AI Y tế Việt Nam

Danh mục thuật ngữ

Từ điển thuật ngữ AI dùng trong cẩm nang, song ngữ Việt–Anh. Di chuột hoặc dùng phím Tab đến từ được đánh dấu để xem giải thích ngắn; bấm hoặc nhấn Enter để mở đúng mục chi tiết trên trang này. Trên điện thoại, chạm vào thuật ngữ để đọc.

A

AI có trách nhiệm· Responsible AI

Trong y tế, AI có trách nhiệm đòi hỏi cân nhắc lợi ích và nguy cơ trong suốt quá trình sử dụng, không chỉ hiệu năng kỹ thuật. WHO nêu sáu nguyên tắc: tự chủ; sức khỏe, an toàn và lợi ích công; minh bạch, giải thích và dễ hiểu; trách nhiệm và giải trình; bao trùm và công bằng; đáp ứng và bền vững. Đây không phải một bộ bảy nguyên tắc mặc nhiên do V-RHAIN ban hành.

AI sinh tạo· Generative AI

AI sinh tạo là nhóm mô hình AI tạo ra dữ liệu mới thay vì chỉ phân loại. Bao gồm LLM sinh văn bản, mô hình sinh ảnh (Stable Diffusion, DALL-E), sinh giọng nói, sinh video. Đây là làn sóng công nghệ chi phối chuyển đổi số y tế từ 2023.

B

Bên kiểm soát dữ liệu cá nhân· Personal Data Controller

Vai trò được xác định theo hoạt động thực tế, không chỉ theo tên trong hợp đồng. Một bên vừa quyết định mục đích/phương tiện vừa trực tiếp xử lý có thể thuộc vai trò bên kiểm soát và xử lý. Điều 37 Luật 91 phân định trách nhiệm; bệnh viện cần xác định đúng vai trò của mình và của nhà cung cấp.

Bên xử lý dữ liệu cá nhân· Personal Data Processor

Không mặc định mọi nhà cung cấp AI đều chỉ là bên xử lý, nhất là khi họ quyết định mục đích sử dụng riêng. Điều 37 Luật 91 quy định trách nhiệm và việc tiếp nhận dữ liệu sau thỏa thuận/hợp đồng; khi phát hiện vi phạm, bên xử lý có nghĩa vụ thông báo kịp thời cho bên kiểm soát tương ứng theo Điều 23.

Bệnh án điện tử· Electronic Medical Record (EMR)

EMR là hệ thống lưu trữ toàn bộ dữ liệu lâm sàng của bệnh nhân tại một bệnh viện: hành chính, tiền sử, khám, chỉ định, đơn thuốc, kết quả cận lâm sàng. Việt Nam đặt mục tiêu 100% bệnh viện có EMR đến 2030.

Biểu diễn dữ liệu bằng véc-tơ· Embedding

Embedding biểu diễn văn bản, ảnh hoặc dữ liệu khác bằng một véc-tơ, tức dãy số. Trong trợ lý truy xuất tài liệu, hệ thống có thể so sánh các biểu diễn này để tìm đoạn phù hợp với câu hỏi. Gần nhau về biểu diễn không bảo đảm nội dung đúng hoặc người hỏi có quyền xem; biểu diễn dữ liệu cũng không mặc nhiên là dữ liệu đã khử nhận dạng.

C

Card đồ họa· GPU

GPU (Graphics Processing Unit) ban đầu dành cho đồ họa, nay là phần cứng chuẩn cho AI. NVIDIA thống trị thị trường với dòng chuyên dụng: RTX 6000 Ada/Blackwell cho workstation, H100/H200 cho datacenter, và các dòng consumer RTX 4090/5090.

Căn chỉnh AI· AI Alignment

Alignment là bài toán trung tâm của AI an toàn: làm sao đảm bảo AI mạnh hành động phù hợp ý định người dùng, không lệch mục tiêu, không lừa dối, không gây hại. Đặc biệt cấp bách khi AI tiến gần AGI.

Câu lệnh dẫn· Prompt

Prompt là đầu vào của LLM. Chất lượng và định dạng prompt quyết định phần lớn chất lượng output. Nghệ thuật viết prompt tốt (prompt engineering) là kỹ năng cốt lõi khi làm việc với LLM trong y tế: phải nêu rõ vai trò, ràng buộc an toàn, định dạng đầu ra, và ngữ cảnh bệnh nhân nếu có.

Chèn chỉ dẫn để đánh lừa AI· Prompt Injection

Đây là LLM01 trong OWASP 2025. Chỉ dẫn có thể đi trực tiếp từ người dùng hoặc gián tiếp qua tài liệu/trang web được AI đọc. Ví dụ mô phỏng: tài liệu bảo trợ lý bỏ nhiệm vụ và tiết lộ dữ liệu khác. Không chỉ dựa vào một câu nhắc bảo mật để phòng vệ; cần giới hạn quyền, kiểm soát dữ liệu và có người duyệt hành động nhạy cảm.

Chuẩn dữ liệu y tế FHIR· HL7 FHIR

FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) do HL7 phát hành, là chuẩn dữ liệu y tế thế hệ mới dùng REST API và JSON/XML. Đơn vị dữ liệu là "resource" (Patient, Observation, MedicationRequest…). Là chuẩn được khuyến nghị cho mọi hệ thống EMR/EHR mới ở Việt Nam.

Chuẩn dữ liệu y tế HL7· HL7

HL7 (Health Level 7) là tổ chức phi lợi nhuận phát hành nhiều chuẩn dữ liệu y tế từ thập niên 1980. HL7 v2 vẫn phổ biến trong tích hợp hệ thống bệnh viện; HL7 FHIR là thế hệ mới.

Chuẩn thông tin và ảnh y khoa số· Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM)

DICOM quy định cách biểu diễn và trao đổi ảnh cùng thông tin liên quan. Tệp có thể chứa họ tên, mã người bệnh hoặc ngày sinh, nhưng không phải tệp DICOM nào cũng còn định danh. Khử nhận dạng cần xét các thuộc tính, chữ in trên ảnh và đặc điểm nhận diện trong ảnh; đổi tên tệp hay xóa vài trường không đủ bảo đảm an toàn.

Chuỗi cung ứng của ứng dụng AI· AI Supply Chain (LLM03)

Một thành phần không đáng tin hoặc bị thay đổi có thể ảnh hưởng đến toàn bộ ứng dụng. Ví dụ mô phỏng: tiện ích được thêm vào trợ lý bệnh viện có quyền đọc hồ sơ nhưng chưa được duyệt. Cơ sở cần đánh giá nguồn gốc, quyền truy cập và thay đổi phiên bản, không chỉ tên hãng của sản phẩm chính.

Chuyển dữ liệu cá nhân xuyên biên giới· Cross-border Personal Data Transfer

Điều 20 bao gồm các trường hợp lưu trữ, chuyển cho bên ở nước ngoài và dùng nền tảng ngoài lãnh thổ Việt Nam để xử lý dữ liệu cá nhân được thu thập tại Việt Nam. Cần xét kiến trúc, vai trò các bên, nghĩa vụ đánh giá tác động và ngoại lệ cụ thể. Điều 22 quy định cập nhật hồ sơ đánh giá tác động, không phải điều định danh hoạt động chuyển xuyên biên giới.

Chứng nhận CE· CE Mark

CE Mark là dấu chứng nhận hàng hóa đạt các quy chuẩn của EU. Với thiết bị y tế, CE Mark được cấp theo Medical Device Regulation (MDR) mới có hiệu lực 2021. AI y tế thường thuộc Class IIa hoặc IIb, phải qua Notified Body kiểm định.

Cơ sở dữ liệu véc-tơ· Vector Database

Vector database (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) lưu hàng triệu embedding và cho phép truy vấn "tìm k véc-tơ gần nhất" trong mili giây. Là hạ tầng bắt buộc cho hệ RAG quy mô.

Cửa sổ ngữ cảnh· Context Window

Context window là giới hạn số token mà LLM xử lý trong một lượt. GPT-4 là 128k, Claude Opus 5 là 500k, Gemini 3 lên tới 2 triệu (2026). Ngữ cảnh dài giúp đưa cả bệnh án dài hoặc nhiều tài liệu vào prompt cùng lúc.

D

Diện tích dưới đường ROC· Area Under the ROC Curve (AUC)

AUC là chỉ số phổ biến để đánh giá mô hình phân loại y khoa. AUC = 1 là hoàn hảo, AUC = 0,5 là ngẫu nhiên. AUC > 0,9 thường được coi là tốt cho ứng dụng lâm sàng, nhưng phải kết hợp thêm độ nhạy/đặc hiệu ở ngưỡng vận hành.

G

Giá trị tiên đoán dương và âm· PPV & NPV

PPV (Positive Predictive Value) = xác suất bệnh nhân thật sự có bệnh khi kết quả xét nghiệm dương. NPV = tương ứng cho kết quả âm. Cả hai phụ thuộc vào tỷ lệ mắc bệnh trong quần thể — quan trọng khi diễn giải AI sàng lọc.

H

Hệ hỗ trợ quyết định lâm sàng· Clinical Decision Support System (CDSS)

CDSS hỗ trợ bác sĩ, dược sĩ và nhân viên y tế bằng cảnh báo tương tác thuốc, nhắc việc hoặc gợi ý theo dữ liệu. Hệ thống có thể dựa trên quy tắc lập sẵn, mô hình thống kê hoặc AI; không mặc định mọi CDSS đều là AI. Đầu ra cần được đặt trong ngữ cảnh lâm sàng và quy trình chuyên môn.

Hệ lưu trữ và truyền ảnh y khoa· Picture Archiving and Communication System (PACS)

PACS là hệ thống của khoa Chẩn đoán hình ảnh, lưu trữ và phân phối ảnh DICOM (X-quang, CT, MRI, siêu âm) giữa các máy chụp và trạm đọc. Mọi AI đọc ảnh phải tích hợp được với PACS theo chuẩn DICOM.

Học chuyển giao· Transfer Learning

Học chuyển giao lấy một mô hình đã huấn luyện trên dữ liệu lớn (ví dụ ImageNet cho ảnh thường) rồi tinh chỉnh cho tác vụ mới (đọc ảnh y khoa). Rất hữu ích khi dữ liệu chuyên biệt ít — điều thường gặp trong y tế.

Học có giám sát· Supervised Learning

Trong học có giám sát, mô hình học từ tập dữ liệu gồm cặp (đầu vào, nhãn đúng). Ví dụ y tế: học phân biệt X-quang bình thường/bất thường từ 15.000 ảnh đã được bác sĩ gán nhãn.

Học không giám sát· Unsupervised Learning

Học không giám sát tìm cấu trúc ẩn trong dữ liệu chưa gán nhãn — ví dụ phân cụm bệnh nhân theo hồ sơ điều trị, phát hiện bất thường trong dữ liệu vận hành bệnh viện.

Học máy· Machine Learning (ML)

Học máy là nhánh AI nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính học các quy luật từ dữ liệu và cải thiện hiệu năng theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng cho từng trường hợp. Các dòng chính gồm học có giám sát (supervised), không giám sát (unsupervised), và tăng cường (reinforcement).

Học sâu· Deep Learning

Học sâu là nhánh học máy dùng mạng nơ-ron nhân tạo có nhiều tầng ẩn (thường vài chục đến vài trăm tầng) để tự động học các đặc trưng phân cấp từ dữ liệu thô. Đây là công nghệ cốt lõi đứng sau đa số đột phá AI hiện đại: đọc ảnh y khoa, nhận dạng giọng nói, và các mô hình ngôn ngữ lớn.

Học tăng cường· Reinforcement Learning (RL)

Trong học tăng cường, tác nhân (agent) học chính sách hành động tối ưu bằng cách thử nghiệm và nhận phần thưởng/hình phạt từ môi trường. Ứng dụng y tế đang trong nghiên cứu: liều thuốc tối ưu, chính sách điều trị hồi sức, robot phẫu thuật.

Học tăng cường từ phản hồi con người· RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF thu thập phản hồi so sánh của người (câu trả lời nào tốt hơn), huấn luyện reward model, rồi dùng reinforcement learning tối ưu mô hình theo reward đó. Là chìa khóa khiến ChatGPT vượt xa GPT-3 về mức độ hữu ích. Nhược: reward hack, tốn kém, khó mở rộng.

Hồ sơ sức khỏe cá nhân· Personal Health Record (PHR)

PHR là bản ghi sức khỏe do bệnh nhân sở hữu và kiểm soát. Bệnh nhân quyết định chia sẻ với bác sĩ nào, cơ sở nào. PHR tốt cho phép nhập tay, đồng bộ từ EMR bệnh viện, và tiếp nhận dữ liệu từ wearable.

Hồ sơ sức khỏe điện tử· Electronic Health Record (EHR)

EHR rộng hơn EMR: dữ liệu di chuyển được giữa các cơ sở, có thể tích hợp dữ liệu bệnh nhân tự khai và thiết bị đo cá nhân. VietPHR là một hướng đi PHR/EHR cho Việt Nam.

Hỗ trợ chẩn đoán có máy tính· Computer-Aided Diagnosis (CAD)

CAD là phần mềm dùng thuật toán (nay chủ yếu là học sâu) để tự động phát hiện, khoanh vùng và định lượng bất thường trên ảnh y khoa. Ứng dụng phổ biến: đọc X-quang phổi, chụp nhũ ảnh, nội soi, CT/MRI. Xem Chương 5.

Hợp đồng xử lý dữ liệu· Data Processing Agreement

DPA là công cụ pháp lý bắt buộc khi bên kiểm soát dữ liệu chuyển dữ liệu cá nhân cho bên xử lý (Điều 37 khoản 2 Luật 91/2025). Nội dung tối thiểu gồm: mục đích và phạm vi xử lý, thời hạn, loại dữ liệu, quyền của chủ thể dữ liệu, biện pháp bảo vệ, cơ chế thông báo vi phạm, trách nhiệm bồi thường. Khi bệnh viện dùng dịch vụ LLM Enterprise (ChatGPT, Claude, Gemini), cần ký DPA với nhà cung cấp trước khi đưa dữ liệu bệnh nhân vào — kể cả sau khi đã phi danh hóa.

K

Khử nhận dạng dữ liệu· De-identification

Cần rà cả định danh trực tiếp, các trường có thể ghép nối, văn bản tự do và ảnh. Trong phạm vi Việt Nam, khoản 11 Điều 2 Luật 91 định nghĩa theo kết quả không thể xác định hoặc giúp xác định cá nhân; khoản 6 Điều 14 yêu cầu kiểm soát quá trình và không tái nhận dạng, trừ trường hợp luật định. Thuật ngữ kỹ thuật trong tài liệu quốc tế có thể khác về mức bảo đảm; phải đánh giá bộ dữ liệu và bối cảnh cụ thể.

Kiểm thử đối kháng· Red-Teaming

Red-teaming là quy trình có nhóm chuyên gia đóng vai kẻ tấn công/dùng sai để tìm lỗ hổng hệ thống AI: prompt injection, hallucination gây hại, thiên kiến. Bắt buộc trước khi triển khai AI trong bối cảnh lâm sàng.

Kiến trúc Transformer· Transformer

Transformer là kiến trúc mạng nơ-ron được Google giới thiệu năm 2017 trong bài "Attention Is All You Need". Điểm cốt lõi là cơ chế self-attention cho phép mô hình đánh giá quan hệ giữa mọi cặp phần tử trong chuỗi đầu vào cùng lúc, thay vì tuần tự như RNN. Đây là nền tảng của GPT, Claude, Gemini và mọi mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại.

L

LeapSpace· LeapSpace

LeapSpace là hệ thống AI được Elsevier ra mắt cuối 2024, tích hợp trên ScienceDirect cho phép hỏi đáp có dẫn nguồn từ 20+ triệu bài báo y sinh peer-reviewed. Dùng foundation model tinh chỉnh cho biomedical + RAG grounding chặt. Được nhiều bs Việt Nam dùng thay UpToDate cho tra cứu kỳ thi ghép hạng.

LLM làm giám khảo· LLM-as-Judge

LLM-as-Judge là kỹ thuật đánh giá tự động: đưa cho một LLM mạnh (thường là GPT-6 hoặc Claude Opus 5) một cặp câu hỏi-trả lời và rubric, yêu cầu chấm điểm. Rẻ và nhanh hơn thuê người, nhưng phải kiểm định lại bằng bộ mẫu người chấm.

Lộ chỉ dẫn hệ thống· System Prompt Leakage (LLM07)

Chỉ dẫn hệ thống đặt cách ứng dụng muốn AI hoạt động; không phải kho lưu bí mật an toàn. Không đưa mật khẩu, khóa truy cập hoặc dữ liệu nhạy cảm vào chỉ dẫn rồi trông chờ câu “không tiết lộ” bảo vệ chúng. Kiểm soát truy cập và xác thực phải được thực thi ở hệ thống bên ngoài mô hình.

Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15· Personal Data Protection Law

Các mục thường dùng trong chương XIV: Điều 20 về chuyển dữ liệu xuyên biên giới, Điều 21 về đánh giá tác động xử lý, Điều 22 về cập nhật hồ sơ, Điều 23 về thông báo vi phạm, Điều 26 về thông tin sức khỏe, Điều 30 về xử lý trong AI và Điều 37 về trách nhiệm các bên. Phải đọc đúng chủ thể, điều kiện và ngoại lệ; không coi mọi sự cố đều tự động chịu nghĩa vụ thông báo 72 giờ. Việc Nghị định 13 hết hiệu lực được quy định tại Nghị định 356, không mô tả thành Luật 91 trực tiếp thay thế nghị định.

Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15· Law on Artificial Intelligence

Luật đặt nguyên tắc kiểm soát và trách nhiệm của con người, cùng yêu cầu theo vai trò và mức rủi ro của hệ AI. Điều 9 về phân loại, Điều 10 về trách nhiệm phân loại và thông báo; Điều 13 về đánh giá sự phù hợp hệ rủi ro cao. Không xếp mọi công cụ dùng trong y tế vào một mức rủi ro chỉ dựa trên tên gọi. Đọc cùng văn bản hướng dẫn và danh mục hiện hành được dẫn trong chương XIV.

Lượng tử hóa mô hình· Quantization

Quantization giảm độ chính xác trọng số mô hình từ FP32 xuống FP16, INT8, hoặc thậm chí INT4. Đánh đổi: tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc, nhưng giảm nhẹ chất lượng. Là kỹ thuật cần thiết để chạy LLM lớn trên GPU workstation.

M

Mạng đối kháng sinh mẫu· Generative Adversarial Network (GAN)

GAN gồm hai mạng nơ-ron thi đấu với nhau: một mạng sinh (generator) tạo mẫu giả, một mạng phân biệt (discriminator) đánh giá thật/giả. Qua nhiều vòng, mạng sinh ngày càng giỏi tạo ra mẫu giống thật. Trong y tế, GAN được dùng bù dữ liệu hiếm (như XPGAN của VinBrain tạo ảnh X-quang COVID).

Mạng lưới AI y tế có trách nhiệm Việt Nam· V-RHAIN

V-RHAIN kết nối các bên liên quan và thúc đẩy giải pháp AI y tế có trách nhiệm, bao gồm hoạt động thử nghiệm trong điều kiện có kiểm soát. Việc mạng lưới ra mắt không chứng minh mọi nguyên tắc hoặc SOP trong cẩm nang là tài liệu chính thức do V-RHAIN ban hành; muốn quy thuộc một hướng dẫn cho mạng lưới phải dẫn đúng tài liệu đó.

Mạng nơ-ron· Neural Network

Mạng nơ-ron nhân tạo là mô hình tính toán gồm nhiều nút (neuron) tổ chức thành các tầng, kết nối với nhau bằng trọng số. Mạng học bằng cách điều chỉnh trọng số qua thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) để giảm sai số dự đoán.

Mạng nơ-ron tích chập· Convolutional Neural Network (CNN)

CNN là kiến trúc mạng nơ-ron dùng phép tích chập (convolution) để trích xuất đặc trưng cục bộ từ hình ảnh. Nó là công nghệ chuẩn cho đọc ảnh y khoa (X-quang, CT, MRI, giải phẫu bệnh) từ 2015 đến gần đây, khi Vision Transformer bắt đầu cạnh tranh.

Mệt mỏi với cảnh báo· Alert Fatigue

Cảnh báo quá nhiều, ít phù hợp hoặc lặp lại có thể khiến nhân viên y tế đóng theo phản xạ. Không nên giải quyết bằng cách tự tắt toàn bộ cảnh báo; cơ sở cần rà độ phù hợp, mức ưu tiên và quy trình phản hồi để giữ các cảnh báo có ý nghĩa lâm sàng.

Mô hình nền· Foundation Model

Foundation model là mô hình lớn (thường LLM hoặc multimodal) huấn luyện tự giám sát trên khối dữ liệu lớn, sau đó tinh chỉnh cho tác vụ cụ thể. GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA đều là foundation model. Đặc điểm: khả năng chuyển giao mạnh, nhưng khó kiểm soát.

Mô hình ngôn ngữ lớn· Large Language Model (LLM)

LLM hỗ trợ hỏi đáp, tóm tắt và soạn thảo bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trong y tế, câu trả lời trôi chảy có thể vẫn sai hoặc thiếu căn cứ; người dùng phải kiểm chứng thông tin quan trọng và chỉ nhập dữ liệu trong phạm vi được phép. Không phải mọi chatbot đều dùng LLM.

N

Nghị định 13/2023/NĐ-CP (văn bản lịch sử)· Personal Data Protection Decree 13/2023

Giữ mục này để đọc các dẫn chiếu lịch sử trong cẩm nang. Nghị định 356/2025/NĐ-CP quy định Nghị định 13/2023/NĐ-CP hết hiệu lực từ 01/01/2026. Với hoạt động hiện tại, cần đối chiếu Luật 91/2025/QH15 và văn bản hướng dẫn phù hợp, không dùng Nghị định 13 như căn cứ hiện hành độc lập.

Nghị quyết 57-NQ/TW· Resolution No. 57-NQ/TW

Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị ngày 22/12/2024 xác định KHCN, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là "đột phá quan trọng hàng đầu" của quốc gia. Với ngành y tế, Bộ Y tế được giao 386 nhiệm vụ, hoàn thành 375 tính đến 5/2026. NQ57 mở đường pháp lý cho Luật AI, Luật CN CNS và các thông tư chuyên ngành sau đó.

Nghị quyết 72-NQ/TW· Resolution No. 72-NQ/TW

Nghị quyết 72-NQ/TW do Tổng Bí thư Tô Lâm ký ngày 9/9/2025 đặt các mục tiêu cụ thể: khám sức khỏe miễn phí ít nhất 1 lần/năm cho mọi người dân từ 2026, sổ sức khỏe điện tử toàn dân, mỗi trạm y tế xã có 4-5 bác sĩ đến 2027, tuổi thọ trung bình 75,5 (68 năm khỏe mạnh) đến 2030. Đây là cơ sở chính sách cho hạ tầng dữ liệu y tế toàn dân.

NVIDIA H100· NVIDIA H100

H100 là GPU datacenter đầu bảng của NVIDIA từ 2022, với 80GB HBM3 và Transformer Engine tối ưu cho LLM. Giá đơn cỡ 30.000 USD/chiếc và thường bán theo cụm DGX. Không phù hợp workstation lab nhỏ ở Việt Nam.

NVIDIA RTX 6000· NVIDIA RTX 6000

RTX 6000 Ada Generation có 48GB VRAM, đủ chạy các LLM 70B ở dạng đã lượng tử hóa. Phiên bản Blackwell (2025) tăng lên 96GB VRAM và cải thiện đáng kể hiệu năng inference. Xem Chương 13.

O

OWASP Top 10 cho LLM và AI tạo sinh· OWASP Top 10 for LLM Applications 2025

Bản 2025 gồm: Prompt Injection; Sensitive Information Disclosure; Supply Chain; Data and Model Poisoning; Improper Output Handling; Excessive Agency; System Prompt Leakage; Vector and Embedding Weaknesses; Misinformation; Unbounded Consumption. Danh mục giúp đánh giá ứng dụng LLM và AI tạo sinh, không bao phủ mọi rủi ro của AI đọc phim hoặc thiết bị y tế. Ví dụ y tế ở chương XIV là tình huống mô phỏng do cẩm nang chuyển thể.

P

Phân quyền truy cập· Authorization

Ví dụ đề xuất: quyền đọc một hồ sơ không tự bao gồm quyền xuất cả cơ sở dữ liệu cho nhà cung cấp. Phân quyền cần được áp dụng cả ở nguồn dữ liệu, bước truy xuất và thao tác của AI, không chỉ ở màn hình đăng nhập. Khái niệm này khác với xác thực danh tính.

Q

Quy định GDPR· GDPR

GDPR (General Data Protection Regulation) là quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân của EU từ 2018. Áp dụng cho mọi tổ chức xử lý dữ liệu công dân EU, kể cả ngoài EU. Có ảnh hưởng lớn đến các nghiên cứu y sinh đa quốc gia và các nhà cung cấp AI y tế toàn cầu.

Quy trình thao tác chuẩn· Standard Operating Procedure (SOP)

Trong cẩm nang, SOP là cách cơ sở cụ thể hóa công việc thành quy trình có trách nhiệm và bước kiểm tra rõ ràng. Ví dụ đề xuất: công cụ được dùng, loại dữ liệu được nhập, người duyệt và đầu mối báo sự cố. SOP không phải một điều luật; nội dung đề xuất trong chương chỉ trở thành quy định nội bộ khi cơ sở có thẩm quyền phê duyệt, ban hành phù hợp pháp luật.

S

SaMD của FDA· FDA Software as a Medical Device

FDA Hoa Kỳ phân loại phần mềm y tế (SaMD) theo mức rủi ro và yêu cầu phê duyệt tương ứng. Hầu hết AI đọc ảnh chẩn đoán rơi vào Class II (510(k) clearance). Nhiều AI Việt Nam (như DrAid) đang theo đuổi 510(k) để mở đường sang thị trường Mỹ.

Sinh nội dung có hỗ trợ truy xuất· Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Một trợ lý có thể truy xuất đoạn hướng dẫn chuyên môn từ kho được duyệt, rồi cung cấp đoạn đó cho LLM khi trả lời. RAG không bảo đảm câu trả lời luôn đúng hoặc an toàn: tài liệu có thể sai, lỗi thời, chứa chỉ dẫn đánh lừa hoặc ngoài quyền truy cập. Cần kiểm soát nguồn, phiên bản, quyền truy xuất và kiểm chứng đầu ra.

Suy luận· Inference

Inference là công đoạn sau khi mô hình đã huấn luyện: đưa dữ liệu mới vào, mô hình trả ra kết quả. Chi phí và tốc độ inference quyết định tính khả thi triển khai lâm sàng — một mô hình đọc ảnh phải trả kết quả trong vài giây, không phải vài phút.

Suy luận chuỗi· Chain-of-Thought (CoT)

Chain-of-thought yêu cầu mô hình "think step by step" trước khi trả lời. Tăng độ chính xác trên toán, logic, chẩn đoán y khoa. Là nền tảng của reasoning models như o1/o3 (OpenAI), Claude 4 Sonnet Thinking, Astra Deep-Think.

T

Tác nhân AI· AI Agent

Khác với chatbot chỉ trả lời từng lượt, AI agent có thể lập kế hoạch, gọi công cụ (API, database, phần mềm), phản hồi và điều chỉnh nhiều lần đến khi hoàn thành mục tiêu. Chi tiết xem Chương 9.

Tái định danh· Re-identification

Ví dụ giả định: ghép bảng đã xóa tên nhưng còn ngày sinh, ngày nhập viện và mã khoa với lịch tiếp nhận. Nguy cơ phụ thuộc cả dữ liệu chia sẻ và thông tin mà bên khác có thể tiếp cận. Đạt một tiêu chí kỹ thuật không bảo đảm không thể tái định danh trong mọi bối cảnh.

Thay định danh bằng mã· Pseudonymization

Ví dụ mô phỏng: thay mã bệnh án bằng mã nghiên cứu rồi giữ bảng đối chiếu ở nơi khác. Cần tách và giới hạn quyền giữ bảng đối chiếu; dữ liệu không tự trở thành dữ liệu vô danh chỉ vì đã đổi mã. Đây là phân biệt kỹ thuật để tránh nhầm với khử nhận dạng theo kết quả mà pháp luật Việt Nam yêu cầu.

Thẻ mô tả mô hình· Model Card

Model card là chuẩn tài liệu do Google/Mitchell (2019) đề xuất, mô tả mô hình AI theo bảng nhất quán: mục đích, dữ liệu, hiệu năng phân theo nhóm nhân khẩu, giới hạn, khuyến cáo dùng. Nay là chuẩn bắt buộc trong xuất bản AI y tế.

Thiên lệch của hệ thống AI· AI Bias

Trong y tế, dữ liệu và điều kiện đánh giá không đại diện đầy đủ có thể làm công cụ hoạt động kém ở một nhóm người bệnh. Không thể suy ra độ phù hợp cho trẻ em, thai phụ hoặc nhóm bệnh hiếm chỉ từ chỉ số chung. Thiên lệch hệ thống khác với thiên lệch do người dùng quá tin máy, dù hai nguy cơ có thể cùng xuất hiện.

Thiên lệch do tin tự động hóa· Automation Bias

Ví dụ mô phỏng: ký kết quả chỉ vì AI báo bình thường trong khi chưa đọc đủ phim. Đây là nguy cơ trong tương tác người và hệ thống, không đơn thuần là lỗi mô hình. Cần duy trì đánh giá độc lập và quy trình xử lý bất đồng, thay vì chỉ nhắc người dùng cẩn thận hơn.

Thông tin bịa đặt của AI (ảo giác)· Hallucination

Ví dụ mô phỏng: trợ lý bịa tên nghiên cứu, điều luật hoặc thêm kết quả xét nghiệm không có trong hồ sơ. Không phải cứ thông tin mới hoặc không nằm trong dữ liệu huấn luyện là ảo giác. Truy xuất tài liệu và yêu cầu dẫn nguồn có thể hỗ trợ kiểm chứng nhưng không bảo đảm loại bỏ sai sót; phải mở nguồn và đối chiếu nội dung.

Thông tin có thể nhận diện cá nhân· Personally Identifiable Information (PII)

Mã bệnh án, số giấy tờ và địa chỉ là những ví dụ cần lưu ý. Ngày sinh, mã khoa, thời điểm khám và bệnh hiếm cũng có thể giúp nhận ra một người khi ghép nối. PII là thuật ngữ tham khảo; khi áp dụng pháp luật Việt Nam cần đối chiếu khái niệm dữ liệu cá nhân và phạm vi của văn bản hiện hành, không tự coi hai hệ thuật ngữ hoàn toàn tương đương.

Thông tin mô tả đi kèm dữ liệu· Metadata

Trong ảnh y khoa, ngoài phần ảnh còn có những thuộc tính mô tả việc chụp, thiết bị hoặc người bệnh. Metadata có thể chứa tên, mã hồ sơ hoặc ngày sinh; ngược lại, định danh cũng có thể nằm ngay trong chữ trên ảnh. Vì vậy không chỉ kiểm tra tên tệp hoặc các thuộc tính đi kèm.

Thông tin sai hoặc gây hiểu lầm· Misinformation (LLM09)

Thông tin sai có thể do nội dung bịa đặt, dữ liệu lỗi thời hoặc diễn giải không đúng. Ví dụ mô phỏng: trích sai điều luật hoặc thêm xét nghiệm không tồn tại. Phải đối chiếu nguồn và hồ sơ; một đường dẫn có thật không chứng minh nội dung AI gán cho nguồn là đúng.

Thông tin sức khỏe có thể nhận diện người bệnh· Protected Health Information (PHI)

PHI là thuật ngữ có phạm vi pháp lý cụ thể trong HIPAA của Hoa Kỳ, gắn với chủ thể và loại thông tin được luật điều chỉnh. Cẩm nang dùng PHI như cách nhắc ngắn về thông tin sức khỏe có thể nhận diện người bệnh; không mặc nhiên áp dụng HIPAA tại Việt Nam. Bệnh án chỉ xóa tên vẫn có thể nhận diện qua mã hồ sơ, ngày sinh, bệnh hiếm hoặc ảnh. Lab chỉ dùng ca mô phỏng đã cho, không dùng hồ sơ thật.

Thông tư 13/2025/TT-BYT· Circular 13/2025/TT-BYT

Thông tư 13/2025/TT-BYT ban hành ngày 6/6/2025 hướng dẫn triển khai hồ sơ bệnh án điện tử tại các cơ sở khám chữa bệnh. Mọi bệnh viện công lập và tư nhân phải hoàn thành trước 30/9/2026. Đến 5/2026, đã có 1.231/1.650 bệnh viện triển khai (~75%). Không có EMR đồng nghĩa với không có dữ liệu cho AI.

Tiết lộ thông tin nhạy cảm· Sensitive Information Disclosure (LLM02)

Ví dụ mô phỏng: trợ lý trả thông tin người bệnh khác cho người hỏi. Cần tối thiểu hóa dữ liệu đầu vào, giới hạn truy cập và kiểm tra đầu ra; không chỉ dựa vào lời dặn mô hình giữ bí mật. Đây là nhóm rủi ro kỹ thuật trong OWASP, không tự xác định nghĩa vụ thông báo của một sự cố theo luật Việt Nam.

Tiêu thụ tài nguyên không giới hạn· Unbounded Consumption (LLM10)

Tác vụ lặp, yêu cầu quá lớn hoặc sử dụng không kiểm soát có thể làm giảm khả năng phục vụ. Cần giới hạn sử dụng, thời gian và quyền thực hiện; giám sát bất thường và có phương án dừng tác vụ. Đây không chỉ là chuyện trả lời dài.

Tinh chỉnh mô hình· Fine-tuning

Fine-tuning là quá trình tiếp tục huấn luyện một mô hình đã pre-trained trên tập dữ liệu chuyên ngành, để nó chuyển từ "biết tổng quát" thành "giỏi chuyên biệt". Ví dụ: fine-tune LLM tổng quát trên tập câu hỏi–đáp y khoa để có chatbot chuyên khoa.

Tinh chỉnh theo hướng dẫn· Instruction Tuning

Instruction tuning dùng dataset gồm cặp (chỉ dẫn, câu trả lời chuẩn) để tinh chỉnh foundation model, giúp mô hình trả lời đúng ý người dùng thay vì tiếp tục sinh văn bản ngẫu nhiên. FLAN, InstructGPT là ví dụ điển hình. Là bước quan trọng biến base model thành chatbot dùng được.

Tính không phân biệt theo nhóm k bản ghi· k-anonymity

K-anonymity là một cách đánh giá dữ liệu dạng bảng theo các trường nhận diện gián tiếp đã chọn. Với k = 5, mỗi nhóm có ít nhất năm bản ghi, không phải năm bản ghi khác ngoài bản ghi đang xét. Nếu mỗi người một dòng, nhóm tương ứng ít nhất năm người. Phương pháp không tự ngăn suy luận bệnh khi cả nhóm có cùng chẩn đoán, cũng không tự bảo vệ văn bản tự do hoặc ảnh. Không có ngưỡng k ≥ 5 bắt buộc phổ quát trong NIST SP 800-188; Luật 91 và Nghị định 356 được đối chiếu trong chương XIV không đặt một ngưỡng chung như vậy cho mọi bộ dữ liệu y tế.

Token· Token

LLM không xử lý ký tự mà xử lý token — đơn vị đã được tokenizer chia. Với tiếng Anh, 1 token ≈ 4 ký tự ≈ 0,75 từ. Với tiếng Việt có dấu, tokenization thường tốn nhiều token hơn. Chi phí gọi API LLM tính theo số token input và output.

Trao quyền hành động quá mức cho AI· Excessive Agency (LLM06)

Ví dụ mô phỏng: trợ lý có thể tự sửa bệnh án hay gửi hướng dẫn điều trị khi chưa được người có thẩm quyền duyệt. Cần cấp quyền tối thiểu, giới hạn thao tác và yêu cầu người duyệt hành động có hậu quả lớn; không nhầm khả năng gợi ý với thẩm quyền thực hiện.

Trí tuệ nhân tạo· Artificial Intelligence

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực nghiên cứu và kỹ thuật hướng tới xây dựng hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí tuệ con người: nhận dạng, hiểu ngôn ngữ, lập luận, ra quyết định, học từ kinh nghiệm. Trong y tế, AI được ứng dụng ở nhiều tầng, từ đọc ảnh chẩn đoán, hỗ trợ quyết định lâm sàng, đến quản trị vận hành bệnh viện.

Trí tuệ nhân tạo tổng quát· Artificial General Intelligence (AGI)

AGI là khái niệm về AI có khả năng suy luận, học và giải quyết vấn đề ở mức tương đương hoặc vượt người trong hầu hết lĩnh vực. GPT-6 Astra (OpenAI, 2026) là bước gần AGI đầu tiên có công bố chính thức. Xem Chương 15.

Trường nhận diện gián tiếp· Quasi-identifier

Ví dụ giả định: ngày sinh đầy đủ, mã khoa, ngày khám, địa bàn hoặc bệnh hiếm. Từng trường riêng lẻ có thể chưa chỉ ra ai, nhưng tổ hợp có thể khớp một người duy nhất. Đây là nhóm trường cần chọn và kiểm tra khi đánh giá k-anonymity; không có một danh sách cố định đủ cho mọi bộ dữ liệu.

X

Xác thực· Authentication

Xác thực trả lời câu hỏi “có đúng là người hoặc hệ thống này không?”. Phân quyền trả lời câu hỏi khác: “được xem hoặc làm gì?”. Đăng nhập thành công không có nghĩa được đọc mọi hồ sơ; cách triển khai cần phù hợp với hệ thống và yêu cầu pháp luật.

Xử lý đầu ra không an toàn· Improper Output Handling (LLM05)

Đầu ra của AI có thể là văn bản, mã hoặc chỉ dẫn không đáng tin cậy. Nếu hệ thống tiếp nhận và thực thi trực tiếp, lỗi có thể lan sang hệ thống khác. Cần kiểm tra, làm sạch và giới hạn cách sử dụng đầu ra; câu trả lời AI không tự trở thành lệnh được phép thực hiện.

Y

Y tế từ xa· Telemedicine

Telemedicine là các hoạt động y tế thực hiện qua công nghệ viễn thông, không đòi hỏi bệnh nhân và bác sĩ cùng địa điểm. Bao gồm hội chẩn từ xa, khám tư vấn video, theo dõi bệnh mạn tính qua wearable, dạy học từ xa cho y sinh.

Đ

Đa phương thức· Multi-modal

Multi-modal LLM có thể nhận input hỗn hợp: bác sĩ đưa ảnh X-quang + câu hỏi văn bản + lịch sử bệnh nhân, mô hình trả lời tích hợp. GPT-4V, Gemini, Claude 3 Opus đều đa phương thức. Đến 2026, đa số foundation model y tế đều native multi-modal.

Đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu cá nhân· Personal Data Protection Impact Assessment

Chương XIV phân biệt hồ sơ đánh giá tác động chuyển dữ liệu xuyên biên giới tại Điều 20 và đánh giá tác động xử lý tại Điều 21 Luật 91; Điều 22 về cập nhật hồ sơ. Đầu mối có trách nhiệm phải xác định nghĩa vụ, thời điểm và ngoại lệ áp dụng. Không dùng thời hạn gửi hồ sơ như quyền tự ý chuyển dữ liệu trước rồi xin phép sau.

Đạo luật HIPAA của Hoa Kỳ· Health Insurance Portability and Accountability Act

Quy tắc về quyền riêng tư theo HIPAA điều chỉnh thông tin sức khỏe được bảo vệ của những chủ thể thuộc phạm vi áp dụng, gồm các covered entities và business associates tương ứng. Không dùng nhãn PHI hoặc tuyên bố nhà cung cấp tuân thủ HIPAA để thay thế việc đánh giá nghĩa vụ theo pháp luật Việt Nam.

Đầu độc dữ liệu và mô hình· Data and Model Poisoning (LLM04)

Ví dụ mô phỏng: tài liệu hướng dẫn bị sửa trái phép rồi được đưa vào nguồn tham khảo của trợ lý. Cần quản lý nguồn, phiên bản và quyền cập nhật, kiểm tra trước khi sử dụng. Nguy cơ có thể xuất hiện trong quá trình huấn luyện, tinh chỉnh hoặc nguồn dữ liệu ứng dụng sử dụng.

Đầu mối bảo vệ dữ liệu· Data Protection Officer

DPO là vai trò bắt buộc với các tổ chức xử lý dữ liệu cá nhân nhạy cảm hoặc dữ liệu quy mô lớn theo Luật 91/2025. Nhiệm vụ chính bao gồm tư vấn tuân thủ, giám sát các hoạt động xử lý dữ liệu, làm đầu mối liên lạc với chủ thể dữ liệu và cơ quan chức năng, thực hiện đánh giá tác động bảo vệ dữ liệu. Với bệnh viện, đây thường là chức năng do phòng CNTT hoặc phòng pháp chế đảm nhiệm.

Điểm yếu véc-tơ và embedding· Vector and Embedding Weaknesses (LLM08)

Trong ứng dụng RAG, việc tìm đoạn tài liệu bằng embedding không thay thế kiểm tra quyền. Ví dụ mô phỏng: kho tìm kiếm trả hồ sơ thuộc khoa hoặc nhóm người dùng khác. Cần kiểm soát quyền tại nguồn và truy xuất, tách phạm vi dữ liệu phù hợp và kiểm tra dữ liệu được đưa vào kho.

Độ nhạy và độ đặc hiệu· Sensitivity & Specificity

Độ nhạy = tỷ lệ phát hiện đúng ca bệnh. Độ đặc hiệu = tỷ lệ loại trừ đúng ca không bệnh. Hai chỉ số này đánh đổi nhau qua ngưỡng phân loại. Trong sàng lọc, ưu tiên nhạy cao. Trong chẩn đoán xác định, ưu tiên đặc hiệu cao.