HỆ THỐNG CHẨN ĐOÁN THÔNG MINH TRONG Y HỌC CỔ TRUYỀN: TỔNG QUAN PHẠM VI

Tóm tắt

Mục tiêu: Tổng hợp và đánh giá xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong khách quan hóa chẩn đoán Y học cổ truyền (YHCT) giai đoạn 2015–2025. Phương pháp: Nghiên cứu tổng quan phạm vi được thực hiện trên các cơ sở dữ liệu PubMed và CNKI. Các nghiên cứu thực chứng sử dụng mô hình AI trong chẩn đoán YHCT được lựa chọn theo tiêu chuẩn xác định trước và phân tích định tính kết hợp định lượng mô tả. Kết quả: Tổng cộng 25 nghiên cứu được phân tích. AI chủ yếu ứng dụng trong các lĩnh vực đơn phương diện, nổi bật là thiệt chẩn (16%). Học sâu, đặc biệt CNN và RNN, là phương pháp chủ đạo; trong khi mô hình đa phương thức (4%), AI giải thích được (12%) và mô hình ngôn ngữ lớn (8%) còn ở giai đoạn sớm. Tích hợp dữ liệu Đông – Tây y chiếm 20%, cho thấy tiềm năng liên kết chỉ số sinh học với hội chứng YHCT. Kết luận: AI có tiềm năng hỗ trợ định lượng hóa và chuẩn hóa chẩn đoán YHCT. Tuy nhiên, bằng chứng còn hạn chế do cỡ mẫu nhỏ, dữ liệu chưa chuẩn hóa và thiếu kiểm chứng lâm sàng. Cần nghiên cứu đa phương thức quy mô lớn để tăng khả năng ứng dụng thực tiễn.