Các thế hệ AI đã phát triển như thế nào trong lĩnh vực y tế?

[Romano]

Trí tuệ nhân tạo (AI) được coi là “thế lực mới” trong lĩnh vực y tế. Kể từ đầu những năm 2000, lời hứa hẹn về sự thay đổi trong chăm sóc sức khỏe nhờ công nghệ đã liên tục xuất hiện trong các cuộc họp và hội nghị y tế…ChatGPT được ra mắt vào cuối năm 2022 đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên công nghệ mới. “Mô hình ngôn ngữ lớn” do OpenAI phát triển nổi tiếng nhờ giúp người dùng viết email và bài luận tốt hơn. Chỉ trong vòng vài tháng, Google, Microsoft, Amazon cũng ra mắt các mô hình AI, nhưng hầu hết các công cụ này chỉ hỗ trợ viết.

Tuy nhiên, theo Forbes, theo thời gian, những mô hình này sẽ đóng góp quan trọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và xác định lại mối quan hệ giữa bác sĩ và bệnh nhân.

THẾ HỆ 1: ĐƯA QUY TẮC CHĂM SÓC SỨC KHỎE VÀO HỆ THỐNG AI
Cuối thế kỷ 20, được lập trình bởi các kỹ sư máy tính, AI ra đời dựa trên một loạt hướng dẫn (quy tắc) do con người tạo ra, cho phép công nghệ giải quyết các vấn đề cơ bản. Có thể hình dung cách đào tạo AI khi này tương tự như cách tiếp cận của sinh viên y khoa, hệ thống AI cũng được dạy hàng trăm “thuật toán” để chuyển các triệu chứng của bệnh nhân thành chẩn đoán.

Các thuật toán ra quyết định giống như cách một cái cây phát triển, bắt đầu từ thân cây (vấn đề của bệnh nhân) và phân nhánh từ đó. Ví dụ, nếu một bệnh nhân phàn nàn về cơn ho dữ dội, trước tiên bác sĩ sẽ đánh giá xem có sốt hay không. Nếu có, bác sĩ sẽ đưa ra một bộ câu hỏi và nếu không, sẽ dẫn đến một bộ câu hỏi khác. Giả sử bệnh nhân sốt (có sốt), câu hỏi tiếp theo là đờm của bệnh nhân bình thường hay đổi màu. Và một lần nữa, điều này lại dẫn đến sự phân chia tiếp theo. Cuối cùng, mỗi nhánh lại là một chẩn đoán, có thể từ viêm phổi do vi khuẩn, nấm hoặc virus đến ung thư, suy tim hoặc hàng tá bệnh phổi khác.

Có thể nói, thế hệ AI đầu tiên có thể nhận biết vấn đề nhưng chưa thể phân tích và phân loại bệnh án lại. Kết quả là, dạng trí tuệ nhân tạo ban đầu không thể chính xác bằng các bác sĩ kết hợp khoa học y tế với trực giác và kinh nghiệm của họ. Và vì những hạn chế này, AI dựa trên quy tắc hiếm khi được sử dụng trong thực hành lâm sàng thời điểm khác.

THẾ HỆ 2: ARTIFICIAL NARROW INTELLIGENCE (ANI): TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIẢI QUYẾT NHÓM NHIỆM VỤ CỤ THỂ
Khi thế kỷ 21 bắt đầu, kỷ nguyên thứ hai của AI cũng bắt đầu. Sự ra đời của mạng lưới thần kinh bắt chước cấu trúc của bộ não con người đã mở đường cho công nghệ học sâu.

ANI hoạt động rất khác so với người tiền nhiệm của nó. Thay vì cung cấp các quy tắc được các nhà nghiên cứu xác định trước, các hệ thống thế hệ thứ hai sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ, sử dụng chúng để phân biệt các mẫu mà con người phải mất rất nhiều thời gian để thực hiện.

Trong một ví dụ, các nhà nghiên cứu đã đưa hàng nghìn bức ảnh chụp X quang tuyến vú vào một hệ thống ANI, một nửa trong số đó cho thấy bệnh ung thư ác tính và một nửa cho thấy bệnh ung thư lành tính. Mô hình này có thể xác định ngay lập tức hàng chục điểm khác biệt về kích thước, mật độ và bóng của hình ảnh X quang, chỉ định cho mỗi điểm khác biệt một yếu tố tác động phản ánh khả năng xảy ra bệnh ác tính. Điều quan trọng là loại AI này không dựa vào phương pháp phỏng đoán (một số quy tắc ngón tay cái) như con người, mà thay vào đó dựa vào những biến thể tinh tế giữa các cuộc kiểm tra ác tính và bình thường mà cả bác sĩ X quang và nhà thiết kế phần mềm đều không biết. .

Không giống như AI dựa trên quy tắc, những công cụ ở thế hệ AI thứ 2 đôi khi còn vượt trội hơn trực giác của bác sĩ về độ chính xác trong chẩn đoán. Tuy nhiên, dạng trí tuệ nhân tạo này cũng cho thấy những hạn chế nghiêm trọng. Đầu tiên, mỗi ứng dụng đều có nhiệm vụ cụ thể. Có nghĩa là, một hệ thống được đào tạo để đọc ảnh chụp X quang tuyến vú không thể diễn giải các ảnh chụp não hoặc chụp X-quang ngực.

Hạn chế lớn nhất của ANI là hệ thống chỉ hoạt động tốt khi có dữ liệu mà nó đã được đào tạo. Một ví dụ rõ ràng về điểm yếu đó là khi UnitedHealthcare dựa vào AI hẹp để xác định những bệnh nhân yếu nhất và cung cấp cho họ các dịch vụ y tế bổ sung. Khi lọc dữ liệu, các nhà nghiên cứu sau đó phát hiện ra rằng AI đã đưa ra một giả định tai hại. Các bệnh nhân được chẩn đoán khỏe mạnh chỉ vì bệnh án của họ nhận ít chăm sóc y tế, trong khi đó những bệnh nhân sử dụng nhiều dịch vụ chăm sóc y tế bị đánh giá thấp về sức khỏe.

Thậm chí, công cụ này còn cho thấy sự thiên vị cố hữu của những người phát triển ra chúng. Thật vậy, khi các nhà nghiên cứu xem xét kết quả, họ phát hiện ra rằng bệnh nhân da đen được điều trị ít hơn và do đó, họ không có mặt trong nhóm được chọn để nhận các dịch vụ y tế bổ sung.

THẾ HỆ 3: AI TẠO SINH

Hiện tại, các công cụ AI tạo sinh hoàn toàn có thể giúp người dùng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật tuyệt đẹp mà không cần tham gia các lớp học vẽ, viết mã máy tính, tạo các trang web và ứng dụng phức tạp dù chưa từng đăng ký một khóa học CNTT.

Thế hệ AI tương lai sẽ làm điều tương tự trong y học, cho phép mọi người chẩn đoán bệnh và lập kế hoạch điều trị giống như bất kỳ bác sĩ nào chưa từng học qua trường y.

Hiện tại, công cụ AI tạo sinh (MED-PALM2 của Google) đã vượt qua kỳ thi cấp giấy phép bác sĩ với số điểm ở cấp độ chuyên gia. Còn nhiều công cụ AI y tế khác giờ đây có thể viết các chẩn đoán tương tự như các bác sĩ.

Tuy vậy, những mô hình này hiện vẫn cần đến sự giám sát của bác sĩ và không có khả năng thay thế bác sĩ. Nhưng với tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân hiện tại, những ứng dụng này dự kiến sẽ mạnh hơn ít nhất 30 lần trong 5 năm tới. Kết quả là, họ sẽ sớm trao quyền cho bệnh nhân theo những cách mà thời điểm này khó có thể dự đoán được.

Các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu từ sách giáo khoa y khoa, đến dữ liệu nguồn mở như thông qua Internet. Trong tương lai gần, các thiết bị này sẽ được kết nối an toàn với hồ sơ sức khỏe điện tử trong bệnh viện cũng như các thiết bị theo dõi bệnh nhân tại nhà. Khi AI được đào tạo dựa trên kho dữ liệu này, hiệu quả chẩn đoán của nó sẽ tăng vọt.

Trong vòng 5 – 10 năm tới, các chuyên ngành y tế sẽ không chỉ đào tạo bác sĩ. Các thế hệ tương lai của những công cụ như ChatGPT sẽ đưa chuyên môn y tế đến tay tất cả mọi người, thay đổi căn bản mối quan hệ giữa bác sĩ và bệnh nhân.

Không rõ liệu các bác sĩ sẽ chấp nhận hay phản đối sự phát triển này. Nhưng điều rõ ràng là ngành y sẽ có những bước tiến dài. Ngày nay, tại Mỹ, ước tính có khoảng 400.000 người chết do chẩn đoán sai, 250.000 người chết vì sai sót y khoa và 1,7 triệu người chết vì hầu hết các bệnh mãn tính có thể phòng ngừa được và các biến chứng của chúng.