AI giúp rút ngắn hành trình từ bằng chứng đến thực hành lâm sàng

Trong kỷ nguyên bùng nổ dữ liệu y khoa, thách thức lớn nhất của nhiều bác sĩ không còn là thiếu thông tin mà là làm thế nào để tiếp cận, cập nhật và chuyển hóa lượng kiến thức ngày càng đồ sộ thành các quyết định lâm sàng hiệu quả trong thực hành hằng ngày.

Học tập liên tục trong thời đại bùng nổ y học chứng cứ

Y học đang phát triển với tốc độ chưa từng có khi các nghiên cứu y sinh, bằng chứng lâm sàng và hướng dẫn điều trị liên tục được cập nhật. Trong khi đó, phần lớn nhân viên y tế vẫn phải dành phần lớn thời gian cho công tác khám chữa bệnh, quản lý người bệnh và các hoạt động chuyên môn thường nhật. Khoảng cách giữa lượng kiến thức cần cập nhật và quỹ thời gian thực tế ngày càng trở thành bài toán lớn đối với hệ thống y tế hiện đại.

Đây cũng là chủ đề được các chuyên gia trao đổi tại tọa đàm “Hội chứng Tim mạch - Thận - Chuyển hóa (CKM) trong kỷ nguyên AI: Tối ưu hóa cập nhật lâm sàng và ứng dụng trong thực hành”, do Trung tâm Hỗ trợ Đào tạo liên tục - Tổng hội Y học Việt Nam phối hợp cùng DoctoTek tổ chức tại TP. Hồ Chí Minh.

Theo các chuyên gia tham dự tọa đàm, sự phát triển nhanh chóng của y học chứng cứ đang đặt ra yêu cầu học tập liên tục đối với đội ngũ nhân viên y tế.

PGS.TS.BS Hồ Huỳnh Quang Trí, Phó Chủ tịch Hội Tim mạch TP. Hồ Chí Minh cho biết, năm 2023, Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ (AHA) đã giới thiệu khái niệm Hội chứng Tim mạch - Thận - Chuyển hóa (CKM), quy tụ nhiều bệnh lý có mối liên hệ chặt chẽ như bệnh tim mạch xơ vữa, rung nhĩ, suy tim, tiền đái tháo đường, đái tháo đường và bệnh thận mạn.

Sự ra đời của khái niệm này phản ánh xu hướng tiếp cận toàn diện hơn trong quản lý bệnh mạn tính, đồng thời kéo theo sự gia tăng nhanh chóng của các bằng chứng khoa học, khuyến cáo điều trị và liệu pháp mới. Theo PGS. Trí, việc kiến thức y khoa liên tục được cập nhật là tín hiệu tích cực đối với giới chuyên môn, nhưng cũng đặt ra thách thức không nhỏ khi các bác sĩ lâm sàng không phải lúc nào cũng có đủ thời gian để đọc, cập nhật và chuyển hóa lượng thông tin ngày càng lớn đó vào thực hành.

Từ “học thật nhiều” đến “học đúng điều mình cần”

Một trong những nội dung được thảo luận nhiều tại tọa đàm là sự thay đổi trong cách tiếp cận học tập của nhân viên y tế.

Theo TS.BS Lâm Văn Hoàng, Trưởng khoa Nội tiết - Đái tháo đường, Bệnh viện Đa khoa Tâm Anh TP. Hồ Chí Minh, y học hiện đại đang chuyển dịch từ cách tiếp cận từng bệnh riêng lẻ sang quản lý tổng thể người bệnh. Điều này đòi hỏi bác sĩ không chỉ cập nhật kiến thức chuyên khoa của mình mà còn phải hiểu mối liên hệ giữa nhiều bệnh lý khác nhau.

Theo ông, học tập hiệu quả ngày nay không nhất thiết phải học nhiều hơn mà cần xác định đúng khoảng trống kiến thức, cập nhật đúng nội dung cần thiết và tập trung vào những vấn đề có giá trị thực hành cao.

Xu hướng này đang thúc đẩy sự phát triển của các mô hình học tập mới như microlearning (học ngắn), học tập cá nhân hóa và học theo tình huống lâm sàng thực tế. Thay vì tiếp cận lượng lớn kiến thức một cách dàn trải, bác sĩ có thể tập trung vào những nội dung liên quan trực tiếp đến công việc hằng ngày và nhu cầu chuyên môn của mình.

Mặc dù các hướng dẫn điều trị ngày càng đầy đủ và được cập nhật thường xuyên, các chuyên gia cho rằng vẫn tồn tại khoảng cách đáng kể giữa khuyến cáo và thực hành lâm sàng.

Theo TS.BS Giang Minh Nhật, khoảng trống này xuất phát từ cả yếu tố kiến thức lẫn thực hành. Bác sĩ không chỉ cần hiểu các khuyến cáo mà còn phải biết cách áp dụng chúng một cách hệ thống cho từng người bệnh cụ thể trong điều kiện thực tế của môi trường khám chữa bệnh.

“Trong một buổi sáng, một bác sĩ có thể phải khám từ 60 thậm chí 100 bệnh nhân. Trong bối cảnh đó, việc đánh giá đầy đủ nguy cơ, rà soát các bệnh đồng mắc, lựa chọn thuốc phù hợp và áp dụng đúng khuyến cáo là thách thức không nhỏ”, ông Nhật nói.

Ở góc độ nội tiết, TS.BS Lâm Văn Hoàng cũng chỉ ra rằng mặc dù các bằng chứng khoa học ngày càng nhiều, tỷ lệ bệnh nhân đạt đầy đủ các mục tiêu điều trị vẫn còn thấp. Điều này cho thấy việc chuyển hóa khuyến cáo thành thực hành hiệu quả vẫn là bài toán cần được giải quyết.

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong cách tiếp cận tri thức của nhiều ngành nghề, trong đó có y tế.

Theo TS.BS Lâm Văn Hoàng, khối lượng dữ liệu y khoa hiện nay quá lớn khiến nhiều bác sĩ khó có thể đọc và cập nhật toàn bộ. Trong một số trường hợp, AI có thể hỗ trợ chắt lọc các nội dung trọng tâm, giúp tiết kiệm thời gian tiếp cận kiến thức.

TS.BS Giang Minh Nhật cho rằng AI có thể hỗ trợ bác sĩ trong nhiều công đoạn của hành trình học tập và thực hành lâm sàng, từ tìm kiếm tài liệu, tóm tắt bằng chứng, tra cứu khuyến cáo cho đến hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu khoa học hiện có.

Tuy nhiên, các chuyên gia đều thống nhất rằng AI không thể thay thế bác sĩ. Theo các diễn giả, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ giúp bác sĩ tiếp cận thông tin nhanh hơn, ghi nhớ hiệu quả hơn và tiết kiệm thời gian hơn. Vai trò của bác sĩ trong việc đánh giá bối cảnh người bệnh, kiểm chứng thông tin và đưa ra quyết định lâm sàng cuối cùng vẫn không thể thay thế.

Thu hẹp khoảng cách giữa bằng chứng và thực hành lâm sàng

Trong khuôn khổ chương trình, DoctoTek cũng giới thiệu nền tảng học tập lâm sàng dành cho nhân viên y tế với định hướng kết hợp giữa học tập cá nhân hóa, y học chứng cứ và công nghệ AI.

Theo đơn vị phát triển, mục tiêu của nền tảng không chỉ dừng lại ở việc cung cấp nội dung học tập, mà còn hỗ trợ bác sĩ xác định khoảng trống kiến thức, tiếp cận bằng chứng khoa học phù hợp với nhu cầu thực hành và ứng dụng hiệu quả hơn vào công việc hằng ngày.

Theo ThS. Lâm Thị Minh Trúc, khoảng cách giữa nghiên cứu khoa học và thực hành lâm sàng đang ngày càng rõ nét khi khối lượng bằng chứng y khoa tăng trưởng nhanh hơn khả năng tiếp cận của phần lớn nhân viên y tế.

Bà cho rằng các mô hình học tập lâm sàng thế hệ mới cần giúp nhân viên y tế học đúng nhu cầu, tiếp cận kiến thức ngắn gọn hơn, thực tiễn hơn và gắn chặt với các tình huống lâm sàng hằng ngày. Mục tiêu không chỉ là cập nhật kiến thức mà còn giúp chuyển hóa kiến thức thành hành động lâm sàng hiệu quả.

Trong bối cảnh đó, AI được kỳ vọng trở thành công cụ hỗ trợ giúp bác sĩ tìm kiếm, tổng hợp và tóm tắt bằng chứng từ nhiều nguồn tài liệu khác nhau, qua đó rút ngắn thời gian cập nhật kiến thức và nâng cao khả năng ứng dụng y học chứng cứ vào thực hành.

“Nếu trước đây câu hỏi đặt ra là bác sĩ cần học gì, thì ngày nay câu hỏi quan trọng hơn là làm thế nào để bác sĩ tiếp cận đúng bằng chứng, đúng thời điểm và ứng dụng hiệu quả hơn trong thực hành lâm sàng”, ThS. Lâm Thị Minh Trúc nhấn mạnh.

Theo bà Trúc, việc kết hợp giữa học tập liên tục, y học chứng cứ và các công nghệ hỗ trợ sẽ góp phần thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu khoa học, cập nhật kiến thức và thực hành lâm sàng, từ đó nâng cao chất lượng chăm sóc người bệnh.