Quang Trương
Pearl
AI đã đủ giỏi để “chạm tay” vào chẩn đoán y tế, hay tất cả mới chỉ dừng ở giấy tờ và quy trình?
Nhưng có một điểm chung rất đáng chú ý. Không công cụ nào trong số này được cấp phép là thiết bị y tế. Không công cụ nào được phép dùng trực tiếp để chẩn đoán hay điều trị cho bệnh nhân, dù ngôn ngữ tiếp thị đều nói về sự chuyển đổi lớn trong chăm sóc sức khỏe.
OpenAI ra mắt ChatGPT Health, cho phép người dùng tại Mỹ kết nối hồ sơ y tế cá nhân thông qua các nền tảng như b.well, Apple Health, Function hay MyFitnessPal. Đây là cách tiếp cận hướng thẳng tới người dùng cuối, với danh sách chờ dành cho tài khoản Free, Plus và Pro, ngoại trừ một số khu vực như EU, Thụy Sĩ và Anh.
Google thì chọn hướng mở. MedGemma 1.5 được phát hành dưới dạng mô hình mã nguồn mở trong chương trình Health AI Developer Foundations. Công cụ này có khả năng diễn giải hình ảnh CT, MRI ba chiều và cả ảnh mô bệnh học toàn phần, nhưng được định vị rõ ràng là nền tảng cho nhà phát triển thử nghiệm và tinh chỉnh, không phải sản phẩm chẩn đoán hoàn chỉnh.
Anthropic lại đi theo con đường doanh nghiệp. Claude for Healthcare được tích hợp vào Claude for Enterprise, kết nối với các cơ sở dữ liệu bảo hiểm, hệ thống mã ICD-10 và cơ quan định danh nhà cung cấp y tế, tất cả đều tuân thủ HIPAA. Đối tượng mà Anthropic nhắm tới là các tổ chức y tế, không phải người dùng cá nhân.
Dù khác cách triển khai, cả ba đều thống nhất ở một điểm pháp lý. Đây là hệ thống hỗ trợ, không thay thế phán đoán lâm sàng. Không chẩn đoán, không điều trị, không đưa ra quyết định y khoa trực tiếp.
Anthropic cho biết Claude Opus 4.5 đạt hơn 60% trong các bài kiểm tra tính toán y khoa MedCalc và cũng đạt 92,3% trên MedAgentBench khi bật khả năng thực thi mã Python. Họ nhấn mạnh việc giảm ảo giác thông tin, dù không công bố số liệu chi tiết.
OpenAI không đưa ra con số so sánh cụ thể, mà nhấn mạnh rằng mỗi tuần có hơn 230 triệu người trên toàn cầu đang đặt câu hỏi liên quan đến sức khỏe và lối sống trên ChatGPT, dựa trên dữ liệu sử dụng ẩn danh.
Vấn đề nằm ở chỗ, các chuẩn này chỉ đo hiệu suất trên tập dữ liệu thử nghiệm được chọn lọc. Chúng không phản ánh kết quả điều trị thực tế. Trong y tế, một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả đe dọa tính mạng, khiến khoảng cách giữa “độ chính xác trên giấy” và “hiệu quả trong bệnh viện” trở nên cực kỳ nhạy cảm.
Khung pháp lý hiện tại vẫn chưa theo kịp tốc độ phát triển của AI y tế. Tại Mỹ, việc một phần mềm có bị coi là thiết bị y tế hay không phụ thuộc vào mục đích sử dụng. Chỉ cần dính đến hỗ trợ chẩn đoán hay điều trị, nguy cơ phải qua FDA là rất lớn. Và cho đến nay, chưa công cụ nào trong ba cái tên trên được phê duyệt.
Trách nhiệm pháp lý cũng là một vùng xám. Nếu bác sĩ dựa vào phân tích của AI để xử lý thủ tục phê duyệt trước, khiến việc điều trị bị chậm trễ và bệnh nhân gặp rủi ro, ai sẽ chịu trách nhiệm? Luật hiện hành gần như chưa có câu trả lời rõ ràng.
Ở châu Á Thái Bình Dương, tình hình còn phức tạp hơn khi nhiều quốc gia chưa có hướng dẫn cụ thể cho AI tạo sinh trong chẩn đoán y tế. Điều này tạo ra nghịch lý, nơi những khu vực thiếu hạ tầng y tế nhất, lẽ ra có thể hưởng lợi nhiều nhất từ AI, lại là nơi khó triển khai nhất vì thiếu khung pháp lý.
AI đang được dùng nhiều nhất ở những khâu ít rủi ro ngay lập tức như lập hồ sơ, xử lý yêu cầu bảo hiểm, soạn thảo tài liệu, chứ chưa phải nơi nó có thể tạo ra tác động lớn nhất là hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Công nghệ đã sẵn sàng. Chỉ với gói thuê bao khoảng 20 USD mỗi tháng, tương đương hơn 500.000 VNĐ, người dùng đã có thể tiếp cận các công cụ suy luận y tế rất mạnh. Nhưng việc chúng có thật sự thay đổi cách chăm sóc sức khỏe hay không vẫn phụ thuộc vào những câu hỏi về pháp lý, trách nhiệm và tích hợp mà các thông báo hào nhoáng chưa trả lời được.
Nếu đặt trong bối cảnh Việt Nam, nơi bệnh viện luôn quá tải và bác sĩ phải gánh khối lượng giấy tờ khổng lồ, có lẽ câu hỏi không phải là AI có đủ thông minh hay không, mà là khi nào hệ thống đủ sẵn sàng để cho phép nó bước thêm một bước nữa. (artificialintelligence)
AI y tế đang được tung ra cùng lúc, có thật chỉ là trùng hợp?
Nếu nhìn vào mốc thời gian, thật khó tin đây chỉ là ngẫu nhiên. Chỉ trong vài ngày đầu tháng 1 năm 2026, OpenAI, Google và Anthropic gần như đồng loạt công bố các công cụ AI chuyên biệt cho lĩnh vực y tế. Không phải một sản phẩm, mà là ba hướng tiếp cận khác nhau, cùng nhắm vào một ngành vốn được xem là khó tính bậc nhất.Nhưng có một điểm chung rất đáng chú ý. Không công cụ nào trong số này được cấp phép là thiết bị y tế. Không công cụ nào được phép dùng trực tiếp để chẩn đoán hay điều trị cho bệnh nhân, dù ngôn ngữ tiếp thị đều nói về sự chuyển đổi lớn trong chăm sóc sức khỏe.
OpenAI ra mắt ChatGPT Health, cho phép người dùng tại Mỹ kết nối hồ sơ y tế cá nhân thông qua các nền tảng như b.well, Apple Health, Function hay MyFitnessPal. Đây là cách tiếp cận hướng thẳng tới người dùng cuối, với danh sách chờ dành cho tài khoản Free, Plus và Pro, ngoại trừ một số khu vực như EU, Thụy Sĩ và Anh.
Google thì chọn hướng mở. MedGemma 1.5 được phát hành dưới dạng mô hình mã nguồn mở trong chương trình Health AI Developer Foundations. Công cụ này có khả năng diễn giải hình ảnh CT, MRI ba chiều và cả ảnh mô bệnh học toàn phần, nhưng được định vị rõ ràng là nền tảng cho nhà phát triển thử nghiệm và tinh chỉnh, không phải sản phẩm chẩn đoán hoàn chỉnh.
Anthropic lại đi theo con đường doanh nghiệp. Claude for Healthcare được tích hợp vào Claude for Enterprise, kết nối với các cơ sở dữ liệu bảo hiểm, hệ thống mã ICD-10 và cơ quan định danh nhà cung cấp y tế, tất cả đều tuân thủ HIPAA. Đối tượng mà Anthropic nhắm tới là các tổ chức y tế, không phải người dùng cá nhân.
Dù khác cách triển khai, cả ba đều thống nhất ở một điểm pháp lý. Đây là hệ thống hỗ trợ, không thay thế phán đoán lâm sàng. Không chẩn đoán, không điều trị, không đưa ra quyết định y khoa trực tiếp.
Hiệu năng tăng vọt, nhưng lâm sàng vẫn là câu chuyện khác
Về mặt kỹ thuật, tiến bộ là rất rõ. Google công bố MedGemma 1.5 đạt độ chính xác 92,3% trên MedAgentBench, một chuẩn đánh giá do Đại học Stanford phát triển, cao hơn nhiều so với các phiên bản trước. Mô hình này cũng cải thiện đáng kể trong phân loại bệnh lý trên MRI và phát hiện bất thường trên CT trong các thử nghiệm nội bộ.Anthropic cho biết Claude Opus 4.5 đạt hơn 60% trong các bài kiểm tra tính toán y khoa MedCalc và cũng đạt 92,3% trên MedAgentBench khi bật khả năng thực thi mã Python. Họ nhấn mạnh việc giảm ảo giác thông tin, dù không công bố số liệu chi tiết.
OpenAI không đưa ra con số so sánh cụ thể, mà nhấn mạnh rằng mỗi tuần có hơn 230 triệu người trên toàn cầu đang đặt câu hỏi liên quan đến sức khỏe và lối sống trên ChatGPT, dựa trên dữ liệu sử dụng ẩn danh.
Vấn đề nằm ở chỗ, các chuẩn này chỉ đo hiệu suất trên tập dữ liệu thử nghiệm được chọn lọc. Chúng không phản ánh kết quả điều trị thực tế. Trong y tế, một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả đe dọa tính mạng, khiến khoảng cách giữa “độ chính xác trên giấy” và “hiệu quả trong bệnh viện” trở nên cực kỳ nhạy cảm.
Khung pháp lý hiện tại vẫn chưa theo kịp tốc độ phát triển của AI y tế. Tại Mỹ, việc một phần mềm có bị coi là thiết bị y tế hay không phụ thuộc vào mục đích sử dụng. Chỉ cần dính đến hỗ trợ chẩn đoán hay điều trị, nguy cơ phải qua FDA là rất lớn. Và cho đến nay, chưa công cụ nào trong ba cái tên trên được phê duyệt.
Trách nhiệm pháp lý cũng là một vùng xám. Nếu bác sĩ dựa vào phân tích của AI để xử lý thủ tục phê duyệt trước, khiến việc điều trị bị chậm trễ và bệnh nhân gặp rủi ro, ai sẽ chịu trách nhiệm? Luật hiện hành gần như chưa có câu trả lời rõ ràng.
Ở châu Á Thái Bình Dương, tình hình còn phức tạp hơn khi nhiều quốc gia chưa có hướng dẫn cụ thể cho AI tạo sinh trong chẩn đoán y tế. Điều này tạo ra nghịch lý, nơi những khu vực thiếu hạ tầng y tế nhất, lẽ ra có thể hưởng lợi nhiều nhất từ AI, lại là nơi khó triển khai nhất vì thiếu khung pháp lý.
AI y tế đang vào bệnh viện bằng con đường hành chính
Thực tế triển khai cho thấy các tổ chức y tế đang chọn lối đi an toàn. Claude được Novo Nordisk dùng để tự động hóa tài liệu và nội dung trong phát triển dược phẩm, tập trung vào hồ sơ nộp cho cơ quan quản lý. MedGemma được cơ quan bảo hiểm y tế Đài Loan dùng để trích xuất dữ liệu từ 30.000 báo cáo bệnh lý phục vụ phân tích chính sách, không phải quyết định điều trị.AI đang được dùng nhiều nhất ở những khâu ít rủi ro ngay lập tức như lập hồ sơ, xử lý yêu cầu bảo hiểm, soạn thảo tài liệu, chứ chưa phải nơi nó có thể tạo ra tác động lớn nhất là hỗ trợ quyết định lâm sàng.
Công nghệ đã sẵn sàng. Chỉ với gói thuê bao khoảng 20 USD mỗi tháng, tương đương hơn 500.000 VNĐ, người dùng đã có thể tiếp cận các công cụ suy luận y tế rất mạnh. Nhưng việc chúng có thật sự thay đổi cách chăm sóc sức khỏe hay không vẫn phụ thuộc vào những câu hỏi về pháp lý, trách nhiệm và tích hợp mà các thông báo hào nhoáng chưa trả lời được.
Nếu đặt trong bối cảnh Việt Nam, nơi bệnh viện luôn quá tải và bác sĩ phải gánh khối lượng giấy tờ khổng lồ, có lẽ câu hỏi không phải là AI có đủ thông minh hay không, mà là khi nào hệ thống đủ sẵn sàng để cho phép nó bước thêm một bước nữa. (artificialintelligence)
