Đánh giá và tối ưu hóa quản trị rủi ro tronghệ thống ngân hàng mẫu sinh học tại Việt Nam

Đánh giá và tối ưu hóa quản trị rủi ro trong
hệ thống ngân hàng mẫu sinh học tại Việt Nam

1. Đặt vấn đề

Ngân hàng mẫu sinh học (biobank) là hạ tầng thiết yếu cho nghiên cứu y học cá thể hóa, dịch tễ học, và phát triển dược phẩm. Tuy nhiên, biobank tiềm ẩn nhiều rủi ro đa chiều: công nghệ, vận hành, pháp lý, đạo đức và xã hội. Thực trạng tại Việt Nam cho thấy hệ thống biobank còn non trẻ, thiếu một khung quản trị rủi ro toàn diện, trong khi nguy cơ về mất an toàn dữ liệu, vi phạm đồng thuận, sự cố kỹ thuật và thiếu bền vững tài chính vẫn hiện hữu.

Các nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra:

• Rủi ro trong biobank không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn bao gồm rủi ro giá trị và xã hội (Akyüz et al., 2021).
• Phân tích inherent risk và residual risk giúp lượng hóa rủi ro trước/sau kiểm soát (De Palma et al., 2022).
• Nhân sự biobank cần được coi là tác nhân trung tâm trong quản trị rủi ro, với niềm tin và tính bền vững là trụ cột (Akyüz et al., 2024).
• Một hệ thống rủi ro toàn diện cần bổ sung nhóm rủi ro danh tiếng, chiến lược, tài chính, nhân sự và thiên tai (Sargsyan et al., 2020).

Do đó, nghiên cứu này cấp thiết để xây dựng một khung quản trị rủi ro thích ứng, toàn diện và phù hợp với bối cảnh Việt Nam.

Hình ảnh: Phân loại kiểu rủi ro trong biobanking (Akyüz et al., 2021)

2. Mục tiêu nghiên cứu

2.1. Mục tiêu tổng quát

Đánh giá thực trạng quản trị rủi ro trong hệ thống biobank tại Việt Nam và đề xuất giải pháp tối ưu hóa.

2.2. Mục tiêu cụ thể

• Nhận diện và phân loại rủi ro: xây dựng typology rủi ro đặc thù cho biobank Việt Nam dựa trên các khung quốc tế (Akyüz et al., 2021; Sargsyan et al., 2020).
• Đánh giá mức độ rủi ro: áp dụng khái niệm inherent risk vs residual risk, phân tích xác suất, tác động và hiệu quả kiểm soát (De Palma et al., 2022).
• Phát triển khung quản trị rủi ro thích ứng: đề xuất mô hình kết hợp chuẩn quốc tế (ISO 20387, GDPR) với adaptive governance, chú trọng niềm tin, nhân sự, tính bền vững (Akyüz et al., 2024).
• Đề xuất các công cụ quản trị: xây dựng Risk Register mẫu, áp dụng công cụ SWOT, PESTLE, FMEA, Risk Matrix, đồng thời đề xuất giải pháp chuyển giao rủi ro qua bảo hiểm và hợp tác liên-biobank.

3. Phương pháp nghiên cứu

3.1. Nghiên cứu định tính

• Phỏng vấn sâu chuyên gia quản lý, nhà khoa học và nhân sự vận hành biobank.
• Tổ chức risk mapping workshop với nhân sự biobank để nhận diện và phân loại rủi ro (theo Akyüz et al., 2024).
• Phân tích văn bản pháp lý (Luật Việt Nam, GDPR, ISO 20387) và SOPs của biobank hiện có.

Nghiên cứu định lượng

• Thiết kế khảo sát với thang đo likelihood × impact × control effectiveness để lượng hóa rủi ro.
• Sử dụng ma trận rủi ro (5×5) để ưu tiên quản trị.
• Áp dụng phân tích SWOT, PESTLE để đánh giá rủi ro chiến lược và môi trường bên ngoài.

Phân tích dữ liệu

• Thống kê mô tả, risk scoring.
• So sánh thực hành quản trị rủi ro Việt Nam với các điển cứu quốc tế.

4. Khung phân loại rủi ro (đề xuất hiệu chỉnh theo bối cảnh Việt Nam)

• Kinh tế – tài chính: bền vững tài chính, mô hình thu/phí dịch vụ, chuyển giao rủi ro qua bảo hiểm.
• Hạ tầng – kỹ thuật: điện, LN₂, -80℃, IoT giám sát; sao lưu, DR/BCP; an toàn PCCC, lũ lụt/động đất.
• Nhân sự – an toàn lao động: đào tạo, tai nạn lạnh sâu, tác nhân sinh học; trực 24/7; quy trình ứng phó.
• Thực hành biobank: đồng thuận/broad consent, chuỗi lạnh & thời gian thiếu máu, nhãn–truy vết, chất lượng mẫu & dữ liệu.
• Cộng đồng nghiên cứu: truy cập mẫu/dữ liệu, MTA/DTA, liêm chính KH, quản trị dữ liệu nhạy cảm.
• Người tham gia: riêng tư – tái định danh, rủi ro báo trả phát hiện ngẫu nhiên (IFs), quyền không biết.
• Giá trị – danh tiếng: niềm tin xã hội, kỳ vọng “sử dụng phù hợp”, truyền thông khủng hoảng.
• Chiến lược – pháp lý: thay đổi quy định, tiêu chuẩn ISO, yêu cầu nhà tài trợ; căn chỉnh tầm nhìn & danh mục thu thập.
• Thiên tai & biến cố lớn: ngập, hỏa hoạn, động đất, bão; gián đoạn chuỗi cung ứng, sự kiện an ninh mạng diện rộng.

Gợi ý vận hành: định kỳ cập nhật risk universe, đánh giá hiệu lực kiểm soát, và diễn tập BCP/DR tối thiểu 1–2 lần/năm.

5. Đo lường rủi ro: Inherent vs Residual (theo De Palma 2022)

Inherent risk: rủi ro gốc khi chưa có kiểm soát. Residual risk: rủi ro còn lại sau kiểm soát, tính qua hệ số giảm theo hiệu lực kiểm soát (từ “Absent” → 1.0 đến “Very effective” → 0.1). Khuyến nghị: chuẩn hóa thang likelihood & impact (1–5), chấm điểm độc lập và tính Risk = L × I cho cả inherent và residual.

6. Ví dụ: Mẫu bảng Risk Register

#	Nhóm rủi ro	Mô tả kịch bản	Kiểm soát hiện hữu	L (1–5)	I (1–5)	Inherent	Hiệu lực kiểm soát	Residual	Ưu tiên / Hành động
R1	Kỹ thuật	Mất điện kéo dài gây tăng nhiệt -80℃	UPS + máy phát + cảnh báo IoT; SOP di dời	3	5	15	Hiệu quả (0.3)	~5	Nâng cấp máy phát dự phòng; diễn tập di dời quý
R2	Bảo mật dữ liệu	Tấn công ransomware BIMS	Backup hàng ngày mã hóa; mạng tách lớp; EDR	2	5	10	Rất hiệu quả (0.1)	~2	Kiểm thử xâm nhập/năm; diễn tập khôi phục
R3	Đồng thuận	Thiếu bản đồng thuận kèm mẫu dư	Quy trình kiểm hồ sơ; “đèn giao thông” IC	3	4	12	Trung bình (0.5)	~6	Số hóa hồ sơ; huấn luyện định kỳ khoa lâm sàng
R4	Thiên tai	Ngập tầng hầm gây hỏng tủ LN2	Bơm chìm & rãnh thoát; đặt thiết bị cao	2	5	10	Hiệu quả (0.3)	~3	Đánh giá địa hình; bảo hiểm tài sản/sinh phẩm

Gợi ý: thêm cột “Chủ rủi ro”, “Hạn hoàn thành”, “Chỉ số KRIs”, “Tình trạng” để theo dõi.

7. Chiến lược tối ưu hóa quản trị rủi ro

• Khung thích ứng (adaptive): kết hợp chuẩn ISO 20387 và mô hình quản trị linh hoạt, cập nhật risk universe hàng quý (Akyüz 2021, 2024).
• Con người – niềm tin: văn hóa an toàn, “four-eyes”, đào tạo BCP/DR & an toàn sinh học; coi nhân sự là tác nhân trung tâm.
• Hạ tầng – công nghệ: IoT giám sát; phân vùng mạng; backup 3-2-1; diễn tập khẩn nguy 1–2 lần/năm (De Palma 2022; IntechOpen 2021).
• Pháp lý – đạo đức: đồng thuận linh hoạt (broad/dynamic), DPIA cho xử lý dữ liệu nhạy cảm; MTA/DTA chặt chẽ.
• Bền vững tài chính: mô hình thu phí dịch vụ, hợp tác công–tư, và bảo hiểm rủi ro còn lại.
• Tham gia bên liên quan: hội thảo risk mapping theo biobank.cy, bảng điều khiển (dashboard) minh bạch.

8. Kết quả kỳ vọng

• Về lý luận: xây dựng khung lý thuyết quản trị rủi ro toàn diện cho biobank, tích hợp yếu tố kỹ thuật, pháp lý, đạo đức, xã hội.
• Bổ sung khái niệm adaptive risk governance vào quản trị biobank tại Việt Nam.
• Về thực tiễn: cung cấp bản đồ rủi ro (risk mapping) và Risk Register mẫu.
• Đề xuất bộ chỉ số theo dõi rủi ro và bộ công cụ (SWOT, FMEA, Risk Matrix).
• Đưa ra khuyến nghị cụ thể về ứng dụng công nghệ (blockchain, AI), bảo hiểm, hợp tác liên-biobank.
• Góp phần đảm bảo tính bền vững, minh bạch và tăng cường niềm tin xã hội vào hệ thống biobank Việt Nam.

5. Đóng góp dự kiến

• Học thuật: mở rộng nghiên cứu về quản trị rủi ro biobank trong bối cảnh nước đang phát triển.
• Chính sách & thực hành: cung cấp khuyến nghị giúp xây dựng biobank tại Việt Nam bền vững, an toàn, đáp ứng chuẩn quốc tế.

Tài liệu tham khảo

1) Akyüz K., et al. (2021). Biobanking and risk assessment: a comprehensive typology of risks for an adaptive risk governance. PMCID: PMC8666836.

2) De Palma G., et al. (2022). Identification and Assessment of Risks in Biobanking: The Case of the Cancer Institute of Bari. PMCID: PMC9319616.

3) Akyüz K., et al. (2024). Risk mapping for better governance in biobanking: the case of biobank.cy. https://doi.org/10.3389/fgene.2024.1397156.

4) IntechOpen (2021). Risk Management in Biobanks. DOI: 10.5772/intechopen.91463.