Các nhà tâm lý học ngày càng tìm đến các công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hóa công việc hành nghề — theo Khảo sát Thực hành năm 2024 do APA và APA Services thực hiện, cứ 10 người thì có 1 người sử dụng AI ít nhất mỗi tháng để ghi chép và xử lý các công việc hành chính. Tuy vậy, vẫn còn nhiều nghi ngại: 71% cho biết họ chưa từng sử dụng AI trong thực hành.
“Lịch sử cho thấy các nhà tâm lý học có lý do chính đáng để thận trọng với công nghệ,” tiến sĩ Elizabeth Stuart — nhà thần kinh tâm lý nhi khoa tại Bệnh viện Nhi Miller, California, người hiện đang sử dụng AI để ghi chú, phân tích lâm sàng và quản lý công việc — chia sẻ. Sự thận trọng này thường xuất phát từ cam kết mạnh mẽ trong việc bảo vệ quyền riêng tư của thân chủ và tuân thủ các chuẩn mực đạo đức. “Nhưng AI đã hiện diện rồi. Là một lĩnh vực, chúng ta cần bắt kịp, nếu không sẽ bị bỏ lại phía sau.”
AI không chỉ là một trào lưu công nghệ nhất thời — nó đang tái định hình cách các nhà tâm lý học làm việc. Từ việc giảm tải giấy tờ đến phát hiện các xu hướng trong dữ liệu thân chủ, AI mang lại những công cụ mạnh mẽ để nâng tầm hiệu quả chuyên môn. Vào tháng 6 năm 2025, APA đã phát hành tài liệu hướng dẫn đạo đức đầu tiên về việc ứng dụng AI trong thực hành tâm lý dịch vụ sức khỏe, trong đó nêu rõ những điểm cần cân nhắc cho các nhà tâm lý học khi tích hợp AI vào công việc. Tài liệu này dựa trên Bộ quy tắc đạo đức của APA cùng các tiêu chuẩn và hướng dẫn liên quan, nhằm hỗ trợ các nhà chuyên môn khai thác tiềm năng của AI một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Dưới đây là một số lời khuyên từ chuyên gia giúp bạn khai thác hiệu quả AI mà vẫn đảm bảo tuân thủ chuẩn mực đạo đức trong chăm sóc lâm sàng.
Nhiều cấp độ hỗ trợ từ AI
Nhiều công cụ AI dành cho các nhà tâm lý học ban đầu được phát triển nhằm giải quyết một vấn đề lớn: ghi chép hồ sơ lâm sàng. Nhưng hiện nay, chúng đã phát triển thành các nền tảng tích hợp toàn diện, hỗ trợ cả việc đặt lịch hẹn, thanh toán, quản lý hồ sơ bảo hiểm và nhiều nghiệp vụ khác.
“Không ai chọn ngành sức khỏe tâm thần chỉ để làm giấy tờ, nhưng hành chính lại là một phần lớn trong công việc và có thể làm tiêu hao rất nhiều năng lượng,” chia sẻ của Damien Adler — nhà tâm lý học tại Victoria, Úc, đồng sáng lập công ty phần mềm quản lý phòng khám toàn cầu Zanda Health, sau khi chứng kiến công nghệ giúp tăng hiệu suất trong thực hành của chính mình. “May mắn là giờ đây AI có thể giảm đáng kể gánh nặng đó.”
Công cụ hỗ trợ AI của Zanda cung cấp nhiều cấp độ hỗ trợ khác nhau, tùy theo mức độ tích hợp AI mà từng cơ sở trị liệu mong muốn. Tầng hỗ trợ đầu tiên — Refine — phù hợp với những người lo ngại về quyền riêng tư: thay vì nghe toàn bộ buổi trị liệu, nó chỉ chuyển đổi các ghi chú thô của nhà trị liệu thành báo cáo đáp ứng yêu cầu của các bên chi trả hoặc cơ quan quản lý. Tính năng Transcribe cho phép hệ thống nghe trực tiếp và tạo bản ghi chú lâm sàng có thể chỉnh sửa sau đó. Trong khi đó, Insights sẽ phân tích hồ sơ bệnh nhân, lịch sử tham dự, và các mục tiêu đã ghi nhận để đưa ra các quan sát và gợi ý điều trị được cá nhân hóa cho từng trường hợp.
Công cụ ghi chú tiến trình Upheal được phát triển dành riêng cho các chuyên gia sức khỏe tâm thần, với khả năng nhận diện các chủ đề có ý nghĩa sâu trong trị liệu như phát triển cá nhân hay cơ chế đối phó — những điều có thể không nổi bật trong các loại buổi trị liệu khác như trị liệu ngôn ngữ. Các tiêu chí hoàn trả bảo hiểm liên quan đến "nhu cầu y tế" từ nhiều hãng bảo hiểm lớn cũng đã được tích hợp vào mô hình này. Những hướng dẫn này giúp xác định nội dung cần đưa vào các phần khác nhau của báo cáo hay ghi chú để đảm bảo phù hợp với yêu cầu của bên chi trả.
“Một yêu cầu truy thu (claw-back) từ bảo hiểm có thể là mối đe dọa rất lớn với các cơ sở nhỏ hay nhà trị liệu cá nhân. Nhưng điều đáng ngại hơn là sự mơ hồ về những gì bên bảo hiểm thực sự cần trong tài liệu,” theo chia sẻ của Ted Faneuff, LCSW, trưởng bộ phận vận hành lâm sàng của Upheal.
Sau khi ra mắt, một khách hàng thử nghiệm tích hợp sẵn tên Alex trong ứng dụng — cho phép nhà trị liệu thử nghiệm việc ghi chú mà không cần dùng dữ liệu thực tế của thân chủ — nhiều nhà chuyên môn tỏ ra hứng thú với việc sử dụng AI client trong đào tạo lâm sàng, xem đó là một cách luyện tập an toàn và ít áp lực để rèn kỹ năng trị liệu. Dù hiện tại Alex chưa được lập trình cho mục đích này, nhưng sự quan tâm là rất lớn, Faneuff nói. Các nền tảng dành cho chuyên gia chăm sóc sức khỏe cần đảm bảo sự minh bạch về việc sử dụng và huấn luyện dữ liệu, theo tiến sĩ Stuart. Ví dụ, Upheal cam kết không bán dữ liệu bệnh nhân hoặc dùng để huấn luyện mô hình. Trong khi đó, BastionGPT — một công cụ AI tạo sinh tương tự ChatGPT, hỗ trợ ghi chú và các tác vụ khác — được huấn luyện bằng dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy như WebMD. Công cụ này cũng được thiết kế để giảm thiểu hiện tượng “ảo tưởng” — khi AI tạo ra nội dung nghe có vẻ hợp lý nhưng thực tế sai lệch.
“Trong các lĩnh vực nhạy cảm như sức khỏe tâm thần, độ chính xác quan trọng không kém gì tính tiện lợi,” Josh Spencer, chuyên gia an ninh mạng và là người sáng lập BastionGPT nhấn mạnh. “AI không chỉ nên giúp giảm tải ghi chép, mà còn phải góp phần nâng cao chất lượng của hồ sơ trị liệu.”
Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của AI là khả năng cá nhân hóa điều trị theo thời gian thực. Bằng cách phân tích chủ đề của buổi trị liệu, ngữ điệu giọng nói, lịch sử tham dự, dữ liệu từ thiết bị đeo và nhiều yếu tố khác, các thuật toán trị liệu có thể phát hiện sớm các dấu hiệu nguy cơ như tái phát, bỏ điều trị hoặc thậm chí có ý định tự tử. Tuy nhiên, AI chỉ có vai trò cảnh báo — việc phân tích, đặt ngữ cảnh và quyết định hành động tiếp theo vẫn thuộc về nhà trị liệu.
Bên cạnh phát hiện rủi ro, AI cũng hỗ trợ tinh chỉnh chiến lược điều trị. Ví dụ, hệ thống có thể gợi ý chuyển sang trị liệu kể chuyện (narrative therapy) khi người được trị liệu không tiến triển với các phương pháp có cấu trúc hơn.
Dưới đây là một số công cụ AI nổi bật hỗ trợ ghi chú, phân tích lâm sàng và quản lý thực hành được tiến sĩ Stuart và các nhà chuyên môn khác khuyến nghị:
Mentalyc: Công cụ tạo ghi chú chuyên biệt cho sức khỏe hành vi, sử dụng kết nối mã hóa và không lưu trữ bản ghi âm.
Blueprint: Tập trung vào phân tích lâm sàng và trị liệu dựa trên đo lường, tự động hóa ghi chú tiến trình, xây dựng kế hoạch điều trị và cung cấp phân tích hành động trước, trong và sau mỗi buổi trị liệu.
Assessment Assistant: Hỗ trợ các nhà đánh giá trong việc viết báo cáo, xem xét hồ sơ và thực hiện đánh giá, sử dụng mô hình ngôn ngữ được huấn luyện chỉ bằng các nguồn lâm sàng.
Tiếp cận một cách thận trọng và có chiến lược
Việc ứng dụng AI vào thực hành tâm lý có thể giúp tiết kiệm thời gian về lâu dài — nhưng các nhà tâm lý học cho rằng để triển khai hiệu quả, cần một quá trình thiết lập cẩn trọng: từ việc lựa chọn công cụ phù hợp đến đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân.
“Một cách tiếp cận có chừng mực, chú trọng cả tuân thủ quy định và quan điểm của bệnh nhân cũng như nhân sự, là yếu tố then chốt để AI thành công trong lĩnh vực này,” tiến sĩ Mollie Cummins, RN, giảng viên Trường Điều dưỡng, Đại học Utah, đồng thời là blogger về thực hành tốt AI trên trang telehealth.org, chia sẻ. Bà cùng các chuyên gia khác khuyến nghị các nhà trị liệu nên:
1. Chọn đúng công cụ
Theo Cummins, hãy ưu tiên các công cụ tuân thủ quy định HIPAA, có tính bảo mật cao như mã hóa dữ liệu và ghi nhật ký hoạt động người dùng. Cũng nên cân nhắc đến mức độ tùy biến của công cụ và việc nó có được huấn luyện bằng ngôn ngữ chuyên biệt cho lĩnh vực sức khỏe hành vi hay không.
APA hiện cũng đã cung cấp một hướng dẫn từng bước và checklist đi kèm (PDF, 60KB) để giúp các nhà chuyên môn đánh giá xem một công cụ AI có phù hợp với thực hành của mình hay không.
2. Luyện kỹ năng tạo “prompt” hiệu quả
Việc đưa ra các hướng dẫn (prompt) rõ ràng, cấu trúc tốt sẽ giúp khai thác tối đa giá trị từ AI. Tiến sĩ Charmain Jackman, người sáng lập InnoPsych và thành viên Ủy ban Tư vấn Công nghệ Sức khỏe Tâm thần của APA, giải thích: cung cấp cho AI một vai trò cụ thể, hướng dẫn chi tiết và bối cảnh sử dụng sẽ mang lại kết quả tốt hơn.
Bản thân Jackman sử dụng AI để cá nhân hóa email marketing, lên ý tưởng cho nội dung mạng xã hội và diễn giải các chủ đề tâm lý học phức tạp cho công chúng đại chúng.
Tiến sĩ Stuart bổ sung thêm một số cách để nâng cao chất lượng đầu ra:
Cung cấp hướng dẫn bổ sung (ví dụ: “bỏ qua thông tin về thú cưng của bệnh nhân”)
Làm rõ định dạng mong muốn (ví dụ: “viết theo cấu trúc SOAP: Chủ quan, Khách quan, Đánh giá, Kế hoạch”)
Đưa ra định hướng về giọng điệu (ví dụ: “viết bằng câu ngắn, dễ hiểu với người 18 tuổi”)
3. Chủ động trong việc kiểm soát rủi ro
Nhiều chuyên gia còn e dè với AI vì không chắc chắn cách bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu thân chủ. Cummins khuyến nghị một số bước cần thiết (chi tiết hơn trong blog “AI Scribing in Telehealth” của bà):
Đảm bảo dữ liệu thân chủ được lưu trữ và truyền tải một cách an toàn.
Sử dụng VPN, hệ thống lưu trữ đám mây tuân thủ HIPAA, và công cụ an ninh mạng theo dõi rủi ro theo thời gian thực.
Nếu làm việc tại tổ chức lớn, nên liên hệ với bộ phận bảo mật CNTT để được hỗ trợ.
Luôn kiểm tra kỹ các phản hồi từ AI. Cuối cùng, nhà chuyên môn vẫn là người chịu trách nhiệm với mọi tài liệu hoặc quyết định mà mình ký tên.
Đảm bảo nhân viên nắm được các quy tắc bảo mật cơ bản như: mật khẩu mạnh, mạng Wi-Fi bảo mật và xác thực hai bước.
Chuẩn bị sẵn kế hoạch phản ứng với sự cố bảo mật, bao gồm cả cách phòng ngừa và phục hồi sau tấn công mạng.
4. Minh bạch với thân chủ
Trước khi áp dụng bất kỳ công cụ AI nào trong buổi trị liệu, hãy tìm hiểu kỹ cách nó xử lý dữ liệu thân chủ cũng như phương thức huấn luyện mô hình.
Luôn xin sự đồng thuận bằng lời hoặc văn bản từ thân chủ. Hãy giải thích lợi ích và rủi ro của công cụ bằng ngôn ngữ dễ hiểu — và sẵn sàng không sử dụng AI nếu thân chủ không đồng ý.
“Silicon Valley phát triển nhanh hơn nhiều so với tâm lý học,” Stuart chia sẻ. “Việc tích hợp AI vào thực hành là cần thiết, nhưng điều quan trọng là chúng ta phải làm điều đó đúng cách và đúng thời điểm.”
Tài liệu tham khảo
Hướng dẫn sử dụng công cụ AI từ APA dành cho nhà thực hành Bộ tài liệu gồm hướng dẫn từng bước và checklist đi kèm (PDF, 60KB) cung cấp khung tham chiếu giúp đánh giá xem một công cụ AI có phù hợp để áp dụng trong thực hành hay không.
Bài viết: Làm sao để phục hồi sau một cuộc tấn công mạng nghiêm trọng Bài viết này cung cấp các chiến lược và nguồn lực cần thiết để giúp bạn bảo vệ bản thân và phòng thực hành khỏi rủi ro bị xâm phạm dữ liệu.
Chuyên mục: Dự báo tương lai (On the Horizon) Chuyên mục hàng tháng của APA Services cập nhật các tiến bộ công nghệ có thể nâng cao hiệu quả thực hành tâm lý.
Chuyên mục: Chuyện công nghệ (Tech Talk) Chuyên mục Hỏi & Đáp hàng tháng, nơi các chuyên gia từ Ủy ban Cố vấn Công nghệ Sức khỏe Tâm thần của APA giải đáp các câu hỏi tại giao điểm giữa tâm lý học và công nghệ.
Podcast: Vận hành phòng trị liệu cá nhân bằng AI Chương trình podcast này chia sẻ mẹo sử dụng các công cụ như ChatGPT, Gemini, Claude cùng các nền tảng chuyên biệt như Zapier, Ohai, Descript để tự động hóa các công việc thường ngày — từ tạo video đào tạo cho nhân viên đến xây dựng chiến dịch marketing mới.
Blog: Telehealth.org Blog đa ngành về công nghệ và chăm sóc sức khỏe, bao gồm cả các cập nhật về luật telehealth và hướng dẫn tối ưu việc ghi chú bằng AI.