AI trong y tế đang bùng nổ, nhưng hiệu quả thực tế đối với bệnh nhân vẫn là một ẩn số

AI trong y tế đang bùng nổ, nhưng hiệu quả thực tế đối với bệnh nhân vẫn là một ẩn số

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng hiện diện khắp mọi nơi, đặc biệt là trong các bệnh viện. Các bác sĩ đang sử dụng AI để hỗ trợ ghi chú bệnh án, trong khi các công cụ dựa trên AI đang quét qua hồ sơ bệnh nhân để phát hiện những người có thể cần sự hỗ trợ hoặc phương pháp điều trị cụ thể. Chúng cũng được dùng để giải thích kết quả xét nghiệm y tế và phim X-quang. Một số lượng ngày càng lớn các nghiên cứu cho thấy nhiều công cụ trong số này có thể mang lại kết quả chính xác. Tuy nhiên, có một câu hỏi lớn hơn ở đây: Liệu việc sử dụng chúng có thực sự dẫn đến kết quả sức khỏe tốt hơn cho bệnh nhân hay không? Chúng ta vẫn chưa có câu trả lời thỏa đáng.

Đó là lập luận của Jenna Wiens, nhà khoa học máy tính tại Đại học Michigan, và Anna Goldenberg của Đại học Toronto, trong một bài báo được đăng trên tạp chí Nature Medicine tuần này. Wiens cho biết bà đã dành nhiều năm để điều tra cách AI có thể mang lại lợi ích cho y tế. Trong thập kỷ đầu tiên của sự nghiệp, bà cố gắng giới thiệu công nghệ này cho các bác sĩ lâm sàng. Nhưng trong vài năm gần đây, dường như "một công tắc đã được bật". Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe không chỉ quan tâm nhiều hơn đến hứa hẹn của các công nghệ này, mà họ còn bắt đầu triển khai chúng một cách nhanh chóng.

Thiếu đánh giá nghiêm ngặt về hiệu quả

Vấn đề là nhiều nhà cung cấp không đánh giá nghiêm ngặt xem chúng hoạt động tốt như thế nào trong thực tế. Hãy lấy các công cụ "AI môi trường" (ambient AI) làm ví dụ. Còn được gọi là AI ghi chép (AI scribes), chúng "lắng nghe" các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân, sau đó chuyển ngữ và tóm tắt lại. Nhiều công cụ khác nhau đã có mặt và đang được các nhà cung cấp dịch vụ y tế áp dụng rộng rãi.

Vài tháng trước, một nhân viên tại một trung tâm y tế lớn ở New York, người phát triển các công cụ AI cho bác sĩ, đã chia sẻ rằng theo kinh nghiệm cá nhân, các nhân viên y tế "vô cùng hạnh phúc" với công nghệ này — nó cho phép họ tập trung toàn bộ sự chú ý vào bệnh nhân trong các cuộc hẹn, và giúp họ tiết kiệm được rất nhiều thời gian cho công việc giấy tờ tốn thời gian. Các nghiên cứu sơ bộ hỗ trợ những câu chuyện này và cho thấy các công cụ này có thể giảm bớt tình trạng kiệt sức (burnout) của nhân viên y tế. Tất cả điều đó rất tốt. Nhưng còn kết quả sức khỏe của bệnh nhân thì sao?

"[Các nhà nghiên cứu] đã đánh giá sự hài lòng của nhà cung cấp hoặc bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân, nhưng thực sự chưa đánh giá xem các công cụ này đang ảnh hưởng như thế nào đến việc ra quyết định lâm sàng," Wiens nói. "Chúng ta đơn giản là không biết."

Độ chính xác chưa chắc đã mang lại lợi ích

Điều tương tự cũng xảy ra với các công nghệ dựa trên AI khác được sử dụng trong môi trường y tế. Một số được sử dụng để dự đoán diễn biến sức khỏe của bệnh nhân, một số khác để đề xuất phương pháp điều trị. Chúng được thiết kế để làm cho việc chăm sóc sức khỏe hiệu quả và tiết kiệm hơn. Nhưng ngay cả một công cụ "chính xác" cũng chưa chắc chắn sẽ cải thiện kết quả sức khỏe.

AI có thể tăng tốc độ diễn giải phim chụp X-quang ngực, ví dụ như vậy. Nhưng bác sĩ sẽ dựa vào phân tích của nó bao nhiêu phần trăm? Công cụ đó sẽ ảnh hưởng như thế nào đến cách bác sĩ tương tác với bệnh nhân hoặc đề xuất phương pháp điều trị? Và cuối cùng: Điều đó có ý nghĩa gì đối với những bệnh nhân đó?

Wiens cho biết câu trả lời cho những câu hỏi này có thể khác nhau giữa các bệnh viện hoặc khoa phòng và có thể phụ thuộc vào quy trình làm việc lâm sàng. Chúng cũng có thể khác nhau giữa các bác sĩ ở các giai đoạn khác nhau trong sự nghiệp của họ.

Những hậu quả không mong muốn

Lấy AI ghi chép làm một ví dụ khác. Một số nghiên cứu về việc sử dụng AI trong giáo dục cho thấy các công cụ như vậy có thể ảnh hưởng đến cách con người xử lý thông tin về mặt nhận thức. Liệu chúng có ảnh hưởng đến cách bác sĩ xử lý thông tin của bệnh nhân không? Các công cụ này có ảnh hưởng đến cách sinh viên y tế suy nghĩ về dữ liệu bệnh nhân theo cách tác động đến việc chăm sóc không? Wiens cho rằng những câu hỏi này cần được khám phá. "Chúng ta thích những thứ giúp tiết kiệm thời gian, nhưng chúng ta phải nghĩ về những hậu quả không mong muốn của điều này," bà nói.

Trong một nghiên cứu được công bố vào tháng 1 năm 2025, Paige Nong tại Đại học Minnesota và các đồng nghiệp đã phát hiện ra rằng khoảng 65% bệnh viện tại Mỹ sử dụng các công cụ dự đoán hỗ trợ bởi AI. Chỉ có hai phần ba trong số các bệnh viện đó đánh giá độ chính xác của chúng. Và thậm chí ít hơn nữa là đánh giá sự thiên kiến (bias).

Wiens cho biết số lượng bệnh viện sử dụng các công cụ này có lẽ đã tăng lên kể từ đó. Những bệnh viện đó, hoặc các thực thể khác ngoài các công ty phát triển công cụ, cần đánh giá xem chúng giúp ích bao nhiêu trong các bối cảnh cụ thể. Có khả năng chúng khiến bệnh nhân tồi tệ hơn, mặc dù khả năng cao hơn là các công cụ AI chỉ không mang lại lợi ích như các nhà cung cấp dịch vụ y tế giả định.

"Tôi thực sự tin vào tiềm năng của AI để thực sự cải thiện việc chăm sóc lâm sàng," Wiens nói, người nhấn mạnh rằng bà không muốn ngăn chặn việc áp dụng các công cụ AI trong y tế. Bà chỉ muốn có thêm thông tin về cách chúng đang ảnh hưởng đến con người. "Tôi phải tin rằng trong tương lai không phải là tất cả đều là AI hay không có AI nào cả. Nó nằm ở đâu đó ở giữa."