AI chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu bệnh nhân được kết nối và chuẩn hóa giữa các hệ thống, theo ông Niru Rajakumar, CEO Amalga.
Diễn đàn về quản trị bệnh viện và hệ thống y tế “Hospital Management Asia 2026” (HMA 2026) diễn ra vào ngày 2 – 3/9, tại Bangkok, Thái Lan. Sự kiện quy tụ hơn 2.000 lãnh đạo bệnh viện, nhà hoạch định chính sách, chuyên gia y tế và đại diện các doanh nghiệp công nghệ. Các phiên thảo luận tập trung vào quản trị bệnh viện, chất lượng và an toàn người bệnh, chuyển đổi số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe.
Tại sự kiện, ông Niru Rajakumar, CEO Amalga – nhà cung cấp hệ thống thông tin bệnh viện tại New Zealand và Đông Nam Á, cho rằng các bệnh viện cần chuyển trọng tâm từ số hóa sang kết nối dữ liệu. Theo ông, công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi thông tin có thể được chia sẻ xuyên suốt tổ chức, hỗ trợ nhân viên y tế đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn.
Các chuyên gia cũng đề cập áp lực ngày càng lớn đối với hệ thống y tế châu Á. Tại Thái Lan, tỷ lệ người từ 60 tuổi trở lên được dự báo tăng từ khoảng 20% lên 28% trong một thập kỷ tới, trong khi thế giới có thể thiếu khoảng 11 triệu nhân viên y tế vào năm 2030. Dân số già hóa kéo theo nhu cầu chăm sóc các bệnh mạn tính, đa bệnh lý, trong khi nguồn nhân lực y tế khó đáp ứng tương ứng.
Một trong những vấn đề được đặt ra là dữ liệu bệnh nhân hiện được lưu trữ trên nhiều hệ thống khác nhau trong cùng một bệnh viện hoặc giữa các cơ sở y tế. Bác sĩ có thể phải tìm kiếm thông tin từ nhiều phần mềm, trong khi người bệnh phải khai lại tiền sử mỗi khi chuyển sang một cơ sở hoặc chuyên khoa khác.
Theo các chuyên gia, tình trạng này cũng làm giảm hiệu quả của những ứng dụng AI. Chẳng hạn, một số công cụ hỗ trợ ghi chép có thể giúp bác sĩ tiết kiệm 10 – 15 phút mỗi ca khám, nhưng nếu nội dung tạo ra không được đưa trở lại hồ sơ bệnh án chung, dữ liệu vẫn bị chia cắt và nhân viên y tế phải tiếp tục nhập hoặc tìm kiếm thông tin thủ công.
Tại Bumrungrad International Hospital (Bankok, Thái Lan), quá trình thử nghiệm AI trong chẩn đoán hình ảnh cũng mất khoảng ba năm trước khi đội ngũ chuyên môn đủ tin tưởng để đưa kết quả hỗ trợ của công nghệ vào quy trình. Trường hợp này cho thấy ngoài độ chính xác của thuật toán, AI còn cần được đánh giá trong môi trường lâm sàng và tích hợp với quy trình làm việc của bác sĩ.
Điểm chung được các chuyên gia nhấn mạnh là AI không nên được triển khai như một lớp công nghệ bổ sung trên hệ thống dữ liệu rời rạc. Muốn khai thác hiệu quả AI, bệnh viện trước hết cần bảo đảm dữ liệu được chuẩn hóa, kết nối và truy xuất đúng ngữ cảnh. Các kết quả do AI tạo ra vẫn phải được nhân viên y tế kiểm tra và xác nhận trước khi sử dụng trong chăm sóc người bệnh.
Theo ông Niru, việc xây dựng một hồ sơ tập trung quanh người bệnh là một trong những nền tảng để AI có thể phát huy giá trị. Thay vì dữ liệu nằm riêng biệt ở từng khoa, phòng hoặc phần mềm, thông tin cần được kết nối để tạo thành bức tranh đầy đủ hơn về quá trình điều trị của mỗi người bệnh.
Một hướng tiếp cận là chuẩn hóa dữ liệu theo các tiêu chuẩn kết nối như HL7 và FHIR, qua đó cho phép các hệ thống khác nhau trao đổi thông tin. Khi dữ liệu được tổ chức trên cùng một nền tảng, bệnh viện có thể triển khai các ứng dụng AI như hỗ trợ ghi chép, phân tích dữ liệu, cảnh báo hoặc hỗ trợ ra quyết định mà không phải xử lý lại dữ liệu từ đầu.
Amalga, đơn vị do đội ngũ từng xây dựng Orion Health phát triển, cho biết đang vận hành hệ thống thông tin bệnh viện tại hơn 30 cơ sở ở New Zealand, Thái Lan và Việt Nam, phục vụ hơn 10 triệu bệnh nhân. Doanh nghiệp theo đuổi mô hình hợp nhất dữ liệu bệnh nhân trước khi triển khai các ứng dụng AI.
“AI chỉ hữu ích khi môi trường dữ liệu phía sau nó đáng tin cậy”, ông Niru nói, đồng thời cho rằng bệnh viện cần xây dựng nền tảng dữ liệu kết nối trước khi khai thác các ứng dụng AI.
Trong bối cảnh dân số già hóa và thiếu nhân lực y tế, các chuyên gia tại HMA 2026 cho rằng bài toán của bệnh viện không chỉ là đưa thêm công nghệ vào quy trình. Hiệu quả chuyển đổi số phụ thuộc vào khả năng kết nối các hệ thống, để dữ liệu phục vụ liên tục cho bác sĩ và người bệnh thay vì tồn tại ở những phần mềm riêng biệt.
