PGS.TS Lê Hoàng Sơn: Khung dữ liệu chuẩn hóa là "chìa khóa" để AI đồng hành cùng y tế Việt Nam

Trong cuộc cách mạng y tế số, dữ liệu không chỉ là thông tin mà đã trở thành "huyết mạch" vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay là làm sao để sàng lọc được từ dữ liệu rác, bởi một hệ thống AI dù thông minh đến đâu cũng sẽ đưa ra những chẩn đoán sai lệch nếu đầu vào thiếu chuẩn xác.

Bước ngoặt từ Khung dữ liệu AI Y tế 2026 - 2030

Tại hội thảo "Thúc đẩy hợp tác về AI y tế và Tập huấn quản trị, ứng dụng AI cho cán bộ y tế", một chiến lược dài hơi đã được định hình. PGS. TS. Lê Hoàng Sơn - Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQG Hà Nội), Giám đốc Trung tâm AIRC - đã trình bày tham luận về "Khung dữ liệu AI y tế Việt Nam giai đoạn 2026 - 2030".

Báo cáo này không chỉ nhận diện các "điểm nghẽn" cố hữu mà còn đề xuất mô hình hợp tác "Kiềng ba chân": Viện/Trường - Bộ Y tế - Bệnh viện/Sở Y tế. Đây được xem là lời giải cho bài toán chuẩn hóa dữ liệu tập trung, tạo môi trường huấn luyện AI minh bạch và có trách nhiệm.

Hành lang pháp lý: "Bệ phóng" cho sự minh bạch

Trong nỗ lực hiện thực hóa mục tiêu tại Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, Việt Nam đang nhanh chóng hoàn thiện "luật chơi" để bắt kịp các tiêu chuẩn quản trị quốc tế như EU AI Act hay các nguyên tắc đạo đức của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO). Sự phát triển của AI y tế hiện nay không còn là hoạt động tự phát mà được bảo vệ và điều chỉnh bởi một hệ thống văn bản pháp luật chặt chẽ, tạo thành tấm "lá chắn" cho sự phát triển bền vững:

Luật Trí tuệ nhân tạo (Số 134/2025/QH15): Đây là văn bản pháp lý cao nhất, đặt nền móng cho việc nghiên cứu và ứng dụng công nghệ này tại Việt Nam. Trong lĩnh vực y tế, Luật đặc biệt nhấn mạnh vào việc bảo đảm an toàn tuyệt đối cho người bệnh, nâng cao độ tin cậy của AI trong điều kiện thực tế và bảo mật dữ liệu sức khỏe.

Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (Số 91/2025/QH15): Đóng vai trò thiết lập quyền và nghĩa vụ trong việc xử lý các dữ liệu nhạy cảm. Luật này tạo dựng niềm tin số bằng cách yêu cầu mọi quy trình thu thập và xử lý dữ liệu phải minh bạch, có sự đồng ý của chủ thể dữ liệu.

Luật Dữ liệu (Số 60/2024/QH15) và Nghị định 102/2025/NĐ-CP: Các văn bản này quy định chi tiết về quản lý dữ liệu y tế, tạo cơ sở pháp lý để hình thành Cơ sở dữ liệu y tế Quốc gia và Hồ sơ sức khỏe điện tử. Quy trình xử lý dữ liệu được yêu cầu phải tuyệt đối minh bạch và bảo đảm an ninh quốc gia.

Quyết định số 2038/QĐ-BYT (ngày 23/6/2025): Việc phê duyệt kế hoạch triển khai Nghị định 102 là minh chứng cho quyết tâm chính trị mạnh mẽ của Bộ Y tế. Quyết định này giao nhiệm vụ cụ thể cho các đơn vị chuyên trách để hiện thực hóa Khung dữ liệu AI trong giai đoạn tới.

Vượt qua những "ốc đảo" dữ liệu và rào cản thực tế

Dù đã ghi nhận những bước tiến dài trong công cuộc chuyển đổi số, song để đạt được sự "sẵn sàng" toàn diện cho kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, hệ thống y tế Việt Nam hiện đang phải đối diện với năm thách thức cốt lõi cần được giải quyết triệt để.

Thách thức đầu tiên và cũng là trở ngại lớn nhất chính là tình trạng phân mảnh dữ liệu. Hiện nay, nguồn dữ liệu sức khỏe vẫn bị chia cắt thành những "ốc đảo" thông tin biệt lập tại từng bệnh viện, thiếu đi sự liên thông và tiêu chuẩn hóa theo các quy chuẩn chung. Sự rời rạc này khiến việc tập hợp và khai thác dữ liệu để huấn luyện các mô hình học máy trên quy mô lớn trở nên vô cùng khó khăn, làm giảm đi độ chính xác và tính ứng dụng của các hệ thống AI.

Song hành với đó là những hạn chế về năng lực quản trị. Tại nhiều cơ sở khám chữa bệnh, hạ tầng kỹ thuật và quy trình quản lý dữ liệu lớn vẫn còn bộc lộ nhiều điểm yếu. Các giải pháp bảo mật hiện tại chưa đủ mạnh mẽ để đáp ứng những yêu cầu khắt khe từ các đạo luật mới về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặt ra rủi ro lớn trong việc lưu trữ và xử lý thông tin y tế nhạy cảm.

Về khía cạnh nhân lực, sự thiếu hụt chuyên gia đầu ngành đang là một nút thắt khó gỡ. Ngành y tế hiện đang thiếu vắng đội ngũ giảng viên chuyên trách có am hiểu sâu sắc về AI y tế, cùng với đó là sự hạn hẹp về nguồn lực tài chính và hạ tầng cần thiết để triển khai các dự án nghiên cứu quy mô quốc gia. Điều này dẫn đến sự thiếu hụt các nghiên cứu ứng dụng thực tiễn mang tính bứt phá.

Hơn thế nữa, rào cản trong việc tiếp cận dữ liệu lâm sàng cũng làm chậm tiến trình đổi mới. Do chưa có một cơ chế chia sẻ thông tin minh bạch và hành lang pháp lý rõ ràng giữa các đơn vị, việc truy cập vào các bộ dữ liệu lớn để thử nghiệm và tinh chỉnh thuật toán vẫn gặp nhiều trở ngại, khiến các giải pháp công nghệ khó lòng tiếp cận được thực tế điều trị.

Cuối cùng, áp lực về đạo đức và quyền riêng tư tạo nên một rào cản tâm lý đáng kể. Những lo ngại xoay quanh trách nhiệm của AI trong các quyết định chẩn đoán có ảnh hưởng đến tính mạng, cùng nỗi sợ rò rỉ thông tin cá nhân của bệnh nhân, đã tạo nên sự dè dặt cho cả đội ngũ bác sĩ lẫn người bệnh. Để xây dựng được "niềm tin số", ngành y tế cần có những giải pháp thấu đáo nhằm bảo đảm tính minh bạch và đạo đức trong mọi khâu ứng dụng công nghệ.

Sáu mục tiêu cốt lõi: Nền móng của sự an toàn và tin cậy

Trong hành trình hiện thực hóa mục tiêu tại Chiến lược quốc gia về Trí tuệ nhân tạo (AI) đến năm 2030, việc xây dựng Khung dữ liệu AI Y tế Quốc gia giai đoạn 2026 - 2030 được xem là một bước đi mang tính quyết định. Đây không chỉ đơn thuần là một kho lưu trữ thông tin kỹ thuật số mà đã trở thành một hệ sinh thái quản trị dữ liệu thông minh, nơi công nghệ và y học giao thoa để phục vụ sứ mệnh chăm sóc sức khỏe toàn dân.

Hệ sinh thái này được vận hành dựa trên sáu mục tiêu chiến lược cốt lõi, bắt đầu từ việc tiêu chuẩn hóa dữ liệu để tạo ra sự tương thích hoàn hảo với các thuật toán AI. Đi kèm với đó là nỗ lực nâng cao an toàn lâm sàng và thực thi tự động các nguyên tắc đạo đức, quyền riêng tư ngay trong quy trình xử lý dữ liệu. 

Để xóa bỏ những rào cản truyền thống, khung dữ liệu thúc đẩy sự cộng tác liên ngành chặt chẽ giữa đội ngũ y bác sĩ, kỹ sư AI và các nhà tin sinh học, đồng thời tích hợp trực tiếp nguồn dữ liệu chuẩn vào giáo dục y khoa để đào tạo nguồn nhân lực số. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống AI có độ tin cậy cao, trở thành người trợ thủ đắc lực và đáng tin cậy của các thầy thuốc trong thực tế điều trị.

Để hiện thực hóa tầm nhìn này, một cơ chế phối hợp đa bên theo mô hình "ngũ giác" và chiến lược "kiềng ba chân" đã được đề xuất. Đây là sự gắn kết không thể tách rời giữa Bộ Y tế, các đơn vị thực hành lâm sàng/đào tạo và các tổ chức, doanh nghiệp công nghệ quốc tế. Trong mối quan hệ này, Bộ Y tế giữ vai trò hạt nhân trong việc hoàn thiện hành lang pháp lý và tạo "vốn mồi" thông qua các dự án đầu tư công - tư. Các doanh nghiệp công nghệ đảm nhiệm việc chuyển đổi dữ liệu thô thành các bộ dữ liệu huấn luyện có cấu trúc, trong khi các tổ chức quốc tế đóng vai trò cầu nối để thu hút công nghệ tiên tiến và vốn FDI vào Việt Nam.

Chiến lược này được triển khai cụ thể qua bốn nhóm giải pháp then chốt. Trước hết là thiết lập cơ chế thống nhất để phá bỏ các "ốc đảo dữ liệu", tạo ra một kho dữ liệu mẫu quốc gia cho phép liên thông giữa các bệnh viện. Tiếp theo là việc thiết kế dữ liệu mẫu đa tầng, tích hợp từ dữ liệu lâm sàng đến hình ảnh y tế để tạo ra nguồn "nguyên liệu sạch" cho AI. 

Song song đó, ngành y tế tập trung phát triển các nền tảng dùng chung và quy trình thử nghiệm "sandbox" nghiêm ngặt để kiểm chứng các giải pháp công nghệ trước khi ứng dụng rộng rãi. Cuối cùng, các khuyến nghị chính sách về quản trị và khai thác dữ liệu sẽ tạo ra một "hành lang mềm" vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo, vừa đảm bảo tính thượng tôn pháp luật.

***

Sức mạnh của khung dữ liệu này đã được minh chứng rõ nét qua những thành tựu tiên phong của Đại học Quốc gia Hà Nội. Thông qua việc huấn luyện thuật toán trên các bộ dữ liệu lâm sàng thực tế tại Việt Nam, các hệ thống như VNCEPH đã tạo ra bước đột phá trong phân tích hình ảnh sọ mặt dựa trên đặc điểm nhân trắc học của người Việt. 

Tương tự, hệ thống VNU DIAGNOSIS đã đạt được độ chính xác tương đương chuyên gia đầu ngành trong chẩn đoán viêm quanh cuống răng, trong khi AIRC-KNEE hỗ trợ phân tầng mức độ thoái hóa khớp gối giúp bác sĩ đưa ra phác đồ tối ưu ngay tại các bệnh viện lớn như Bệnh viện E.

Việc xây dựng AI y tế không chỉ là câu chuyện về thuật toán hay kỹ thuật, mà là hành trình bồi đắp niềm tin số giữa thầy thuốc, bệnh nhân và công nghệ. Với sự quyết tâm chính trị mạnh mẽ và sự phối hợp nhịp nhàng giữa các bên, một hệ thống AI biết "lắng nghe" và "thấu hiểu" trên nền tảng dữ liệu chuẩn mực sẽ trở thành động lực quan trọng để hiện thực hóa khát vọng nâng cao sức khỏe nhân dân, góp phần đưa Việt Nam vững bước vào năm 2030.