Quỹ Bill Gates và OpenAI khởi động Horizon1000 trị giá 50 triệu USD nhằm giúp các chính phủ châu Phi triển khai AI trong y tế để mở rộng tiếp cận chăm sóc chất lượng, trong bối cảnh thiếu nhân lực và chênh lệch dịch vụ.
Chương trình đặt mục tiêu hỗ trợ hệ thống y tế theo nhu cầu địa phương thay vì “nhập khẩu” giải pháp từ bên ngoài, đồng thời thúc đẩy năng lực ra quyết định và vận hành AI cho các nhà hoạch định chính sách và lãnh đạo y tế tại nhiều quốc gia châu Phi.
- Horizon1000 là hợp tác 50 triệu USD giữa Quỹ Bill Gates và OpenAI để tăng tốc ứng dụng AI trong y tế tại châu Phi.
- Mục tiêu đến năm 2028 là hỗ trợ tối đa 1.000 phòng khám y tế ban đầu, bắt đầu từ Rwanda, kèm trung tâm AI y tế tại Kigali.
- Giới y khoa cảnh báo rủi ro AI chẩn đoán sai, thiên lệch dữ liệu, rào cản ngôn ngữ và sai lệch khuyến nghị khi câu hỏi được diễn đạt không chuẩn.
Horizon1000 tập trung đưa AI vào y tế châu Phi theo nhu cầu địa phương
Horizon1000 được thiết kế để chuyển giao năng lực triển khai AI cho chính phủ và lãnh đạo y tế châu Phi, nhằm cải thiện chất lượng chăm sóc và thu hẹp khoảng trống nhân sự.
Quỹ Bill Gates cho biết nhiều hệ thống y tế châu Phi đang chịu áp lực vì thiếu nhân lực và khả năng tiếp cận dịch vụ chất lượng không đồng đều. Vì vậy, dự án nhắm đến việc làm việc trực tiếp với nhà hoạch định chính sách và lãnh đạo y tế để bảo đảm công cụ AI phù hợp bối cảnh tại chỗ, thay vì áp dụng các sản phẩm “viện trợ” phát triển ở nước ngoài.
Chương trình dự kiến hỗ trợ tối đa 1.000 phòng khám y tế ban đầu và cộng đồng lân cận tại một số quốc gia châu Phi vào năm 2028. Điểm khởi đầu là Rwanda, và quỹ cho biết đã thiết lập một trung tâm AI y tế tại Kigali để tạo nền tảng thử nghiệm, triển khai và nhân rộng.
Rwanda được chọn làm điểm khởi đầu và xây dựng trung tâm AI y tế tại Kigali
Rwanda là quốc gia khởi động Horizon1000, với trung tâm AI y tế đặt tại Kigali nhằm hỗ trợ triển khai thực tế và lan tỏa mô hình sang các khu vực khác.
Tại Hội nghị Thượng đỉnh Công nghệ Y tế châu Phi diễn ra vào tháng 10, Bộ trưởng Y tế Rwanda, Dr. Sabin Nsanzimana, mô tả AI là lực lượng mang tính biến đổi trong y học, đặc biệt ở bối cảnh cần can thiệp sớm và tối ưu nguồn lực tuyến cơ sở.
Ông cũng nêu kinh nghiệm Rwanda với Zipline, chương trình giao hàng bằng drone ở cấp quốc gia để vận chuyển máu và vật tư y tế đến bệnh viện vùng xa. Ví dụ này được dùng để minh họa cách công nghệ có thể chuyển từ “khó tin” sang thông lệ vận hành khi chứng minh được hiệu quả trong tiếp cận và cứu sống người bệnh.
“Có hai phát minh lớn đã thay đổi lịch sử y học: vắc-xin năm 1796 và kháng sinh năm 1928. Phát minh thứ ba, ngày hôm nay, là Trí tuệ nhân tạo trong y tế.”
– Dr. Sabin Nsanzimana, Bộ trưởng Y tế Rwanda, phát biểu tại Africa Health Tech Summit
Thiếu hụt nhân lực y tế và chất lượng chăm sóc kém là động lực chính cho AI
Thiếu nhân lực và chăm sóc kém chất lượng khiến AI được xem như công cụ mở rộng tiếp cận y tế, nhưng vẫn cần triển khai có giám sát và phù hợp hệ thống.
Trong thông cáo, Quỹ Bill Gates nhấn mạnh khoảng trống nhân sự nghiêm trọng tại châu Phi cận Sahara, nơi có tỷ lệ tử vong trẻ em cao nhất thế giới. Tổ chức này ước tính mức thiếu hụt gần 6 triệu nhân viên y tế, và cho rằng các chương trình đào tạo khó có thể bù đắp trong tương lai gần.
Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) ước tính chăm sóc kém chất lượng góp phần gây ra 6–8 triệu ca tử vong mỗi năm ở các quốc gia thu nhập thấp và trung bình. Con số này chưa tính thêm hàng triệu người tử vong ở vùng nông thôn do không thể tiếp cận dịch vụ y tế.
“Ở các quốc gia nghèo hơn với tình trạng thiếu hụt nhân viên y tế rất lớn và thiếu hạ tầng hệ thống y tế, AI có thể tạo ra bước ngoặt trong việc mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc chất lượng.”
– Bill Gates
AI trong y tế có rủi ro chẩn đoán sai và đưa khuyến nghị lệch
Nhiều nhóm vận động y khoa lo ngại AI có thể chẩn đoán sai hoặc khuyến nghị không an toàn, nhất là khi vận hành không có bác sĩ giám sát.
Một rủi ro được nêu là AI có thể đưa ra chẩn đoán sai nếu người bệnh mô tả triệu chứng không chính xác hoặc thiếu bối cảnh lâm sàng, trong khi bác sĩ thường biết cách khai thác thêm thông tin và kiểm tra chéo trước khi kết luận.
Nghiên cứu cũng cảnh báo AI có thể làm xấu đi kết quả sức khỏe đối với các nhóm ít được nghiên cứu như phụ nữ và một số nhóm sắc tộc. Nguyên nhân thường đến từ dữ liệu huấn luyện không đại diện đầy đủ bệnh tật và biến thể biểu hiện, khiến khuyến nghị có thể thiên lệch hoặc thiếu sót.
Ngôn ngữ và dữ liệu huấn luyện có thể làm giảm hiệu quả AI tại châu Phi
Sự đa dạng ngôn ngữ tại châu Phi và việc mô hình chủ yếu học từ dữ liệu tiếng Anh có thể làm giảm khả năng hỗ trợ bác sĩ và bệnh nhân không dùng tiếng Anh là ngôn ngữ chính.
Châu Phi có hàng nghìn ngôn ngữ và phương ngữ, trong khi nhiều dữ liệu y tế và mô hình AI hiện hữu được huấn luyện bằng tiếng Anh. Điều này tạo rào cản khi thu thập triệu chứng, diễn giải hội thoại lâm sàng, và chuẩn hóa hồ sơ bệnh án ở môi trường đa ngôn ngữ.
Một nghiên cứu do Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) công bố năm ngoái cho thấy cách diễn đạt câu hỏi ảnh hưởng đến phản hồi của AI. Những tin nhắn có lỗi chính tả, văn phong không trang trọng, hoặc câu chữ thể hiện sự do dự có khả năng cao hơn 7–9% bị khuyên không nên tìm kiếm chăm sóc y tế so với câu hỏi viết chuẩn mực.
OpenAI nhấn mạnh trách nhiệm khi định hình AI cho y tế
OpenAI cho rằng nhà phát triển phải chịu trách nhiệm lớn trong việc biến AI thành công cụ hữu ích và an toàn cho doanh nghiệp y tế và hệ thống chăm sóc.
Về triển vọng Horizon1000, CEO OpenAI Sam Altman nói mục tiêu không chỉ là tạo ra đột phá khoa học, mà còn phải hướng tới tác động xã hội đo lường được bằng việc cải thiện đời sống người dân. Ông nhấn mạnh vai trò “định hình” cách AI được dùng để phù hợp các kịch bản thực tế trong chăm sóc sức khỏe.
“AI sẽ là một kỳ quan khoa học dù thế nào đi nữa, nhưng để trở thành một kỳ quan xã hội, chúng ta phải tìm ra cách dùng công nghệ đáng kinh ngạc này để cải thiện cuộc sống của mọi người.”
– Sam Altman, CEO OpenAI, theo bài đăng OpenAI
Những câu hỏi thường gặp
Horizon1000 là gì và nhằm mục tiêu gì?
Horizon1000 là chương trình AI trong y tế do Quỹ Bill Gates công bố, hợp tác cùng OpenAI với ngân sách 50 triệu USD, nhằm giúp các chính phủ châu Phi có năng lực ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe, giảm tử vong và bù đắp thiếu hụt nhân lực.
Horizon1000 sẽ triển khai ở đâu trước và mốc thời gian ra sao?
Chương trình bắt đầu tại Rwanda và hướng tới hỗ trợ tối đa 1.000 phòng khám y tế ban đầu cùng cộng đồng xung quanh ở nhiều quốc gia châu Phi vào năm 2028. Quỹ cho biết đã có trung tâm AI y tế tại Kigali.
Vì sao AI được xem là quan trọng với y tế châu Phi cận Sahara?
Quỹ Bill Gates nêu thiếu hụt gần 6 triệu nhân viên y tế tại châu Phi cận Sahara, trong khi WHO ước tính chăm sóc kém chất lượng góp phần gây ra 6–8 triệu ca tử vong mỗi năm ở các quốc gia thu nhập thấp và trung bình. AI được kỳ vọng giúp mở rộng tiếp cận chăm sóc chất lượng.
Những rủi ro chính khi dùng AI trong y tế là gì?
Các lo ngại gồm chẩn đoán sai khi bệnh nhân nhập triệu chứng không đầy đủ, thiên lệch do dữ liệu huấn luyện kém đại diện (đặc biệt với phụ nữ và nhóm thiểu số), rào cản ngôn ngữ và nguy cơ khuyến nghị không an toàn nếu triển khai không có giám sát y khoa.
Nghiên cứu của MIT cảnh báo điều gì về cách đặt câu hỏi cho AI?
MIT cho biết cách diễn đạt ảnh hưởng phản hồi của AI: tin nhắn có lỗi chính tả, lời lẽ không trang trọng hoặc do dự có khả năng cao hơn 7–9% bị khuyên không nên tìm chăm sóc y tế so với câu hỏi được viết chuẩn.
