TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GÂY MÊ HỒI SỨC: TỔNG QUAN HỆ THỐNG VỀ ỨNG DỤNG, HẠN CHẾ VÀ KHẢ NĂNG TÍCH HỢP TẠI VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2030

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một công cụ đổi mới trong ngành gây mê, với các ứng dụng từ dự đoán nguy cơ tiền phẫu, giám sát trong mổ đến quản lý hậu phẫu. Tuy nhiên, mức độ tích hợp vào thực hành lâm sàng vẫn còn hạn chế, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển. Phương pháp: đây là một tổng quan hệ thống được thực hiện dựa vào 8 bài báo khoa học được công bố từ năm 2022–2025, bao gồm các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên (RCT), tổng quan hệ thống, phân tích thư mục và bài tổng quan chuyên đề. Nội dung tập trung vào các ứng dụng của AI trong hỗ trợ quyết định, kiểm soát thuốc gây mê, đánh giá đường thở khó và dự đoán nguy cơ trong gây mê hồi sức. Kết quả: AI cho thấy hiệu quả cao trong dự đoán đường thở khó (AUC > 0,9), dự báo tụt huyết áp, và hệ thống truyền thuốc tự động. Phân tích tổng hợp từ 8 RCT (n = 568) không ghi nhận khác biệt có ý nghĩa về thời gian tụt huyết áp trung bình (MD = 0,22; 95% CI: –0,03 đến 0,48; P = 0,215; I² = 93,8%). Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy AI giúp giảm thời lượng tụt huyết áp đáng kể (MD = 7,41%; P < 0,001). Những hạn chế chính gồm thiếu tính minh bạch của thuật toán, sự dị biệt dữ liệu và lo ngại đạo đức. Kết luận: AI có tiềm năng đáng kể trong quản lý gây mê hồi sức, nhưng vẫn cần thêm nghiên cứu và quy trình triển khai phù hợp. Tại Việt Nam, việc xây dựng dữ liệu lâm sàng bản địa, đào tạo liên ngành và ban hành hướng dẫn đạo đức là những yếu tố then chốt để tích hợp hiệu quả AI vào thực hành từ nay đến năm 2030.