PHÂN TÍCH CÁC KHÍA CẠNH THUẬN LỢI VÀ HẠN CHẾ CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN LÝ SỨC KHỎE CỘNG ĐỒNG: ĐỀ XUẤT CHO MÔ HÌNH TẠI VIỆT NAM

ANALYZING THE POSITIVE AND NEGATIVE ASPECTS OF APPLYING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PUBLIC HEALTH MANAGEMENT: A FRAMEWORK FOR VIETNAM

Quan Quốc Đăng 1 , , Phan Văn Hùng 2 , Nguyễn Thị Thảo Sương 3
1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh image/svg+xml
2 Bệnh viện Quân Dân Y Miền Đông
3 Bệnh viện Thống Nhất image/svg+xml
* Tác giả liên hệ:

Thông tin bài viết

Thống kê
Lượt tải: 35 Lượt xem: 66
DOI
10.63947/bvtn.v1i4.3
Xuất bản
10-10-2025
Số Tập 1 Số 4 (2025): Chăm sóc sức khỏe trong kỷ nguyên số
Chuyên mục
Báo cáo tổng quan
Danh mục
Nghiên cứu khoa học

Tải bài viết

PDF

Cách trích dẫn

1.
Quốc Đăng Q, Văn Hùng P, Thị Thảo Sương N. PHÂN TÍCH CÁC KHÍA CẠNH THUẬN LỢI VÀ HẠN CHẾ CỦA VIỆC ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN LÝ SỨC KHỎE CỘNG ĐỒNG: ĐỀ XUẤT CHO MÔ HÌNH TẠI VIỆT NAM. JHA [Internet]. Vietnam; 2025 tháng 10 10 [cited 2025 tháng 10 23];1(4):13–20. https://tcsuckhoelaohoa.vn/bvtn/article/view/107 doi: 10.63947/bvtn.v1i4.3
Đang tải trích dẫn...
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công nghệ đột phá với tiềm năng cách mạng hóa lĩnh vực quản lý y tế công cộng. Nghiên cứu này dựa trên phân tích thực trạng bối cảnh và tổng quan hệ thống, cho thấy rằng AI mang lại lợi ích to lớn trong việc dự báo dịch bệnh, tối ưu hóa nguồn lực và hỗ trợ ra quyết định lâm sàng của con người. Tuy nhiên, các rào cản về chất lượng dữ liệu đầu vào, thiên vị trong phân tích thuật toán, chi phí hạ tầng xã hội, và các vấn đề pháp lý - đạo đức chưa được quy định chặt chẽ là những thách thức tồn tại của Việt Nam. Khung tham chiếu căn cứ thực trạng các nghiên cứu trên thế giới được đề xuất cho Việt Nam bao gồm bốn trụ cột chính cho ứng dụng AI trong quản lý sức khỏe cộng đồng: (1) Nền tảng dữ liệu, (2) Công nghệ và hạ tầng, (3) Nguồn nhân lực, và (4) Khung pháp lý và đạo đức. Khung tham chiếu này được kỳ vọng sẽ là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý y tế và các nhà phát triển công nghệ tại Việt Nam trong lĩnh vực quản lý y tế công cộng và sức khỏe cộng đồng.

Từ khóa

Trí tuệ nhân tạo y tế công cộng quản lý sức khỏe Việt Nam khung tham chiếu đạo đức AI chuyển đổi số y tế

Tài liệu tham khảo

  1. Luật An ninh mạng số 24/2018/QH14.
  2. Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”.
  3. Báo cáo tổng kết công tác phòng, chống dịch COVID-19 (2021), Bộ Y tế.
  4. Báo cáo về tình hình ứng dụng công nghệ thông tin trong ngành y tế (2023), Bộ Y tế.
  5. Davenport T, Kalakota R (2019). The potential for artificial intelligence in healthcare. Future Healthc J., 6(2):94-8. doi: 10.7861/futurehosp.6-2-94.
  6. Doan TTN, Nguyen QK, Taylor-Robinson AW (2023). Healthcare in Vietnam: Harnessing Artificial Intelligence and Robotics to Improve Patient Care Outcomes. Cureus., 15(9):e45006. doi: 10.7759/cureus.45006.
  7. Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542(7639):115-8. doi: 10.1038/nature21056.
  8. Le KH, La TXP, Tykkyläinen M (2022). Service quality and accessibility of healthcare facilities: digital healthcare potential in Ho Chi Minh City. BMC Health Serv Res., 22(1):1374. doi: 10.1186/s12913-022-08758-w.
  9. Matheny ME, Thadaney-Israni S, Atkins D, Israni ST (2019). Artificial Intelligence in Health Care: A Report from the National Academy of Medicine. JAMA, 322(23):2281-2. doi: 10.1001/jama.2019.16913.
  10. Nsoesie EO, Oladeji O, Gesham B (2016). A systematic review of digital surveillance for infectious diseases. Lancet Infect Dis., 16(7):e132-e143.
  11. Obermeyer Z, Powers B, Vogeli C, Mullainathan S (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464):447-53. doi: 10.1126/science.aax2342.
  12. Panch T, Szolovits P, Atun R. Artificial intelligence, machine learning and health systems (2018). J Glob Health., 8(2):020303. doi: 10.7189/jogh.08.020303.
  13. Reddy S, Allan S, Coghlan S, Cooper P. A governance model for the application of AI in health care. J Am Med Inform Assoc. 2020 Mar;27(3):491-7. doi: 10.1093/jamia/ocz192.
  14. Shadab A, Sharma S, Singh R. AI in preventive healthcare: A systematic review. Int J Med Inform. 2020 Jun;138:104118.
  15. Topol EJ (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med., 25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7.
  16. Vaishya R, Javaid M, Khan IH, Haleem A. Artificial Intelligence (AI) applications for COVID-19 pandemic (2020). Diabetes Metab Syndr., 14(4):337-9. doi: 10.1016/j.dsx.2020.04.012.
  17. World Health Organization (2021). Digital health in the Western Pacific: A review of the past, a vision for the future. Manila: WHO Regional Office for the Western Pacific.

Giấy phép

© 2025 Tác giả. Xuất bản bởi Tạp chí Sức khỏe và Lão hóa.

Creative Commons License

Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công-Phi thương mại-Không phái sinh 4.0 Quốc tế.