Tóm tắt
Trong kỷ nguyên số hoá, AI là công nghệ trụ cột định hình lại hệ thống chăm sóc sức khỏe. WHO xác định AI là công cụ then chốt nâng cao chất lượng chẩn đoán, hỗ trợ lâm sàng và quản lý y tế [1]. Điều này đặt ra tiêu chuẩn năng lực mới cho nhân viên y tế, đặc biệt là điều dưỡng viên - cầu nối giữa bệnh nhân và công nghệ.
Trên thế giới, sự thành công của AI trong y tế phụ thuộc lớn vào tâm thế sẵn sàng của nhân viên y tế [2]. Dù 83,4% nhận thức được lợi ích, chỉ 5,9% tự tin về kiến thức công nghệ [3]. Khoảng trống này cho thấy 'sự sẵn sàng' phải bao gồm cả năng lực chuyên môn. Do đó, việc chấp nhận ứng dụng AI trong chăm sóc hàng ngày chịu ảnh hưởng sâu sắc từ sự tương tác giữa ba yếu tố: cá nhân, tổ chức và công nghệ [4].
Tại Việt Nam, ứng dụng AI y tế khá đa chiều. Trong khi bệnh viện tuyến đầu triển khai AI chẩn đoán hình ảnh, hỗ trợ lâm sàng và bệnh án điện tử, vẫn còn rào cản về hạ tầng, năng lực số và tâm lý e dè của điều dưỡng. Vương Quân Hoàng và cộng sự (2019) chỉ ra thiếu hụt dữ liệu chuẩn hóa và nhận thức là thách thức lớn [5]. Từ Ngọc Đoan Thư và cộng sự (2023) đánh giá triển khai AI lâm sàng vẫn ở giai đoạn đầu dù thái độ nhân viên lạc quan [6].
Đáng chú ý, các nghiên cứu trong nước chủ yếu tập trung vào sinh viên, nên chưa phản ánh đúng thực trạng và rào cản của điều dưỡng viên đang hành nghề – những người chịu áp lực lâm sàng trực tiếp. Đặc biệt, tại Bệnh viện Trường Đại học Y - Dược Huế, chưa có công trình nào đánh giá vấn đề này theo phương pháp tiếp cận tích hợp đa tầng. Sự thiếu hụt bằng chứng thực chứng này có thể khiến việc triển khai công nghệ mang tính áp đặt, gây lãng phí nguồn lực [7].
Xuất phát từ những lý do trên, chúng tôi triển khai thực hiện đề tài "Thực trạng và một số yếu tố liên quan đến mức độ sẵn sàng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong thực hành điều dưỡng tại Bệnh viện Trường Đại học Y - Dược Huế" với hai mục tiêu sau:
- Mô tả mức độ sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo của Điều dưỡng viên tại Bệnh viện Trường ĐH Y - Dược Huế.
- Phân tích một số yếu tố liên quan (thuộc về cá nhân, công nghệ và tổ chức) đến mức độ sẵn sàng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thực hành điều dưỡng.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
* Đối tượng nghiên cứu: Điều dưỡng viên đang trực tiếp tham gia công tác chuyên môn chăm sóc người bệnh tại Bệnh viện Trường ĐHY - Dược Huế.
* Tiêu chuẩn chọn mẫu
Tiêu chuẩn lựa chọn:
- Điều dưỡng viên có văn bằng tốt nghiệp chuyên ngành Điều dưỡng (từ trình độ Trung cấp, Cao đẳng, Đại học trở lên). Tham gia trực tiếp vào công tác chăm sóc người bệnh, đang làm việc và có thời gian công tác chính thức tại Bệnh viện từ 06 tháng liên tục trở lên tính đến thời điểm thu thập số liệu. Đồng ý tham gia vào nghiên cứu.
Tiêu chuẩn loại trừ:
- Điều dưỡng viên đang trong thời gian thử việc, học việc hoặc nghỉ dài hạn (nghỉ thai sản, nghỉ ốm…) trong thời điểm thu thập số liệu. Các phiếu trả lời không hợp lệ.
Nghiên cứu được thiết kế theo phương pháp định lượng, sử dụng thiết kế mô tả cắt ngang.
2.2.2. Thời gian và địa điểm nghiên cứu
- Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 09 năm 2026 đến tháng 08 năm 2027.
- Địa điểm nghiên cứu: Bệnh viện Trường Đại học Y - Dược Huế.
Thiết kế nghiên cứu của đề tài là "mô tả cắt ngang". Với tổng số điều dưỡng viên của Bệnh viện là một quần thể hữu hạn khá nhỏ (N = 211), áp dụng công thức tính cỡ mẫu cho ước lượng một tỷ lệ với quần thể hữu hạn và Dự trù tỷ lệ hao hụt mẫu.
Kết luận: Cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu là 151 điều dưỡng viên.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng kết hợp chọn mẫu theo tính sẵn có. Gồm 3 bước sau:
Bước 1: Phân tầng theo đặc thù khối/khoa lâm sàng
Bước 2: Phân bổ cỡ mẫu theo tỷ lệ nhân lực thực tế
Bước 3: Chọn mẫu sẵn có tại các khoa/phòng
2.2.5. Cơ sở lý thuyết và Giả thuyết nghiên cứu
2.2.5.1. Khung lý thuyết và mô hình nghiên cứu:
Hình 2.1. Khung lý thuyết mô hình ba tầng về sự sẵn sàng ứng dụng AI trong Y tế
2.2.5.2. Các giả thuyết nghiên cứu:
Dựa trên mô hình lý thuyết ba tầng đã xây dựng và mục tiêu nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu (Hypotheses) được đặt ra bao gồm:
- Nhóm giả thuyết 1 (Tương ứng Nội dung 1 - Đặc điểm nhân khẩu học)
- Nhóm giả thuyết 2 (Tương ứng Nội dung 2 - Cấp độ Vi mô / Yếu tố cá nhân)
- Nhóm giả thuyết 3 (Tương ứng Nội dung 3 - Cấp độ Vĩ mô / Yếu tố công nghệ)
- Nhóm giả thuyết 4 (Tương ứng Nội dung 4 - Cấp độ Trung mô / Yếu tố tổ chức)
2.2.6. Nội dung, Biến số và công cụ nghiên cứu
- Nội dung 1: Mức độ sẵn sàng của điều dưỡng trong việc ứng dụng AI vào thực hành lâm sàng.
- Nội dung 2: Mối liên quan giữa các yếu tố cá nhân và sự sẵn sàng ứng dụng AI.
- Nội dung 3: Mối liên quan giữa các yếu tố công nghệ và sự sẵn sàng ứng dụng AI.
- Nội dung 4: Mối liên quan giữa các yếu tố tổ chức và sự sẵn sàng ứng dụng AI.
2.2.6.2. Các biến số và công cụ nghiên cứu
Phần A. Khảo sát thông tin chung của Điều dưỡng: gồm 12 câu
- 3 câu thông tin hành chính (A1 đến A3). Nhóm này dùng để xác định vị trí và thông tin liên lạc cơ bản của người tham gia khảo.
- 5 câu đặc điểm nhân khẩu học (A4 đến A8). Nhóm này thu thập các đặc điểm cá nhân, là biến độc lập để kiểm tra sự khác biệt về mức độ sẵn sàng ứng dụng AI giữa các nhóm xã hội khác nhau.
- 3 câu đặc điểm chuyên môn và nghiệp vụ (A9 đến A11). Nhóm biến số này giúp đánh giá trình độ và tính chất công việc ảnh hưởng thế nào đến việc tiếp nhận công nghệ mới.
- 1 câu nền tảng tiếp cận công nghệ (A12). Đây là biến số sàng lọc hoặc biến độc lập mạnh, đo lường mức độ cọ xát thực tế của nhân viên y tế với hệ thống công nghệ hiện hữu tại bệnh viện.
Phần B. Thang đo sự sẵn sàng với AI (MAIRS-MS): gồm 22 câu hỏi được sử dụng để thu thập dữ liệu về mức độ chuẩn bị của điều dưỡng viên. Gồm các bước cụ thể:
- Bước 1: Quy ước điểm số (Thang đo Likert 5 mức độ): Mỗi câu trả lời của đối tượng nghiên cứu sẽ được mã hóa thành các con số từ 1 đến 5 tương ứng với mức độ đồng ý tăng dần. Quy ước cụ thể: 1 = Hoàn toàn không đồng ý; 2 = Không đồng ý; 3 = Trung lập; 4 = Đồng ý; 5 = Hoàn toàn đồng ý
- Bước 2: Phân nhóm 22 câu hỏi thành 4 khía cạnh. Thang đo này được thiết kế để đo lường 4 mặt khác nhau của sự sẵn sàng bao gồm: Nhận thức (4 câu: từ câu 1 đến 4); Năng lực (8 câu: từ câu 5 đến 12); Tầm nhìn (7 câu: từ câu 13 đến 19); và Đạo đức (3 câu: từ câu 20 đến 22).
- Bước 3: Công thức tính điểm trung bình. Điểm trung bình cho từng khía cạnh và điểm sẵn sàng chung được tính bằng tổng điểm các câu hỏi chia cho số lượng câu tương ứng. Cụ thể, Điểm sẵn sàng chung = (Tổng điểm của toàn bộ 22 câu) / 22.
- Bước 4: Đánh giá kết quả. Dựa trên điểm trung bình tính được (dao động từ 1,0 đến 5,0). Áp dụng công thức tính khoảng cách (5 - 1/3 = 1,33). Mức độ sẵn sàng của điều dưỡng viên được phân loại thành 3 mức:
+ Từ 1.00 đến 2.33 điểm: Mức độ sẵn sàng thấp
+ Từ 2.34 đến 3.66 điểm: Mức độ sẵn sàng trung bình / Trung lập
+ Từ 3.67 đến 5.0 điểm: Mức độ sẵn sàng cao
Phần C. Thang đo Sự lo lắng về trí tuệ nhân tạo (AI): gồm 11 câu hỏi được sử dụng để thu thập dữ liệu về mức độ chuẩn bị của điều dưỡng viên. Gồm các bước cụ thể:
- Bước 1: Quy ước điểm số (Thang đo Likert 5 mức độ)
- Bước 2: Phân nhóm 11 câu hỏi thành 3 khía cạnh. Thang đo này được thiết kế để đo lường 3 mặt khác nhau của sự lo lắng bao gồm: Lo lắng về học hỏi và thao tác (3 câu: từ câu 1 đến 3); Lo lắng về chuyên môn và kỹ năng (3 câu: từ câu 4 đến 6); và Lo lắng về rủi ro và "Hộp đen" (5 câu: từ câu 7 đến 11)
- Bước 3: Điểm trung bình cho từng khía cạnh và điểm sự lo lắng/ rào cản tâm lý chung được tính bằng tổng điểm các câu hỏi chia cho số lượng câu tương ứng. Cụ thể, Điểm sự lo lắng/ rào cản tâm lý chung = (Tổng điểm của toàn bộ 11 câu) / 11.
- Bước 4: Đánh giá kết quả. Dựa trên điểm trung bình tính được (dao động từ 1,0 đến 5,0). Áp dụng công thức tính khoảng cách (5 - 1/3 = 1,33). Mức lo lắng/ rào cản tâm lý của điều dưỡng viên được phân loại thành 3 mức:
+ Từ 1.00 đến 2.33 điểm: Mức độ lo lắng thấp/ rào cản tâm lý thấp.
+ Từ 2.34 đến 3.66 điểm: Mức độ lo lắng trung bình/ Có sự e ngại nhất dịnh.
+ Từ 3.67 đến 5.0 điểm: Mức độ lo lắng cao/ rào cản tâm lý nghiêm trọng.
Phần D. Thang đo Các yếu tố công nghệ và tổ chức: gồm 19 câu hỏi được sử dụng để thu thập dữ liệu về mức độ chuẩn bị của điều dưỡng viên. Gồm các bước cụ thể:
- Bước 1: Quy ước điểm số (Thang đo Likert 5 mức độ)
- Bước 2: Phân nhóm 19 câu hỏi thành 6 khía cạnh (Sub-scales). Thang đo này được thiết kế để đo lường các mặt khác nhau của yếu tố công nghệ và tổ chức, bao gồm:
+ Nhóm các yếu tố tích cực (Động lực): Sự hữu ích (4 câu: từ câu 1 đến 4); Sự dễ sử dụng (3 câu: từ câu 5 đến 7); Sự hỗ trợ từ tổ chức (3 câu: từ câu 11 đến 13); Sự cởi mở với thay đổi (3 câu: từ câu 14 đến 16); và Hạ tầng CNTT (3 câu: từ câu 17 đến 19).
+ Nhóm yếu tố tiêu cực (Rào cản): Tính phức tạp (3 câu: từ câu 8 đến 10).
- Bước 3: Điểm trung bình cho từng khía cạnh và điểm yếu tố công nghệ và tổ chức chung được tính bằng tổng điểm các câu hỏi chia cho số lượng câu tương ứng. Cụ thể, Điểm yếu tố công nghệ và tổ chức chung = (Tổng điểm của toàn bộ 19 câu) / 19.
- Bước 4: Đánh giá kết quả. Dựa trên điểm trung bình tính được (dao động từ 1,0 đến 5,0). Áp dụng công thức tính khoảng cách (5 – 1)/3 = 1,33).
+ Đối với 5 biến Động lực (Hữu ích, Dễ dùng, Hỗ trợ tổ chức, Cởi mở, Hạ tầng):
- Từ 1,00 đến 2,33 điểm: Mức độ Thấp (Môi trường bất lợi).
- Từ 2,34 đến 3,66 điểm: Mức độ Trung bình (Chấp nhận được).
- Từ 3,67 đến 5,00 điểm: Mức độ Cao (Môi trường lý tưởng).
+ Đối với biến Rào cản (Tính phức tạp):
- Từ 1,00 đến 2,33 điểm: Tính phức tạp thấp (Thuận lợi).
- Từ 2,34 đến 3,66 điểm: Tính phức tạp trung bình (Rào cản có thể kiểm soát).
- Từ 3,67 đến 5,00 điểm: Tính phức tạp cao (Rào cản nghiêm trọng).
2.2.7. Quy trình thu thập số liệu: Được thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Phân bổ chỉ tiêu mẫu. Bước 2: Tiếp cận đối tượng. Bước 3: Xin sự đồng thuận. Bước 4: Tiến hành khảo sát bằng phiếu giấy.
2.2.8. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Toàn bộ dữ liệu sau khi thu thập sẽ được mã hóa, làm sạch và xử lý thông qua phần mềm thống kê SPSS phiên bản 26.0 hoặc SmartPLS 4.0. Ý nghĩa thống kê được thiết lập ở ngưỡng p < 0,05 với khoảng tin cậy 95%.
