Name: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa y học như thế nào? (How Is AI Revolutionizing Medicine?)
Uploaded: 2025-07-28T19:26:08.000Z
Duration: 7 min 51 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

When we talk about AI in healthcare, I think we need to understand it as a foundational change in the toolkit we have available.

Khi chúng ta nói về trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế, tôi cho rằng chúng ta cần hiểu nó như một sự thay đổi cơ bản trong bộ công cụ mà chúng ta hiện có.

In the same way, and I mean this profoundly, that algebra changed our understanding of the world and of math.

Cũng giống như vậy, và tôi muốn nhấn mạnh điều này một cách sâu sắc, đại số đã thay đổi cách chúng ta hiểu về thế giới và về toán học.

In our field, the major changes are happening in diagnostic testing.

Trong lĩnh vực của chúng tôi, những thay đổi quan trọng nhất đang diễn ra trong lĩnh vực chẩn đoán.

How we can now interpret them more effectively and without as much expertise needed.

Làm thế nào chúng ta có thể giải thích chúng một cách hiệu quả hơn và không cần nhiều chuyên môn như trước đây.

We are seeing the old patterns of care change into new ways of doing care.

Chúng ta đang chứng kiến những mô hình chăm sóc truyền thống dần chuyển đổi sang những phương thức chăm sóc mới.

The topic of how is AI going to be used is so interesting because these new machine learning, sophisticated models, they aren't the end of the question, it's the beginning of the question.

Chủ đề về cách trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ được ứng dụng là vô cùng thú vị bởi vì những mô hình học máy mới và phức tạp này không phải là câu trả lời cuối cùng, mà chính là khởi đầu của câu hỏi.

AI is the future of healthcare, or so we've been told.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là tương lai của ngành y tế, hay ít nhất đó là điều chúng ta đã được nghe.

Nó có đang đe dọa công việc của bạn không?

And how does it have the potential to affect you?

Và nó có thể ảnh hưởng đến bạn như thế nào?

Artificial intelligence has, in some form, been around for decades.

Trí tuệ nhân tạo đã tồn tại dưới một hình thức nào đó trong hàng thập kỷ.

But most people are just finding out about it because of things like ChatGPT, which have come into the mainstream.

Nhưng phần lớn mọi người mới chỉ biết đến nó nhờ những công nghệ như ChatGPT, vốn đã trở nên phổ biến trong công chúng.

In healthcare, artificial intelligence has been around for years as well.

Trong lĩnh vực y tế, trí tuệ nhân tạo cũng đã xuất hiện từ nhiều năm nay.

It's helped doctors transcribe notes faster.

Nó đã giúp các bác sĩ ghi chép nhanh hơn.

It's helped with patient experiences with chatbots.

Nó đã giúp cải thiện trải nghiệm của bệnh nhân khi sử dụng chatbot.

But with generative AI, it's really supercharging what healthcare professionals and scientists are able to do by helping predict future health risks, make diagnoses faster and more accurately, and also helping with potential drug discovery for new novel treatments and therapeutics.

Nhưng với trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI), công nghệ này thực sự đang nâng cao đáng kể khả năng của các chuyên gia y tế và nhà khoa học bằng cách giúp dự đoán các rủi ro sức khỏe trong tương lai, chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn, cũng như 

The AI boom really hit healthcare in the last five years.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự đã tác động mạnh mẽ đến ngành y tế trong vòng năm năm qua.

We've actually been able to transition into having the models or the tools we built to actually work with the data very effectively and have been able to define new ways to treat diseases, new ways to diagnose diseases, and finally find individualized signatures of how I as a patient or somebody else as a patient would do if they got a certain treatment or therapy.

Chúng tôi thực sự đã có thể chuyển sang sử dụng các mô hình hoặc công cụ mà chúng tôi đã phát triển để làm việc với dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó xác định được các phương pháp mới để điều trị bệnh, chẩn đoán bệnh, và cuối cùng là tìm ra các dấu hiệu cá

The gen AI boom is assisting doctors in more advanced ways.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang hỗ trợ các bác sĩ theo những cách tiên tiến hơn.

But both clinicians and patients are questioning the risks these new technologies may bring with them.

Tuy nhiên, cả các chuyên gia y tế lẫn bệnh nhân đều đang đặt câu hỏi về những rủi ro mà các công nghệ mới này có thể mang lại.

I think a lot of people are wondering, what's this going to look like when I go to the hospital, when I go to the doctor?

Tôi nghĩ nhiều người đang thắc mắc, khi tôi đến bệnh viện, khi tôi đi khám bác sĩ, mọi thứ sẽ trông như thế nào?

How's it going to be used to inform decisions?

Nó sẽ được sử dụng như thế nào để hỗ trợ ra quyết định?

What about errors, false positive, false negatives?

Còn về lỗi, kết quả dương tính giả và kết quả âm tính giả thì sao?

There's a lot of questions around this that really begs the expertise of people in different areas.

Có rất nhiều câu hỏi xoay quanh vấn đề này, và thực sự cần đến sự chuyên môn của những người có kiến thức sâu rộng trong các lĩnh vực khác nhau.

Vậy chúng ta có các cơ quan như Hoa Kỳ.

Food and Drug Administration that does oversee certain uses of AI in healthcare.

Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm (FDA) là cơ quan chịu trách nhiệm giám sát một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh

There are also groups like the American Medical Association and the guidelines and codes of conduct for responsible use of AI.

Cũng có các tổ chức như Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ (American Medical Association) và các hướng dẫn, quy tắc ứng xử về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) một cách có trách nhiệm.

So right now there are experts and there are various groups that are trying to oversee this and make sure that it's used responsibly.

Hiện nay, có các chuyên gia và nhiều nhóm khác nhau đang cố gắng giám sát quá trình này và đảm bảo rằng nó được sử dụng một cách có trách nhiệm.

So there's this big tension about how AI will affect our workforce.

Vậy là có một sự căng thẳng lớn về việc trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ ảnh hưởng như thế nào đến lực lượng lao động của chúng ta.

Clinicians have the ability to interact with patients, understand their preferences.

Các bác sĩ có khả năng tương tác với bệnh nhân và hiểu rõ sở thích của họ.

So I still feel they'll have a key role to play in interpreting the outputs that the AI technology gives them.

Vì vậy, tôi vẫn cho rằng họ sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc giải thích các kết quả mà công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho họ.

While the larger AI labs from Google to OpenAI are trying to disrupt the healthcare industry at large, there are smaller and more focused labs within academia dedicated to applying AI to specialities.

Trong khi các phòng thí nghiệm AI lớn từ Google đến OpenAI đang cố gắng thay đổi ngành y tế, có những phòng thí nghiệm nhỏ hơn và tập trung hơn trong lĩnh vực học thuật chuyên sâu vào việc áp dụng AI vào các chuyên ngành cụ thể.

Well, we assess how well the model performed looking at different use.

Chúng tôi đánh giá hiệu quả của mô hình bằng cách xem xét các trường hợp sử dụng khác nhau.

We're seeing an increasing investment in AI in healthcare.

Chúng ta đang chứng kiến sự gia tăng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế.

Since 2020, there has been a substantial increase in venture capital funding coming into this space.

Kể từ năm 2020, đã có sự gia tăng đáng kể về nguồn vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào lĩnh vực này.

In 2024, we saw around $11 billion in funding going to various different AI and healthcare startups.

Năm 2024, chúng ta đã chứng kiến khoảng $11 tỷ USD vốn đầu tư đổ vào các startup trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và y tế.

Experts say that academics have different priorities than some of these AI startups.

Các chuyên gia cho rằng các nhà nghiên cứu học thuật có những ưu tiên khác so với một số startup trí tuệ nhân tạo (AI).

Academics can fine tune large language models and they may have a different incentive to develop ethics guidelines around their responsible use.

Các nhà nghiên cứu có thể tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và họ có thể có động lực khác nhau trong việc phát triển các hướng dẫn đạo đức về việc sử dụng có trách nhiệm của chúng.

I think our biggest risk with AI is making sure we use it responsibly and consistently.

Tôi cho rằng rủi ro lớn nhất của chúng ta với trí tuệ nhân tạo (AI) là đảm bảo sử dụng nó một cách có trách nhiệm và nhất quán.

We want people to pursue this creativity to the ends of the earth, but we also need clear processes in place to ensure that before they ever make it in front of a patient, they have been through a series of stage gates and reviews to ensure they are safe, effective, fair and equitable.

Chúng tôi mong muốn mọi người theo đuổi sự sáng tạo này đến cùng trời cuối đất, nhưng chúng tôi cũng cần có các quy trình rõ ràng để đảm bảo rằng trước khi họ có cơ hội tiếp xúc với bệnh nhân, họ đã trải qua một loạt các giai đoạn kiểm tra và đánh giá để 

Yale has invested $150 million towards AI development over the next five years.

Yale đã đầu tư $150 triệu vào phát triển trí tuệ nhân tạo trong vòng năm năm tới.

One of the ongoing efforts at Yale Medicine is the Cardiovascular Data Science Lab, founded by Dr. Rohan Khera in 2020.

Một trong những nỗ lực đang được triển khai tại Yale Medicine là Phòng Thí nghiệm Khoa học Dữ liệu Tim mạch, được thành lập bởi Tiến sĩ Rohan Khera vào năm 2020.

So this is the Cardiovascular Data Science Lab, or the CARS Lab.

Đây là Phòng Thực nghiệm Khoa học Dữ liệu Tim mạch, hay còn gọi là CARS Lab.

It's not a single domain of AI that we work on.

Chúng tôi không chỉ tập trung vào một lĩnh vực duy nhất của trí tuệ nhân tạo.

We work on diagnostics, on precision care, or defining therapies that work for individuals, work for cardiac imaging and other ways that we use to enable better care for patients.

Chúng tôi tập trung vào chẩn đoán, chăm sóc chính xác hoặc xác định các phương pháp điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân, cũng như ứng dụng hình ảnh tim mạch và các phương pháp khác nhằm nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân.

A good example is electrocardiograms, which are electrical recordings of the heart taken with stickers on the chest, available world over.

Một ví dụ điển hình là điện tâm đồ, là bản ghi điện của tim được thực hiện bằng cách dán các điện cực lên ngực, có sẵn trên toàn thế giới.

ECG-GPT, which is a play on ChatGPT, it takes an ECG image and generates a report.

ECG-GPT, một biến thể của ChatGPT, nhận hình ảnh điện tâm đồ (ECG) và tạo ra một báo cáo.

Đó là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

We can generate a full report directly from the electrocardiogram.

Chúng tôi có thể tạo ra một báo cáo đầy đủ trực tiếp từ điện tâm đồ.

Originally, this would require a cardiologist to interpret these studies, but our hope is that this can form the basis of very accurate reads that are available world over, that eventually clinicians can confirm and use in their care.

Ban đầu, việc này đòi hỏi một bác sĩ tim mạch để giải thích các kết quả này, nhưng hy vọng của chúng tôi là điều này có thể trở thành cơ sở cho các kết quả chẩn đoán chính xác cao, có sẵn trên toàn thế giới, mà cuối cùng các bác sĩ lâm sàng có thể xác nhậ

So we decided to focus on app-based solutions, rather than things that integrate in large health systems, so that these tools are truly accessible.

Vì vậy, chúng tôi đã quyết định tập trung vào các giải pháp dựa trên ứng dụng di động, thay vì các giải pháp tích hợp vào hệ thống y tế lớn, để đảm bảo rằng các công cụ này thực sự dễ tiếp cận.

Dưới đây là một điện tâm đồ 12 đạo trình điển hình.

And we know, me as a human reader, I can see these are the leads coming in from the chest.

Và chúng ta biết, với tư cách là một độc giả con người, tôi có thể thấy những tín hiệu này đang đến từ vùng ngực.

But for me looking at this, I could never tell you this is a patient with heart failure just based on their ECG.

Nhưng đối với tôi, khi nhìn vào kết quả này, tôi không thể khẳng định đây là bệnh nhân bị suy tim chỉ dựa vào điện tâm đồ (ECG).

What the AI eyeball is able to do is to kind of isolate these two leads and detect some signal that triggers that, yep, this is someone with left ventricular systolic dysfunction, an ejection fraction of less than 40%.

Cái mà mắt AI có thể làm là tách biệt hai tín hiệu này và phát hiện một tín hiệu kích hoạt, xác nhận rằng đây là trường hợp rối loạn co bóp tâm thu thất trái, với phân suất tống máu dưới 40%.

And it visualizes it in a way that a human reader wouldn't be able to detect.

Và nó hiển thị điều đó theo cách mà người đọc bình thường không thể nhận ra.

While facilities like the Cards Lab are developing these new AI tools at a rapid pace, there are still many steps needed before these technologies can be implemented.

Trong khi các cơ sở như Cards Lab đang phát triển các công cụ AI mới với tốc độ nhanh chóng, vẫn còn nhiều bước cần thực hiện trước khi các công nghệ này có thể được triển khai.

To ensure the public well-being, regulators may wish to impose oversight and guardrails before AI becomes the new standard practice of care.

Để đảm bảo lợi ích công cộng, các cơ quan quản lý có thể xem xét áp dụng các biện pháp giám sát và quy định nhằm đảm bảo an toàn trước khi trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành tiêu chuẩn thực hành chăm sóc y tế mới.

In terms of AI and misdiagnosis, experts say that the cases and examples of this are pretty limited at this point.

Về mặt trí tuệ nhân tạo (AI) và chẩn đoán sai, các chuyên gia cho biết rằng các trường hợp và ví dụ về vấn đề này hiện nay còn khá hạn chế.

Because even though an AI might make a mistake or might make a misdiagnosis, there is still a real doctor involved in the diagnosis or prescription of a medication.

Bởi vì ngay cả khi một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mắc lỗi hoặc đưa ra chẩn đoán sai, vẫn có một bác sĩ thực sự tham gia vào quá trình chẩn đoán hoặc kê đơn thuốc.

So are we really going to become healthier?

Vậy chúng ta thực sự sẽ trở nên khỏe mạnh hơn sao?

I think it's not just the million-dollar question.

Tôi nghĩ đó không chỉ là câu hỏi trị giá triệu đô.

Có lợi ích từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

But it really requires that all of us, we need to be able to access, we need to be able to use this, we need to be willing to use it, and we need to have that space or energy to do it.

Nhưng điều đó thực sự đòi hỏi tất cả chúng ta phải có khả năng truy cập, phải có khả năng sử dụng, phải sẵn lòng sử dụng và phải có không gian hoặc năng lượng để làm điều đó.

On the wall of my office, I have four photographs.

Trên tường văn phòng của tôi có bốn bức ảnh.

It's the transistor, the camera, the telephone, and the source code for the World Wide Web.

Đó là transistor, máy ảnh, điện thoại và mã nguồn của World Wide Web.

Because to me, those are the enabling innovations in my lifetime that transform the way we deliver care.

Bởi vì đối với tôi, đó chính là những đổi mới mang tính đột phá trong cuộc đời tôi, những đổi mới đã thay đổi cách chúng ta cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Telemedicine, electronic health records, MRI imaging, all of that derives from those foundational innovations.

Y tế từ xa, hồ sơ y tế điện tử, chụp MRI, tất cả những công nghệ đó đều phát triển từ những nền tảng công nghệ tiên phong.

Tôi nghĩ AI thuộc vào danh mục đó.