Học viên Trần Phương Anh (áo trắng) cùng nhóm nghiên cứu của Chonnam National University tham dự một hội nghị khoa học tại Hàn Quốc năm 2026.

Năm 2026, học viên Trần Phương Anh đã bước sang một môi trường nghiên cứu khác với những năm đại học ở Hà Nội. Sau khi tốt nghiệp ngành Vật lý Y khoa của Đại học Bách khoa Hà Nội, cô theo chương trình tích hợp thạc sĩ - tiến sĩ về AI Convergence tại Chonnam National University, Hàn Quốc. Công việc hiện tại của Phương Anh tại một phòng nghiên cứu ảnh y sinh tập trung vào ảnh quang âm, một kỹ thuật nằm ở vùng giao giữa quang học, âm học và xử lý hình ảnh.

Đó là một bước chuyển đáng chú ý hơn những con số điểm số hay học bổng trong hồ sơ sinh viên của Phương Anh. Ảnh quang âm không đơn thuần là một biến thể của siêu âm. Khi mô hấp thụ năng lượng ánh sáng, quá trình giãn nở nhiệt rất nhỏ có thể tạo ra sóng siêu âm; các tín hiệu này sau đó được thu nhận để tái tạo hình ảnh. Nhờ vậy, kỹ thuật có thể kết hợp độ tương phản quang học với khả năng thăm dò sâu hơn của sóng âm. Các tổng quan khoa học gần đây đánh giá đây là một hướng ảnh y sinh giàu tiềm năng, đồng thời lưu ý rằng việc đưa công nghệ vào những ứng dụng lâm sàng cụ thể vẫn còn nhiều bài toán về thiết bị, độ chuẩn hóa và bằng chứng sử dụng.

Điều này cũng đặt đúng giới hạn cho câu chuyện của Phương Anh. Cô đang nghiên cứu ảnh quang âm, chứ chưa có căn cứ công khai để nói cô đã phát triển một thiết bị chẩn đoán, tạo ra phương pháp điều trị mới hay đưa kết quả vào bệnh viện. Thông tin hiện có cũng chưa xác lập một công trình ảnh quang âm mang tên cô với dữ liệu thử nghiệm đủ để đánh giá hiệu quả. Vì thế, phần đáng theo dõi ở một gương mặt trẻ lúc này là hướng nghiên cứu đang hình thành và nền tảng đã đưa cô tới đó.

Từ bài toán xạ phẫu đến môi trường nghiên cứu ảnh y sinh

Trong thời gian học Vật lý Y khoa tại Đại học Bách khoa Hà Nội, Phương Anh từng thực hiện một đề tài nghiên cứu khoa học sử dụng trí tuệ nhân tạo với mục tiêu giảm chi phí và thời gian điều trị cho bệnh nhân xạ phẫu. Thông tin được công bố chưa nêu tên đầy đủ của công trình, phương pháp, cỡ mẫu hoặc kết quả định lượng. Do đó, đây chỉ nên được mô tả đúng là mục tiêu của đề tài, không thể chuyển thành kết luận rằng hệ thống đã thực sự rút ngắn thời gian hay giảm chi phí điều trị.

Cùng giai đoạn này, Phương Anh có thời gian tiếp xúc thực tế tại Khoa Xạ trị - Xạ phẫu, Bệnh viện Trung ương Quân đội 108 và đi thực tập cùng lớp tại Viện Nghiên cứu Hạt nhân Đà Lạt. Với một sinh viên Vật lý Y khoa, đó là những môi trường giúp nối các khái niệm về bức xạ, thiết bị và kế hoạch điều trị với yêu cầu an toàn trong thực hành. Trong bảo vệ bức xạ, nguyên tắc ALARA yêu cầu mức phơi nhiễm được giữ “thấp đến mức hợp lý có thể đạt được”, có tính đến các yếu tố kinh tế và xã hội.

Học viên Trần Phương Anh cùng các sinh viên ngành Vật lý Y khoa trong chuyến thực tập tại Viện Nghiên cứu Hạt nhân Đà Lạt.

Nền tảng ấy khác với công việc hiện tại nhưng không hoàn toàn tách rời. Vật lý Y khoa vốn đòi hỏi người học hiểu quá trình tạo ảnh, tương tác của bức xạ hoặc sóng với cơ thể, đặc tính của thiết bị và cách dữ liệu được chuyển thành thông tin hữu ích. Khi sang Chonnam, đối tượng nghiên cứu của Phương Anh chuyển sang ảnh quang âm. Các công trình của những nhóm tại Chonnam cho thấy trường này đã có hoạt động nghiên cứu về photoacoustic imaging và photoacoustic microscopy, từ hệ ảnh quang âm đến việc sử dụng các phương pháp tính toán để cải thiện chất lượng ảnh.

Một công trình công bố cuối năm 2025 từ Chonnam còn phát triển hệ hiển vi quang âm có xử lý tăng tốc bằng GPU để ghép ảnh thể tích và định lượng hệ mạch trong mô hình khối u. Đây không phải công trình của Phương Anh, nhưng nó cho thấy môi trường khoa học mà lĩnh vực cô đang theo đuổi đang giải quyết những bài toán từ thiết kế hệ ảnh tới tính toán và phân tích dữ liệu.

Phương Anh hiện đồng thời theo chương trình AI Convergence, nhưng hai dữ kiện “học AI” và “nghiên cứu ảnh quang âm” không đủ để khẳng định đề tài hiện tại của cô đang trực tiếp dùng AI cho ảnh quang âm. Đây là ranh giới cần giữ rõ. Trong AI xử lý ảnh y tế, thuật toán có thể tham gia những công đoạn rất khác nhau, từ phân đoạn CT, MRI đến tái tạo hoặc phân tích ảnh; muốn nói cụ thể Phương Anh đang dùng mô hình nào phải có dữ liệu nghiên cứu của chính cô.

Một chặng nghiên cứu mới chỉ bắt đầu

Học viên Trần Phương Anh trong trang phục tốt nghiệp ngành Vật lý Y khoa của Đại học Bách khoa Hà Nội.

Hình ảnh Phương Anh cùng nhóm nghiên cứu Chonnam dự một hội nghị khoa học tại Hàn Quốc trong năm 2026 cho thấy bước chuyển từ một sinh viên Vật lý Y khoa sang môi trường đào tạo sau đại học đã diễn ra. Đại học Bách khoa Hà Nội cũng ghi nhận trước đó cô có ba học kỳ đạt GPA 4.0/4.0 và nhận học bổng Vallet năm 2025. Những dữ kiện này cho thấy nền tảng học tập, nhưng không phải lý do chính để xem Phương Anh như một gương mặt trẻ đáng chú ý.

Điểm có ý nghĩa hơn nằm ở sự dịch chuyển của câu hỏi chuyên môn. Khi còn ở Hà Nội, cô làm quen với AI trong một đề tài liên quan xạ phẫu và tiếp xúc với môi trường xạ trị; ở Hàn Quốc, cô chuyển sang nghiên cứu một công nghệ tạo ảnh dựa trên tương tác giữa ánh sáng và sóng âm. Hai chặng chưa tạo thành một thành tựu khoa học hoàn chỉnh của riêng Phương Anh, nhưng cho thấy một hướng phát triển tương đối nhất quán quanh vật lý, tính toán và y sinh.

Nguồn công khai hiện nay cũng chưa cho phép đi xa hơn. Chưa có căn cứ để quy một công bố ảnh quang âm cụ thể của nhóm Chonnam cho Phương Anh, chưa có dữ liệu cho thấy nghiên cứu của cô đã được thử nghiệm lâm sàng và cũng chưa thể nói mục tiêu đưa kết quả từ phòng thí nghiệm tới bệnh viện đã thành hiện thực. Mong muốn trở về Việt Nam sau chương trình học và đóng góp cho lĩnh vực Vật lý Y khoa là định hướng cô chia sẻ, không phải một kết quả đã xảy ra.

Với một người vừa bước vào đào tạo nghiên cứu chuyên sâu, đó có lẽ cũng là cách phù hợp hơn để nhìn vào câu chuyện: không lấy một học bổng hay bảng điểm làm đích đến, mà theo dõi xem nền tảng Vật lý Y khoa sẽ được Phương Anh phát triển thành những công trình gì khi đi sâu vào ảnh y sinh. Các công bố, vai trò tác giả và kết quả thử nghiệm trong những năm tới mới là căn cứ để đánh giá bước tiến tiếp theo của cô.