AI có thể thay thế bác sĩ răng hàm mặt hay không?

Trong bối cảnh ấy, một câu hỏi lớn đang được đặt ra là: Liệu AI có thể thay thế bác sĩ răng hàm mặt trong khám và tư vấn hay không?

AI đang làm gì trong nha khoa hiện nay?

Tại Việt Nam, nhu cầu khám và điều trị răng hàm mặt ngày càng gia tăng nhanh chóng, đặc biệt ở các đô thị lớn. Tỉ lệ sâu răng, bệnh nha chu và sai khớp cắn vẫn ở mức cao, trong khi số lượt bệnh nhân mỗi ngày tại các cơ sở nha khoa luôn vượt quá khả năng thăm khám chi tiết của bác sĩ. 

Áp lực về thời gian, khối lượng công việc lớn và sự phụ thuộc vào đánh giá bằng mắt thường khiến nguy cơ bỏ sót các tổn thương ở giai đoạn sớm trở thành thách thức không nhỏ trong thực hành lâm sàng hằng ngày. 

Trên thực tế, nhiều tổn thương sâu răng giai đoạn sớm, đặc biệt ở mặt bên răng hoặc dưới các phục hình cũ, rất khó được phát hiện nếu chỉ dựa vào thăm khám thông thường hoặc đọc phim X-quang theo cách truyền thống.

Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo cho thấy giá trị rõ rệt khi được ứng dụng vào các nhiệm vụ lặp lại, mang tính công thức cao – nơi con người dễ mệt mỏi hoặc chịu ảnh hưởng bởi yếu tố chủ quan. 

Các mô hình học sâu (deep learning) đã được huấn luyện trên hàng nghìn đến hàng chục nghìn hình ảnh X-quang nha khoa, cho phép AI nhận diện các thay đổi rất nhỏ về mật độ mô cứng mà mắt người khó phân biệt, đặc biệt trong điều kiện làm việc áp lực cao, góp phần nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của chẩn đoán, giúp nhận diện sớm các tổn thương trước khi chúng tiến triển thành lỗ sâu lớn hoặc biến chứng tủy. 

Một nghiên cứu tổng quan có phân tích gộp được công bố vào năm 2025 cho thấy AI có độ nhạy từ 82% đến 95% khi phát hiện bệnh lý trên dữ liệu hình ảnh. Trong đó các mô hình AI tiên tiến như Convolutional Neural Networks (CNN) được thiết kế chuyên biệt cho phân tích hình ảnh có thể đạt độ chính xác trung bình gần 93%. 

Một lợi ích quan trọng khác của AI là khả năng giảm sai sót và chuẩn hóa quy trình chẩn đoán, thông qua việc cung cấp các đánh giá hình ảnh nhất quán, từ đó hạn chế sự khác biệt giữa các bác sĩ có mức độ kinh nghiệm khác nhau.

Bên cạnh đó, lập kế hoạch điều trị cũng được hỗ trợ đáng kể nhờ khả năng phân tích tổng hợp từ các nguồn dữ liệu thu thập, có thể là hình ảnh ba chiều từ phim cắt lớp trường quét hình nón, hình ảnh scan trong miệng, ngoài mặt, tiến trình bệnh sử, gợi ý và hỗ trợ xây dựng kế hoạch điều trị tối ưu cho người bệnh.

Trong quá trình điều trị, các hệ thống máy định vị có tích hợp AI, modun AI cho phép mô phòng dịch chuyển răng… được sử dụng để tăng độ chính xác của thủ thuật, cải thiện chất lượng điều trị. Việc mô phỏng kết quả trước điều trị sẽ giúp bác sĩ tiên lượng tốt hơn, cũng như người bệnh có thể thấu hiểu rõ hơn kết quả trước sau điều trị.

Những giới hạn rõ rệt của AI trong nha khoa

Mặc dù trí tuệ nhân tạo đang cho thấy những tiến bộ ấn tượng trong nha khoa, từ chẩn đoán hình ảnh đến hỗ trợ lập kế hoạch điều trị, giới chuyên môn vẫn thống nhất rằng AI không thể thay thế hoàn toàn bác sĩ răng hàm mặt trong khâu khám, chẩn đoán và tư vấn kế hoạch điều trị. 

Nguyên nhân không nằm ở giới hạn công nghệ đơn thuần, mà xuất phát từ bản chất của hoạt động y khoa – một lĩnh vực đòi hỏi sự kết hợp giữa khoa học, kinh nghiệm lâm sàng, đạo đức nghề nghiệp và tương tác con người. 

Trong bài báo đăng trên British Dental Journal, các tác giả nhận định rằng AI không thể thay thế bác sĩ bởi việc lập kế hoạch điều trị nha khoa không chỉ dựa vào dữ liệu lâm sàng, mà còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như hoàn cảnh kinh tế – xã hội của người bệnh, mong muốn cá nhân, điều kiện môi trường và các vấn đề sức khỏe đi kèm – những yếu tố mà AI không thể đánh giá đầy đủ chỉ từ thuật toán.

AI không có khả năng đánh giá và chịu trách nhiệm y đức. Mọi can thiệp y khoa đều tiềm ẩn rủi ro, và bác sĩ là người phải cân nhắc lợi ích – nguy cơ, giải thích đầy đủ cho người bệnh, cũng như chịu trách nhiệm pháp lý và đạo đức cho quyết định của mình. 

AI, về bản chất, chỉ đưa ra gợi ý dựa trên xác suất thống kê từ dữ liệu quá khứ, không thể đưa ra quyết định mang tính đạo đức, cũng không thể chịu trách nhiệm khi xảy ra biến chứng. Đây là ranh giới quan trọng khiến AI không thể trở thành chủ thể điều trị độc lập trong nha khoa. 

Hơn nữa, AI thiếu khả năng đánh giá đạo đức và tình huống lâm sàng phức tạp trong thời gian thực, cũng như không thể thay thế vai trò giao tiếp, đồng cảm và tư vấn dựa trên cảm xúc – những yếu tố rất quan trọng trong tương tác bác sĩ – người bệnh. Điều này khác biệt cơ bản với con người, vốn kết hợp kiến thức y khoa với trải nghiệm lâm sàng và khả năng ứng biến trong từng trường hợp cụ thể.

Vậy thực ra vấn đề không phải là AI “có thay thế được bác sĩ hay không”, mà là bác sĩ sẽ sử dụng AI như thế nào. AI phát huy hiệu quả nhất khi đóng vai trò công cụ hỗ trợ, giúp bác sĩ giảm tải các công việc lặp lại, tăng khả năng phát hiện sớm tổn thương và chuẩn hóa bước chẩn đoán ban đầu.