Trợ lý lâm sàng AI của DeepMind thử nghiệm chẩn đoán đa phương thức và an toàn trong các mô phỏng lâm sàng

Google DeepMind đã giới thiệu AI đồng-bác sĩ (AI co-clinician) vào ngày 01/05/2026, một sáng kiến nghiên cứu nhằm tìm hiểu cách các hệ thống AI đa phương thức có thể hỗ trợ nhân viên y tế và bệnh nhân hiệu quả hơn. Dự án nhằm giải quyết sức ép ngày càng tăng đối với các hệ thống y tế trên toàn thế giới trong việc cải thiện kết quả, giảm chi phí và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe, trong bối cảnh dự báo thiếu hụt hơn 10 triệu nhân viên y tế vào năm 2030, theo Tổ chức Y tế Thế giới.

Mô hình Chăm sóc Tam giác và Năng lực đa phương thức

Hệ thống mới được thiết kế để khám phá mô hình “chăm sóc tam giác”, trong đó một tác nhân AI làm việc cùng với bác sĩ và bệnh nhân thay vì thay thế phán đoán lâm sàng. DeepMind cho biết mục tiêu là xây dựng các công cụ có thể mở rộng phạm vi tiếp cận của bác sĩ lâm sàng trong khi vẫn giữ bác sĩ là người kiểm soát các quyết định. Công ty định vị nỗ lực này là bước tiếp theo trong nghiên cứu AI y tế của mình, sau các hệ thống trước đó như MedPaLM, tập trung vào kiểm tra kiến thức y khoa, và AMIE, thực hiện các cuộc tư vấn mô phỏng dạng văn bản.

Một điểm nổi bật của AI đồng-bác sĩ là khả năng xử lý không chỉ văn bản. Hệ thống đã được thử nghiệm với âm thanh và video trực tiếp, cho phép quan sát các dấu hiệu thể chất như dáng đi, kiểu thở và những thay đổi nhìn thấy trên da. Trong các mô phỏng y tế từ xa, mô hình có thể hướng dẫn bệnh nhân qua một phần của khám thực thể và hỗ trợ các tác vụ như kiểm tra kỹ thuật sử dụng bình xịt (inhaler) hoặc giúp nhận diện chấn thương ở vai. Những khả năng này cho thấy AI đa phương thức có thể, về sau, hỗ trợ các cuộc tư vấn từ xa nơi quan sát bằng hình ảnh và âm thanh là quan trọng.

Thiết kế an toàn với Hai tác nhân và Các chuẩn đánh giá lâm sàng

DeepMind nhấn mạnh các cơ chế kiểm soát an toàn được tích hợp trong hệ thống. AI đồng-bác sĩ sử dụng thiết kế hai tác nhân, trong đó một “Planner” liên tục rà soát cuộc tương tác và kiểm tra xem “Talker” có nằm trong ranh giới lâm sàng hay không. Công ty cho biết cấu trúc này nhằm giảm các đầu ra không an toàn và nâng cao độ tin cậy trong môi trường y tế, nơi độ chính xác thực tế và sự kiềm chế là thiết yếu.

Nhóm nghiên cứu đánh giá hệ thống theo nhiều cách. Ở một thử nghiệm, họ điều chỉnh khung an toàn NOHARM để đo cả các câu trả lời sai và các trường hợp không nêu bật thông tin quan trọng. Trong các so sánh mù với 98 truy vấn chăm sóc ban đầu, hệ thống ghi nhận 0 lỗi nghiêm trọng ở 97 trường hợp và được các bác sĩ ưu tiên hơn các công cụ tổng hợp bằng chứng khác. DeepMind cho biết điều này cho thấy mô hình có thể hữu ích cho các bác sĩ lâm sàng khi cần thông tin lâm sàng chất lượng cao, có căn cứ.

Nghiên cứu cũng xem xét hệ thống xử lý tốt đến mức nào các câu hỏi liên quan đến thuốc thông qua chuẩn OpenFDA RxQA, một bộ đánh giá được thiết kế để kiểm tra kiến thức và khả năng suy luận về thuốc và điều trị. Trong các đánh giá mở, AI đồng-bác sĩ vượt trội so với các mô hình biên khác, cho thấy tiến bộ trong một lĩnh vực đặc biệt quan trọng cho việc lập kế hoạch chăm sóc hằng ngày.

So sánh hiệu suất với bác sĩ

Tuy nhiên, trong các mô phỏng đối thoại trực tiếp với bệnh nhân, các bác sĩ con người vẫn làm tốt hơn về tổng thể. Khi làm việc với các bác sĩ học thuật từ Harvard và Stanford, nhóm nghiên cứu đã tiến hành một nghiên cứu ngẫu nhiên với 20 kịch bản lâm sàng tổng hợp và 10 bệnh nhân đóng vai là bác sĩ. Trên hơn 140 hạng mục được đánh giá, các bác sĩ vượt trội so với AI trong việc phát hiện dấu hiệu cảnh báo và chỉ dẫn khám thực thể, dù hệ thống đạt ngang hoặc vượt hiệu suất bác sĩ ở 68 hạng mục, bao gồm cả phân luồng (triage). Những phát hiện này cho thấy công cụ có thể hữu ích nhất như một hệ thống hỗ trợ hơn là một sự thay thế cho chuyên môn lâm sàng.

Hợp tác nghiên cứu đang diễn ra

DeepMind cho biết mục tiêu rộng hơn là phát triển AI có thể hỗ trợ bác sĩ theo cách đáng tin cậy, có cơ sở lâm sàng và có khả năng thích nghi với môi trường chăm sóc thực tế. Công ty đang tiếp tục hợp tác nghiên cứu trên một số quốc gia, bao gồm Hoa Kỳ, Ấn Độ, Australia, New Zealand, Singapore và Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, khi họ làm việc để thử nghiệm hệ thống trong nhiều bối cảnh chăm sóc sức khỏe đa dạng hơn.