Hệ thống y tế cơ sở tại nhiều khu vực ở Châu Phi đang chịu áp lực ngày càng lớn, nằm giữa nhu cầu ngày càng tăng, tình trạng thiếu hụt nhân sự kinh niên và ngân sách viện trợ quốc tế đang bị thu hẹp. Trong bối cảnh đó, AI đang được thử nghiệm trong y tế không hẳn là một công nghệ mang tính đột phá mà là một cách để duy trì các dịch vụ cơ bản hoạt động.

Theo báo cáo từ Reuters, Gates Foundation và OpenAI đang ủng hộ một sáng kiến mới, Horizon1000, nhằm mục đích đưa các công cụ AI vào các phòng khám y tế cơ sở tại nhiều quốc gia Châu Phi. Dự án sẽ bắt đầu tại Rwanda và dự kiến sẽ tiếp cận 1.000 phòng khám cùng các cộng đồng xung quanh vào năm 2028, với sự hỗ trợ từ khoản đầu tư tổng cộng 50 triệu USD.

Thời điểm này không phải là ngẫu nhiên khi hỗ trợ phát triển toàn cầu cho y tế đã giảm gần 27% vào năm ngoái so với năm 2024, theo ước tính của Gates Foundation, sau các đợt cắt giảm bắt đầu từ Hoa Kỳ và lan sang các nhà tài trợ lớn khác như Anh và Đức. Những đợt cắt giảm này trùng hợp với đợt gia tăng đầu tiên về tử vong ở trẻ em có thể ngăn ngừa được trong thế kỷ này, gây thêm áp lực lên các hệ thống y tế vốn đã mỏng manh.

Thay vì tập trung vào chẩn đoán hoặc nghiên cứu tiên tiến, Horizon1000 được xây dựng xoay quanh các nhiệm vụ hàng ngày tiêu tốn thời gian tại các phòng khám thiếu nguồn lực. Các công cụ AI trong chương trình dự kiến sẽ hỗ trợ tiếp nhận bệnh nhân, phân loại, lưu trữ hồ sơ, đặt lịch hẹn và tiếp cận hướng dẫn y tế, đặc biệt là trong bối cảnh một bác sĩ có thể phải phục vụ hàng chục nghìn người.

Gates Foundation và OpenAI tập trung vào hỗ trợ AI trong y tế

“Tại các quốc gia nghèo hơn với tình trạng thiếu hụt nhân viên y tế trầm trọng và thiếu cơ sở hạ tầng hệ thống y tế, AI có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc chất lượng,” Bill Gates đã viết trong một bài đăng trên blog công bố sáng kiến này. Trả lời phỏng vấn Reuters tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới ở Davos, Gates cho biết công nghệ này có thể giúp các hệ thống y tế phục hồi sau khi việc cắt giảm viện trợ làm chậm tiến độ.

“Cam kết của chúng tôi là cuộc cách mạng đó ít nhất sẽ diễn ra ở các nước nghèo nhanh chóng như ở các nước giàu,” ông nói.

Trọng tâm, theo cả hai đối tác, là hỗ trợ nhân viên y tế thay vì thay thế họ. OpenAI dự kiến sẽ cung cấp chuyên môn kỹ thuật và các hệ thống AI, trong khi Gates Foundation sẽ làm việc với các chính phủ Châu Phi và các cơ quan y tế để giám sát việc triển khai và điều chỉnh phù hợp với các hướng dẫn quốc gia.

Rwanda được chọn là quốc gia thí điểm đầu tiên một phần vì các nỗ lực y tế kỹ thuật số hiện có. Quốc gia này đã thành lập một trung tâm y tế AI tại Kigali vào năm ngoái và định vị mình là nơi thử nghiệm cho các dự án công nghệ y tế. Paula Ingabire, bộ trưởng bộ công nghệ thông tin và truyền thông và đổi mới của Rwanda, cho biết mục tiêu là giảm bớt gánh nặng hành chính đồng thời mở rộng khả năng tiếp cận.

“Đó là về việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm để giảm bớt gánh nặng cho nhân viên y tế, cải thiện chất lượng chăm sóc và tiếp cận được nhiều bệnh nhân hơn,” Ingabire cho biết trong một tuyên bố bằng video được phát hành cùng lúc với sự kiện ra mắt.

Trong khuôn khổ Horizon1000, các công cụ AI cũng có thể được sử dụng trước khi bệnh nhân đến phòng khám. Gates nói với Reuters rằng các hệ thống này có thể hỗ trợ phụ nữ mang thai và bệnh nhân HIV với các hướng dẫn trước khi thăm khám, đặc biệt là khi có rào cản ngôn ngữ giữa bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ.

Những gì các công cụ AI dự kiến sẽ xử lý

Khi bệnh nhân đến nơi, AI có thể giúp liên kết hồ sơ, giảm bớt giấy tờ và tăng tốc các quy trình thông thường.

“Một chuyến thăm khám điển hình, chúng tôi nghĩ, có thể nhanh hơn khoảng hai lần và có chất lượng tốt hơn nhiều,” Gates nói.

Những kỳ vọng đó làm nổi bật cả triển vọng và giới hạn của cách tiếp cận này. Mặc dù AI có thể giúp hợp lý hóa quy trình làm việc, nhưng tác động của nó phụ thuộc vào dữ liệu đáng tin cậy, nguồn điện và kết nối ổn định, đội ngũ nhân viên được đào tạo và sự giám sát rõ ràng. Nhiều chương trình thí điểm y tế kỹ thuật số trước đây ở các quốc gia có thu nhập thấp đã gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô sau các đợt thử nghiệm ban đầu khi nguồn tài trợ hoặc hỗ trợ bên ngoài giảm dần.

Các nhà thiết kế của Horizon1000 cho biết họ đang cố gắng tránh mô hình đó bằng cách làm việc chặt chẽ với chính quyền địa phương và các lãnh đạo y tế thay vì triển khai các hệ thống áp dụng chung cho tất cả. Các công cụ này nhằm mục đích thích ứng với các quy tắc lâm sàng, ngôn ngữ và mô hình chăm sóc tại địa phương. Mặc dù vậy, các câu hỏi vẫn còn đó về việc bảo trì lâu dài, quản trị dữ liệu và ai chịu trách nhiệm nếu hệ thống gặp lỗi hoặc tạo ra sai sót.

Sáng kiến này cũng phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn trong cách AI được định vị trong y tế toàn cầu. Thay vì những tuyên bố giật gân về các đột phá y học, điểm nhấn ở đây là các trường hợp sử dụng vận hành hẹp nhằm giải quyết khoảng cách nhân sự và quá tải hành chính. Theo nghĩa đó, AI đang được coi ít như một phương thuốc chữa trị cho các hệ thống y tế yếu kém mà giống như một sự hỗ trợ tạm thời trong bối cảnh nguồn lực đang suy giảm.

Sự tham gia của OpenAI diễn ra khi công ty đang mở rộng sự hiện diện của mình trong lĩnh vực y tế, sau những công việc trước đây về các ứng dụng liên quan đến sức khỏe. Đồng thời, công ty cũng đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng về cách các hệ thống của mình được đào tạo, triển khai và quản trị, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như y học.

Thử nghiệm về giới hạn của AI trong các hệ thống y tế

Đối với các hệ thống y tế Châu Phi, rủi ro mang tính thực tế hơn là biểu tượng. Khu vực Châu Phi cận Sahara phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt ước tính gần sáu triệu nhân viên y tế, một khoảng cách mà việc đào tạo đơn thuần không thể bù đắp được trong thời gian ngắn. Nếu các công cụ AI có thể giúp các bác sĩ lâm sàng thăm khám được nhiều bệnh nhân hơn, giảm lỗi hoặc quản lý khối lượng công việc hiệu quả hơn, chúng có thể mang lại một số sự giải tỏa. Nếu chúng làm tăng thêm sự phức tạp hoặc yêu cầu hỗ trợ liên tục từ bên ngoài, chúng có nguy cơ trở thành một lớp phụ thuộc khác.

Horizon1000 nằm ở điểm giao thoa đó. Khi ngân sách viện trợ thắt chặt và nhu cầu y tế tăng cao, dự án này mang đến một thử nghiệm về việc liệu AI có thể đóng một vai trò hữu ích và hạn chế trong chăm sóc sức khỏe cơ bản mà không nói quá về tầm vươn của nó hay không. Kết quả sẽ phụ thuộc ít hơn vào bản thân công nghệ mà phụ thuộc nhiều hơn vào việc nó phù hợp như thế nào với các hệ thống được thiết kế để sử dụng nó.