Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi sâu sắc nhiều ngành công nghiệp, và lĩnh vực y tế không nằm ngoài xu hướng đó. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT mang lại hứa hẹn lớn trong việc cung cấp thông tin sức khỏe 24/7 cho hàng triệu người. Tuy nhiên, nghiên cứu mới đây của nhóm các nhà khoa học từ Đại học RMIT Việt Nam đã chỉ ra một vấn đề đáng lo ngại: những rủi ro và sai lệch thông tin mà AI có thể gây ra đối với y học, đặc biệt là khi sử dụng các ngôn ngữ có ít tài nguyên số như tiếng Việt.

Nghiên cứu “Thông tin sức khỏe cho mọi người: Các mô hình ngôn ngữ lớn đang thu hẹp hay nới rộng khoảng cách số?” được công bố trên Tạp chí Y khoa Anh quốc (BMJ) đã chỉ ra rằng các mô hình AI, mặc dù hiệu quả với những ngôn ngữ như tiếng Anh, lại gặp khó khăn khi xử lý các ngôn ngữ ít được hỗ trợ hơn như tiếng Việt. Tiến sĩ Arthur Tang từ Đại học RMIT Việt Nam, tác giả chính của nghiên cứu, nhận định: "LLM hoạt động tốt với các ngôn ngữ có nhiều tài nguyên, nhưng lại gặp khó khăn về độ chính xác khi áp dụng cho các ngôn ngữ như tiếng Việt".

Ví dụ, khi hỏi AI về các triệu chứng bệnh tim bằng tiếng Việt, bạn có thể nhận được câu trả lời về bệnh Parkinson – một căn bệnh không liên quan. Điều này làm dấy lên mối lo ngại rằng sự chênh lệch về nguồn tài nguyên số giữa các ngôn ngữ có thể khiến khoảng cách về y tế và xã hội ngày càng lớn hơn, đặc biệt đối với những quốc gia có điều kiện kinh tế khó khăn hơn.

Hiện tại, nhiều quốc gia đã bắt đầu công bố các tiêu chuẩn liên quan đến AI, nhằm bảo đảm tính chính xác và bảo mật của thông tin. Tuy nhiên, ở Việt Nam, lĩnh vực tiêu chuẩn hóa về AI trong y tế vẫn còn mới mẻ. Nghiên cứu của nhóm RMIT là một trong những nỗ lực đầu tiên tại Việt Nam nhằm phát hiện và cảnh báo về những rủi ro mà AI có thể mang lại trong việc cung cấp thông tin y khoa.

Việc thiếu các tiêu chuẩn cụ thể không chỉ gây khó khăn cho người dùng mà còn cản trở việc triển khai AI vào các dịch vụ y tế. Các hệ thống AI có thể cung cấp thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm, đặc biệt khi chúng không được đào tạo trên dữ liệu đa dạng và phong phú từ nhiều ngôn ngữ khác nhau.

Nghiên cứu của Đại học RMIT Việt Nam không chỉ là kết quả của sự hợp tác quốc tế với các trường đại học lớn như Oxford, Hồng Kông và Melbourne, mà còn có sự đóng góp đáng kể từ các sinh viên Việt Nam. Nguyễn Quỳnh Giang và Bùi Minh Nhật, hai sinh viên tốt nghiệp RMIT Việt Nam, đã tham gia với tư cách đồng tác giả và đóng góp tích cực vào nghiên cứu. Nhờ sự hỗ trợ từ trung tâm RMIT RACE Hub, các sinh viên đã có cơ hội tiếp cận với những thiết bị nghiên cứu tiên tiến, qua đó trau dồi kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực AI. Quỳnh Giang chia sẻ: "Quá trình nghiên cứu đã mở ra cho tôi cái nhìn sâu rộng về tác động của AI đối với y tế. Mặc dù AI mang lại tiềm năng to lớn, chúng ta vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua để đảm bảo rằng mọi người dân đều có quyền tiếp cận thông tin y tế công bằng và chính xác".

Nhóm nghiên cứu từ RMIT nhấn mạnh rằng cần có sự hợp tác đa ngành để phát triển các hệ thống AI bao trùm, phục vụ cho mọi ngôn ngữ và văn hóa. Điều này đòi hỏi các nhà hoạch định chính sách, các đơn vị tài trợ và các công ty công nghệ lớn phải chung tay đóng góp.

Một ví dụ tiêu biểu là chương trình Grand Challenges 2023 của Quỹ Bill & Melinda Gates, tài trợ cho các dự án phát triển AI công bằng. Bên cạnh đó, dự án No Language Left Behind của Meta cũng đang hướng tới việc nâng cao khả năng dịch thuật đa ngôn ngữ cho AI, đảm bảo rằng không ngôn ngữ nào bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng công nghệ này.

Tiến sĩ Arthur Tang cho biết, RMIT đang tích cực tham gia vào nhiều dự án ứng dụng LLM trong các cơ sở y tế tại Việt Nam. Mục tiêu là vượt qua các thách thức hiện tại và phát triển AI theo hướng bao trùm, phục vụ cho ngôn ngữ tiếng Việt. "Chúng tôi muốn đảm bảo rằng mọi người dân Việt Nam đều có thể hưởng lợi từ những tiến bộ công nghệ này", ông nhấn mạnh.

Nghiên cứu này đã mang lại thành công lớn cho các đồng tác giả là sinh viên RMIT Việt Nam. Tạp chí Y khoa Anh quốc – một trong những tạp chí uy tín nhất thế giới trong lĩnh vực y khoa – đã chấp nhận bài nghiên cứu của họ, với tỷ lệ chấp nhận chỉ khoảng 7% trên tổng số 7.000-8.000 bài nộp mỗi năm. Đây là một thành tựu nổi bật, không chỉ cho nhóm nghiên cứu mà còn cho sinh viên Việt Nam nói chung.

Trí tuệ nhân tạo trong y tế là một “con dao hai lưỡi”. Nó mang lại tiềm năng to lớn trong việc cung cấp thông tin sức khỏe, nhưng cũng tiềm ẩn những rủi ro khi không được áp dụng đúng cách. Nghiên cứu của Đại học RMIT Việt Nam đã làm sáng tỏ những thách thức này và mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các hệ thống AI bao trùm và công bằng hơn trong tương lai. Việc hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, các đơn vị tài trợ và các công ty công nghệ lớn sẽ là chìa khóa để biến AI thành công cụ hữu ích và an toàn cho y tế toàn cầu.

P.A.T (tổng hợp)