“Làm trí tuệ nhân tạo thành công được, nằm ở việc sản phẩm của doanh nghiệp phải độc đáo, khác biệt, chất lượng cao, dữ liệu đầy đủ và cách nhân rộng quy mô. Khi có những điều đó, sản phẩm sẽ là độc tôn và doanh nghiệp có giá trị cao” - Ông Trương Quốc Hùng, CEO VinBrain nói.
Ông Trương Quốc Hùng – Tổng giám đốc (TGĐ) của VinBrain hàng ngày vẫn đi bộ đi làm. Đặc biệt, trong phòng của người từng giữ vị trí Giám đốc Trí tuệ nhân tạo (AI) của Microsoft (Mỹ), chiếc bàn làm việc không giống như bình thường. Nó rất cao và không có ghế ngồi, đó là bởi vì ông Hùng luôn đứng để làm việc. Ban đầu, chỉ có TGĐ sử dụng chiếc bàn kỳ lạ này, nhưng giờ đây mỗi phòng ban của VinBrain đều có một chiếc.
"Việc đứng để làm việc sẽ giúp chúng ta năng động hơn, không có cảm giác bị ì như khi ngồi. Nó giống như văn hoá của VinBrain: Luôn vận động. Không có AI nào hoàn hảo ngay từ đầu, nó giống con người vậy, luôn luôn phải học hỏi, thay đổi, tiếp tục cải thiện và tinh chỉnh" – Ông Hùng nói.
Thành lập vào năm 2019 với vốn điều lệ 30 tỷ đồng, đến năm 2023, VinBrain đã nâng quy mô lên hơn 20 lần và tạo ra những đột phá với sản phẩm AI trong lĩnh vực y tế mang tên DrAid. Họ phát triển sản phẩm DrAid theo 3 hướng chiến lược: Nhóm Sàng lọc X-quang toàn diện; Nhóm Chẩn đoán và điều trị ung thư; và nhóm giải quyết các căn bệnh mang tính thế kỷ như lao, thiếu máu bẩm sinh (Thalassemia).
VinBrain cũng là một trong những doanh nghiệp đầu tiên thương mại hoá được sản phẩm AI trong y tế trên thị trường quốc tế.
Đang làm Director AI của Microsoft tại Mỹ, vì sao ông quyết định về Việt Nam?
Mùa hè năm 2018, mẹ tôi bị đột quỵ và tôi về Việt Nam để lo cho mẹ. Khi đến bệnh viện, tôi thấy nhiều người rất khổ. Họ phải đi từ quê lên thành phố, xếp hàng từ 3 giờ sáng để lấy số và chờ tới trưa để gặp bác sỹ khám trong 5 phút. Sau đó họ lại trở về quê, có người còn phải dẫn theo cả con cái. Tôi thấy rất đau lòng.
Làm việc tại Microsoft, chúng tôi có thể giỏi về công nghệ, tạo ra các giá trị về kinh tế, nhưng tôi nghĩ mình cần dùng kiến thức công nghệ này để phục vụ được nhiều hơn cho con người, cho dân tộc mình trước tiên. Tôi cũng hy vọng đến một tương lai mang giá trị của trí tuệ Việt Nam ra nước ngoài. Làm được như vậy, nó sẽ tạo nên động lực cho các bạn trẻ của chúng ta vươn tầm thế giới.
Thế là tôi nghĩ đến bài toán AI cho ngành y tế. Một vài người bạn giới thiệu tôi với Chủ tịch Tập đoàn Vingroup. Trong lần gặp nhau đầu tiên, vừa nghe tôi nói về bài toán cứu người, anh Vượng chốt tại bàn luôn và nói tôi nghỉ việc Microsoft, ngay tháng sau về Vingroup làm.
Lúc ấy, tôi chưa biết nhiều về Việt Nam, thậm chí còn không biết Vingroup hay Chủ tịch Vượng là ai bởi vì tôi đã đi nước ngoài 26 năm rồi. Nhưng tôi nhìn thấy ở đây một tinh thần dân tộc rất lớn, nó tạo nên sự đồng cảm giữa chúng tôi.
Rốt cục, đây là một cơ hội lớn khi mà anh Vượng đã tạo cho tôi một sân chơi để đem lại các giá trị hữu ích cho xã hội. Vậy thì mình làm thôi. Tất nhiên tôi đã gắn bó với Microsoft cả chục năm, đâu nói nghỉ là nghỉ ngay như anh ấy muốn được. Phải mất vài tháng thu xếp xong công việc, tôi trở về Việt Nam và trở thành nhân sự đầu tiên của VinBrain.
Làm AI cho y tế được đánh giá là phức tạp hơn rất nhiều so với các loại AI khác. Ông nhìn thấy những điều gì ở thị trường này để quyết định thực hiện?
Điều tôi nghĩ đầu tiên khi đưa AI vào lĩnh vực y tế là cứu người. Việc cứu người ấy trước tiên đến từ việc hỗ trợ phát hiện sớm các loại bệnh, đặc biệt là ung thư. Nhờ phát hiện sớm mà điều trị sớm, kéo dài cuộc sống của người bệnh. Riêng chuyện đó đã có thể tạo ra giá trị xã hội rất lớn.
Về phía bác sỹ, nếu tìm hiểu bạn sẽ biết một bác sỹ chẩn đoán hình ảnh mỗi ngày phải dậy từ sớm đọc hàng trăm hồ sơ. Dù họ chỉ khám cho bệnh nhân 5 phút thôi nhưng trước đó họ phải nghiên cứu hồ sơ, xem hình ảnh X-quang, ảnh chụp CT… Vậy thì AI sẽ thực hiện bước sàng lọc để giúp cho người bác sĩ ưu tiên khám những người có dấu hiệu bất thường. Bác sĩ sẽ không còn phải đọc hết 100 ảnh mà chỉ phải đọc khoảng 50-60 ảnh thôi.
Một bài toán khác là về bệnh lao. Ngày xưa, để sàng lọc lao, bác sỹ phải dùng phương thức lấy chất đờm trong cơ thể rồi làm test PCR. Sau 1, 2 tuần nếu phát hiện ra người này bị lao, bệnh viện mới thông báo cho kê đơn thuốc.
Một quá trình như vậy tốn khoảng 50 USD thì giờ đây, từ khâu sàng lọc nhờ AI rồi kết hợp với DrAid để chẩn đoán, kê đơn thì có thể giảm giá cơ sở xuống dưới 1 USD, tức là giảm 50 lần.
Tôi luôn tin rằng sản phẩm tạo ra tác động xã hội sẽ dẫn tới tác động cho kinh tế, chứ không phải chỉ nghĩ đến việc kiếm tiền trước.
DrAid của VinBrain được giới thiệu là một trong những giải pháp tiên phong trên thế giới hỗ trợ về việc chẩn đoán và điều trị liên quan đến ung thư gan và ung thư trực tràng. Tự tin tuyên bố vai trò tiên phong có nghĩa là thế giới chưa có những giải pháp tương tự. Nếu vậy, tại sao người ta chưa thể làm và cái điều gì thúc đẩy các ông tạo ra giải pháp này?
Theo số liệu của WHO, bệnh gan là một trong những chứng bệnh ngặt nghèo nhất. Với người mắc ung thư gan, nếu không phát hiện sớm, có thể chỉ trong vòng 1 tháng là họ mất. Tỷ lệ sống sót của bệnh nhân ung thư gan trong 5 năm là thấp nhất trong các loại bệnh, khoảng dưới 20%. Tỷ lệ ung thư gan của Việt Nam hiện nay thậm chí còn cao hơn ung thư phổi và nó rất khó phát hiện vì nằm sâu trong cơ thể.
Vì thế, VinBrain nghĩ rằng, nếu dùng công nghệ AI, chúng ta có thể phát hiện sớm loại bệnh này. Công nghệ AI cũng có thể hỗ trợ đánh giá đúng mức độ ung thư, phát hiện vị trí những khối u chỉ nhỏ khoảng 5mm - mức độ chính xác mà ngay cả các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm cũng có thể bỏ qua. Đây là những điểm rất quan trọng khi thông thường, bác sỹ phải đo lường vị trí khối u có gần mạch máu hay không, nằm ở vị trí nào của gan. Việc phẫu thuật ở gan rất phức tạp, tỷ lệ người chết rất cao. Khi xác định được các yếu tố trọng yếu và trong thời gian sớm mới có thể giảm tỷ lệ rủi ro xuống.
Về câu hỏi vì sao thế giới chưa có nhiều người làm? Bởi vì độ phức tạp. Cần có 3 yếu tố để có thể làm ra sản phẩm AI trong ung thư gan và trực tràng. Đó là dữ liệu lớn, con người và lực lượng bác sỹ giỏi. Trong quá trình phát triển, còn cần có sự đánh giá, cải thiện và thẩm định liên tục. Không có AI nào hoàn hảo ngay từ đầu, nó giống con người vậy, luôn luôn phải học hỏi, thay đổi, tiếp tục cải thiện và tinh chỉnh.
VinBrain có đầy đủ các yếu tố thuận lợi để tạo ra được sản phẩm.
Đầu tiên, chúng tôi phải thu thập dữ liệu thô, tức là dữ liệu hình ảnh từ các chứng bệnh của người bệnh. Sau dữ liệu được làm sạch, loại bỏ các hình ảnh không đạt chất lượng, các bác sỹ chuyên ngành sẽ thực hiện việc gán nhãn, tức là khoanh vùng khối u, phân loại xem nó là loại u gì, gán nhãn cho các hình ảnh đó, ví dụ: khối u này nằm ở đâu, kích thước bao nhiêu…
Bộ dữ liệu gán nhãn như vậy được đưa vào quá trình dạy máy, để cho ra mô hình. Mô hình này tiếp tục được thẩm định, đánh giá chất lượng dựa trên các tiêu chuẩn Golden Standard. Khi đạt tiêu chuẩn mong muốn, nó bắt đầu được đưa vào thí điểm, tức là thử nghiệm ở những bệnh viện mà VinBrain hợp tác, hiện tại là khoảng 150 bệnh viện ở Việt Nam và quốc tế.
Dữ liệu thu thập cũng không chỉ của riêng Việt Nam mà phải ở quy mô thế giới. VinBrain có ngày hôm nay là số lượng ảnh dạy máy gần 5 triệu bao gồm Việt Nam, Mỹ, châu Âu, Ấn Độ, Trung Quốc… và số giờ ngôn ngữ là hơn 25 ngàn giờ để cho ra báo cáo Y tế.
Có như vậy, VinBrain mới là công ty làm tiên phong về AI. Và để DrAid có thể sử dụng trên thị trường quốc tế, 'go global' thì chúng tôi phải đạt được các chứng chỉ FDA của Mỹ.
Việc này tốn rất nhiều công sức, thời gian và tiền của. Vinbrain là đơn vị đầu tiên tại Đông Nam Á có FDA cho bệnh tràn khí màng phổi và bây giờ đang chờ chứng nhận FDA tiếp theo cho ung thư gan.
Tôi thường nói với đội ngũ là mình không làm những thứ mà người ta đã làm quá nhiều, còn nếu chưa có ai làm thì mình làm, như vậy mới tạo ra sự khác biệt.
Việc tiếp cận và thu thập dữ liệu tại Việt Nam có gặp trở ngại gì không?
Lúc đầu, các bác sĩ, lãnh đạo bệnh viện cũng bày tỏ sự lo lắng về việc chúng tôi lấy dữ liệu để làm gì? Chúng tôi đã tiếp cận bằng cách sử dụng dữ liệu không định danh, tức là không biết hình ảnh đó, hồ sơ Y tế đó thuộc về người nào.
Khi đó, nó trở thành những dữ liệu chỉ có thể dùng trong nghiên cứu, không có vấn đề về bảo mật thông tin. Một điều thuận lợi khác của chúng tôi cho việc tiếp cận dữ liệu là uy tín của Vingroup. Quan trọng nữa, VinBrain là đơn vị có trình độ chuyên môn cao, khi tiếp xúc với các bác sĩ, chúng tôi thực sự xây dựng được sự tin tưởng và họ trở nên cởi mở hơn.
Thực tế, trong giai đoạn Covid, AI của Vinbrain đã chứng minh được hiệu quả. Từ khi chưa có vắc-xin, đội ngũ chúng tôi đã đi vào vùng nhiễm bệnh để thu thập dữ liệu, dạy máy và sau đó cung cấp miễn phí cho Bộ Y tế, giúp cho Tp.HCM, Bắc Giang giải quyết được nhiều vấn đề.
Ví dụ, trong giai đoạn mà máy thở tại Việt Nam rất ít, hàng trăm ngàn người nhiễm bệnh nhưng chỉ có vài ngàn máy thở. AI của VinBrain đã đánh giá để xác định được người bệnh này có cần máy thở hay không, người này cần dùng máy trong bao nhiêu ngày… Và như vậy, máy được phân phối tối ưu cho người cần.
Một ví dụ khác, khi lực lượng y tế bị quá tải, AI đánh giá vùng nào tại Tp.HCM nhiều người bị nhiễm nhất, vùng nào chuẩn bị nhiễm nhiều và nặng… để phân bổ lực lượng y tế vào. Còn vùng nào mà năm ngày nữa sẽ "từ đỏ thành xanh" thì rút người từ đó đi.
Tôi nói vậy để chứng minh rằng, muốn có được niềm tin, nó là một quá trình. VinBrain hay Vingroup đều có một tinh thần mà tôi có thể gọi là văn hóa "give first" tức là phải cho đi trước thì mình mới có cái cơ hội gặt hái về sau và tạo ra tác động xã hội.
Giai đoạn đưa vào các bệnh viện để thí điểm thì sao?
Cũng có những khó khăn lúc ban đầu.
Thứ nhất, phải tích hợp cho hệ thống của bệnh viện. Thứ hai, phải đào tạo cho đội ngũ của bệnh viện biết là DrAid hữu ích chỗ nào. Dr là doctor, là bác sĩ, còn Aid có nghĩa là trợ lý. Chính vì vậy, AI của VinBrain không thay thế bác sỹ mà là một trợ lý, đồng hành với bác sĩ.
Như thế, các bác sĩ sẽ không cảm thấy nó là một sự cạnh tranh, thay thế hoàn toàn công việc của họ được.
Những hợp đồng đầu tiên của VinBrain được thực hiện như thế nào?
Bệnh viện đầu tiên sử dụng sản phẩm của VinBrain chính là Vinmec. Đến bây giờ đã có gần 100 bệnh viện cả công và tư nhân sử dụng các sản phẩm của chúng tôi bao gồm DrAid.
Còn khách hàng đầu tiên bên Mỹ sử dụng DrAid™ X-quang ngực là Nutex Health. Đây là hệ thống bệnh viện tập trung vào cấp cứu và chăm sóc sức khỏe. Vào ban đêm, những người bệnh đến cấp cứu nhưng bác sỹ đọc hình ảnh lại không có mặt ở đó thì AI sẽ trở thành trợ lý đắc lực để sàng lọc xem bệnh nhân có vấn đề nguy hiểm không, đặc biệt là bệnh tràn khí màng phổi. Nếu bị tràn khí màng phổi nếu không xử lý kịp thời trong vòng 24 giờ thì người bệnh sẽ chết nên khi xác định sớm, họ sẽ thoát khỏi nguy hiểm. Còn nếu qua sàng lọc thấy không có vấn đề thì cho bệnh nhân về nhà, đỡ mất thời gian.
Để có thể thương mại hoá sản phẩm tại thị trường Mỹ như vậy, bắt buộc phải có FDA. Chúng tôi đang tiếp tục xin cấp chứng chỉ của châu Âu và các thị trường khác, tập trung vào Indonesia và Singapore.
Với tình hình thương mại như vậy, kết quả kinh doanh của VinBrain ra sao?
Đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong lĩnh vực y tế là một bài toán vô cùng tốn kém. Chi phí lớn nhất là chi phí nhân sự. 80% ngân sách của VinBrain dành cho những con người nghiên cứu công nghệ, viết phần mềm… và thu thập dữ liệu, thuê đội ngũ bác sỹ thực hiện việc gán nhãn.
Quả thực, làm cho AI y tế phức tạp hơn 10 lần các loại AI khác. Thứ nhất, dữ liệu y tế rất hạn chế và phải làm việc cùng bệnh viện thu thập chứ đâu phải là dữ liệu trên Internet. Thứ hai, quá trình làm sạch những dữ liệu này rất phức tạp bởi vì nó không phải là một câu nói hay một từ ngữ, một bài báo… Nó là rất nhiều loại hình ảnh.
Thứ ba, chúng tôi phải thuê các bác sĩ giỏi để thực hiện việc gán nhãn và sau đó là kiểm định mô hình. Họ là tầng lớp nhân sự chất lượng cao, chi phí rất cao.
Với quá trình dạy máy, chiếc máy Nvidia H100 khoảng 6 tỷ đồng (250.000 USD) và máy Nvidia A100 khoảng 3,6 tỷ mà chúng tôi phải mua nhiều máy để dạy cho nhanh. Sau đó phải đánh giá lại nhiều lần, nên quá trình làm cần rất nhiều thời gian và công sức. Khi triển khai, cũng chưa thu tiền được ngay mà phải cho người ta dùng thử nghiệm một thời gian. Cho nên đây là bài toán đầu tư lâu dài.
Tôi chưa thể chia sẻ tình hình kết quả kinh doanh của VinBrain, nhưng tôi chỉ lấy ví dụ thế này. Đối thủ của chúng tôi trên thị trường quốc tế hiện nay là một công ty của Hàn Quốc. Doanh thu của họ chỉ 23 triệu USD nhưng giá trị vốn hoá thị trường của họ là 2 tỷ USD. OpenAI cũng vậy, doanh thu rất thấp nhưng giá trị thị trường của nó cả trăm tỷ USD.
Bởi vì đây là thập kỷ của AI và AI trong y tế là một trong những công nghệ có giá trị lớn nhất. Xu hướng ứng dụng AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ là một xu hướng không thể cưỡng lại trên toàn cầu, mà VinBrain đã tiên phong làm và đưa sản phẩm ra được thị trường.
Nhiều công ty công nghệ lớn trên thế giới như Amazon, Google Cloud mới đây mới công bố thêm việc phát triển sản phẩm trong lĩnh vực Chăm sóc sức khoẻ.
Tiêu tiền rất to và đang đi thu tiền lẻ, ông có chiến lược nào để VinBrain tăng tốc?
Phải xác định rằng làm một bài toán tiên phong và khác biệt thì phải đầu tư.
Amazon thành lập từ năm 1993 và đến năm 2010 mới có lợi nhuận. Đó là một đại diện trong ngành thương mại điện tử (TMĐT), mà TMĐT không thể nào phức tạp hơn trí tuệ nhân tạo được.
Làm AI cũng khác với cuộc đua đốt tiền lấy khách hàng trong TMĐT, nó nằm ở việc sản phẩm của doanh nghiệp phải độc đáo, khác biệt, chất lượng cao, dữ liệu đầy đủ từ nhiều nước và cách doanh nghiệp đó nhân rộng quy mô. Khi có những điều đó, sản phẩm của mình sẽ là độc tôn và doanh nghiệp có giá trị cao.
Tiếp tục, chúng tôi đứng trên vai người khổng lồ bằng cách ký kết với Microsoft, Nvidia… làm chủ công nghệ lõi.
Đến giờ, việc khách hàng quốc tế trả tiền để dùng sản phẩm của VinBrain chính là lời khẳng định cho chất lượng.
Kế hoạch năm 2024 của VinBrain ra sao và dự kiến khi nào công ty có lãi?
Phải đến 2025 công ty mới dự kiến có lãi. Đây cũng là tốc độ nhanh so với thế giới trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.
Năm 2024, chúng tôi tập trung đi sâu vào triển khai bán sản phẩm, phát triển hệ thống phân phối sau khi mình đã có FDA. Sau đó là bài toán biến dữ liệu thô của tất cả các bệnh viện Việt Nam thành tài sản cho bệnh viện.
Trước giờ, các bệnh viện đều nhận thấy họ có rất nhiều dữ liệu mà chẳng biết làm gì. Vậy bây giờ nó trở thành tài sản, đem lại những giá trị mới, người ta sẽ đặt hàng VinBrain. VinBrain sẽ là người làm kiến trúc, vừa làm cố vấn, vừa làm các tính năng theo nhu cầu của khách hàng.
Cảm ơn ông về những chia sẻ này!
Top
