Name: 4 Cách Trí Tuệ Nhân Tạo đang Thay Đổi Ngành Y Tế (4 Ways Artificial Intelligence is Transforming Healthcare)
Uploaded: 2026-02-15T18:25:32.000Z
Duration: 9 min 41 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...

Artificial intelligence, or AI, is taking the world by storm, and

Trí tuệ nhân tạo, hay AI, đang làm mưa làm gió trên toàn thế giới, và

its impact will be felt in all corners of society, including medicine.

tác động của nó sẽ lan tỏa khắp mọi lĩnh vực xã hội, bao gồm cả y học.

Here are four ways AI is transforming the medical field.

Dưới đây là bốn cách AI đang thay đổi lĩnh vực y tế.

Jubbal med schoolinsiders.com the first way AI is changing medicine is by assisting with diagnosing and treating patients.

Jubbal med schoolinsiders.com cách đầu tiên AI thay đổi y học là hỗ trợ chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân.

Misdiagnosing a disease happens relatively infrequently, but

Chẩn đoán sai bệnh hiếm khi xảy ra, nhưng

it can occur due to factors such as physician fatigue, errors in diagnostic modalities, or limited resources in underprivileged areas.

nó có thể xảy ra do các yếu tố như mệt mỏi của bác sĩ, sai sót trong phương thức chẩn đoán, hoặc nguồn lực hạn chế ở các khu vực kém phát triển.

While the idea of AI taking over disease diagnos may sound alarming, we should view it as a supportive tool for physicians.

Mặc dù ý tưởng AI đảm nhận việc chẩn đoán bệnh có vẻ đáng báo động, chúng ta nên xem nó như một công cụ hỗ trợ cho các bác sĩ.

For example, the Convolutional Neural Network, or cnn, is a diagnostic modality that can analyze thousands of images from public datasets and patient medical records to identify patterns, enabling them to quickly and accurately diagnose diseases.

Ví dụ, Mạng nơ-ron tích chập, hay CNN, là một phương thức chẩn đoán có thể phân tích hàng nghìn hình ảnh từ các tập dữ liệu công khai và hồ sơ y tế bệnh nhân để nhận dạng mẫu, giúp họ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác.

Researchers recently used CNNs to diagnose Kawasaki disease, or KD, an inflammatory disease of the blood vessels in children that can prove fatal if left untreated.

Gần đây, các nhà nghiên cứu đã sử dụng CNN để chẩn đoán bệnh Kawasaki, hay KD, một bệnh viêm mạch máu ở trẻ em có thể gây tử vong nếu không được điều trị.

A diagnostic hurdle with KD is that symptoms are usually vague and can overcome overlap with other childhood illnesses.

Một rào cản chẩn đoán với KD là các triệu chứng thường không rõ ràng và có thể trùng lặp với các bệnh khác ở trẻ em.

To reduce the rate of misdiagnosis, researchers compiled images from KD patients from all over the world, building a CNN that can identify its common signs.

Để giảm tỷ lệ chẩn đoán sai, các nhà nghiên cứu đã tổng hợp hình ảnh từ bệnh nhân KD trên toàn thế giới, xây dựng một CNN có thể nhận dạng các dấu hiệu phổ biến của bệnh.

The CNN proved both sensitive and specific for diagnosing Kawasaki disease, making diagnosis possible by merely taking a photo with a smartphone.

CNN này đã chứng tỏ cả độ nhạy và độ đặc hiệu trong việc chẩn đoán bệnh Kawasaki, giúp việc chẩn đoán có thể thực hiện chỉ bằng cách chụp ảnh bằng điện thoại thông minh.

Of course, clinical judgment currently remains irreplaceable, and

Tất nhiên, phán đoán lâm sàng hiện tại vẫn không thể thay thế được, và

physicians should still rely on a thorough history, physical exam, and the relevant labs or imaging.

các bác sĩ vẫn nên dựa vào bệnh sử kỹ lưỡng, khám thực thể, cùng các xét nghiệm hoặc chẩn đoán hình ảnh liên quan.

These CNNs can help guide physicians in the right direction, especially in resource locales, where it can be expensive for patients to do more thorough testing.

Các CNN này có thể giúp định hướng cho bác sĩ, đặc biệt là ở những địa phương có nguồn lực hạn chế, nơi việc bệnh nhân thực hiện các xét nghiệm chuyên sâu hơn có thể tốn kém.

Preliminary efforts have also demonstrated AI can aid clinicians in diagnosing colorectal cancer, lung cancer, liver, cirrhosis, and

Những nỗ lực ban đầu cũng đã chứng minh AI có thể hỗ trợ các bác sĩ lâm sàng trong việc chẩn đoán ung thư đại trực tràng, ung thư phổi, bệnh gan, xơ gan, và

In one study, board certified pathologists diagnosed colorectal cancer with 96.9% accuracy, and

Trong một nghiên cứu, các nhà bệnh lý học được chứng nhận đã chẩn đoán ung thư đại trực tràng với độ chính xác 96,9%, và

AI slightly outperformed them, reaching an accurate diagnosis 98% of the time.

AI đã vượt trội hơn họ một chút, đạt được chẩn đoán chính xác 98% thời gian.

However, doctors shouldn't forget about the limitations of AI in diagnosing disease.

Tuy nhiên, bác sĩ không nên quên những hạn chế của AI trong việc chẩn đoán bệnh.

Biases can exist in any of the data sets, which can influence the way AI interprets the diagnosis.

Thành kiến có thể tồn tại trong bất kỳ tập dữ liệu nào, điều này có thể ảnh hưởng đến cách AI diễn giải chẩn đoán.

For example, if a data set is mostly made up of older patients, AI might not be able to accurately interpret findings for a younger age group after diagnosis.

Ví dụ, nếu một tập dữ liệu chủ yếu bao gồm bệnh nhân lớn tuổi, AI có thể không diễn giải chính xác các phát hiện cho nhóm tuổi trẻ hơn sau khi chẩn đoán.

AI can also aid physicians in treatment, particularly in the era of personalized medicine.

AI cũng có thể hỗ trợ các bác sĩ trong điều trị, đặc biệt là trong kỷ nguyên y học cá nhân hóa.

Personalized medicine is a form of medicine that uses information about a person's genetics to prevent, diagnose, or treat disease.

Y học cá nhân hóa là một hình thức y học sử dụng thông tin về di truyền của một người để phòng ngừa, chẩn đoán hoặc điều trị bệnh.

One specific example of this is is RHEUMATOID arthritis, an autoimmune disease where the body attacks itself, especially in joints like the wrist and finger joints.

Một ví dụ cụ thể về điều này là viêm khớp dạng thấp, một bệnh tự miễn trong đó cơ thể tấn công chính nó, đặc biệt là ở các khớp như cổ tay và khớp ngón tay.

Since rheumatoid arthritis is such a complex and chronic disease, there are a variety of medications used to treat patients, and

Vì viêm khớp dạng thấp là một căn bệnh phức tạp và mãn tính, có nhiều loại thuốc được sử dụng để điều trị bệnh nhân, và

treatment often depends on what each patient best responds to.

việc điều trị thường phụ thuộc vào phản ứng tốt nhất của từng bệnh nhân.

Researchers at Mayo Clinic used genetic data and patients clinical characteristics to develop a machine learning algorithm to predict patient response to methotrexate, one of the most important rheumatoid arthritis drugs.

Các nhà nghiên cứu tại Mayo Clinic đã sử dụng dữ liệu di truyền và đặc điểm lâm sàng của bệnh nhân để phát triển một thuật toán Machine Learning nhằm dự đoán phản ứng của bệnh nhân với methotrexate, một trong những loại thuốc quan trọng nhất điều trị viêm

Instead of having both doctors and patients wait months to determine the efficacy of a certain drug, these models can direct both doctors and patients toward more effective treatments, immediately saving the patient both time and money.

Thay vì cả bác sĩ và bệnh nhân phải chờ đợi hàng tháng để xác định hiệu quả của một loại thuốc nhất định, các mô hình này có thể hướng cả bác sĩ và bệnh nhân đến các phương pháp điều trị hiệu quả hơn, ngay lập tức tiết kiệm cho bệnh nhân cả thời gian và t

Similarly, researchers at the Georgia Institute of Technology and Ovarian Cancer Institute utilized machine learning algorithms to determine treatment effectiveness with 90% accuracy for certain chemotherapies in ovarian cancer patients.

Tương tự, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Georgia và Viện Ung thư Buồng trứng đã sử dụng các thuật toán Machine Learning để xác định hiệu quả điều trị với độ chính xác 90% đối với một số liệu pháp hóa trị nhất định ở bệnh nhân ung thư buồng trứng.

Utilizing AI to predict a patient's response to chemotherapy can save valuable time and spare patients from the destructive physical side effects and emotional burden and costs associated with weeks of treatment that may prove ineffective.

Sử dụng AI để dự đoán phản ứng của bệnh nhân với hóa trị có thể tiết kiệm thời gian quý báu và giúp bệnh nhân tránh được các tác dụng phụ thể chất tàn khốc, gánh nặng tinh thần và chi phí liên quan đến nhiều tuần điều trị có thể không hiệu quả.

Beyond diagnosis and treatment, AI has powerful potential in predicting the occurrence and progression of chronic diseases like hypertension, diabetes, and

Ngoài chẩn đoán và điều trị, AI còn có tiềm năng mạnh mẽ trong việc dự đoán sự xuất hiện và tiến triển của các bệnh mãn tính như tăng huyết áp, tiểu đường và

kidney disease, which can help patients live longer, healthier lives.

bệnh thận, điều này có thể giúp bệnh nhân sống lâu hơn, khỏe mạnh hơn.

Let's take a closer look at diabetes using various machine learning models.

Hãy cùng xem xét kỹ hơn về bệnh tiểu đường bằng cách sử dụng nhiều mô hình Machine Learning khác nhau.

Researchers are developing predictive models to estimate a patient's current glucose level based on multiple factors such as their previous glucose levels, body mass index, external stress, and

Các nhà nghiên cứu đang phát triển các mô hình dự đoán để ước tính mức glucose hiện tại của bệnh nhân dựa trên nhiều yếu tố như mức glucose trước đó, chỉ số khối cơ thể, căng thẳng bên ngoài và

This can help patients anticipate when their blood sugar levels are critically high or low, enabling them to better prepare for emergencies.

Điều này có thể giúp bệnh nhân dự đoán khi nào lượng đường trong máu của họ tăng hoặc giảm nghiêm trọng, cho phép họ chuẩn bị tốt hơn cho các trường hợp khẩn cấp.

Researchers have also used AI to develop models that predict the likelihood of developing diabetes based on various risk factors.

Các nhà nghiên cứu cũng đã sử dụng AI để phát triển các mô hình dự đoán khả năng mắc bệnh tiểu đường dựa trên các yếu tố nguy cơ khác nhau.

Early diagnosis and treatment of diabetes can prevent complications like diabetic kidney disease and blindness, which are emotionally distressing and costly for both patients and the healthcare system.

Chẩn đoán và điều trị sớm bệnh tiểu đường có thể ngăn ngừa các biến chứng như bệnh thận do tiểu đường và mù lòa, những điều gây đau khổ về tinh thần và tốn kém cho cả bệnh nhân và hệ thống chăm sóc sức khỏe.

In addition to patient care, AI is also furthering medicine by transforming the way medical research is conducted, particularly in clinical trials.

Ngoài việc chăm sóc bệnh nhân, AI còn thúc đẩy y học bằng cách thay đổi cách thức tiến hành nghiên cứu y khoa, đặc biệt là trong các thử nghiệm lâm sàng.

Clinical trials study different interventions in patients, usually in the form of new vaccines or medications, to determine which treatment is more effective.

Các thử nghiệm lâm sàng nghiên cứu các biện pháp can thiệp khác nhau ở bệnh nhân, thường dưới dạng vắc-xin hoặc thuốc mới, để xác định phương pháp điều trị nào hiệu quả hơn.

In clinical practice, one of the first steps is identifying eligible patients, which is both time and resource consuming.

Trong thực hành lâm sàng, một trong những bước đầu tiên là xác định bệnh nhân đủ điều kiện, việc này tốn cả thời gian và nguồn lực.

Since researchers must design and print brochures and manually screen clinics for eligible patients with access to medical records, AI can quickly identify which patients fit the right criteria to streamline the process.

Vì các nhà nghiên cứu phải thiết kế và in tờ rơi cũng như sàng lọc thủ công các phòng khám để tìm bệnh nhân đủ điều kiện có quyền truy cập hồ sơ y tế, AI có thể nhanh chóng xác định bệnh nhân nào phù hợp với tiêu chí để hợp lý hóa quy trình.

In addition, AI has already proven effective in the development of new treatments.

Ngoài ra, AI đã chứng tỏ hiệu quả trong việc phát triển các phương pháp điều trị mới.

The first step in certain clinical research is discovering possible drugs.

Bước đầu tiên trong một số nghiên cứu lâm sàng là khám phá các loại thuốc tiềm năng.

However, despite extensive lab testing, the discovery process can result in a waste of valuable time and resources.

Tuy nhiên, bất chấp các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm rộng rãi, quy trình khám phá có thể dẫn đến lãng phí thời gian và nguồn lực quý báu.

Many drugs that are effective in a lab fail in human trials.

Nhiều loại thuốc có hiệu quả trong phòng thí nghiệm lại thất bại trong các thử nghiệm trên người.

Verge Genomics was one of the first companies that discovered a potential drug for for amyotrophic lateral sclerosis, also known as ALS or Lou Gehrig's disease, by using AI instead of animal or cell testing instead of cell or animal data, they used AI to analyze human data points to provide researchers with more accurate representations of effective treatments in humans.

Verge Genomics là một trong những công ty đầu tiên khám phá ra một loại thuốc tiềm năng cho bệnh xơ cứng teo cơ một bên, còn được gọi là ALS hoặc bệnh Lou Gehrig, bằng cách sử dụng AI thay vì thử nghiệm trên động vật hoặc tế bào, họ đã sử dụng AI để phân 

This avoided the risk of drug failure when translating animal studies to human trials.

Điều này tránh được rủi ro thuốc thất bại khi chuyển đổi các nghiên cứu trên động vật sang thử nghiệm trên người.

If you've experimented with ChatGPT, you've experienced AI's writing capabilities firsthand.

Nếu bạn đã thử nghiệm ChatGPT, bạn đã trực tiếp trải nghiệm khả năng viết của AI.

While these AI writing tools are free, far from perfect, they can significantly reduce the time needed to prepare and revise manuscripts.

Mặc dù các công cụ viết AI này miễn phí, còn lâu mới hoàn hảo, chúng có thể giảm đáng kể thời gian chuẩn bị và chỉnh sửa bản thảo.

ChatGPT has been used in scientific research and has even been credited as a co author on multiple papers.

ChatGPT đã được sử dụng trong nghiên cứu khoa học và thậm chí còn được ghi nhận là đồng tác giả trên nhiều bài báo.

However, it's not without its limitations, including the hard to ignore fact that it can reference incorrect data and create fake citations.

Tuy nhiên, nó không phải là không có hạn chế, bao gồm cả sự thật khó bỏ qua là nó có thể tham chiếu dữ liệu không chính xác và tạo ra các trích dẫn giả.

Other software, such as Consensus, can be used to guide your initial literature review and provide summaries for papers that answer your research question.

Các phần mềm khác, như Consensus, có thể được sử dụng để hướng dẫn bạn xem xét tài liệu ban đầu và cung cấp bản tóm tắt cho các bài báo trả lời câu hỏi nghiên cứu của bạn.

Don't expect these tools to take over your academic writing just yet, however.

Tuy nhiên, đừng mong đợi những công cụ này sẽ thay thế hoàn toàn việc viết học thuật của bạn.

They can cache grammatical errors, brainstorm ideas, and collect and synthesize data.

Chúng có thể lưu trữ lỗi ngữ pháp, lên ý tưởng và thu thập, tổng hợp dữ liệu.

We dug into the possibilities and drawbacks of using AI writing tools in another video on the future of medical school applications.

Chúng tôi đã đi sâu vào các khả năng và hạn chế của việc sử dụng các công cụ viết AI trong một video khác về tương lai của các đơn đăng ký vào trường y.

If you think you can exclusively rely on ChatGPT for your medical school or residency applications, think again.

Nếu bạn nghĩ rằng mình có thể hoàn toàn dựa vào ChatGPT cho các đơn đăng ký vào trường y hoặc chương trình nội trú, hãy suy nghĩ lại.

The third way AI is improving medicine is by streamlining administrative tasks in healthcare.

Cách thứ ba mà AI đang cải thiện y học là hợp lý hóa các nhiệm vụ hành chính trong chăm sóc sức khỏe.

For example, BotMD is a company with an AI service that assists patients with clinical issues like finding physicians on call, scheduling appointments, or answering prescription related questions, questions such as the availability of certain medications or their alternatives.

Ví dụ, BotMD là một công ty có dịch vụ AI hỗ trợ bệnh nhân với các vấn đề lâm sàng như tìm bác sĩ trực, lên lịch hẹn hoặc trả lời các câu hỏi liên quan đến đơn thuốc, các câu hỏi như tình trạng sẵn có của một số loại thuốc nhất định hoặc các phương án tha

Allowing AI to take over these tasks can free administrative staff to focus on other obligations.

Việc cho phép AI đảm nhận các nhiệm vụ này có thể giúp nhân viên hành chính tập trung vào các nghĩa vụ khác.

AI can also simplify medical scribing since physicians don't have to take their own notes or employ medical scribes as opposed to human scribes who are subject to human error.

AI cũng có thể đơn giản hóa việc ghi chép y khoa vì các bác sĩ không phải tự ghi chú hoặc thuê người ghi chép y khoa, trái ngược với người ghi chép là con người có thể mắc lỗi.

AI works instantly and immediately understands medical terminology.

AI hoạt động tức thời và hiểu ngay thuật ngữ y khoa.

AI technology can pre authorize insurance and optimize billing for physicians.

Công nghệ AI có thể ủy quyền trước bảo hiểm và tối ưu hóa việc thanh toán cho các bác sĩ.

Since billing is reliant on accurate, consistent documentation, reducing the burden of these tasks can help prevent physician burnout, a significant problem that leads to psychological distress for doctors and worse outcomes for patients.

Vì việc thanh toán phụ thuộc vào tài liệu chính xác, nhất quán, việc giảm bớt gánh nặng của các nhiệm vụ này có thể giúp ngăn ngừa tình trạng kiệt sức của bác sĩ, một vấn đề nghiêm trọng dẫn đến căng thẳng tâm lý cho bác sĩ và kết quả tồi tệ hơn cho bệnh 

Lastly, AI is quickly being integrated into medical education at all levels of training.

Cuối cùng, AI đang nhanh chóng được tích hợp vào giáo dục y khoa ở mọi cấp độ đào tạo.

For example, Oscar, an Australian medical education company, allows medical students to practice their history taking skills on AI patients.

Ví dụ, Oscar, một công ty giáo dục y khoa của Úc, cho phép sinh viên y khoa thực hành kỹ năng lấy bệnh sử với các bệnh nhân AI.

Using this tool, students can learn to ask the proper questions and consider various diagnoses for any specific present, integrating AI more thoroughly into formal medical curricula can prepare Future Physicians for AI's increasing role in healthcare.

Sử dụng công cụ này, sinh viên có thể học cách đặt câu hỏi phù hợp và xem xét các chẩn đoán khác nhau cho bất kỳ tình trạng cụ thể nào, việc tích hợp AI sâu hơn vào chương trình giảng dạy y khoa chính thức có thể chuẩn bị cho các Bác sĩ Tương lai vai trò 

Some universities, like Duke and Stanford, have already introduced courses to help medical students and residents learn to use AI to solve healthcare issues.

Một số trường đại học, như Duke và Stanford, đã giới thiệu các khóa học để giúp sinh viên y khoa và bác sĩ nội trú học cách sử dụng AI để giải quyết các vấn đề chăm sóc sức khỏe.

The Mayo Clinic and Stanford offer courses that teach physicians how AI is currently influencing medicine, as well as how they can use it to their advantage in their practice.

Phòng khám Mayo và Stanford cung cấp các khóa học dạy các bác sĩ AI đang ảnh hưởng đến y học như thế nào, cũng như cách họ có thể sử dụng nó để có lợi cho thực hành của mình.

AI is even influencing the medical school application process, which we made a separate video about.

AI thậm chí còn ảnh hưởng đến quy trình nộp đơn vào trường y, mà chúng tôi đã làm một video riêng về điều đó.

Link in the Description AI has huge potential to revolutionize many different facets of medicine, but

Liên kết trong phần Mô tả AI có tiềm năng to lớn để cách mạng hóa nhiều khía cạnh khác nhau của y học, nhưng

with any change, we should be cognizant of any drawbacks or possible biases we could be introducing.

với bất kỳ thay đổi nào, chúng ta nên nhận thức được bất kỳ nhược điểm hoặc thiên vị tiềm ẩn nào mà chúng ta có thể đưa vào.

AI, after all, is designed and programmed by humans, so it's susceptible to the same biases we are.

Xét cho cùng, AI được thiết kế và lập trình bởi con người, vì vậy nó dễ bị ảnh hưởng bởi những thiên vị giống như chúng ta.

As AI technology rapidly evolves in all areas of our lives, from medicine to personal wellness to writing.

Khi công nghệ AI phát triển nhanh chóng trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, từ y học đến sức khỏe cá nhân đến viết lách.

We'll continue to cover emerging topics here on our YouTube channel and the Med School Insiders blog.

Chúng tôi sẽ tiếp tục đề cập đến các chủ đề mới nổi trên kênh YouTube của chúng tôi và blog Med School Insiders.

Check out the Artificial Intelligence Playlist for more videos.

Xem Danh sách phát Trí tuệ nhân tạo để có thêm video.

If you haven't already, sign up for the Med School Insiders newsletter, which sends our latest videos, guides, study strategies, job opportunities and music recommendations straight to your inbox Once a week, visit medschoolinsiders.com newsletter or visit the link in the description.

Nếu bạn chưa làm vậy, hãy đăng ký nhận bản tin Med School Insiders, bản tin này gửi các video, hướng dẫn, chiến lược học tập, cơ hội việc làm và đề xuất âm nhạc mới nhất của chúng tôi trực tiếp đến hộp thư đến của bạn. Mỗi tuần một lần, hãy truy cập medsc

Cảm ơn tất cả các bạn rất nhiều vì đã xem.

If you enjoyed this video, check out the top 10 most stressful jobs in Healthcare.

Nếu bạn thích video này, hãy xem top 10 công việc căng thẳng nhất trong ngành Y tế.

Yêu thương rất nhiều và hẹn gặp lại bạn ở đó.