Công nghệ – yếu tố then chốt để TP.HCM mở cửa trở lại

Người dân quét mã QR qua chốt thông qua camera hạn chế tiếp xúc tại chốt trên đường Phạm Văn Đồng, TP Thủ Đức, TP.HCM. Ảnh: Hoàng Giang.

– Khi TP.HCM chuyển mục tiêu từ “zero-Covid” sang sống chung với virus SARS-CoV-2 một cách an toàn thì công nghệ đóng vai trò ra sao?

– Ông Bùi Quốc Anh: Tôi nghĩ rằng việc chuyển từ mục tiêu “zero-Covid” sang “quản trị Covid” là một thay đổi tích cực, dũng cảm và đột phá. Trong bối cảnh đó, công nghệ để quản trị cũng hoàn toàn khác với trước đây. Tôi lấy ví dụ mô hình quản trị như sau: Giả sử hệ thống y tế có thể chịu đựng được khoảng 5.000 ca mới/ngày (xấp xỉ số ca nhiễm hằng ngày hiện nay của TP.HCM), đồng nghĩa tỉ lệ nhiễm hằng ngày là p = 0,05% (tương đương 5.000/10 triệu).

Tỉ lệ nói trên xấp xỉ xác suất một người mới bị nhiễm, theo phương pháp Monte-Carlo. Với cách tiếp cận này, công nghệ sẽ tiếp cận theo hướng tối ưu hóa để giảm thiểu tỉ lệ p này. Để giảm được tỉ lệ p này có nhiều cách khác nhau, không chỉ riêng cách giãn cách tăng cường, vốn gây ra nhiều tác động tiêu cực cho người dân, doanh nghiệp (DN) và Chính phủ khi kéo dài thời gian.

– Ông Lê Yên Thanh: Trong bối cảnh TP dần dần mở cửa trở lại các dịch vụ và ngành sản xuất, sẽ có rất nhiều công việc và thông tin cần được xử lý để giúp cho việc mở cửa trở nên chắc chắn và an toàn. Vì lẽ đó, công nghệ (mà cụ thể là công nghệ thông tin) sẽ đóng vai trò quyết định trong việc mở cửa trở lại ở TP. Nếu chúng ta có thể tự động hóa và triển khai được diện rộng các quy trình bằng công nghệ thông tin, giúp người dân dễ dàng hơn trong việc sống chung với virus thì việc mở cửa trở lại mới trở nên khả thi.

Sẽ có rất nhiều bài toán được đặt ra và thêm nhiều thách thức mới cần phải giải quyết và công nghệ thông tin sẽ là chìa khóa cho các bài toán đó.

‘Quản trị Covid’ bằng dữ liệu

– Một trong những nhu cầu quan trọng của chính quyền TP là làm sao để có thể đưa ra các quyết định về giãn cách xã hội một cách khoa học. Chính quyền TP cần làm gì để ứng dụng công nghệ để ra quyết định chính sách giãn cách?

+ Ông Bùi Quốc Anh: Để “quản trị Covid” hiệu quả, bài toán dữ liệu là cấp thiết nhất. Dữ liệu cần đầy đủ, nhanh và chính xác bao gồm: Dữ liệu về dịch tễ, dữ liệu cá nhân, dữ liệu nhóm cá nhân, dữ liệu thông tin địa lý, dữ liệu tiêm chủng, dữ liệu kinh tế – xã hội…

Các dữ liệu này cần được cập nhật gần như thời gian thực về một đầu mối duy nhất và cần lực lượng các nhà khoa học dữ liệu khai phá, phân tích và đưa ra thông tin trong thời gian thực, từ đó để đưa ra các quyết định tốt, hạn chế được việc áp dụng các biện pháp giãn cách diện rộng và cực đoan. Cần nhấn mạnh lại rằng cách tiếp cận là “quản trị Covid”, chứ không nên lạm dụng mệnh lệnh hành chính là giãn cách mà là khoa học quản trị dựa trên dữ liệu.

+ Ông Lê Yên Thanh: Sau nhiều tháng giãn cách xã hội vì đại dịch, chúng ta đã có rất nhiều dữ liệu và thông tin quý báu về đại dịch cũng như cách mà biến thể Delta vận hành. Chúng ta cũng có rất nhiều bài học đã được rút ra về triển khai công nghệ. Do đó, tôi nghĩ TP hiện nay đã có đủ nền tảng dữ liệu và cần có những bước đi mới về mặt công nghệ.

Thứ nhất, cần tổng hợp đủ và chuẩn hóa dữ liệu về một hệ thống tập trung. Thứ hai, cần nghiên cứu những giải pháp công nghệ hướng đến tất cả đối tượng người dân có thể tiếp cận được. Thứ ba, phân tích những dữ liệu đã có để đưa ra những mô hình cảnh báo mới và chính xác hơn, có những thước đo cụ thể hơn về tình hình dịch bệnh, góp phần vào việc đưa ra những chính sách phù hợp.

Kết nối hệ thống bằng dữ liệu

– Trong bình thường mới, các DN và người lao động sẽ cần tham chiếu vào “hệ thống hỗ trợ đánh giá an toàn sản xuất” từ chính quyền TP. Khi đó, công nghệ sẽ kết nối họ như thế nào?

– Ông Bùi Quốc Anh: Giả sử chúng ta chấp nhận tỷ lệ nhiễm mới tối đa nào đó cho một đơn vị, DN, nhóm DN. Khi đó, nếu chúng ta áp dụng tiêu chuẩn đánh giá an toàn sản xuất giống nhau cho mọi DN thì không phải là phương án tối ưu. Lý do là đặc thù sản xuất của mỗi DN, mỗi nhóm DN khác nhau là khác nhau, từ đó dẫn đến tình trạng áp đặt, can thiệp quá mức vào hoạt động của DN.

Thay vì vậy, chúng ta đặt chỉ số đo lường hiệu quả công việc (KPI) trong phòng chống dịch cho từng DN hoặc nhóm DN và tự họ sẽ nghĩ ra cách để tối ưu hóa KPI của họ. Khi họ không đạt được KPI, chính quyền mới can thiệp. Khi đó chính quyền dễ dàng quản trị hơn và đỡ tốn kém nguồn lực hơn.

– Ông Lê Yên Thanh: Quan trọng nhất là phải xây dựng hệ thống này theo phương châm hướng về người lao động và DN. TP cần có tính bao quát để đáp ứng được đầy đủ tất cả loại hình và tính chất DN (vốn rất đa dạng tại TP). Từ đó, TP sẽ có một thang đánh giá chính xác nhất cho từng loại hình DN. Đó sẽ là một thách thức lớn khi xây dựng hệ thống này nhưng tôi tin rằng với dữ liệu đã có và đội ngũ công nghệ thông tin hiện nay thì TP có thể xây dựng được.

– Các DN có thể kiểm ứng dụng công nghệ để sản xuất an toàn ra sao?

+ Ông Bùi Quốc Anh: Đặc điểm của DN là người lao động làm việc theo nhóm, theo dây chuyền. Do vậy, ngoài việc quản trị xác suất nhiễm của cá nhân người lao động thì còn phải quản trị xác suất nhiễm của nhóm người lao động làm việc cùng nhóm/dây chuyền. Nghĩa là quản trị theo nhóm làm việc quy mô nhỏ (ví dụ năm người trở lại/nhóm, tương đối xác suất nhiễm là 5p (ví dụ p=0,03% thì 5p = 0,15%)). Dĩ nhiên các nền tảng 5K và vắc xin luôn luôn đi kèm.

Do vậy, tôi khuyến nghị DN và cơ quan quản lý quản lý thật chặt “hồ sơ từng người lao động” và “hồ sơ từng nhóm người lao động” bằng công nghệ, bao gồm các thông tin cá nhân cơ bản, thông tin cư trú hiện tại, thông tin tiêm vắc xin, thông tin xét nghiệm định kỳ, lịch sử đi lại của người lao động… Việc áp dụng công nghệ nào cũng được nhưng DN phải báo cáo dữ liệu nhanh, chính xác cho cơ quan quản lý trong thời gian thực hoặc định kỳ hàng ngày.

+ Ông Lê Yên Thanh: Có thể chia làm hai phần, đó là các công nghệ giúp DN vận hành từ xa, tức hệ thống hỗ trợ làm việc trực tuyến; và các công nghệ hỗ trợ phòng chống dịch dành cho các nhân sự làm việc trực tiếp tại văn phòng, nhà máy… Hiện tại, có rất nhiều ứng dụng mà DN có thể tiếp cận để sử dụng tùy vào bài toán cụ thể nhưng từng DN cũng cần có chiến lược để sử dụng các công nghệ này theo từng giai đoạn của dịch bệnh để duy trì được khả năng sản xuất và kinh doanh hiệu quả.

Quản lý điểm đến thay vì kiểm soát đi lại

– DN rất quan tâm việc kiểm soát vận chuyển hàng hóa, nhu yếu phẩm, thực phẩm… Vậy công nghệ cần giải quyết vấn đề nào để đảm bảo đi lại an toàn cho chuỗi cung ứng?

+ Ông Bùi Quốc Anh: Theo tôi, kiểm soát đi lại là xuất phát từ tư duy “bóc tách virus ra khỏi cộng đồng”, nghĩa là chúng ta cần phải chắc chắn người đi lại hay tài xế phải “zero-Covid” mới được đi. Việc này có thể gây ra nhiều tác dụng tiêu cực trong duy trì chuỗi cung ứng, cũng như khả năng cung cấp hàng hóa cho người dân. Trong bối cảnh mới, chúng ta phải chấp nhận người đi lại hay tài xế có thể nhiễm với một xác suất nào đó. Vì vậy, cần áp dụng các giải pháp quản trị như quản lý tại nguồn, test ngẫu nhiên, quản lý tại nơi đến thay vì phải kiểm soát hết tất cả mọi người.

Khi đó, công nghệ đóng một vai trò quan trọng và hiệu quả hơn rất nhiều như định danh phương tiện, định danh người di chuyển, kiểm tra nhanh, quét mã QR tự động, quản lý rủi ro nhiễm, thông báo tới những điểm/người tiếp khi có rủi ro.

+ Ông Lê Yên Thanh: Điều công nghệ cần làm là số hóa giấy đi đường. Sẽ có ba yếu tố cần được đặt lên hàng đầu khi triển khai. Thứ nhất là cần đảm bảo kiểm tra nhanh và yếu tố giãn cách, tránh việc tiếp xúc giữa người với người khi kiểm tra. Hai là giải pháp cần đảm bảo hướng đến mọi người dân đều có thể tiếp cận. Thứ ba là cần tập trung dữ liệu đầy đủ để tránh tình trạng sai sót khi kiểm tra.

Theo Đỗ Thiện/Pháp Luật TP.HCM

Ý kiến của bạn về bài viết

Không có chức năng bình luận cho bài viết này