Một vài công nghệ đã được tạo ra ít nhất là tốt như các bác sĩ chẩn đoán một số loại bệnh.

Trong vài năm tới, có lẽ bạn sẽ có tương tác đầu tiên với hệ thống trí tuệ nhân tạo y tế (AI). Công nghệ tương tự cung cấp năng lượng cho xe tự lái, trợ lý giọng nói trong nhà và phòng trưng bày ảnh tự gắn thẻ đang có những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và các hệ thống AI y tế đầu tiên đã sẵn sàng lăn ra phòng khám.

Bây giờ nghĩ về các tương tác chúng ta sẽ có với AI y tế, lợi ích của công nghệ và những thách thức chúng ta có thể gặp phải sẽ giúp bạn chuẩn bị tốt cho trải nghiệm đầu tiên của bạn với một nhân viên chăm sóc sức khỏe không phải con người.

Làm thế nào AI có thể chẩn đoán bệnh

Công nghệ đằng sau những tiến bộ này là một nhánh của khoa học máy tính được gọi là học sâu, một quá trình tao nhã học từ các ví dụ để hiểu các dạng dữ liệu phức tạp. Không giống như các thế hệ AI trước đây, các hệ thống này có thể cảm nhận thế giới giống như con người, thông qua thị giác và âm thanh và chữ viết.

Trong khi hầu hết mọi người đều coi những kỹ năng này là đương nhiên, họ thực sự đóng một vai trò quan trọng trong chuyên môn của con người trong các chủ đề như y học. Kể từ khi học sâu cấp cho máy tính những khả năng này, nhiều nhiệm vụ y tế hiện đang được giải quyết bằng trí tuệ nhân tạo.

Trong những tháng 12 vừa qua, các nhà nghiên cứu đã tiết lộ các hệ thống máy tính có thể chẩn đoán bệnh mắt tiểu đường, ung thư davà rối loạn nhịp tim ít nhất cũng như bác sĩ của con người. Những ví dụ này minh họa ba cách bệnh nhân sẽ tương tác với AI y tế trong tương lai.

Cách đầu tiên trong ba cách này là cách truyền thống nhất, và sẽ xảy ra khi cần thiết bị chuyên dụng để chẩn đoán. Bạn sẽ đặt một cuộc hẹn để kiểm tra, đi đến phòng khám và nhận được một báo cáo. Mặc dù báo cáo sẽ được viết bằng máy tính, trải nghiệm của bệnh nhân sẽ không thay đổi.

Bệnh mắt tiểu đường của AI là một ví dụ về phương pháp này. Nó đã được đào tạo để nhận ra các mạch máu mỏng manh, rò rỉ xảy ra ở phía sau mắt trong bệnh tiểu đường được kiểm soát kém và AI hiện đang làm việc với các bệnh nhân thực sự ở một số bệnh viện Ấn Độ.

Cách tương tác thứ hai với AI y tế sẽ là triệt để nhất, bởi vì nhiều nhiệm vụ chẩn đoán không cần bất kỳ thiết bị đặc biệt nào cả. Nhóm Stanford đã tạo ra một máy phát hiện ung thư da chính xác như các bác sĩ da liễu là đã làm việc trên một ứng dụng điện thoại thông minh.

Chẳng bao lâu, mọi người sẽ có thể tự chụp vết thương ngoài da và các nhược điểm của họ được phân tích tại chỗ. AI này đang dẫn đầu cuộc đua trở thành ứng dụng đầu tiên có thể đánh giá sức khỏe của bạn một cách đáng tin cậy mà không cần đến bác sĩ của con người.

Phương pháp tương tác thứ ba là một nơi nào đó ở giữa. Trong khi phát hiện nhịp tim cần có điện tâm đồ (ECG), những cảm biến này có thể được tích hợp vào công nghệ đeo được giá rẻ và kết nối với điện thoại thông minh. Một bệnh nhân có thể đeo máy theo dõi hàng ngày, ghi lại từng nhịp tim và chỉ thỉnh thoảng gặp bác sĩ để xem xét kết quả. Nếu một cái gì đó nghiêm trọng xảy ra và nhịp điệu thay đổi đột ngột, bệnh nhân và bác sĩ của họ có thể được thông báo ngay lập tức.

Nhiều nhóm đang làm việc để mang lại thiết bị đeo y tế đến các phòng khám bây giờ.

Lợi ích là gì?

Các hệ thống này cực kỳ rẻ để chạy, chi phí một phần trăm cho mỗi chẩn đoán. Họ không có danh sách chờ. Họ không bao giờ mệt mỏi hoặc ốm yếu hoặc cần ngủ. Họ có thể được truy cập bất cứ nơi nào có kết nối internet.

Trí tuệ nhân tạo y tế có thể dẫn đến chăm sóc sức khỏe dễ tiếp cận, giá cả phải chăng cho mọi người.

Nhược điểm là gì?

Mối quan tâm lớn nhất có lẽ là những kỳ vọng không thực tế, được tạo ra bởi sự cường điệu xung quanh công nghệ. Khối lượng khổng lồ của dữ liệu được quản lý cẩn thận và chi phí cần thiết để đào tạo một hệ thống có thể làm được tất cả mọi thứ một bác sĩ hiện có thể vượt xa tầm với của chúng tôi. Thay vào đó, chúng ta sẽ thấy các hệ thống hẹp thực hiện các nhiệm vụ riêng lẻ trong tương lai gần. Để chống lại những kỳ vọng tăng cao này, chúng ta cần thúc đẩy những tiếng nói có hiểu biết trong các cuộc thảo luận này.

Sự riêng tư của dữ liệu y tế của chúng tôi cũng sẽ là một thách thức. Không chỉ nhiều hệ thống trong số này sẽ chạy trong đám mây, mà một số dạng dữ liệu y tế hữu ích vốn đã được nhận dạng. Ví dụ, bạn không thể làm mờ khuôn mặt của bệnh nhân nếu hệ thống phân tích khuôn mặt để tìm dấu hiệu bệnh. Vi phạm dữ liệu cấu hình cao sẽ không thể tránh khỏi và sẽ gây tổn hại cho niềm tin vào công nghệ.

Vấn đề lớn khác là vấn đề trách nhiệm. Ai chịu trách nhiệm về lỗi y tế nếu không có bác sĩ tham gia chẩn đoán và chúng tôi thậm chí không thể nói tại sao hệ thống hiểu sai? Chúng ta đổ lỗi cho ai khi một bác sĩ chấp nhận đề xuất sai của AI? Những người ủng hộ bệnh nhân, bác sĩ, chính phủ và các công ty bảo hiểm đang vật lộn với vấn đề này, nhưng chúng tôi chưa có câu trả lời tốt.

AI y tế đang đến, và bạn sẽ trải nghiệm nó sớm thôi. Hầu hết nó sẽ là vô hình, làm việc đằng sau hậu trường để làm cho sự chăm sóc của bạn rẻ hơn và hiệu quả hơn. Một số trong đó sẽ nằm trong tay bạn, đánh giá sức khỏe của bạn chỉ bằng một nút bấm. Điều tốt nhất để làm ngay bây giờ là suy nghĩ về những thách thức khác nhau, và chuẩn bị cho cuộc hẹn đầu tiên của bạn.

Lưu ý

Luke Oakden-Rayner, bác sĩ X quang và ứng cử viên tiến sĩ, Đại học Adelaide

Bài viết này ban đầu được xuất bản vào Conversation. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan:

at AI y tế "target =" _ blank "rel =" nofollow noopener "> InnerSelf Market và Amazon