Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong y khoa và pháp luật

Sáng 7-10, Trường ĐH Kinh tế - Luật, ĐHQG TP.HCM phối hợp cùng báo Pháp Luật TP.HCM tổ chức Hội thảo khoa học “AI và Pháp luật: Kinh nghiệm quốc tế và một số gợi mở cho Việt Nam”.

Không có nền y tế nào tách khỏi AI

Chia sẻ về trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế, PGS.TS. Lê Minh Khôi, Trưởng phòng Khoa học và Đào tạo, Bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM, cho biết AI khởi đầu chỉ là mã hóa lại kiến thức của nhân loại để thuận tiện trong công việc, để rồi tiến tới tương lai AI sẽ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để giải quyết, xử lý thông tin, dữ liệu và đưa ra giải pháp.

Trong y khoa, AI giúp chẩn đoán bệnh; phát triển thuốc mới; cá nhân hóa điều trị, tìm ra các thuật toán phức tạp, tìm ra được những biến số tối ưu cho một liệu pháp. AI còn giúp cải thiện công nghệ chỉnh sửa gen (chọn lọc các short guide RNA cho công nghệ CRISPR).

PGS.TS. Lê Minh Khôi, Trưởng phòng Khoa học và Đào tạo, Bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM. Ảnh: THUẬN VĂN

"Nhân loại chúng ta đã mất hàng trăm năm để nghiên cứu, giải mã về cấu trúc của protein và vẽ ra cấu trúc 3D. Tuy nhiên, năm 2024 AI lần đầu tiên đạt giải Nobel về y học về lĩnh vực này" - PGS.TS Khôi chia sẻ.

Không thể phủ nhận về khả năng và vai trò của AI trong y tế nhưng PGS.TS Khôi cũng chỉ ra những nguy cơ tiềm tàng của AI về an toàn dữ liệu và tính riêng tư khi mà AI sẽ truy cập vào bệnh án điện tử, dữ liệu di truyền, hình ảnh, bệnh đồng mắc, thói quen sinh hoạt, bệnh sử gia đình, dẫn đến đánh cắp dữ liệu sử dụng sai mục đích, cho bên thứ ba (Công ty bảo hiểm).

Ngoài ra còn là vấn đề về an toàn, trách nhiệm và minh bạch: Khi AI có ảo giác, ảo giác này nếu xuất hiện ở hệ thống được tích hợp AI sẽ ảnh hưởng đến hàng ngàn người (bad scalability). Hệ thống có sai sót gây hại đến bệnh nhân, quy trách nhiệm cho ai? Bác sĩ sử dụng AI, người phát triển hệ thống AI...

Trong lĩnh vực lâm sàng, tích hợp AI như thế nào để không gây gián đoạn, đứt gãy luồng công việc hiện tại? Một thầy thuốc, bác sĩ lâm sàng mà quá phụ thuộc AI thì dần dần sẽ giảm khả năng tư duy, phán đoán lâm sàng và không còn khả năng phát hiện và sửa sai cho AI.

Tại hội thảo, PGS.TS. Lê Minh Khôi cũng đưa ra giải pháp để quản lý, ứng dụng và sử dụng AI hiệu quả trong lĩnh vực y khoa thì cần phải có chính sách dữ liệu; xây dựng trung tâm quản lý, khai thác dữ liệu AI và cần có hệ thống bệnh án điện tử (hiện Bệnh viện Đại học Y Dược TP.HCM là bệnh viện có hệ thống bệnh án điện tử hàng đầu Việt Nam) và trong thời buổi hiện nay không có nền y tế nào tách khỏi AI.

Bài học về xây dựng AI tại Việt Nam

Dưới góc nhìn từ chuyên gia công nghệ, TS. Dương Văn Thịnh Phó Chủ tịch VERON AI Group, dẫn chứng hai quốc gia nổi bật tại hai khu vực khác nhau về phát triển AI là Singapore (Châu Á) và Estonia (Châu Âu).

TS. Dương Văn Thịnh Phó Chủ tịch VERON AI Group. Ảnh: THUẬN VĂN

Tại Estonia, hệ thống AI được ứng dụng trong xét xử hành chính trong các tranh chấp dưới 7,000 EUR mà không cần thẩm phán người. AI phân tích hồ sơ, đối chiếu luật, đưa ra phán quyết trong 1 giờ, giúp giảm 70% khối lượng công việc cho tòa án.

Cũng tại quốc gia này, nền tảng trao đổi dữ liệu quốc gia (X-Road) kết nối mọi cơ sở dữ liệu công từ y tế, giáo dục, tư pháp, thuế và công dân có quyền xem ai truy cập dữ liệu của mình thì AI sử dụng dữ liệu sạch, chuẩn hóa từ X-Road để xử lý dữ liệu.

TS Dương Văn Thịnh chỉ ra bài học từ Estonia cho Việt Nam là cần đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu trước khi triển khai AI; minh bạch tuyệt đối về cách AI ra quyết định và bắt đầu từ các vụ việc đơn giản, sau đó mở rộng dần.

Còn tại Singapore, mô hình Model AI Governance Framework (2019) hướng dẫn doanh nghiệp phát triển AI có trách nhiệm và cho phép Sandbox thử nghiệm AI trong môi trường pháp lý kiểm soát.

Tại Singapore còn có công cụ "Intelligent Case Retrieval" khi mà cho phép AI tìm kiếm án lệ liên quan cho luật sư, thẩm phán; giảm 80% thời gian nghiên cứu pháp lý; tư vấn pháp luật cơ bản cho công dân...

Tại Singapore, theo TS Thịnh bài học cho Việt Nam là xây dựng khung pháp lý trước khi mở rộng ứng dụng. Đầu tư vào công cụ hỗ trợ, không thay thế con người hoàn toàn và hợp tác công-tư để phát triển công nghệ phù hợp.

"Từ hai quốc gia trên, chúng ta có thể thấy cả hai có điểm chung là cả hai quốc gia đều ưu tiên minh bạch và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Bài học cho Việt Nam là không sao chép nguyên xi mà phải tùy chỉnh theo điều kiện Việt Nam" - TS Thịnh đề xuất.

HỮU ĐĂNG

YẾN CHÂU