Các mức độ khai thác và sử dụng AI trong y tế

Lộ trình thực tế để từng bước đưa trí tuệ nhân tạo vào công việc y tế – phù hợp với mọi vai trò và trình độ kỹ thuật.

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã dần trở thành một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong lĩnh vực y tế – không chỉ ở các trung tâm nghiên cứu hay bệnh viện lớn, mà cả trong các bệnh viện đa khoa tuyến tỉnh, huyện, và cả phòng khám tư nhân.

Tuy nhiên, việc áp dụng AI không phải là “hoặc dùng – hoặc không dùng”, mà là một lộ trình gồm nhiều mức độ, từ làm quen đơn giản đến triển khai chuyên sâu và tích hợp với hệ thống phần mềm y tế. Dưới đây là 4 mức độ phổ biến nhất, bạn có thể lựa chọn tùy theo năng lực kỹ thuật, nhu cầu công việc, và nguồn lực sẵn có.

Phân chia này theo quan điểm cá nhân của mình trong quá trình tìm hiểu và ứng dụng trong Y tế. Trong ngành nghề, tình huống khác có thể thấy các cách phân chia khác.

⚫ Mức độ làm quen – “Làm quen AI để ứng dụng trong Y tế”

Phù hợp cho: Sinh viên y, điều dưỡng, bác sĩ lâm sàng, cán bộ hành chính
Công cụ: ChatGPT miễn phí (GPT-3.5), Google Gemini, Copilot…

• Làm quen khái niệm AI, cách giao tiếp với chatbot, cách viết prompt

• Sử dụng AI để hỗ trợ viết bài giảng, tóm tắt tài liệu, dịch văn bản y học

• Thực hiện các tác vụ văn phòng đơn giản: viết mail, tạo biểu mẫu, slide đào tạo

🎯 Mục tiêu: Hiểu được cách AI vận hành và áp dụng vào công việc hằng ngày không cần kỹ thuật.

🟤 Mức độ 1 – “Sử dụng cơ bản: ChatGPT PLUS + API bên ngoài”

Phù hợp cho: Cán bộ đào tạo, quản lý chất lượng, bác sĩ sử dụng AI đều đặn
Công cụ: ChatGPT Plus (GPT-4o), My GPTs, DALL·E, ChatGPT API đơn giản

• Tạo GPT riêng cho từng công việc: viết SOP, hỗ trợ hội chẩn, tư vấn bệnh nhân, huấn luyện điều dưỡng mới

• Tích hợp GPT với các công cụ hỗ trợ khác như tạo ảnh (DALL·E), đọc file Excel, phân tích PDF

• Kết nối với API ngoài như hệ thống khảo sát, công cụ phân tích biểu đồ, phần mềm hành chính đơn giản

🎯 Mục tiêu: Biến AI thành trợ lý cá nhân hỗ trợ công việc chuyên môn và quản lý.

🟡 Mức độ 2 – “Sử dụng nâng cao: ChatGPT API + FAISS + Automator mức 1”

Phù hợp cho: Bộ phận CNTT, nhóm cải tiến chất lượng, đơn vị nghiên cứu khoa học
Công cụ: ChatGPT API, FAISS (Vector Database), Python/NodeJS đơn giản, Automator đơn giản bằng n8n, make.

• Sử dụng API của OpenAI để tích hợp AI vào hệ thống nội bộ (VD: tra cứu SOP, phân tích dữ liệu điều trị)

• Xây dựng hệ thống truy xuất tài liệu y tế thông minh dựa trên FAISS + Embedding

• Lưu lịch sử chat, trích dẫn tài liệu, tạo chatbot riêng cho khoa/phòng hoặc toàn viện

• Automator mức 1 chủ yếu liên quan đến sinh dữ liệu, các công cụ có sẵn như n8n hay make.

🎯 Mục tiêu: Xây dựng trợ lý AI có khả năng truy xuất dữ liệu nội bộ, phản hồi chính xác, có trích dẫn rõ ràng.

🟡 Mức độ 3 – “Sử dụng chuyên sâu: MODEL + FAISS + DEV + Automator mức 2”

Phù hợp cho: Nhóm AI nội viện, công ty công nghệ y tế, đơn vị nghiên cứu chuyên sâu
Công cụ: Mô hình mã nguồn mở (LLaMA, Mistral, Claude API…), FAISS, Docker, Automator, Git, DevOps…

• Tự triển khai mô hình AI trên server (không phụ thuộc OpenAI), huấn luyện/tinh chỉnh theo dữ liệu riêng

• Kết hợp FAISS nâng cao + hệ thống tìm kiếm thông minh + UI tùy chỉnh

• Tích hợp hoàn toàn vào hệ thống bệnh viện: gọi API, phân quyền người dùng, tự động hóa quy trình lâm sàng/hành chính

• Có thể triển khai như một phần mềm SaaS, nền tảng AI nội viện hoặc sản phẩm thương mại

• Automator mức 2 sử dụng chủ yếu python. Các bạn sẽ hiểu lý do vì sao nếu biết python thì không bao giờ muốn dùng n8n hay make hay các phần mềm chuyên dụng khác. Ví dụ Fplus, Zalo plus, email hàng loạt, ...

🎯 Mục tiêu: Xây dựng nền tảng AI độc lập và bền vững, phục vụ lâu dài, có thể làm chủ dữ liệu và triển khai theo yêu cầu thực tế bệnh viện.

📌 Tổng kết

Bạn đang ở mức độ nào?
Bạn muốn bắt đầu từ đâu để phù hợp với nguồn lực hiện tại?
Hãy để chúng tôi giúp bạn lựa chọn lộ trình phù hợp và triển khai AI vào công việc một cách bài bản, thực tế và hiệu quả.