Hủy

Bác sĩ và trí tuệ nhân tạo: Biệt đội y khoa của thời đại mới?

Thứ tư, 29/05/2019
Theo các chuyên gia, một trong những điều quan trọng khi mà tất cả chúng ta nên đồng ý khi nói đến trí tuệ nhân tạo (AI), đó là những công cụ trí tuệ nhân tạo chỉ mang tính chất hỗ trợ, trau dồi kiến thức chứ không thể thay thế bác sĩ.

 

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe cho con người không phải vấn đề của riêng con người hay máy móc, mà đây là sự kết hợp một cách tinh tế của cả hai để đạt kết quả lâm sàng tốt nhất cho cơ thể người bệnh.

Kết luận quan trọng này được đưa ra tại một cuộc hội đàm giữa ba chuyên gia thuộc nhiều lĩnh vực: AI – Thực hành lâm sàng – Nghiên cứu và ứng dụng chăm sóc sức khỏe, tại Hội nghị Thượng đỉnh HIMSS Singapore về Y tế và Y tế – Điện tử 2.0 vào ngày 24/04/2019 vừa qua.

Theo y kiến tham luận của TS. Ngiam Kee Yuan - Giám đốc Tập đoàn Công nghệ Hệ thống Y học Quốc gia Singapore: Các nghiên cứu luôn cho rằng khi các bác sĩ thực hiện việc chẩn đoán, điều trị có kết hợp với những gợi ý của máy móc thì “kết quả sẽ tốt hơn so với chỉ mình bác sĩ hoặc máy móc thực hiện đơn lẻ. Tôi cho rằng những gì chúng ta thực sự mong muốn đó là sự cộng tác giữa bác sĩ và máy móc sẽ tốt hơn là làm việc đơn lẻ”.

 

 

Bên cạnh đó, một thành viên khác tại buổi hội đàm là TS. Ali Parsa - Người sáng lập và Giám đốc điều hành của hệ thống Y tế Babilon cho biết: Sự tiếp sức của AI đối với các dịch vụ hiện tại là ngoài sức tưởng tượng, chúng ta không nên đánh giá thấp sự đóng góp của công nghệ ngày nay. Sự tiếp sức này của AI đã làm cho những người sử dụng nó có được kết quả so với những người không ủng hộ sự đổi mới, và trong tương lai họ sẽ trở thành những thế hệ lạc hậu.

Thành viên hội đồng tham luận còn có Tiến sĩ Hwang Hee – Giám đốc Thông tin kiêm PGS. BS Khoa Nhi của Bệnh viện Đại học Quốc gia Seoul Bundang (Hàn Quốc) cũng cho rằng: Với kinh nghiệm làm bác sĩ lâm sàng tại Hàn Quốc của mình, ông cảm thấy sự hỗ trợ của AI đã giúp mình có thêm thời gian để tập trung điều trị tốt cho người bệnh hơn so với cách thực hành thông thường. Ví dụ, thông thường phải mất 30 phút đến 1 giờ để dịch mã kết quả Điện não đồ (EEG) thì với phần mềm AI, chỉ mất 5 phút để làm điều tương tự – điều đó thực sự giúp giải phóng thời gian cho ông, ông có thể giành thời gian đó để giao tiếp và chăm sóc người bệnh của mình.

 

 

Ở cấp độ vĩ mô hơn, theo Tiến sĩ Ngiam, “Các nhà cung cấp trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang nhận thấy một bản cập nhật lớn hơn nhiều về học máy và học sâu, bởi đã có 2 điều kiện thuận lợi: một là dữ liệu có sẵn, hai là chi phí để xử lý lượng dữ liệu lớn thấp hơn so với trước đây và ngày nay con người có thể kiểm soát được. Điều đó thúc đẩy một cuộc cách mạng mới và cho phép chúng tôi sử dụng thông tin theo những cách mà chúng tôi không bao giờ nghĩ là có thể. Nhưng nó cũng tạo ra những thách thức thực sự – một trong những điều quan trọng mà tôi nói với mọi nhà phát triển phần mềm là đảm bảo rằng dữ liệu đó là “sạch”, đó là điều tối quan trọng. Và tôi nghĩ từ quan điểm đó, chúng ta luôn phải nghĩ về AI với sự tham chiếu dữ liệu mà chúng ta chọn.

Từ một góc độ khác, Tiến sĩ Parsa lưu ý rằng “Chúng tôi sử dụng từ AI cho toàn bộ các kỹ thuật khác nhau. Và mỗi kỹ thuật đó đều hữu ích cho các ứng dụng khác nhau. Ví dụ, để chẩn đoán, bạn không thể sử dụng cái được gọi là học sâu vì khả năng chẩn đoán sai là rất cao và kỹ thuật được sử dụng là mô hình đồ họa xác suất, rất gần với phân tích xác suất – thực tế là máy móc là tốt hơn trong phân tích xác suất mà bộ não con người có thể.”

Đối với Tiến sĩ Parsa, người ta vẫn đang cường điệu hóa AI trên mức thực tế. Trong giai đoạn ngắn hạn, nó sẽ chỉ tiếp tục phát triển như vài năm qua, tuy nhiên ông tin rằng về lâu dài nó sẽ vượt qua mọi kỳ vọng hiện tại./.

 

Biên dịch: Five9 IBM Watson Health