Phát triển "trợ lý AI" hỗ trợ bác sĩ tra cứu thông tin, hồ sơ bệnh án

Dự án MedViệtAI là nền tảng trợ lý AI dựa trên chứng cứ cho bệnh viện và phòng khám, nhằm hỗ trợ tra cứu phác đồ/quy trình, tổng hợp hồ sơ bệnh án, và tạo ra câu trả lời có trích dẫn nguồn, để giảm tải thời gian hành chính, tăng thời gian chăm sóc bệnh nhân, và giảm rủi ro thông tin sai lệch.

Đội ngũ dự án gồm 4 thành viên chủ lực đến từ Đại học Công nghệ Swinburne (Việt Nam). Mỗi người một thế mạnh, nhưng cùng chung tinh thần kỷ luật và cầu thị và xây dựng nguyên tắc cốt lõi cho dự án: "Đúng khoa học, tôn trọng chuyên môn y khoa và ưu tiên an toàn".

Theo các thành viên của nhóm, Dự án không bắt đầu bằng tham vọng "thay đổi ngành y", mà xuất phát từ một câu hỏi rất cụ thể: Vì sao trong kỷ nguyên dữ liệu, bác sĩ vẫn phải mất quá nhiều thời gian cho tra cứu, tổng hợp hồ sơ và kiểm tra thông tin?

Anh Lê Đăng Khoa cho biết trong quá trình học tập và nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã có cơ hội tiếp xúc với những câu chuyện rất đời thường từ người thân làm trong ngành y. Những tập hồ sơ dày, những phác đồ nằm rải rác ở nhiều nguồn, cùng áp lực thời gian khi ra quyết định đã trở thành chất liệu ban đầu cho ý tưởng.

Thay vì xây dựng một công cụ "nói cho hay", nhóm lựa chọn hướng đi thận trọng hơn là tạo ra một trợ lý AI dựa trên chứng cứ, nơi mỗi thông tin đều có nguồn rõ ràng. Con người - cụ thể là bác sĩ vẫn giữ vai trò trung tâm.

Nhóm vận hành như một phòng thí nghiệm nhỏ. Mỗi người có công việc chính riêng, nên dự án được duy trì chủ yếu vào buổi tối và cuối tuần. Trung bình, mỗi thành viên dành khoảng 10 giờ mỗi tuần cho dự án. Quan trọng hơn, mọi quyết định đều được thảo luận dựa trên dữ liệu và lý do, thay vì cảm xúc. Chính cách làm này giúp nhóm duy trì được nhịp độ ổn định, tránh "đốt sức" và giữ được tinh thần lâu dài.

"Không phải lúc nào hành trình cũng suôn sẻ. Có thời điểm, một số thành viên cũ rời nhóm đúng lúc dự án cần tăng tốc. Sự mất mát không chỉ nằm ở nhân lực, mà còn ở nhịp phối hợp và niềm tin. Chúng tôi từng đối diện câu hỏi, liệu mình có đang đi đúng hướng?", Lê Đăng Khoa chia sẻ.

Thay vì cố gắng chạy tiếp, các thành viên chọn cách dừng lại để kiểm tra lại từ đầu. Chính quá trình "làm chậm" này đã giúp nhóm củng cố lại định hướng và xây dựng được một bản demo có cơ sở vững chắc hơn. Khoảnh khắc nhận được phản hồi tích cực từ người trong ngành y đã trở thành điểm tựa tinh thần quan trọng, giúp nhóm tin rằng con đường mình chọn là đúng, dù không nhanh.

"Điều giữ cho các thành viên đi đến hôm nay không chỉ là đam mê công nghệ, mà là cảm giác đang làm một việc có ích. Những câu chuyện về bệnh nhân, về bác sĩ làm việc trong áp lực, hay những cuộc trò chuyện với người trong ngành đã giúp nhóm luôn giữ được sự khiêm tốn. Với các nhà khoa học trẻ, khoa học không phải để phô diễn, mà để phục vụ. Nhóm luôn nhắc nhau rằng AI trong y tế cần biết giới hạn, cần minh bạch và cần đặt an toàn lên hàng đầu", anh Lê Đăng Khoa nói.