♔ ♔ ... AI TRONG GIÁO DỤC Y KHOA: KHI KHÔNG CÓ AI, BÁC SĨ CÒN LÀM ĐƯỢC GÌ? Từ góc nhìn đào tạo trong ngành Y tế, tôi xin chia sẻ một số quan điểm về việc sử dụng AI trong giáo dục y khoa. Dù có những đặc thù riêng, đào tạo y khoa về bản chất vẫn là quá trình truyền đạt kiến thức và phát triển năng lực, nên nhiều vấn đề cũng tương đồng với các ngành học khác. 1. XÁC ĐỊNH RÕ NĂNG LỰC LÕI KHÔNG CẦN AI Mỗi trường Y và bệnh viện cần xác định những năng lực mà sinh viên y khoa, bác sĩ nội trú bắt buộc phải tự thực hiện được, không phụ thuộc vào AI. Đó là khai thác bệnh sử, khám lâm sàng, lập luận chẩn đoán phân biệt, đọc và phân tích kết quả cận lâm sàng, giải thích tình trạng bệnh cho người bệnh và gia đình. 2. THAY ĐỔI CÁCH ĐÁNH GIÁ TRONG THỜI ĐẠI AI Tiểu luận, bệnh án làm tại nhà, thậm chí luận văn ngày nay đều có thể được AI hỗ trợ đến mức người học không còn phải tự thực hiện phần lớn công việc. Vì vậy, cần tăng cường những hình thức đánh giá mà AI khó có thể làm thay, như OSCE, mini-CEX, vấn đáp trực tiếp tại giường bệnh và quan sát năng lực thực hành lâm sàng. Đối với các sản phẩm viết, người học cần trực tiếp bảo vệ kết quả, giải thích được lập luận và chứng minh mình thực sự hiểu những gì đã trình bày. 3. SỬ DỤNG AI THEO LỘ TRÌNH ĐÀO TẠO Ở giai đoạn đầu, khi sinh viên học các môn cơ bản và bắt đầu hình thành tư duy lâm sàng, cần hạn chế việc sử dụng AI để làm thay những công việc mà người học phải tự thực hiện. Ở các giai đoạn tiếp theo, AI có thể được đưa vào quá trình học tập và thực hành dưới sự giám sát phù hợp. Người học cần tự đưa ra nhận định, sau đó đối chiếu với kết quả AI để kiểm tra và hoàn thiện lập luận của mình. 4. ĐƯA NĂNG LỰC SỬ DỤNG AI THÀNH MÔN HỌC CHÍNH THỨC Sinh viên y khoa cần được đào tạo bài bản về cách sử dụng AI, thay vì tự tìm hiểu và sử dụng theo kinh nghiệm cá nhân. Nội dung đào tạo cần bao gồm khả năng nhận diện hiện tượng AI tạo ra thông tin sai nhưng có vẻ hợp lý, thường gọi là ảo giác AI; kỹ năng kiểm chứng nguồn và hiểu những giới hạn của dữ liệu huấn luyện. Đặc biệt, phần lớn dữ liệu AI có nguồn gốc từ nước ngoài, có thể không hoàn toàn phù hợp với đặc điểm dịch tễ, hướng dẫn điều trị và thực hành y khoa tại Việt Nam. Bảo mật dữ liệu bệnh nhân khi sử dụng các công cụ AI cũng phải là một nội dung bắt buộc trong chương trình đào tạo. 5. GIỮ NGUYÊN TRÁCH NHIỆM GIẢI TRÌNH CỦA BÁC SĨ Dù AI có tham gia hỗ trợ phân tích, chẩn đoán hay đề xuất phương án điều trị, người ký y lệnh vẫn là bác sĩ chịu trách nhiệm trước bệnh nhân và gia đình, cả về pháp luật lẫn đạo đức nghề nghiệp. Nguyên tắc này cần được quy định rõ trong chương trình đào tạo và các quy chế chuyên môn, đồng thời có hướng dẫn cụ thể về cách giải thích cho người bệnh khi AI được sử dụng trong quá trình chăm sóc và điều trị. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ không làm thay đổi trách nhiệm nghề nghiệp của người bác sĩ. 6. ĐÀO TẠO GIẢNG VIÊN TRƯỚC KHI ĐÀO TẠO SINH VIÊN Nếu chính giảng viên chưa hiểu AI, họ có thể rơi vào một trong hai thái cực: cấm đoán hoàn toàn hoặc buông lỏng việc sử dụng. Cả hai cách tiếp cận đều có những bất lợi đối với chất lượng đào tạo. Vì vậy, đội ngũ giảng viên cần được đào tạo và thực hành sử dụng AI một cách chuyên nghiệp, trước khi hướng dẫn sinh viên ứng dụng công nghệ này trong học tập và thực hành lâm sàng. 7. TẬN DỤNG AI ĐỂ GIẢI QUYẾT NHỮNG HẠN CHẾ TRONG ĐÀO TẠO Y KHOA VIỆT NAM Trong điều kiện số lượng học viên lớn, trong khi thời gian và cơ hội thực hành lâm sàng có giới hạn, AI có thể góp phần bù đắp một phần những thiếu hụt hiện nay. Chẳng hạn, công nghệ này có thể được sử dụng để xây dựng bệnh nhân ảo, mô phỏng tình huống lâm sàng hoặc đóng vai trò trợ giảng, giúp sinh viên luyện tập giải quyết các ca bệnh. Tuy nhiên, những ứng dụng này chỉ thực sự có ý nghĩa khi được triển khai trên nền tảng sáu nguyên tắc đã nêu, từ chuẩn năng lực, phương pháp đánh giá, lộ trình sử dụng đến trách nhiệm chuyên môn và năng lực của giảng viên. -BS NGUYEN LAN HIEU ⸻ 🌐 passion.cuongdc.co 🌐 Telegram/CuongDC