Y tế là thử thách khó nhất của AI

(SeaPRwire) –   Nếu bạn muốn hiểu cách trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự tác động đến thế giới, đừng nhìn vào lập trình, luật pháp hoặc tài chính. Nhìn vào y tế. Đó là nơi AI đối mặt với bài kiểm tra khó nhất: các lớp quy định, mức cược sinh tử, sinh học phức tạp và một hạt nhân nhân văn, nhân từ sâu sắc mà hầu hết mọi người cho rằng là thứ cuối cùng một máy có thể sao chép.

Khoảng một thập kỷ trước, nhà khoa học máy tính và người đoạt giải Nobel (được gọi là “Cha đẻ của AI”) khuyên các bệnh viện nên ngừng đào tạo bác sĩ giải phẫu hình ảnh vì trong vòng năm năm, AI sẽ làm công việc tốt hơn. Gần 10 năm sau, có nhiều bác sĩ giải phẫu hình ảnh hơn bao giờ hết. Trong số các công cụ trí tuệ nhân tạo và học máy được FDA chấp thuận giữa 1995 và 2024, 723 là thiết bị giải phẫu hình ảnh. Máy cải thiện. Người không rời đi.

Khi tôi đặt vấn đề này với Hinton gần đây, anh ấy nhanh chóng điều chỉnh khung nhìn thay vì rút lui. Điều anh ấy đánh giá sai, anh ấy nói, không phải công nghệ. Đó là kinh tế.

“Y tế là một thị trường rất đàn hồi,” anh ấy nói với tôi. “Nếu bạn cho phép một nhân viên y tế làm gấp mười lần nhiều hơn, chúng ta sẽ nhận được gấp mười lần nhiều dịch vụ y tế. Đặc biệt là người già, họ có thể tiêu thụ không giới hạn lượng đó.”

Câu hỏi tiêu chuẩn—“AI sẽ thay thế bác sĩ không?”—hóa ra là câu hỏi sai. Nhu cầu về y tế thực tế là vô hạn. Luôn có một quét khác để đọc, một bệnh khác chưa được chẩn đoán vì không ai có thời gian để xem. AI sẽ không làm thu hẹp lực lượng lao động y tế. Nó sẽ làm lộ ra mức độ nhu cầu chưa đáp ứng luôn tồn tại.

Khi AI vượt trội bác sĩ, và khi nó thất bại

Trong một số môi trường, AI đã vượt trội bác sĩ. Nhà nghiên cứu và bác sĩ tim mạch Eric Topol đã chỉ ra một nghiên cứu trong đó các hệ thống AI làm việc độc lập vượt trội các bác sĩ có quyền truy cập AI như một công cụ. “Tôi vẫn nghĩ sự kết hợp có khả năng thắng,” Topol nói với tôi. “Nhưng tôi không tự tin như năm 2019.”

Tại sao AI đơn thuần đôi khi lại vượt trội con người sử dụng hỗ trợ AI? Một giải thích là những gì các nhà nghiên cứu gọi là bỏ qua tự động hóa: các bác sĩ gắn bó với chẩn đoán ban đầu của họ và không điều chỉnh, ngay cả khi hệ thống đề xuất một lựa chọn thay thế. Một lý do khác là chúng ta đơn giản chưa học cách hợp tác hiệu quả với các công cụ này.

Không phải tất cả bằng chứng đều nghiêng về máy. Trong một thử nghiệm kiểm soát ngẫu nhiên được công bố trong, bác sĩ tim mạch và cộng sự đã kiểm tra một hệ thống AI trên các trường hợp tim mạch phức tạp liên quan đến nghi ngờ, một chẩn đoán mà ngay cả các bác sĩ lâm sàng có kinh nghiệm cũng thấy khó khăn.

“Các chuyên gia rất khan hiếm,” anh ấy nói. “AI có thể giúp các bác sĩ tổng quát nghĩ như họ không?” 

Họ có thể. Các bác sĩ tim mạch tổng quát được hỗ trợ bởi AI đã tạo ra các đánh giá mà các nhà đánh giá chuyên gia thích hơn, với ít lỗi có ý nghĩa lâm sàng hơn. Nhưng 6,5% phản hồi của AI chứa các ảo tưởng có ý nghĩa lâm sàng. 

Điều khiến phát hiện này hữu ích là những gì xảy ra tiếp theo. “Khi bác sĩ tim mạch con người đặt câu hỏi cho mô hình AI, ‘bạn có chắc chắn siêu âm tim cho thấy một tâm thất dày không?’ AI sẽ tự sửa chữa.” Máy không biết nó sai cho đến khi ai đó hỏi.

Và có những dấu hiệu cảnh báo. Chỉ tháng trước, Topol lưu ý, một bài báo trong đã đánh giá phân loại y tế bằng mô hình nâng cao nhất của ChatGPT. Nó phân loại sai hơn nửa thời gian, nói với bệnh nhân cần khẩn cấp đến phòng cấp cứu để ở nhà. “Chúng ta còn rất nhiều việc để làm,” anh ấy nói.

Bằng chứng không đồng đều. Đối với một số nhiệm vụ, AI đơn thuần thực hiện tốt nhất. Đối với những nhiệm vụ khác, con người và máy cùng nhau vượt trội cả hai. Trong những nhiệm vụ khác nữa, công nghệ không đáng tin cậy một cách nguy hiểm. Thách thức thực sự không phải là AI có hoạt động không. Đó là biết khi nào nó hoạt động.

Chuyển đổi từ y tế phản ứng sang y tế phòng ngừa

Thay đổi có ý nghĩa nhất có thể không phải là độ chính xác chẩn đoán mà là thời gian. Hệ thống y tế hiện đại được xây dựng để điều trị bệnh sau khi triệu chứng xuất hiện. Topol tin rằng AI có thể giúp di chuyển y tế lên dòng.

“Ba bệnh liên quan đến tuổi chính, thoái hóa thần kinh, ung thư và bệnh tim mạch, đều mất 15 đến 20 năm thời gian ủ bệnh trong cơ thể chúng ta,” anh ấy nói với tôi. “Chúng ta có đường băng tuyệt vời để làm việc, nhưng chúng ta không có cách tích hợp tất cả dữ liệu. Chúng ta thậm chí không có tất cả dữ liệu.”

Bây giờ chúng ta bắt đầu có. và các thiết bị đeo khác, tạo ra luồng dữ liệu liên tục về biến động nhịp tim, oxy máu và dữ liệu ngủ. Các nhà nghiên cứu tại Stanford gần đây đã chỉ ra rằng 130 bệnh có thể được dự đoán chính xác từ. , , hiện có thể ước tính. Phần thiếu, theo Topol, là immunome, một bản đồ toàn diện về chức năng miễn dịch của một người. 

“Sau não, hệ thống miễn dịch là hệ thống phức tạp nhất trong cơ thể,” anh ấy nói. “Và chúng ta không có cách nào trong phòng khám để đo nó. Năm 2026, điều đó thật đáng sợ.” 

Anh ấy tin rằng một hệ thống miễn dịch không điều chỉnh là mạch nối chung liên kết ung thư, thoái hóa thần kinh và bệnh tim, và việc đo nó sẽ mở khóa một kỷ nguyên mới của dự đoán rủi ro.

Cơ hội không nằm trong việc thay thế bác sĩ bằng một sản phẩm đột phá duy nhất, mà trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng xung quanh mô hình phòng ngừa mới lên dòng: ngủ, thiết bị đeo, protein máu. Lời hứa thực sự của AI có thể là nó theo dõi yên lặng các dấu hiệu cảnh báo sớm nhất của cơ thể và can thiệp rất lâu trước khi bệnh trở nên có thể nhìn thấy.

Giới hạn pháp lý, đạo đức và nhân văn của AI trong y tế

Tuy nhiên, việc áp dụng AI trong y tế sẽ không hoàn toàn là kỹ thuật. Hinton chỉ ra một bất đối xứng pháp lý. Nếu một bác sĩ không sử dụng công cụ AI có sẵn và bệnh nhân chết, không ai bị kiện. Nhưng nếu một bác sĩ sử dụng AI và gây hại, trách nhiệm pháp lý có thể ngay lập tức. Hệ thống làm cản trở việc áp dụng sớm.

Trong khi đó, lỗi con người vẫn phổ biến. “Chúng ta biết có ít nhất trong Hoa Kỳ dẫn đến khoảng,” Topol nói với tôi. “Và chúng ta không thường nói về điều đó. Chúng ta vẫn nói về những sai lầm mà AI gây ra.”

Ngoài ra, câu hỏi về sự đồng cảm vẫn chưa được giải quyết. Khi tôi hỏi Hinton liệu anh ấy có cảm thấy thoải mái được chăm sóc bởi AI vào cuối đời không, anh ấy dừng lại. “Tôi có thể nghĩ nó đang giả vờ,” anh ấy nói. Sau đó thêm: “Nhưng tôi nghĩ AI có thể có sự đồng cảm thật sự.”

Topol không đồng ý. “AI rất tốt trong việc truyền đạt sự đồng cảm,” anh ấy nói với tôi. “Nhưng không có thứ như một máy biết gì là sự đồng cảm. Mọi người muốn nhìn vào mắt ai đó và biết rằng người đó quan tâm đến họ. Đó là bản chất của y tế. Không máy nào sẽ thực sự thay thế điều đó bao giờ hết.”