Đội ngũ đồng sáng lập N2TP, từ trái sang: Hồ Hải Phong, Dương Thị Hồng Nhung và Đỗ Ngọc Tuấn. Ảnh: Touchstone Partners.

Cùng một loại thuốc và liều dùng, người bệnh có thể đáp ứng khác nhau. Sự khác biệt về khả năng hấp thu, chuyển hóa, đào thải thuốc và tình trạng lâm sàng khiến một liều phù hợp với người này chưa chắc tối ưu cho người khác.

Đây là khoảng trống mà ThS. Dương Thị Hồng Nhung và các cộng sự lựa chọn khi thành lập Công ty cổ phần Giải pháp công nghệ N2TP tại Hà Nội vào năm 2020. Từ một phần mềm hỗ trợ cá thể hóa liều thuốc, startup này đang mở rộng sang hướng xây dựng AI có thể tham gia nhiều công đoạn của quá trình nghiên cứu khoa học.

Khởi đầu từ khoảng cách giữa liều chuẩn và từng người bệnh

Dương Thị Hồng Nhung hiện là nghiên cứu sinh tại Khoa Công nghệ sinh học, Trường Đại học Dược Hà Nội, có bằng thạc sĩ chuyên ngành Hóa sinh Dược. Bà đồng sáng lập N2TP cùng ông Đỗ Ngọc Tuấn, người phụ trách phát triển sản phẩm, và ông Hồ Hải Phong, người phụ trách vận hành nghiên cứu.

Sự kết hợp này cho thấy đặc điểm của một startup công nghệ sâu: kiến thức dược học phải được đặt cạnh năng lực xây dựng thuật toán, quản trị dữ liệu và tổ chức hoạt động nghiên cứu. Nếu thiếu một trong các mắt xích ấy, sản phẩm có thể đúng về ý tưởng nhưng khó vận hành trong môi trường thực tế.

Sản phẩm đầu tiên của N2TP là SmartDoseAI, nền tảng hỗ trợ cá thể hóa liều dùng đối với những thuốc có khoảng điều trị hẹp. Đây là nhóm thuốc mà khoảng cách giữa liều tạo hiệu quả và liều có nguy cơ gây độc không lớn, nên việc theo dõi nồng độ thuốc và diễn biến của người bệnh có vai trò đặc biệt quan trọng.

Đại diện N2TP và BK Fund tại lễ công bố đầu tư cho startup y học chính xác năm 2021.

Thay vì chỉ dựa trên một liều chuẩn, hệ thống sử dụng thông tin lâm sàng, kết quả đo nồng độ thuốc trong máu, mô hình dược động học quần thể và phương pháp Bayesian để hỗ trợ ước tính chế độ liều cho từng trường hợp.

Điểm phải nói rõ là phần mềm không thay bác sĩ kê đơn. Công cụ cung cấp thêm căn cứ tính toán; quyết định điều trị vẫn thuộc về bác sĩ và đội ngũ chuyên môn sau khi xem xét toàn bộ tình trạng người bệnh.

N2TP tự công bố SmartDoseAI đã được sử dụng tại hơn 50 bệnh viện ở Việt Nam và một số thị trường châu Á. Tuy nhiên, chưa có danh sách đầy đủ các cơ sở triển khai hoặc đánh giá độc lập về hiệu quả lâm sàng được công bố rộng rãi. Vì vậy, con số này nên được hiểu là dữ liệu do doanh nghiệp cung cấp, không phải kết luận đã được kiểm toán.

Khoảng cách giữa một công cụ có thể hoạt động và một sản phẩm tạo ra hiệu quả bền vững cũng là vấn đề được phân tích trong bài nghiên cứu khoa học thành công chưa đồng nghĩa với thương mại hóa thành công.

Một bài báo không phải giấy chứng nhận hiệu quả điều trị

Tháng 6/2026, Dương Thị Hồng Nhung đứng tên đầu trong một nghiên cứu của nhóm tác giả thuộc Trường Đại học Dược Hà Nội và N2TP, đăng trên tạp chí CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology.

Nghiên cứu đặt câu hỏi: vì sao những tế bào có mức tiếp xúc thuốc trong huyết tương giống nhau vẫn có thể phản ứng khác nhau? Nhóm tác giả xây dựng một mô hình ngẫu nhiên đa tầng, sử dụng cobimetinib làm trường hợp nghiên cứu để mô phỏng sự khác biệt về biểu hiện protein vận chuyển thuốc giữa các tế bào.

Kết quả mô phỏng cho thấy những khác biệt nhỏ ở cấp độ tế bào có thể được khuếch đại thành mức biến thiên lớn hơn trong đáp ứng với thuốc. Đặc biệt, các mô hình chỉ sử dụng giá trị trung bình có nguy cơ bỏ qua những nhóm tế bào hấp thu thuốc kém và tồn tại lâu hơn.

Công trình có ý nghĩa ở việc bổ sung một cách nhìn vào bài toán cá thể hóa điều trị: không chỉ người bệnh khác nhau mà các tế bào trong cùng một quần thể cũng không hoàn toàn đồng nhất.

Tuy nhiên, đây là nghiên cứu mô phỏng mang tính chứng minh nguyên lý, không phải thử nghiệm lâm sàng trên người bệnh. Bài báo cũng không phải nghiên cứu đánh giá SmartDoseAI. Nó cung cấp cơ sở khoa học cho việc tiếp tục xem xét tính không đồng nhất trong mô hình liều–đáp ứng, nhưng chưa chứng minh một phần mềm cụ thể có thể cải thiện tỷ lệ khỏi bệnh hoặc giảm tác dụng không mong muốn.

BỐN MỨC BẰNG CHỨNG KHÔNG NÊN ĐÁNH ĐỒNG

Bài báo được công bố: Cho thấy nghiên cứu đã qua phản biện khoa học, không đồng nghĩa sản phẩm đã được chứng minh hiệu quả trên thị trường.

Đơn đăng ký sáng chế: Xác nhận hồ sơ đã được nộp, không đồng nghĩa sáng chế đã được cấp bằng.

Triển khai tại bệnh viện: Cho thấy sản phẩm đã có nơi sử dụng, nhưng chưa tự động chứng minh hiệu quả lâm sàng.

Cải thiện kết quả điều trị: Cần dữ liệu bệnh nhân, thiết kế đánh giá phù hợp và kết quả có khả năng kiểm chứng độc lập.

Từ một sản phẩm cụ thể đến nền tảng AI cho nghiên cứu

Từ giữa năm 2025, N2TP đẩy mạnh phát triển nền tảng AI4Science. Thay vì chỉ giải một bài toán như ước tính liều thuốc, hệ thống được thiết kế để kết nối nhiều bước trong nghiên cứu: đọc và phân tích tài liệu, hình thành giả thuyết, mô phỏng, thiết kế thí nghiệm, thu thập dữ liệu và sử dụng kết quả mới để điều chỉnh mô hình.

Cách tiếp cận này khác với việc dùng một chatbot để tóm tắt tài liệu. Một giả thuyết do AI đề xuất chưa phải là phát hiện khoa học. Nó phải hợp logic, không mâu thuẫn với tri thức chuyên ngành, có khả năng kiểm chứng và có thể được tái lập bằng tính toán hoặc thực nghiệm.

Theo công bố của N2TP và nhà đầu tư, trong 12 tháng gần nhất, doanh nghiệp có 12 công trình được chấp nhận, trình bày hoặc công bố tại các hội nghị quốc tế; ba bài báo trên tạp chí thuộc nhóm Q1 và bảy đơn đăng ký sáng chế trong nước hoặc quốc tế.

Các con số này phản ánh năng lực tổ chức R&D, nhưng cần đọc đúng phạm vi. Công trình được chấp nhận ở hội nghị, bài báo đăng tạp chí và đơn đăng ký sáng chế là ba dạng kết quả khác nhau. Đặc biệt, đơn đăng ký không nên được gọi tắt thành “bằng sáng chế”.

Đội ngũ N2TP trong quá trình nghiên cứu và phát triển phần mềm SmartDoseAI. Ảnh: Tạp chí Công Thương.

Doanh nghiệp còn cho biết nền tảng giúp rút ngắn một số công đoạn nghiên cứu từ ba đến bốn lần trong các thử nghiệm nội bộ. Đây là dữ liệu đáng chú ý nhưng chưa có đánh giá độc lập về cách chọn quy trình đối chứng, loại nhiệm vụ được đo hoặc mức độ đóng góp riêng của AI.

Trường hợp N2TP làm rõ hơn cơ hội mà AI có thể mở ra trong hành trình thương mại hóa kết quả nghiên cứu. Nhưng nó cũng cho thấy tốc độ chỉ có ý nghĩa khi đi cùng khả năng kiểm chứng.

Gọi được vốn chưa phải đã vượt qua mọi rủi ro

Giữa tháng 8/2026, N2TP công bố nhận đầu tư từ Touchstone Partners. Giá trị khoản đầu tư không được tiết lộ. Nguồn vốn mới dự kiến được sử dụng cho hoạt động nghiên cứu, phát triển danh mục sở hữu trí tuệ và kết nối nền tảng AI với quy trình, thiết bị phòng thí nghiệm tự động.

Với startup công nghệ sâu, gọi vốn là điều kiện để kéo dài chu kỳ nghiên cứu, không phải chứng nhận sản phẩm đã hoàn thiện. Doanh nghiệp còn phải chứng minh các mô hình hoạt động ổn định trên dữ liệu mới, thí nghiệm có thể tái lập, chi phí triển khai phù hợp và tài sản trí tuệ thực sự có khả năng bảo hộ.

Trong lĩnh vực liên quan y sinh và dữ liệu người bệnh, yêu cầu còn cao hơn. Startup phải làm rõ quyền sử dụng dữ liệu, cơ chế ẩn danh, khả năng truy vết quyết định của thuật toán và trách nhiệm khi kết quả do hệ thống đề xuất không phù hợp.

Bởi vậy, sở hữu trí tuệ là một chìa khóa đưa nghiên cứu ra thị trường, nhưng bằng độc quyền hay danh mục sáng chế chưa thể thay thế dữ liệu kiểm chứng sản phẩm.

Hành trình của Dương Thị Hồng Nhung và các cộng sự đáng chú ý ở chỗ bắt đầu từ một nhu cầu cụ thể trong thực hành dược rồi từng bước mở rộng sang hạ tầng nghiên cứu. Việc xuất phát từ sản phẩm thực tế giúp startup không hoàn toàn bị cuốn vào những tuyên bố rộng về sức mạnh của AI.

Thước đo dài hạn của N2TP sẽ không chỉ là số công trình, đơn sáng chế hay vòng vốn. Giá trị thực sự phụ thuộc vào khả năng chứng minh công nghệ tạo ra kết quả có thể kiểm tra, giúp nhà khoa học đưa ra quyết định tốt hơn và chuyển được tri thức thành sản phẩm mà không hạ thấp tiêu chuẩn khoa học.