MedCAT: Khởi nghiệp bắt đầu từ dữ liệu y tế không kết nối

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết, nhà sáng lập kiêm Tổng Giám đốc Công ty Cổ phần MedCAT

PV: Từ một startup công nghệ non trẻ, MedCAT đã trở thành cái tên nổi bật trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo tại Việt Nam. Bà có thể chia sẻ về hành trình khởi đầu và điều gì đã thôi thúc MedCAT theo đuổi bài toán dữ liệu, một lĩnh vực vốn “khó nhằn” nhưng lại mang tính nền tảng cho chuyển đổi số?

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết: Động lực hình thành MedCAT đến từ chính trải nghiệm cá nhân của tôi. Trước đây, tôi từng có thời gian dài làm việc tại các tập đoàn công nghệ lớn, tham gia phát triển các hệ thống cơ sở dữ liệu và quản trị cho nhiều đơn vị. Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng dù đầu tư bao nhiêu công sức, các dữ liệu vẫn luôn bị phân mảnh, thiếu khả năng kết nối – đặc biệt trong lĩnh vực y tế.

Từng phải đi cùng người thân qua nhiều cơ sở y tế trong và ngoài nước, tôi nhận ra rằng dữ liệu y tế không "nói chuyện" được với nhau. Tự bản thân tôi phải ghi chép, tổng hợp và sắp xếp lại, chỉ để giúp bác sĩ đọc hiểu dễ hơn. Từ đó, tôi nhận thức rõ rằng không chỉ y tế, mà rất nhiều lĩnh vực khác đang đối mặt với tình trạng dữ liệu phi cấu trúc, không thể khai thác hiệu quả.

Thống kê cho thấy 80% dữ liệu toàn cầu là dữ liệu phi cấu trúc – tôi vẫn thường ví nó như “một đấu thóc lẫn đầy trấu”. Nếu không làm sạch, phân loại, tách bạch được từng phần như gạo, tấm, đỗ… thì chúng ta sẽ không thể “nấu” nên những giá trị thực sự. Chính vì vậy, MedCAT đã quyết tâm xây dựng một nền tảng AI giúp đọc hiểu, trích xuất và tự động cấu trúc dữ liệu – điều kiện tiên quyết để tiến tới chuyển đổi số thực chất.

PV: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào xử lý và phân tích dữ liệu không còn là khái niệm mới. Vậy đâu là điểm độc đáo trong cách tiếp cận của MedCAT, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác và bảo mật cao như y tế và bảo hiểm?

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết: Khác với các phương pháp truyền thống sử dụng OCR hoặc trích xuất tại vị trí cố định – vốn dễ bị sai lệch khi thay đổi mẫu – MedCAT triển khai mô hình AI kết hợp giữa thị giác máy tính và ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống không chỉ “nhìn” mà còn “hiểu” được ngữ cảnh để trích xuất dữ liệu chính xác từ bất kỳ tài liệu nào, bất kể định dạng.

Chúng tôi tự hào khi giới thiệu tính năng này ra thị trường từ tháng 12/2023, trước cả thời điểm GPT ra mắt khả năng đọc ảnh vào tháng 5/2024. Trong các thử nghiệm so sánh với GPT, hệ thống của MedCAT đạt độ chính xác cao hơn 6% ở các bài toán đơn giản và lên tới 10% ở các bài toán phức tạp, dài dòng. Điều này đến từ việc chúng tôi không xây dựng AI "tổng quát", mà là AI chuyên sâu – được huấn luyện để hiểu rõ đặc thù từng ngành, đặc biệt là y tế và bảo hiểm.

PV: Theo bà, thách thức lớn nhất hiện nay trong việc khai thác dữ liệu tại Việt Nam nằm ở đâu – là bài toán công nghệ, quy trình hay nhận thức? Và MedCAT đã có những chiến lược cụ thể nào để vượt qua những rào cản đó?

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết: Thật ra, rào cản lớn nhất không nằm ở công nghệ – mà là nhận thức. Phần lớn mọi người nghĩ rằng "có dữ liệu" là đủ, nhưng thực tế không phải vậy. Dữ liệu số hóa – như ảnh chụp tài liệu – chưa phải là dữ liệu có thể dùng để phân tích hay ra quyết định. Đó chỉ là bước đầu. Phải trích xuất, làm sạch, cấu trúc lại thì mới thực sự “dùng được”.

Ngoài ra, còn có sự nhầm lẫn giữa “bảo mật” và “không chia sẻ”. Nhiều tổ chức lo ngại đến mức dữ liệu không được sử dụng đúng cách – kể cả khi không vi phạm quy định pháp lý. Do đó, chúng tôi không chỉ làm công nghệ, mà còn thực hiện vai trò tư vấn và giáo dục thị trường – giúp khách hàng hiểu thế nào là dữ liệu sạch, bảo mật và có giá trị.

PV: Là startup công nghệ hoạt động trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo quốc gia, bà đánh giá như thế nào về môi trường hiện nay dành cho các doanh nghiệp theo đuổi công nghệ sâu như AI, Big Data? MedCAT đã tận dụng hệ sinh thái này ra sao để phát triển sản phẩm và mở rộng thị trường?

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết: Tôi cho rằng hiện nay là thời điểm “vàng” cho startup AI tại Việt Nam. Chính phủ chủ trương khuyến khích phát triển công nghệ mới, cộng đồng cũng cởi mở và ủng hộ. Nhưng để đi xa, doanh nghiệp không thể chỉ dừng ở “ứng dụng AI” – mà phải tự xây dựng AI lõi, AI chủ quyền, tức là làm chủ công nghệ từ đầu đến cuối.

Đó là lý do MedCAT chọn con đường khó: xây dựng nền tảng công nghệ từ gốc, không phụ thuộc mã nguồn mở hay công nghệ nước ngoài. Chúng tôi phát triển sản phẩm trước cả khi thành lập công ty, và chỉ đến khi giải pháp đạt độ “chín”, mới chính thức bước ra thị trường. Nhờ vậy, khi thuyết phục khách hàng – kể cả trong lĩnh vực công hay bảo hiểm – chúng tôi luôn có thể chứng minh hiệu quả bằng hành động thực tiễn, không chỉ là lời hứa.

PV: Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi số toàn diện, bà kỳ vọng vai trò của MedCAT sẽ đóng góp như thế nào vào việc xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu thông minh, minh bạch và có tính kết nối cao trong tương lai gần?

Bà Đặng Thị Ánh Tuyết: Tầm nhìn của MedCAT là trở thành một “công cụ nền” cho chuyển đổi số tại Việt Nam. Với nền tảng SK-FUS – giúp tự động đọc hiểu và cấu trúc dữ liệu – chúng tôi đang hỗ trợ nhiều đơn vị xây dựng cơ sở dữ liệu số hóa thông minh, làm tiền đề cho các ứng dụng AI khác.

Trong lĩnh vực y tế và bảo hiểm, chúng tôi đã phát triển giải pháp tự động xử lý bồi thường sức khỏe, xây dựng chatbot tư vấn bệnh và thuốc – được hậu kiểm bởi đội ngũ bác sĩ, dược sĩ để đảm bảo tính chính xác. Chúng tôi không thay bác sĩ ra quyết định, mà giúp người dân tiếp cận kiến thức y khoa một cách chính xác và dễ hiểu hơn.

Điều quan trọng nhất, theo tôi, là kiểm soát được chất lượng dữ liệu ngay từ đầu. AI chỉ thực sự “thông minh” khi được huấn luyện từ nguồn dữ liệu sạch, chính xác và được kiểm duyệt chặt chẽ. Đó cũng là khác biệt lớn nhất giữa một công nghệ AI “dùng được” và một mô hình chỉ để trình diễn.