Một chiếc đồng hồ thông minh từng chỉ cần trả lời người dùng đã đi bao nhiêu bước, ngủ bao lâu hay nhịp tim đang ở mức nào. Khi AI bắt đầu được đưa vào xử lý những dữ liệu này, câu hỏi mà thiết bị đeo hướng tới đang thay đổi, không chỉ là cơ thể đang thế nào, mà còn có thể có chuyện gì xảy ra tiếp theo.
Tại hội thảo về đổi mới truyền thông y tế do Trung tâm Truyền thông, Giáo dục sức khỏe Trung ương (T5G), Bộ Y tế tổ chức ngày 27/8, Samsung đưa ra một ví dụ đáng chú ý về hướng phát triển này. Hãng cho biết Galaxy Watch6 đã được sử dụng trong một nghiên cứu lâm sàng phối hợp với Bệnh viện Gwangmyeong thuộc Đại học Chung Ang nhằm dự đoán tình trạng ngất do phản xạ thần kinh phế vị.
Trong nghiên cứu, dữ liệu tín hiệu sinh học được thu thập liên tục từ đồng hồ, sau đó mô hình AI phân tích những thay đổi trong biến thiên nhịp tim. Với nhóm 132 người tham gia, mô hình đạt độ chính xác 84,6% khi dự đoán cơn ngất trước khoảng 5 phút trong điều kiện nghiên cứu. Đây chưa phải một tính năng phổ biến trên Galaxy Watch, song kết quả cho thấy một hướng đi đáng chú ý của thiết bị đeo, từ ghi nhận dữ liệu sang tìm kiếm những mẫu hình có khả năng xuất hiện trước một biến cố sức khỏe.
Điểm quan trọng nằm ở cách AI xử lý dữ liệu. Nhịp tim 90 lần/phút tự nó không nói lên quá nhiều điều nếu không biết người dùng vừa chạy bộ, đang ngủ hay đang căng thẳng. Một chuỗi dữ liệu được ghi nhận liên tục lại cho phép thuật toán tìm kiếm những thay đổi nhỏ theo thời gian. Trong nghiên cứu nói trên, nhóm nghiên cứu phân tích tới 107 đặc trưng từ dữ liệu biến thiên nhịp tim để tìm ra các dấu hiệu liên quan tới nguy cơ ngất.
Đây là bước chuyển có thể làm thay đổi cuộc đua trên thị trường thiết bị đeo. Cảm biến vẫn là nền tảng để thu thập dữ liệu, song giá trị ngày càng nằm ở khả năng xử lý dữ liệu đó. Khi AI có thể nhận diện các mẫu hình mà con người khó nhìn thấy từ hàng nghìn điểm dữ liệu, chiếc đồng hồ không còn đơn thuần là thiết bị đo.
Xu thế mới
Samsung không phải trường hợp duy nhất. Một nghiên cứu được công bố trên Nature hồi tháng 3 cho thấy dữ liệu từ thiết bị đeo có thể được kết hợp với các xét nghiệm máu thông thường để dự đoán tình trạng kháng insulin. Nghiên cứu WEAR-ME sử dụng dữ liệu của 1.165 người, kết hợp các chuỗi dữ liệu theo thời gian từ thiết bị đeo với biomarker trong máu để huấn luyện mô hình học sâu. Mô hình đạt AUROC 0,80, độ nhạy 76% và độ đặc hiệu 84%.
Đáng chú ý hơn, nhóm nghiên cứu sử dụng một mô hình AI được huấn luyện trên khoảng 40 triệu giờ dữ liệu cảm biến. Điều này cho thấy dữ liệu wearable đang được nhìn nhận theo một cách khác. Thay vì coi mỗi lần đo là một “bức ảnh” về sức khỏe, các nhà nghiên cứu có thể ghép hàng triệu tín hiệu lại thành một “bộ phim” về cơ thể theo thời gian.
Khi đó, câu hỏi không còn là hôm nay người dùng ngủ bao nhiêu tiếng, mà là chất lượng giấc ngủ đang thay đổi như thế nào trong nhiều tuần. Nhịp tim không chỉ được xem ở một thời điểm, mà được đặt trong mối quan hệ với vận động, giấc ngủ và nhiều tín hiệu khác.
Samsung cũng đang thử đưa dữ liệu wearable ra ngoài phạm vi theo dõi cá nhân. Trong năm 2026, hãng công bố hợp tác với Alcedis, một tổ chức nghiên cứu lâm sàng, nhằm chuyển dữ liệu sinh trắc học thu thập từ thiết bị đeo thành các bằng chứng có thể sử dụng trong thử nghiệm lâm sàng. Nếu hướng đi này phát triển, dữ liệu từ chiếc đồng hồ trên cổ tay có thể không chỉ phục vụ người dùng mà còn trở thành một nguồn dữ liệu cho nghiên cứu dược phẩm và y khoa.
Ở quy mô nhỏ hơn, Samsung đang xây dựng Samsung Health như một nơi tập hợp dữ liệu vận động, giấc ngủ, nhịp tim, huyết áp, điện tâm đồ và nồng độ oxy trong máu. Trên Galaxy Watch Ultra2 và Galaxy Watch9 mới, người dùng có thể nhận được các chỉ số đánh giá sức khoẻ thông qua các tính năng như Chỉ số sinh tồn, Điểm sức khoẻ tim mạch, và Chỉ số Chất chống oxi hoá. Sau đó, AI sẽ phân tích tình trạng sức khoẻ và đề xuất những hành động thiết thực để cải thiện lối sống của người dùng.
Tại Việt Nam, Samsung cho biết có hơn 45,1 triệu thiết bị được cài đặt sẵn Samsung Health, với hơn 15,5 triệu lượt truy vấn mỗi tháng. Những con số này cho thấy dữ liệu sức khỏe từ thiết bị cá nhân đã hình thành một quy mô đáng kể, dù giá trị y tế của chúng còn phụ thuộc vào cách dữ liệu được xác thực, diễn giải và sử dụng.
Một số quốc gia đang thử đưa dữ liệu này vào những chương trình rộng hơn. Tại Singapore, Samsung Health có thể đồng bộ dữ liệu vận động và giấc ngủ với Healthy365 của Ủy ban Xúc tiến Sức khỏe Singapore. Người dùng có thể tham gia các chương trình khuyến khích vận động và duy trì lối sống lành mạnh. Tại Hàn Quốc, một số tính năng Samsung Health trên Galaxy Watch cũng đã được đăng ký trong hệ thống dành cho thiết bị hỗ trợ y tế và sức khỏe kỹ thuật số.
Tuy nhiên, khoảng cách giữa “dự đoán” và “chẩn đoán” vẫn rất lớn. Một mô hình AI có thể phát hiện một mẫu hình liên quan tới nguy cơ, song điều đó không đồng nghĩa biến cố chắc chắn xảy ra. Nghiên cứu về Galaxy Watch6 cũng cần tiếp tục được kiểm chứng trên những nhóm người khác và trong điều kiện đời sống thực trước khi có thể trở thành một công cụ cảnh báo rộng rãi.
Đây cũng là giới hạn quan trọng của cuộc đua AI sức khỏe. Thiết bị càng thu thập nhiều dữ liệu, câu hỏi càng không chỉ là cảm biến nào tốt hơn, mà là thuật toán có hiểu đúng dữ liệu hay không, cảnh báo có đủ chính xác hay không và người dùng nên làm gì sau cảnh báo đó.
Nếu thế hệ smartwatch trước đây giúp con người biết cơ thể đang thế nào, thế hệ tiếp theo có thể hướng tới một nhiệm vụ khó hơn, tìm ra những thay đổi bất thường và cảnh báo về một nguy cơ trước khi người dùng thực sự nhận ra.
Trong bối cảnh ngành y tế Việt Nam đang thúc đẩy chuyển từ tư duy “chữa bệnh” sang chủ động phòng bệnh, giá trị lớn nhất của AI trên thiết bị đeo có lẽ không nằm ở việc biến chiếc đồng hồ thành bác sĩ. Nó nằm ở khả năng biến những dữ liệu vốn được ghi nhận âm thầm mỗi ngày thành tín hiệu đủ sớm để con người chú ý, thay đổi hành vi hoặc tìm tới bác sĩ khi cần thiết./
Mai Mai
