Theo truyền thông Mỹ, ngày 20/10, tập đoàn dược phẩm AstraZeneca và tập đoàn công nghệ Oracle thông báo hợp tác khai thác trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu y tế thực tế và hạ tầng điện toán đám mây nhằm tối ưu hóa nghiên cứu lâm sàng, hỗ trợ phát hiện bệnh sớm và tăng cường giám sát an toàn thuốc. Thỏa thuận hướng tới giải quyết một trong những thách thức lớn của y học hiện đại: rút ngắn khoảng cách từ phát hiện khoa học đến ứng dụng trong chăm sóc và điều trị người bệnh.
Kết nối nghiên cứu với thực tiễn điều trị
Theo thông báo của hai doanh nghiệp, hợp tác sẽ tập trung vào việc sử dụng AI để xác định bệnh nhân phù hợp tham gia thử nghiệm lâm sàng, hỗ trợ phát hiện sớm một số bệnh và theo dõi các tín hiệu an toàn của thuốc. Những lĩnh vực được quan tâm gồm ung thư, bệnh tim mạch, bệnh thận, rối loạn chuyển hóa, bệnh hô hấp, miễn dịch và các bệnh hiếm gặp.
Chương trình đầu tiên dự kiến hỗ trợ chăm sóc và nghiên cứu tăng huyết áp tại Abu Dhabi, Các Tiểu vương quốc Arab Thống nhất, với sự tham gia của doanh nghiệp y tế M42. Các công cụ AI được định hướng giúp đội ngũ y tế nhận diện những bệnh nhân chưa kiểm soát tốt huyết áp, hỗ trợ thực hiện các hướng dẫn chuyên môn và tìm kiếm người bệnh đáp ứng tiêu chí sơ bộ của những nghiên cứu lâm sàng phù hợp. Việc đánh giá và quyết định điều trị vẫn thuộc trách nhiệm của các chuyên gia y tế.
Điểm đáng chú ý là AI không chỉ được sử dụng để phân tích dữ liệu trong phòng nghiên cứu, mà còn được kỳ vọng kết nối thông tin từ quá trình phát triển thuốc với hoạt động chăm sóc sức khỏe thường ngày. Dữ liệu thu thập trong thực tiễn có thể bổ sung bằng chứng cho nghiên cứu, trong khi những kết quả nghiên cứu mới có thể hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định phù hợp hơn với từng bệnh nhân.
Sự hợp tác giữa AstraZeneca và Oraclephản ánh một hướng phát triển đáng chú ý của AI trong y học: thay vì chỉ tập trung vào một khâu riêng lẻ, các doanh nghiệp đang tìm cách kết nối toàn bộ quá trình từ nghiên cứu, thử nghiệm đến thực hành lâm sàng. Đây cũng là hướng tiếp cận có ý nghĩa đối với việc đưa thành tựu khoa học vào thực tiễn, bởi một phát hiện mới chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được kiểm chứng, triển khai và tiếp cận đúng đối tượng người bệnh.
AI thay đổi cách phát triển thuốc và chăm sóc sức khỏe
Trong nhiều thập kỷ, phát triển một loại thuốc mới là quá trình kéo dài, tốn kém và có mức độ rủi ro cao. Các nhà khoa học phải tìm kiếm mục tiêu điều trị, sàng lọc hợp chất tiềm năng, tiến hành nghiên cứu tiền lâm sàng, thử nghiệm trên người và đánh giá độ an toàn, hiệu quả trước khi thuốc được cơ quan có thẩm quyền phê duyệt. Nhiều ứng viên thuốc không thể đi đến đích, khiến chi phí và thời gian dành cho nghiên cứu tăng lên.
AI có thể hỗ trợ một số công đoạn trong quy trình này bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu sinh học, dự đoán đặc tính của phân tử, sàng lọc ứng viên tiềm năng và hỗ trợ thiết kế nghiên cứu. Những công cụ này giúp các nhà nghiên cứu ưu tiên những hướng đi có triển vọng hơn, giảm bớt một số công việc thủ công và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn.
Trong thử nghiệm lâm sàng, một khó khăn lớn là tìm được đủ người tham gia đáp ứng các tiêu chí nghiên cứu. Việc tuyển bệnh nhân chậm có thể kéo dài thời gian thực hiện và làm tăng chi phí. AI có thể hỗ trợ rà soát dữ liệu y tế để nhận diện những người có khả năng phù hợp, giúp nhóm nghiên cứu xác định đối tượng cần được đánh giá thêm.
Trong thực hành y tế, các công cụ AI còn có thể hỗ trợ phân tích hình ảnh chẩn đoán, nhận diện dấu hiệu nguy cơ và tổng hợp thông tin từ hồ sơ bệnh án. Khi được kiểm chứng và tích hợp phù hợp vào quy trình chuyên môn, những ứng dụng này có thể giúp nhân viên y tế phát hiện vấn đề cần chú ý sớm hơn, giảm một phần công việc hành chính và dành thêm thời gian cho người bệnh.
Tuy nhiên, không nên đồng nhất khả năng của một mô hình trong môi trường thử nghiệm với hiệu quả điều trị thực tế. AI có thể đưa ra dự đoán sai, bỏ sót dấu hiệu bệnh hoặc hoạt động kém chính xác khi dữ liệu của bệnh nhân khác với dữ liệu dùng để phát triển mô hình. Vì vậy, kết quả từ công cụ AI cần được đánh giá độc lập và đặt trong bối cảnh lâm sàng cụ thể.
Báo cáo của Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD), công bố ngày 7/10/2026 sau hội nghị về mở rộng ứng dụng AI có trách nhiệm trong y tế tại Madrid, Tây Ban Nha, cho biết AI đã hỗ trợ giảm gánh nặng hành chính, cải thiện an toàn chẩn đoán và phục vụ y tế cộng đồng. Tuy nhiên, nhiều hệ thống y tế vẫn gặp khó khăn trong việc chuyển tiềm năng của công nghệ thành những cải thiện có thể đo lường. Báo cáo nhấn mạnh nhu cầu củng cố nền tảng dữ liệu, xây dựng niềm tin và phát triển mô hình triển khai bền vững.
Gợi mở cho Việt Nam
Đối với Việt Nam, AI có thể hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi bệnh mạn tính và nghiên cứu lâm sàng. Tuy nhiên, thay vì triển khai dàn trải, cần ưu tiên những lĩnh vực có nhu cầu rõ ràng, đánh giá hiệu quả và độ an toàn trước khi nhân rộng.
Cùng với việc chuẩn hóa, kết nối dữ liệu y tế và bảo vệ thông tin cá nhân, cần tăng cường hợp tác giữa cơ sở khám chữa bệnh, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ để đưa các kết quả nghiên cứu vào thực tiễn. Đội ngũ y tế cũng cần được trang bị kỹ năng sử dụng và đánh giá công cụ AI, bảo đảm công nghệ hỗ trợ chứ không thay thế trách nhiệm chuyên môn.
Những định hướng này phù hợp với tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW về thúc đẩy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Với Việt Nam, mục tiêu không nhất thiết là phát triển ngay những mô hình AI y tế lớn nhất, mà là lựa chọn đúng nhu cầu, kiểm chứng hiệu quả và từng bước nâng cao năng lực làm chủ công nghệ.
