm mô hình sang tham gia trực tiếp vào quy trình khám chữa bệnh thực tế.
Công ty nghiên cứu thị trường IDC ước tính thị trường phần mềm ứng dụng y tế sử dụng AI tại Trung Quốc đạt 3,54 tỉ nhân dân tệ (528 triệu USD) trong năm 2025 và có thể tăng lên 14 tỉ nhân dân tệ vào năm 2030. Động lực tăng trưởng đến từ việc các bệnh viện ngày càng sử dụng tác nhân AI để xử lý những nhiệm vụ vận hành và chuyên môn phức tạp hơn.
Chính sách cũng đang thúc đẩy xu hướng này. Các hướng dẫn cấp quốc gia ban hành hồi tháng 11-2025 kêu gọi phổ cập ứng dụng AI hỗ trợ chăm sóc sức khỏe ban đầu, hỗ trợ quyết định chuyên môn và phục vụ bệnh nhân vào năm 2027. Mục tiêu đến năm 2030 là gần như tất cả cơ sở y tế tuyến cơ sở đều được tiếp cận các công cụ hỗ trợ thông minh.
Riêng Thượng Hải đặt mục tiêu đến năm 2030, các ứng dụng thuộc chương trình “AI cộng với y tế” sẽ được triển khai tại toàn bộ cơ sở y tế trên địa bàn.
Tuy nhiên, việc đưa AI từ các dự án trình diễn vào sử dụng thường xuyên trong hoạt động khám chữa bệnh vẫn gặp nhiều trở ngại.
Tại Bệnh viện Đông ở Thượng Hải, một số bác sĩ ban đầu còn ngần ngại sử dụng Med-Go vì hệ thống mất từ 20 đến 40 giây để phản hồi. Mức độ tiếp nhận cũng khác nhau giữa các khoa, một phần tùy thuộc vào việc lãnh đạo khoa có ủng hộ công nghệ này hay không.
Ở phạm vi rộng hơn, các hệ thống AI dành cho bệnh viện đòi hỏi nguồn lực tính toán lớn, phải tích hợp với hệ thống thông tin hiện có và liên tục được kiểm chứng về hiệu quả lâm sàng.
Dữ liệu phân mảnh cũng là một trở ngại lớn đối với việc triển khai rộng rãi.
Zhang Qi, phó trưởng khoa Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu thuộc Đại học Kinh tế và Kinh doanh Quốc tế, nói với China Daily rằng việc thiếu tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất, những lo ngại về quyền riêng tư và chi phí cao cho việc gắn nhãn, lưu trữ dữ liệu là những rào cản lớn nhất đối với AI y tế.
Bà cho biết các bệnh viện nắm giữ kho dữ liệu lâm sàng có giá trị lớn, nhưng lo ngại về quyền riêng tư của bệnh nhân và an toàn dữ liệu có thể khiến họ không muốn chia sẻ thông tin. Bà dự đoán các mô hình nền tảng đa dụng và mô hình y tế chuyên biệt sẽ tiếp tục tồn tại song song. Vì vậy, những giao diện và giao thức trao đổi thông tin chung sẽ ngày càng quan trọng, giúp các hệ thống khác nhau có thể trao đổi dữ liệu và phối hợp hoạt động.
Việc tháo gỡ những rào cản này có thể quyết định mức độ phổ biến của AI tại các cơ sở y tế bên ngoài những bệnh viện lớn ở đô thị.
Theo bà Zhang Qi, các nền tảng khám chữa bệnh từ xa ứng dụng AI và trợ lý AI chuyên khoa có thể trở thành một trong những ứng dụng thiết thực nhất trong ba đến năm năm tới. Những công cụ này có thể giúp cơ sở y tế tuyến cơ sở nâng cao năng lực chẩn đoán, đồng thời giúp bệnh nhân tiếp cận chuyên môn của các bệnh viện hàng đầu dễ dàng hơn.
Tuy nhiên, việc ứng dụng rộng rãi cũng đặt ra những câu hỏi cấp thiết về an toàn và trách nhiệm.
Bà cho rằng tốc độ đổi mới nhanh hơn cần đi kèm các yêu cầu rõ ràng về kiểm định an toàn, đánh giá đạo đức và giám sát liên tục sau khi hệ thống AI được đưa vào sử dụng lâm sàng. Cơ quan y tế quốc gia Trung Quốc cũng nhiều lần nhấn mạnh AI phải hỗ trợ và bổ trợ cho nhân viên y tế, thay vì thay thế họ.
Hiện tại, khi Med-Go đưa ra kết luận khác với bác sĩ, quyết định cuối cùng vẫn thuộc về bác sĩ. Duantao cho biết mục tiêu ở giai đoạn này không phải loại bỏ bác sĩ khỏi quy trình ra quyết định, đồng thời lưu ý rằng sai sót y khoa đã tồn tại từ trước khi AI xuất hiện.
Tuy nhiên, ông dự đoán sự cân bằng này sẽ thay đổi khi công nghệ ngày càng có năng lực cao hơn. Theo Duantao, hiện nay con người vẫn đảm nhận gần như toàn bộ quá trình ra quyết định y khoa, nhưng tỷ lệ tham gia trực tiếp của con người trong một số quy trình có thể giảm xuống dưới 10% trong tương lai. Khi đó, bác sĩ sẽ tập trung vào những quyết định then chốt và công tác giám sát.
Các bệnh viện Trung Quốc ngày càng sử dụng nhiều tác nhân AI trong vận hành. Ảnh: China Daily
Ảnh minh họa mô hình bệnh viện sử dụng robot và tác nhân AI ở Trung Quốc. Ảnh: Med-Tech World
