TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HỆ THỐNG CẤP CỨU NỘI VIỆN: TỪ PHÁT HIỆN SỚM ĐẾN TỐI ƯU CHĂM SÓC VÀ ĐIỀU TRỊ - Đinh Văn , Hồng; Trịnh Hữu , Đại; Diệp Hồng , Kháng (Tạp chí Y Dược Thực hành 175, 2025)
Giới thiệu: Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI) đã trở thành công cụ đột phá trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong việc nâng cao hiệu quả hệ thống cấp cứu nội viện. AI không chỉ cải thiện khả năng phát hiện sớm các tình trạng bất thường trên lâm sàng mà còn hỗ trợ tối ưu hóa quy trình chăm sóc và điều trị bệnh nhân, góp phần giảm tỷ lệ tử vong. Mục tiêu: Đánh giá hệ thống cảnh báo sớm ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cấp cứu nội viện, so sánh hiệu năng với thang điểm truyền thống và thảo luận khả năng triển khai tại Việt Nam. Phương pháp: Rà soát có hệ thống các nghiên cứu gốc (2015 - 2024) trên PubMed, Scopus, IEEE Xplore với các từ khóa liên quan “artificial intelligence”, “early warning”, “in-hospital”, “cardiac arrest”, “sepsis”. Tiêu chí chọn: cỡ mẫu ≥ 500, báo cáo AUROC/AUC và có nhóm so sánh MEWS/NEWS. Có 18 nghiên cứu phù hợp; do không đồng nhất về tiêu chí đầu cuối nên không tiến hành phân tích gộp. Kết quả: Các mô hình AI nổi bật gồm DeepCARS™, DEWS, AISE, mô hình Random-Forest của Churpek và Deep EDICAS. AI đạt AUROC 0,80 – 0,94 (trung vị 0,88), cao hơn MEWS/NEWS (0,62 – 0,78). Ở cùng mức đặc hiệu, AI giảm 50 - 60 % báo động giả và tăng độ nhạy tới 2,5 lần; thời gian báo trước ngừng tim/nhiễm trùng huyết sớm hơn 4 - 24 giờ. Các hệ thống AI “giải thích được” ngày càng phổ biến và có thể tích hợp trực tiếp vào hồ sơ bệnh án điện tử. Kết luận: AI nâng cao đáng kể khả năng phát hiện sớm và tối ưu hóa phản ứng nhanh so với thang điểm truyền thống. Cần thử nghiệm đa trung tâm trên dữ liệu Việt Nam, hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin và hành lang pháp lý trước khi nhân rộng.