Buổi tối không ngủ được, nói chuyện với AI về sức khỏe

Tui cần thử máu định kỳ để kiểm tra TF4 và TSH, hai chỉ số tuyến giáp vốn âm thầm chi phối những chuyện rất lớn trong đời người: nhịp tim, giấc ngủ, cân nặng, tâm trạng, khả năng thức dậy buổi sáng mà không thấy đời mình là một sai lầm.

Nếu ở Sài Gòn hoa lệ, chuyện đó có thể đơn giản là tắp xe vào một phòng khám quen trên đường đi làm về, lấy số, ngồi dán mắt lên màn hình tivi quảng cáo và chịu đựng mùi cồn sát khuẩn, rồi xong. Một thứ hỗn loạn quen thuộc nhưng có hiệu quả riêng của nó. Thành phố Sài Gòn giỏi xử lý những nhu cầu phát sinh đột ngột, hoặc sực nhớ ra.

Còn ở Phần Lan, không có chuyện đâm đầu vào đâu đó chỉ vì tiện đường. 

Ở đây, người đầu tiên chào đón tui không phải y tá, cũng không phải lễ tân. 

Mà là một màn hình. 

Trên đó hiện lên cái tên OmaPirha, nghe như tên một nhân vật phụ trong tiểu thuyết Bắc Âu thiệt sự.

Nó không hỏi tui hôm nay có vui không. 

Nó không small talk hỏi trời ngoài kia lạnh cỡ nào. 

Nó yêu cầu tui chọn triệu chứng từ một danh sách dài. Danh sách mở đầu khá dễ hiểu: đau đầu, sốt, ho. Những thứ ai cũng có thể hình dung. Nhưng càng kéo xuống, nó càng giống một cuộc điều tra kín đáo về đời sống nội tâm của con người hiện đại: mệt mỏi không giải thích được, khó tập trung, cảm giác trống rỗng.

Chắc hẳn nhiều người bắt đầu đi khám từ chỗ đau ở cổ họng, rồi kết thúc ở khoảng rỗng trong tâm hồn. Có lẽ đó là tiến bộ.

Tui tick vào lựa chọn của mình. Sau đó hệ thống mở ra một khung chat. Lúc này mới xuất hiện con người thật: một y tá có tên tuổi rõ ràng, và cách nói chuyện ngắn gọn vô đề thẳng tưng.

Cô hỏi cụ thể tui cần gì. Tui gửi cho cô ấy một trang tóm tắt tình trạng sức khỏe đã chuẩn bị sẵn. Những gì cần nói được gom lại trong một trang giấy: triệu chứng, tiền sử, thuốc đang dùng, lý do cần xét nghiệm. Một cơ thể phức tạp bị nén xuống vài dòng gạch đầu dòng. Xã hội hiện đại vận hành bằng cách đó.

Trong vài phút, tui được xếp lịch ở phòng khám gần nhà nhất. Nơi lấy máu cũng được chỉ định luôn. Không ai chạy qua chạy lại cầm hồ sơ giấy. Không ai hét tên bệnh nhân giữa phòng chờ. Không ai lật từng xấp giấy tìm số thứ tự. Mọi thứ di chuyển trong im lặng, qua những đường truyền mà mắt thường không thấy. Thú vị.

Sau khi lấy máu, kết quả được gửi vào hồ sơ y tế bảo mật của tui và đến bác sĩ chỉ định.

Tui có thời gian đọc trước các con số của chính cơ thể mình, ngắm nghía chúng như đọc bản tin thời tiết cá nhân, rồi mới bước vào buổi hẹn khoảng hai mươi phút với bác sĩ. Hai mươi phút để nói về tuyến giáp, nhưng đôi khi cũng là nói về năng lượng sống, về cảm giác kiệt sức, về việc cơ thể vẫn âm thầm gửi tín hiệu trong khi mình bận làm đủ chuyện khác.

Tại phòng chờ, tui đã nghĩ tới câu hỏi: Thời gian 20 phút quý báu này phải sử dụng thế nào cho hiệu quả?

—----

Bây giờ chúng ta hãy quay lại giây phút tui hóa phép từ  đâu ra tờ giấy bệnh án gãy gọn trong một trang giấy để gửi cho cô y tá online.

Tối hôm trước, khi không ngủ được, bên cạnh một ly nước ấm, ánh đèn bàn dịu nhẹ, tui đã mở khung chat AI, mô tả triệu chứng theo cách mà trường dạy điều dưỡng gọi là TLICC.

T: time - Thời gian, vị trí, mức độ, bối cảnh, và sự thay đổi. 

L: location - Cơn mệt bắt đầu từ khi nào. Cảm giác nặng nằm ở đâu trên cơ thể. 

I: Intensity - Mức độ ra sao vào buổi sáng so với buổi chiều.

C: context - Bối cảnh xảy ra cơn đau hay cơn mệt. Nó xảy ra sau đợt stress, sau chu kỳ kinh nguyệt, hay không vì lý do gì cả. 

C: change - Nó tăng dần, giảm dần, hay chỉ lảng vảng như một vị khách không mời.

Thoạt nghe, TLICC là kỹ thuật lâm sàng hoặc một phương pháp ghi báo cáo dành cho y tá. Nhưng nếu nhìn bằng con mắt khoa học dữ liệu, đó chỉ là cách cung cấp đủ bối cảnh để hệ thống tìm những trường hợp giống mình hơn. AI không thật sự “hiểu” cơn mệt của tui. Nó chỉ so sánh mẫu hình này với hàng triệu mẫu hình khác. Tui càng mô tả chính xác, nó càng đỡ đoán mò. Nói cách khác, độ chính xác của câu hỏi là cách con người buộc công nghệ phải cư xử đàng hoàng.

Sau TLICC là quy tắc số "ba".

Ba nguyên nhân có thể có.

Ba câu hỏi muốn hỏi bác sĩ.

Ba dấu hiệu cảnh báo cần chú ý.

Quy tắc này hữu ích vì nó buộc nỗi lo phải xếp hàng. Hoang mang thường nói lan man, tư duy tốt, chữ nghĩa rõ ràng, thường đếm được, dễ trình bày.

Thế là AI giúp tui biến một mớ cảm giác mơ hồ thành một trang giấy tử tế: tiền sử tuyến giáp, thuốc đang dùng, triệu chứng hiện tại, câu hỏi cần giải đáp.

Hơn thế nữa, khi nhận được kết quả xét nghiệm từ phòng lab. Tui kịp có thời gian để AI giải thích sơ bộ. Từ đây tui tự ghi ra ba điều đơn giản chuẩn bị cho mình trước khi gặp bác sĩ, như thể tự làm y tá cho bản thân mình:

Tui đang lo lắng điều gì nhiều nhất? (lo rằng mất ngủ trở thành mãn tính, v.v)

Những khả năng tui nghĩ tới? (khả năng đột quỵ, khả năng ung thư, tiền sử bệnh của gia đình gây nên khả năng này)

Mong đợi điều gì từ ý kiến của bác sĩ? (xét nghiệm thêm hạng mục nào, kế hoạch điều trị hướng nào, đánh giá của bác sĩ về dinh dưỡng v.v )

AI có thể trở thành một cộng sự tuyệt vời giúp tui trình bày thông tin ngắn gọn, rõ ràng và súc tích. Điều đó cũng rất hữu ích cho bác sĩ, vì họ sẽ không phải dành gần hết thời gian buổi khám chỉ để nắm bắt tình hình ban đầu.

Nói về việc dùng AI, tui thường quan tâm đến phiên bản hơn là thương hiệu nào. OpenAI có ChatGPT, Google có Gemini, Anthropic có Claude. Nhưng bản mới thường khác bản cũ nhiều hơn người ta tưởng. Mô hình mới mạnh hơn, nhớ ngữ cảnh tốt hơn, bịa ít hơn (dù vẫn còn bịa rất tự tin).

Tui đang thử nhiều mô hình. Mỗi cái có một tính khí riêng. Có cái lịch sự quá mức như nhân viên khách sạn hạng sang. Có cái trả lời chắc nịch như người chưa từng sai trong đời. Có cái cẩn trọng đến mức làm tui muốn tự tra cứu thêm bốn phương tám hướng.

Nếu câu hỏi phức tạp, quá mở, hoặc liên quan sức khỏe, tui hỏi vài nơi rồi đối chiếu. Sự đồng thuận giữa nhiều hệ thống đôi khi hữu ích hơn lòng trung thành với một thương hiệu AI cụ thể nào.

Ngoài ra, tui không bao giờ nhập thông tin định danh không cần thiết.

Không ngày sinh.

Không số giấy tờ.

Không địa chỉ.

Không những chi tiết khiến một cơ thể vô danh trở thành một con người truy ngược được.

Nếu có thể, tui tắt luôn cài đặt cho phép dữ liệu dùng để huấn luyện mô hình. Nhiều AI bật sẵn tính năng này, như thể sự đồng ý của người dùng là chuyện có thể giả định trước.

Với sự phát triển của AI, nhiều người cho rằng công nghệ làm y tế trở nên lạnh lẽo.

Nó sẽ thay đổi cách ngành y tế vận hành. Ví dụ nó sẽ đọc phim X-quang nhanh hơn bác sĩ. Nó sẽ đưa ra chẩn đoán thay cho bác sĩ.

Tất cả điều này nghe rất ấn tượng.

Máy tính sẽ nhìn vào một đốm mờ trong phim chụp và nói:

“Đây là dấu hiệu cần theo dõi.”

Trong khi tui nhìn vào cùng tấm phim và nghĩ:

“Đẹp thật. Giống mây đen sắp đổ mưa.”

Sẽ là ngây thơ nếu tin rằng máy móc có thể thay thế chuyên môn của một bác sĩ và lòng trắc ẩn của đội ngũ y tế.

Cũng sẽ là bảo thủ nếu phủ nhận giá trị của công cụ.

Giữa hai thái cực ấy là nơi NGƯỜI làm nghề đang đứng.

Một tay giữ lấy khoa học.

Một tay nâng đỡ cảm xúc con người.

Có lẽ tương lai của y tế không nằm ở việc chọn con người hay máy móc.

Nó nằm ở chỗ để mỗi bên làm điều mình giỏi nhất. Máy móc xử lý dữ liệu.

Con người chịu trách nhiệm trao đổi, lắng nghe, đồng cảm, nâng đỡ cảm xúc và đồng hành.

Và sự chăm sóc, nếu còn giữ được phẩm giá của nó, vẫn phải bắt đầu từ việc một người thật sự nhìn thấy một người khác.

Còn bây giờ, chắc tui nên quay lại giường ngủ của mình, thử xem cơ thể này có thể chịu hợp tác làm đúng chức năng của nó không.

----------

Bài viết này và phần dưới đây chịu ảnh hưởng từ những trao đổi của ba bác sĩ Mỹ: Suchi Saria, Raj Manrai và Adam Rodman—những người đang cố gắng trả lời một câu hỏi mới: khi AI bước vào y tế, bệnh nhân sẽ mạnh lên hay yếu đi?

AI giúp tui tổng kết những phát biểu của ba bác sĩ này như sau:

"Không lâu trước đây, AI trong y học vẫn còn là khoa học viễn tưởng.
Còn bây giờ, nó đã trở thành hiện thực — và đang thay đổi cách bác sĩ suy nghĩ, học hỏi và chẩn đoán bệnh.

Thật đáng kinh ngạc khi được sống trong thời kỳ mở ra một chương mới của y học, bởi mỗi khám phá mới đều thực sự cứu sống con người.

Nhìn lại lịch sử y khoa, thật kỳ diệu khi thấy bao nhiêu phát minh từng kéo dài tuổi thọ của chúng ta: ống nghe, tia X, máy CT... Mỗi công nghệ đều giống như mở ra một cách mới để nhìn vào bên trong cơ thể người.

Nhưng thành thật mà nói, chưa bước tiến nào khiến chúng tôi cảm thấy lớn lao bằng những gì chúng ta đang chứng kiến ngay lúc này".

"Lý do tôi nhiệt huyết với việc đưa AI vào y học là vì tôi thật sự tin rằng nó có thể làm cho chăm sóc sức khỏe tốt hơn."

"Hãy tưởng tượng bạn bước vào phòng khám của bác sĩ và biết chính xác mình cần hỏi điều gì".

"Ước tính trong năm tới, sẽ có 100 triệu bệnh nhân Mỹ gặp một bác sĩ đã sử dụng AI để hỗ trợ ra quyết định điều trị. Một trong năm nhân viên y tế tại Mỹ dùng AI để xin ý kiến thứ hai."

"Nói cách khác, AI đã hiện diện khắp ngành y — dù bạn có nhận ra hay không.

Cứ bốn người dùng ChatGPT thì có một người đặt câu hỏi về sức khỏe mỗi tuần. Nghĩa là khoảng 40 triệu người. Và con số đó chắc chắn sẽ còn tăng mạnh."