Sasha✔
Writer
OmiGroup, công ty y tế số tại Việt Nam vừa công bố hoàn thành thử nghiệm hệ thống OmiKG – nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng suy luận nhân quả và truy vết nguyên nhân gây bệnh mạn tính xuống cấp độ phân tử. Công trình này giải quyết một trong những thách thức lớn nhất của AI y tế hiện nay: tính minh bạch và khả năng kiểm chứng trong chẩn đoán lâm sàng.
Giải bài toán "hộp đen" của AI trong y tế
Thị trường AI y tế toàn cầu dự báo sẽ đạt mốc gần 195 tỷ USD vào năm 2031. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất khiến các bác sĩ ngần ngại ứng dụng AI vào điều trị nằm ở tính chất "hộp đen" – khi mô hình đưa ra kết luận nhưng không thể giải thích quá trình suy luận hay dẫn chiếu bằng chứng y khoa gốc.
OmiKG ra đời nhằm lấp đầy khoảng trống này. Thay vì đưa ra các câu trả lời tự do, hệ thống ánh xạ dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân lên đồ thị tri thức chuyên biệt. Mọi liên kết nhân quả đều được gắn kèm nguồn nghiên cứu đã qua bình duyệt và cấp độ bằng chứng y khoa.
Chẳng hạn, với cùng một chẩn đoán đái tháo đường tuýp 2, OmiKG giúp bác sĩ phân biệt rõ nguyên nhân gốc rễ của từng bệnh nhân xuất phát từ phơi nhiễm môi trường hay do chế độ ăn uống kết hợp áp lực tâm lý (stress). Qua đó, bác sĩ hiểu được bản chất "tại sao" gây bệnh ở cấp độ sinh học để đưa ra phương án can thiệp chính xác.
Vượt trội trong thử nghiệm lâm sàng độc lập
Được phát triển trên nền tảng điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) với công nghệ từ Amazon Bedrock, OmiKG đã qua thẩm định "mù" (blind) bởi hai chuyên gia lâm sàng độc lập dựa trên 20 câu hỏi về cơ chế bệnh đái tháo đường tuýp 2.
Kết quả cho thấy OmiKG nhận diện thành công 15/17 cơ chế phân tử đại diện. Trong khi đó, hai phương pháp AI thông thường được thử nghiệm đối chứng chỉ nhận diện được lần lượt 1 và 0 cơ chế.
Bà Nguyễn Thị Trang Nhung, Trưởng bộ phận Nghiên cứu AI tại OmiGroup, chia sẻ: "Khi bác sĩ không thể truy vết cách mô hình AI đưa ra kết luận, họ sẽ không đặt niềm tin. Việc chuyển hướng sang suy luận có cấu trúc dựa trên bằng chứng y khoa giúp hệ thống đạt độ chính xác cao mà vẫn duy trì tính minh bạch."
Bà Nguyễn Thị Trang Nhung, Trưởng bộ phận Nghiên cứu AI tại OmiGroup
Lộ trình vươn ra thị trường quốc tế
Thành tựu này của công ty y tế Việt Nam đã nhận được sự chú ý từ cộng đồng khoa học quốc tế. Công trình nghiên cứu OmiKG sẽ chính thức được trình bày tại Hội nghị thường niên AMIA 2026 – diễn đàn hàng đầu thế giới về tin học y sinh.
Đánh giá về bước tiến này, ông Eric Yeo, Tổng Giám đốc AWS Việt Nam, cho biết AWS sẽ tiếp tục đồng hành cùng OmiGroup để sớm đưa các kết quả nghiên cứu tiến gần hơn tới ứng dụng thực tế.
Trong thời gian tới, OmiGroup dự kiến triển khai thí điểm tích hợp OmiKG vào quy trình lâm sàng thực tế tại các cơ sở y tế. Đồng thời, doanh nghiệp đang tiến hành thảo luận để thương mại hóa sản phẩm, tập trung vào ba thị trường trọng điểm là Việt Nam, Nhật Bản và Hàn Quốc.
Giải bài toán "hộp đen" của AI trong y tế
Thị trường AI y tế toàn cầu dự báo sẽ đạt mốc gần 195 tỷ USD vào năm 2031. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất khiến các bác sĩ ngần ngại ứng dụng AI vào điều trị nằm ở tính chất "hộp đen" – khi mô hình đưa ra kết luận nhưng không thể giải thích quá trình suy luận hay dẫn chiếu bằng chứng y khoa gốc.
OmiKG ra đời nhằm lấp đầy khoảng trống này. Thay vì đưa ra các câu trả lời tự do, hệ thống ánh xạ dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân lên đồ thị tri thức chuyên biệt. Mọi liên kết nhân quả đều được gắn kèm nguồn nghiên cứu đã qua bình duyệt và cấp độ bằng chứng y khoa.
Chẳng hạn, với cùng một chẩn đoán đái tháo đường tuýp 2, OmiKG giúp bác sĩ phân biệt rõ nguyên nhân gốc rễ của từng bệnh nhân xuất phát từ phơi nhiễm môi trường hay do chế độ ăn uống kết hợp áp lực tâm lý (stress). Qua đó, bác sĩ hiểu được bản chất "tại sao" gây bệnh ở cấp độ sinh học để đưa ra phương án can thiệp chính xác.
Vượt trội trong thử nghiệm lâm sàng độc lập
Được phát triển trên nền tảng điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) với công nghệ từ Amazon Bedrock, OmiKG đã qua thẩm định "mù" (blind) bởi hai chuyên gia lâm sàng độc lập dựa trên 20 câu hỏi về cơ chế bệnh đái tháo đường tuýp 2.
Kết quả cho thấy OmiKG nhận diện thành công 15/17 cơ chế phân tử đại diện. Trong khi đó, hai phương pháp AI thông thường được thử nghiệm đối chứng chỉ nhận diện được lần lượt 1 và 0 cơ chế.
Bà Nguyễn Thị Trang Nhung, Trưởng bộ phận Nghiên cứu AI tại OmiGroup, chia sẻ: "Khi bác sĩ không thể truy vết cách mô hình AI đưa ra kết luận, họ sẽ không đặt niềm tin. Việc chuyển hướng sang suy luận có cấu trúc dựa trên bằng chứng y khoa giúp hệ thống đạt độ chính xác cao mà vẫn duy trì tính minh bạch."
Bà Nguyễn Thị Trang Nhung, Trưởng bộ phận Nghiên cứu AI tại OmiGroup
Lộ trình vươn ra thị trường quốc tế
Thành tựu này của công ty y tế Việt Nam đã nhận được sự chú ý từ cộng đồng khoa học quốc tế. Công trình nghiên cứu OmiKG sẽ chính thức được trình bày tại Hội nghị thường niên AMIA 2026 – diễn đàn hàng đầu thế giới về tin học y sinh.
Đánh giá về bước tiến này, ông Eric Yeo, Tổng Giám đốc AWS Việt Nam, cho biết AWS sẽ tiếp tục đồng hành cùng OmiGroup để sớm đưa các kết quả nghiên cứu tiến gần hơn tới ứng dụng thực tế.
Trong thời gian tới, OmiGroup dự kiến triển khai thí điểm tích hợp OmiKG vào quy trình lâm sàng thực tế tại các cơ sở y tế. Đồng thời, doanh nghiệp đang tiến hành thảo luận để thương mại hóa sản phẩm, tập trung vào ba thị trường trọng điểm là Việt Nam, Nhật Bản và Hàn Quốc.
