TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ DỮ LIỆU LỚN TRONG BỆNH NHIỄM TRÙNG: BỐI CẢNH TOÀN CẦU, THÁCH THỨC VÀ TRIỂN VỌNG TẠI VIỆT NAM
Abstract
Trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn đang chuyển đổi y học hiện đại, đặc biệt trong lĩnh vực bệnh nhiễm trùng. Công nghệ AI ngày càng được ứng dụng nhiều hơn trong chẩn đoán hình ảnh y tế, phát hiện nhiễm trùng huyết sớm, dự đoán bùng phát, tối ưu hóa điều trị và quản lý kháng sinh. Song song đó, sự mở rộng nhanh chóng của hồ sơ sức khỏe điện tử, cơ sở dữ liệu phòng thí nghiệm, hệ thống hình ảnh, thông tin bộ gen và giám sát dịch tễ học đã tạo ra các bộ dữ liệu chăm sóc sức khỏe quy mô lớn phù hợp với các ứng dụng học máy và học sâu. Trên toàn cầu, AI đã chứng minh hiệu suất đầy hứa hẹn trong việc phát hiện bệnh lao phổi và viêm phổi, dự đoán mức độ nghiêm trọng của sốt xuất huyết, hỗ trợ giám sát COVID-19 và đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc và vắc-xin. Tại Việt Nam, một số bệnh viện đã bắt đầu triển khai hệ thống X quang hỗ trợ AI, công cụ theo dõi chăm sóc đặc biệt và các chương trình quản lý kháng sinh điện tử. Các sáng kiến sức khỏe số quốc gia và hệ thống giám sát bệnh truyền nhiễm cũng đang dần tạo nền tảng cho việc tích hợp AI trong tương lai. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức đáng kể, bao gồm tiêu chuẩn hóa dữ liệu hạn chế, hệ thống thông tin y tế bị phân mảnh, thiếu khả năng tương tác, lo ngại về tính minh bạch của mô hình và thiếu chuyên môn liên ngành. Các vấn đề đạo đức và pháp lý liên quan đến quyền riêng tư của bệnh nhân và bảo mật dữ liệu cũng là những rào cản lớn đối với việc triển khai quy mô lớn. Đánh giá này tóm tắt các ứng dụng chính của AI và Dữ liệu lớn trong các bệnh nhiễm trùng, đánh giá thực trạng triển khai tại Việt Nam và thảo luận về các cơ hội và thách thức trong tương lai đối với việc tích hợp AI vào hệ thống quản lý bệnh nhiễm trùng và y tế công cộng.