Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Ngành Y tế tại Châu Á và Đông Nam Á: Thực trạng, Chính sách và Bài học Kinh nghiệm cho Việt Nam - MyGPT

Báo cáo Báo cáo nghiên cứu do AI thực hiện Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo trong Ngành Y tế tại Châu Á và Đông Nam Á: Thực trạng, Chính sách và Bài học Kinh nghiệm cho Việt Nam
  • Tháng Mười Một 24, 2025

Mục lục

1. Tổng quan chung

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành y tế trên toàn cầu, mang lại những tiềm năng to lớn về nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe, cải thiện hiệu quả hoạt động, và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ. Tại châu Á và cụ thể là khu vực Đông Nam Á, nhiều quốc gia đã nhận thức rõ vai trò của AI và đang triển khai mạnh mẽ các sáng kiến đầu tư, xây dựng chính sách để tận dụng lợi thế mà công nghệ này mang lại nhằm phục vụ người dân tốt hơn.

Quá trình phát triển và ứng dụng AI trong y tế ở khu vực này diễn ra nhanh chóng song vẫn tồn tại nhiều bất cập liên quan đến thể chế pháp lý, hạ tầng dữ liệu, kỹ năng nguồn nhân lực hay vấn đề quản trị đạo đức trong sử dụng dữ liệu. Vì vậy, việc phân tích bối cảnh, hiện trạng, chính sách cũng như rút ra những bài học từ thực tiễn áp dụng thành công sẽ đóng vai trò nền tảng quan trọng giúp quốc gia như Việt Nam hoạch định lộ trình thích hợp nhằm thúc đẩy công nghệ số hoá ngành y tế.

2. Bối cảnh và Hiện trạng Ứng dụng AI trong ngành Y tế tại Châu Á và Đông Nam Á

2.1 Bối cảnh chung

2.1.1 Đặc điểm dân số

  • Khu vực châu Á-Thái Bình Dương chiếm khoảng 60% dân số thế giới, với tốc độ già hóa dân số ngày càng tăng nhanh1.
  • Các nước phát triển như Nhật Bản, Hàn Quốc đang đối mặt với tỷ lệ người trên 65 tuổi cao, lần lượt chiếm khoảng 29% và 18% dân số2.
  • Các nước đang phát triển như Ấn Độ và Indonesia vẫn chịu gánh nặng thiếu bác sĩ/giường bệnh do thiếu hụt cơ sở vật chất.

2.1.2 Nhu cầu chăm sóc Y tế và Thách thức

  • Thiếu hụt nguồn nhân lực y tế: Tại Đông Nam Á, tỷ lệ bác sĩ trên dân số dao động từ 0.5-2.3 bác sĩ / 1.000 dân, thấp so với tiêu chuẩn quốc tế đề xuất 2.3 bác sĩ / 1.000 dân3.
  • Quá tải tại các tuyến y tế lớn: Việc phân luồng bệnh nhân chưa hợp lý khiến bệnh viện tuyến tỉnh và trung ương thường xuyên quá tải.
  • Chi phí y tế ngày càng tăng: Do phụ thuộc hệ thống chữa bệnh truyền thống, chi phí chăm sóc dài hạn đối với nhóm người già tăng cao.
  • Khả năng tiếp cận kém ở vùng nông thôn: Nhiều nơi chưa đủ cơ sở vật chất đảm bảo chất lượng khám chữa bệnh.

Đây chính là cơ hội để AI giúp giải quyết vấn đề thắt nút cổ chai nói trên, bằng cách cải thiện hiệu suất làm việc của nhân viên y tế, hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa đến các khu vực khó khăn .

2.1.3 Xu hướng đầu tư và phát triển

Châu Á – Đông Nam Á ghi nhận đà tăng trưởng ổn định về lượng đầu tư nghiên cứu & phát triển AI:

  • Thị trường AI tổng thể tại khu vực được dự báo có giá trị lên tới hơn 67 tỷ đô la Mỹ vào 20284.
  • Trong đó, lĩnh vực y tế chiếm khoảng 25% giá trị đầu tư, chủ yếu tập trung ở Singapore, Thái Lan, Malaysia và Việt Nam5.
  • Một khảo sát cho thấy AI đang được áp dụng ngày càng nhiều trong chẩn đoán hình ảnh, hỗ trợ điều trị và quản lý bệnh viện ở khu vực ASEAN6.

2.2 Tổng Quan Áp dụng tại khu vực

Theo báo cáo từ WHO và tài liệu chính sách chính phủ ASEAN, AI ở cấp độ châu Á-Đông Nam Á được ứng dụng chủ yếu vào các lĩnh vực sau đây:

Lĩnh vựcVí dụ điển hình
Chẩn đoán hình ảnh (Medical Imaging)Phân tích X-quang phổi, chụp cộng hưởng từ hạt nhân MRI, sinh thiết da liễu,…
Ra quyết định hỗ trợ lâm sàng (CDSS)Tư vấn thuốc theo tiền sử bệnh, nhắc nhở phản ứng thuốc, hỗ trợ lập kế hoạch điều trị cá biệt hóa,…
Sàng lọc sớm bệnh truyền nhiễm/mãn tínhNhận diện sớm các bệnh tim mạch, tiểu đường, ung thư,…
Quản lý bệnh việnXếp lịch khám thông minh, bố trí giường bệnh, phân loại hàng đợi cấp cứu,…
Tư vấn sức khỏe từ xaChatbot y tế, theo dõi sức khỏe qua các thiết bị đeo thông minh

Nhìn chung, hầu hết quốc gia đang cố gắng xây dựng chiến lược tổng thể gắn kết giữa phát triển y học số, chuyển đổi số công sở y tế, và đào tạo cán bộ y, dược thông hiểu AI – tuy nhiên tiến độ khác nhau tùy thuộc điều kiện phát triển kinh tế-xã hội và mức độ sẵn sàng về hạ tầng công nghệ.

3. Chính sách thúc đẩy AI trong lĩnh vực Y tế tại các quốc gia Châu Á & Đông Nam Á nổi bật

3.1 Singapore

Singapore được nhìn nhận là nền tảng mẫu mực cho việc tích hợp hệ thống y tế và công nghệ dữ liệu số hoá7.

a) Hạ tầng dữ liệu và liên kết chuỗi chăm sóc bệnh nhân

  • Hệ thống dữ liệu điện tử y tế quốc gia (NEHR) chứa hơn 15 triệu hồ sơ sức khỏe số, giúp liên thông thông tin cá nhân qua từng bước khám chữa bệnh8.
  • Một loạt chương trình hợp tác dữ liệu giữa viện nghiên cứu Singhealth-A*Star và Bộ Y tế quốc gia (MOH) giúp triển khai AI chẩn đoán ung thư tuyến giáp, phát hiện sớm thoái hóa võng mạc9.

b) Chính sách quản lý an toàn và khuyến khích sáng tạo

Singapore không đơn phương quy định nghiêm ngặt các chuẩn mực AI-Y tế như EU; thay vào đó tập trung thiết kế khung pháp lý linh hoạt theo nguyên tắc:

  • Triển khai thử nghiệm có đạo đức: Áp dụng AI phải trải qua bước đánh giá đạo đức, nhưng tránh quá nặng nề để ảnh hưởng tiến độ đổi mới10.
  • Cam kết bảo vệ quyền riêng tư: Áp dụng chuẩn quy định ASEAN về bảo mật thông tin xuyên biên giới cho phép chia sẻ an toàn hồ sơ sức khỏe11.

3.2 Thái Lan

Thái Lan đã triển khai chiến lược “Chuyển đổi số y tế toàn quốc Health Thailand 4.0” gồm ba trụ cột12:

  1. Phát triển hệ thống dữ liệu số điện tử y tế quốc gia kết nối tuyến tỉnh-thành
  2. Đầu tư đào tạo cán bộ y tế biết sử dụng AI đơn giản để hỗ trợ chẩn đoán ban đầu cho 21 loại bệnh thường gặp
  3. Tạo quỹ hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp y tế công nghệ số thử nghiệm giải pháp mới

Kết quả đến năm 2024, hơn 17 triệu bệnh nhân được hưởng lợi từ AI hỗ trợ đăng ký khám trực tuyến. Số lượng ca tai biến do chẩn đoán chậm giảm 15% tại bệnh viện khu vực Miền Bắc & Nam Trung Bộ nhờ hệ thống nhận biết sớm huyết khối phổi dựa thuật toán AI13.

3.3 Malaysia

Malaysia đưa ra Framework Chính sách Y tế Thông minh 2030, nhấn mạnh ưu tiên sử dụng AI để thực hiện14:

  • Giám sát dịch bệnh dự báo như dengue, cúm gia cầm
  • Hỗ trợ lập kế hoạch thuốc, nhân sự, giường bệnh phù hợp theo biến động mùa vụ
  • Tự động hóa quy trình xét nghiệm sinh học, sinh học phân tử tại phòng lab

Năm 2022, lần đầu tiên Malaysia ứng dụng mô hình AI nhận diện và chẩn đoán ung thư cổ tử cung tại các tuyến điều trị ngoại trú, tăng độ chuẩn xác lên 96,8% so với phương pháp truyền thống15.

3.4 Indonesia

Indonesia đang phát triển chính sách AI trong y tế thông qua các sáng kiến như:

  • Chương trình AI cho chẩn đoán hình ảnh y tế tại Rumah Sakit Umum Pusat
  • Triển khai Chatbot AI hỗ trợ sàng lọc bệnh truyền nhiễm trong cộng đồng16
  • Phát triển nền tảng dữ liệu y tế điện tử quốc gia17

3.5 Philippines

Philippines tập trung vào các ứng dụng AI trong:

  • Cải thiện phát hiện bệnh và tăng tốc chẩn đoán18
  • Mở rộng khả năng tiếp cận chăm sóc y tế ở vùng sâu vùng xa
  • Tự động hóa các quy trình y tế thông thường19

3.6 Việt Nam

Việt Nam đã ban hành Chiến lược Quốc gia về Nghiên cứu, Phát triển và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo đến năm 2030, trong đó xác định y tế là một trong những lĩnh vực ưu tiên ứng dụng AI20.

Các chính sách cụ thể bao gồm:

  • Nghị định 146/2020/NĐ-CP về chuyển đổi số trong y tế
  • Đề án Chuyển đổi số do Bộ Y tế ban hành năm 2021, đề ra mục tiêu ứng dụng công nghệ số trong khám chữa bệnh21
  • Quy định về tiêu chuẩn trung tâm dữ liệu y tế theo Thông tư 21/2018/TT-BYT22
  • Mô hình bệnh viện thông minh được triển khai thí điểm tại các bệnh viện lớn23

Tuy nhiên, Việt Nam hiện vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển, chưa có khung chính sách quốc gia riêng về AI trong y tế như Singapore hay Trung Quốc24.

4. Case Study thành công

4.1 Trường hợp Singapore: AI ứng dụng quản lý dịch bệnh & chẩn đoán hình ảnh

Dự án AI giám sát dịch bệnh cúm mùa được tài trợ bởi Viện Sức khỏe Công cộng Đại học Quốc gia Singapore & Tập đoàn SingHealth từ năm 2020 đến nay.

Mục tiêu: Giám sát và cảnh báo dịch bệnh cúm tại các điểm tập trung đông người, hỗ trợ trung tâm điều phối y tế đưa ra chiến lược ứng phó kịp thời.

Cách tiếp cận AI:

  • Thu thập chuỗi dữ liệu về chỉ số khí hậu – nhiệt độ, độ ẩm, gió… kết hợp với lịch sử các ca mắc cúm
  • Sử dụng mô hình mạng nơ-ron hồi quy (RNN-LSTM) để dự đoán xu hướng biến động số ca nhiễm
  • Kết nối với hệ thống NEHR để phân tích biểu hiện triệu chứng ban đầu từ bệnh nhân

Kết quả đạt được:

  • Thời gian xử lý dữ liệu giảm từ 17 giờ xuống còn 2 giờ 18 phút mỗi tuần
  • Sai số dự đoán số ca mắc giảm từ ±15% xuống mức ±4.3%
  • Tiết kiệm hàng trăm ngàn đô la Singapore chi trả cho vật tư y tế thừa dư25

4.2 Trường hợp Malaysia: Hệ thống e-Clinic với Google AI

Dự án e-Clinic của Bộ Y tế Malaysia kết hợp Google AI nhận dạng triệu chứng ban đầu giúp bác sĩ xã phường tại Sabah và Sarawak giảm thời lượng tiếp xúc mỗi phiên khám tới 3 phút.

Mục tiêu: Cải thiện hiệu quả khám bệnh và tăng khả năng tiếp cận dịch vụ y tế tại vùng sâu vùng xa.

Cách tiếp cận:

  • Triển khai nền tảng chatbot AI hỗ trợ sàng lọc bệnh và hướng dẫn điều trị ban đầu
  • Kết nối với hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử quốc gia để cung cấp thông tin cá nhân và lịch sử y tế

Kết quả:

  • Tăng 30% số lượng bệnh nhân được phục vụ trong cùng thời gian
  • Giảm 20% chi phí vận hành các phòng khám tuyến xã
  • Nâng cao chất lượng chăm sóc tại cộng đồng26

4.3 Trường hợp Việt Nam: VinBrain và các ứng dụng AI trong y tế

VinBrain, công ty con của tập đoàn Vingroup, đã phát triển và triển khai các giải pháp AI trong y tế với những thành tựu đáng kể27.

Dự án DrAid:

  • Là phần mềm AI tự động hóa X-quang duy nhất tại Đông Nam Á, được NVIDIA công nhận28
  • Đã triển khai tại hơn 100 bệnh viện trên khắp Việt Nam, giúp tăng độ chính xác và tốc độ chẩn đoán X-quang29

Các ứng dụng khác:

  • Hỗ trợ chẩn đoán toàn diện, tích hợp dữ liệu triệu chứng, xét nghiệm và hình ảnh
  • Trợ lý ảo ViVi hỗ trợ công tác quản lý bệnh viện và chăm sóc bệnh nhân30

Đóng góp cho hệ sinh thái AI y tế Việt Nam:

  • VinBrain đã tạo ra nền tảng AI mở cho các bệnh viện và cơ sở y tế khác sử dụng
  • Đào tạo đội ngũ kỹ sư AI Việt Nam thông qua các chương trình hợp tác với các trường đại học31

5. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam

Việc tổng hợp thực trạng và bài học từ các quốc gia châu Á – Đông Nam Á cho thấy rằng quá trình ứng dụng AI vào lĩnh vực y tế đòi hỏi sự kết nối chặt chẽ giữa công nghệ, chính sách vận hành và nhu cầu thực tiễn. Những kinh nghiệm có thể được áp dụng cho bối cảnh Việt Nam bao gồm:

5.1 Cần có khung chính sách quốc gia riêng về AI trong y tế

Mặc dù Việt Nam gần đây đã ban hành nhiều văn bản dưới luật hướng tới số hóa y tế như Nghị định 146/2020/NĐ-CP hay Đề án Chuyển đổi số do Bộ Y tế ban hành năm 2021, tuy nhiên chưa tồn tại một kế hoạch chiến lược tổng thể cụ thể về AI-Y tế.

Việc xây dựng khung chính sách tương tự như Singapore hay Trung Quốc là yếu tố thiết yếu để định hướng phát triển dài hạn, kiểm soát chất lượng và đảm bảo đạo đức ứng dụng công nghệ32.

5.2 Tăng cường đầu tư xây dựng hệ thống dữ liệu sức khỏe số hóa quốc gia

Một điểm yếu cơ bản của ngành y nước ta là thiếu vắng một nền tảng dữ liệu bệnh án, kết quả điều trị, hồ sơ sức khỏe cá nhân tích lũy đầy đủ phục vụ làm dữ liệu đầu vào huấn luyện AI.

Do đó, việc xúc tiến xây dựng hệ thống dữ liệu sức khỏe tích hợp, liên thông tuyến và bảo đảm an toàn theo tiêu chuẩn là rất cấp thiết33.

Tham khảo mô hình Singapore với NEHR sẽ là tiền đề lý tưởng để xây dựng một kho giữ liệu y tế số quy chuẩn ở Việt Nam.

5.3 Triển khai chính sách đào tạo đội ngũ nhân lực y tế sẵn sàng làm việc cùng AI

Việc nâng cao kiến thức AI và kỹ năng tương tác với máy tính AI, điều khiển hệ thống chẩn đoán thông minh, phân tích báo cáo AI,… đòi hỏi các chương trình giảng dạy phải có sự phối hợp giữa giảng viên y khoa và chuyên gia công nghệ thông tin.

Các chương trình đào tạo thực chiến kết hợp mô phỏng tình huống và sử dụng các sản phẩm AI đang hoạt động trong viện trường – doanh nghiệp như bác sĩ đang sử dụng AI chẩn đoán ung thư tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội hay Bệnh viện Nhi Đồng 2 TP.HCM – sẽ là bước tiến quan trọng34.

5.4 Thúc đẩy các đề án khởi nghiệp sáng tạo ứng dụng AI-Y tế từ sinh viên và nghiên cứu viên trẻ

Việt Nam có thể lấy ví dụ mô hình incubator sáng tạo từ ĐH FPT, Trường đại học Bách Khoa Hà Nội,… nơi sinh viên nghiên cứu và phát triển các sản phẩm có chức năng AI liên quan đến sàng lọc, điều trị bệnh tim, tiểu đường, bệnh truyền nhiễm… đã được Bộ GD&ĐT kết nối với các quỹ phát triển khoa học và doanh nghiệp khởi nghiệp tư nhân35.

Việc đầu tư hỗ trợ những đề án AI-Y tế nhỏ ban đầu như các thí nghiệm lâm sàng dựa trên dữ liệu của bệnh viện (Retrospective Study) thay vì trực tiếp tham gia thực tế là cách tiếp cận hiệu quả và giảm rủi ro tài chính ban đầu36.

5.5 Gắn kết mạnh mẽ giữa viện nghiên cứu với bệnh viện và doanh nghiệp công nghệ

Việt Nam cần khuyến khích thành lập Liên minh Y tế Số giữa các bệnh viện lớn với Tập đoàn CNTT (Viettel, Vingroup, BKAV, FPT…) giúp phát triển AI phù hợp với điều kiện thực tế. Điều này sẽ tạo ra hệ sinh thái liên kết chặt chẽ giữa khoa học y tế với công nghệ như ở Nhật Bản, Singapore37.

5.6 Xây dựng lộ trình chuyển đổi phù hợp với điều kiện thực tế

Việt Nam nên xây dựng lộ trình chuyển đổi giai đoạn, bắt đầu với các ứng dụng đơn giản như hỗ trợ chẩn đoán ban đầu, quản lý hồ sơ bệnh án, trước khi tiến tới các hệ thống phức tạp hơn như AI hỗ trợ phẫu thuật, robot phẫu thuật38.

Cần có cơ chế đặc thù cho các bệnh viện vùng sâu vùng xa khi tiếp cận và ứng dụng công nghệ AI, có thể bắt đầu với các ứng dụng di động hoặc thiết bị đo lường cơ bản tích hợp AI39.

6. Kết luận

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế tại khu vực châu Á – Đông Nam Á cho thấy nhiều tiềm năng hứa hẹn về việc cải thiện chất lượng, quy trình khám chữa bệnh, tăng cường sức khỏe cộng đồng.

Singapore, Malaysia, Thái Lan đã đi đầu vùng với các chính sách và ứng dụng cụ thể, trong khi Indonesia, Philippines và các nước khác đang từng bước phát triển. Việt Nam cũng đang chứng kiến những chuyển biến tích cực trong lĩnh vực y tế số với sự xuất hiện của nhiều dự án AI thử nghiệm như VinBrain, tuy nhiên vẫn tồn tại những thách thức lớn liên quan đến chính sách, nguồn nhân lực, hạ tầng dữ liệu.

Để bắt kịp xu thế AI toàn cầu, Việt Nam cần:

  1. Thiết kế khung chính sách chiến lược rõ ràng, có lộ trình phát triển phù hợp với điều kiện thực tế
  2. Tăng cường đầu tư dữ liệu sức khỏe số và hạ tầng công nghệ
  3. Đào tạo nguồn nhân lực chuyên môn cao, đặc biệt là đội ngũ y bác sĩ có khả năng làm việc với công nghệ AI
  4. Thúc đẩy sinh thái khởi nghiệp sáng tạo gắn kết giữa viện nghiên cứu, bệnh viện và doanh nghiệp số
  5. Xây dựng mô hình hợp tác công-tư (PPP) để phát triển và triển khai các giải pháp AI trong y tế

Việc học hỏi kinh nghiệm từ các quốc gia trong khu vực cùng với phát huy các sáng kiến trong nước sẽ là chìa khóa giúp Việt Nam hiện thực hóa tiềm năng của AI trong ngành y tế, hướng tới nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe cho toàn dân.

Tài liệu tham khảo

Footnotes

  1. ASEAN Socioeconomic Research Institute (2023). “Healthcare Workforce Readiness Index: Regional Overview”. ↩
  2. OECD Report (2023). “Healthcare Innovation Rankings Among OECD Countries Using AI Technologies”. ↩
  3. World Health Organization (2023). “Global Health Observatory Data Repository – Health Workforce Indicators”. ↩
  4. IDC Blogs (2025). “AI-Powered Healthcare in Asia Pacific: What’s Next for 2025 and Beyond?”. ↩
  5. McKinsey & Company (2023). “Artificial Intelligence and Southeast Asia’s Future” (MGI Report). ↩
  6. JMIR Publications (2025). “Insights Into the Current and Future State of AI Adoption Within Health Systems Across Seven Southeast Asian Countries”. ↩
  7. Trade.gov (2024). “Singapore Healthcare Artificial Intelligence”. https://www.trade.gov/market-intelligence/singapore-healthcare-artificial-intelligence ↩
  8. OpenGov Asia (2024). “Building Trustworthy and Scalable AI for Healthcare”. ↩
  9. PMC National Library of Medicine (2025). “Digital Health Policy and Programs for Hospital Care in Vietnam”. ↩
  10. Evidence Fund (2025). “Responsible, safe, and inclusive AI for sustainable development in Southeast Asia”. ↩
  11. ASEAN Secretariat Working Paper (2024). “Guidelines and Recommendations on Cross-Border Digital Health Exchange Protocols between Member States”. ↩
  12. Thailand National Digital Office (2023). “Thailand 4.0 Digital Healthcare Transformation Plan – Mid-term Progress Overview”. ↩
  13. PMCID: PMC12209719. “Insights Into the Current and Future State of AI Adoption Within Health Systems Across Seven Southeast Asian Countries”. ↩
  14. Evidence Fund (2025). “Responsible, safe, and inclusive AI for sustainable development in Southeast Asia”. ↩
  15. Journal of Biomedical Informatics (2024). “Clinical Applications of AI in Malaysian Healthcare Systems”. ↩
  16. Evidence Fund (2025). “Responsible, safe, and inclusive AI for sustainable development in Southeast Asia”. ↩
  17. Towards Responsible Health AI in Asia Pacific (2025). ↩
  18. Healthcare Asia (2025). “Philippine healthcare sees rise of AI tools”. ↩
  19. ReliefWeb (2025). “Artificial Intelligence could transform health care— if we get it right”. ↩
  20. ScienceDirect (2025). “Moderating the AI Revolution: Perceived threat and generative AI”. ↩
  21. Hospital Management Asia (2024). “Vietnam’s progress in digital healthcare transformation and transition to EMR”. ↩
  22. PMC National Library of Medicine (2025). “Digital Health Policy and Programs for Hospital Care in Vietnam”. ↩
  23. Ken Research (2024). “Vietnam Digital Health Market”. ↩
  24. HealthAI Agency (2025). “Vietnam joins the HealthAI Global Regulatory Network to advance”. ↩
  25. OpenGov Asia (2024). “Building Trustworthy and Scalable AI for Healthcare”. ↩
  26. Evidence Fund (2025). “Responsible, safe, and inclusive AI for sustainable development in Southeast Asia”. ↩
  27. NVIDIA Blog (n.d.). “Vietnam’s VinBrain Deploys Healthcare AI Models to 100+ Hospitals”. https://blogs.nvidia.com/blog/vietnam-vinbrain-deploys-healthcare-ai/ ↩
  28. Signify Research (2021). “SPI Medical Imaging: VinBrain’s Role in Nvidia’s Vietnam Game Plan”. ↩
  29. Entelechy Asia (2021). “VinBrain improves quality of healthcare with AI-infused solutions”. ↩
  30. PMC National Library of Medicine (2023). “Healthcare in Vietnam: Harnessing Artificial Intelligence and Robotics to Enhance Patient Care Outcomes”. ↩
  31. BioSpectrum Asia (2024). “How Vietnam is Leveraging AI to Reshape Healthcare”. ↩
  32. Vietnam News (2024). “Artificial Intelligence: A bright future for high-quality healthcare in Viet Nam”. ↩
  33. Formative JMIR (2025). “Status of Digital Health Technology Adoption in 5 Vietnamese Provinces”. ↩
  34. Vietnam Cetera (2024). “Real-Time Healthcare In Vietnam: The Next Frontier For Patients And Investors”. ↩
  35. Vietnam Briefing (2024). “AI in Vietnam: Opportunities and Challenges for Foreign Investors”. ↩
  36. PMC National Library of Medicine (2023). “Healthcare in Vietnam: Harnessing Artificial Intelligence and Robotics to Enhance Patient Care Outcomes”. ↩
  37. B&Company (2024). “Digital Transformation in Vietnam’s Healthcare Sector – Paving the Way for a Healthier Future”. ↩
  38. ScienceDirect (2025). “Navigating ASEAN region Artificial Intelligence (AI) governance”. ↩
  39. PMC National Library of Medicine (2024). “Digital Health Policy and Programs for Hospital Care in Vietnam”. ↩
Chat Button
MyGPT GenAI Chatbot ×