Expert Talk “From Lab to Market: AI-Driven Healthcare Innovation”

Khi AI trong y tế không dừng lại ở phòng lab

Trong kỷ nguyên số, AI và dữ liệu đang mở ra những khả năng đột phá cho y tế hiện đại - từ hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi bệnh nhân, đến tối ưu quy trình điều trị và vận hành bệnh viện.

Tuy nhiên, khác với nhiều lĩnh vực khác, y tế không cho phép thử và sai một cách dễ dàng.

Một mô hình AI dù cho kết quả ấn tượng trên giấy hay hội nghị khoa học, vẫn có thể không bao giờ được sử dụng cho bệnh nhân thực tế.

Vì thế khoảng cách giữa nghiên cứu hàn lâm và nhu cầu lâm sàng trở thành thách thức lớn nhất của AI trong y tế hiện nay.

AI có thể dự đoán chính xác, nhưng ai chịu trách nhiệm khi kết quả đó được áp dụng cho người bệnh? Từ nghiên cứu đến bệnh viện: Khoảng cách không chỉ là công nghệ Và thực tế cho thấy, phần lớn các nghiên cứu AI trong y tế “dừng lại ở paper”, không phải vì công nghệ chưa đủ tốt, mà vì:

• • Chưa gắn chặt với nhu cầu lâm sàng thực tế

  • Thiếu dữ liệu phù hợp để kiểm chứng trong môi trường bệnh viện

  • Chưa đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về an toàn, đạo đức và pháp lý

  • Chưa vượt qua được các quy định về thiết bị y tế (FDA, CE…)

Trong y tế, AI không chỉ là thuật toán, mà là một hệ thống bao gồm dữ liệu, quy trình, con người và trách nhiệm nghề nghiệp.

Đó cũng là lý do vì sao “From Lab to Market” không chỉ là câu chuyện thương mại hóa, mà là hành trình đưa tri thức khoa học vào thực tiễn chăm sóc sức khỏe.

Expert Talk “From Lab to Market: AI-Driven Healthcare Innovation”

Nhằm mang đến góc nhìn thực tế và hệ thống về AI ứng dụng trong y tế, Trường Công nghệ và Thiết kế – Trung tâm Công nghệ Thông tin & Thiết kế UEH (ATD) tổ chức Expert Talk: “From Lab to Market: AI-Driven Healthcare Innovation”

Chương trình tập trung vào cách AI và dữ liệu được triển khai trong môi trường bệnh viện, từ nghiên cứu, thử nghiệm đến thương mại hóa và ứng dụng thực tiễn.

Nội dung chính của chương trình

Part 1 – From Research Questions to Real Clinical Needs

• • Khoảng cách giữa nghiên cứu hàn lâm và nhu cầu thực tế trong bệnh viện

  • Vì sao nhiều kết quả nghiên cứu AI không đi xa hơn bài báo khoa học

  • Vai trò của dữ liệu và tư duy hệ thống trong y tế hiện đại

Part 2 – From Lab to Market: Commercialisation & Entrepreneurship

• • Spinoff, startup và chuyển giao công nghệ trong lĩnh vực y tế

  • Cân bằng giữa khoa học – an toàn – kinh doanh

  • Thiết kế thiết bị y tế từ thuật toán đến hệ thống lâm sàng

  • Thử nghiệm lâm sàng, kiểm định và các rào cản thực tế

  • Medical Device Regulation (FDA, CE) – những yếu tố nhà nghiên cứu thường bỏ sót

Part 3 – Bridging the Gap with Data & Funding

• • Vai trò của dữ liệu và bằng chứng trong việc thuyết phục bệnh viện và nhà tài trợ

  • Cách xây dựng đề xuất nghiên cứu có tác động (UK style: ISPF, UKRI, NIHR…)

  • Tư duy “data-driven” trong nghiên cứu ứng dụng và đổi mới sáng tạo y tế

Diễn giả

TS. Trần Công Minh: Lecturer, Digital Twin in Healthcare, University of Leicester; Senior Research Fellow, Innovation for Global Health, University of Oxford.

• • Forbes 30 Under 30 Vietnam – Education & Digital Medicine

  • Chuyên gia Kỹ thuật Y sinh & Y tế số

  • Trực tiếp nghiên cứu, phát triển và kiểm nghiệm lâm sàng các hệ thống AI và thiết bị y tế tại các bệnh viện hàng đầu như Churchill Hospital, John Radcliffe Hospital (Oxford), Guy’s Hospital – King’s College London

  • Đồng sáng lập và cố vấn nhiều startup HealthTech, tích cực thúc đẩy thương mại hóa nghiên cứu và hợp tác quốc tế Việt Nam – Vương quốc Anh

Đối tượng tham gia

• • Sinh viên UEH quan tâm đến AI, Y sinh, Y tế số

  • Giảng viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ và y tế

  • Học viên các chương trình đào tạo ngắn hạn về Quản trị bệnh viện

  • Người đi làm quan tâm đến AI ứng dụng, dữ liệu và đổi mới sáng tạo trong y tế

Thông tin chương trình

• • Thời gian: 14g00 – 15g30, ngày 30/12/2025

  • Địa điểm: Phòng B1.205, Cơ sở B – UEH, 279 Nguyễn Tri Phương, TP. Hồ Chí Minh

  • Hình thức: Trực tiếp

  • Ngôn ngữ: Tiếng Việt

Vì sao bạn nên tham dự?

• • Hiểu đúng bản chất AI trong y tế không chỉ là công nghệ, mà là trách nhiệm

  • Nhìn rõ con đường từ nghiên cứu → ứng dụng → bệnh viện

  • Tiếp cận tư duy dữ liệu và hệ thống trong y tế hiện đại

  • Giao lưu, trao đổi trực tiếp với chuyên gia đang triển khai AI trong môi trường lâm sàng thực tế

AI trong y tế không thiếu ý tưởng. Thứ thiếu là những giải pháp đủ an toàn và đủ tin cậy để bước vào bệnh viện!