Trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật và chăm sóc sức khỏe thay đổi cuộc sống của chúng ta như thế nào?

AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và giờ đây thế giới khoa học đang khám phá tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật. Từ trợ lý ảo như Siri và Alexa đến chatbot tiếp thị, Tesla tự lái và các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như ChatGPT, công nghệ AI đã tích hợp liền mạch vào thói quen của chúng ta và giờ đây nó đang hướng tới cuộc cách mạng trong thực hành y tế và chăm sóc bệnh nhân. Các giải pháp chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi AI đang thay đổi cách thực hiện chẩn đoán và kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Những công nghệ này tận dụng các thuật toán phức tạp để xử lý lượng lớn dữ liệu y tế, giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe đưa ra quyết định chính xác hơn.

Một trong những lĩnh vực mà AI cho thấy nhiều hứa hẹn là chẩn đoán y tế. Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy, hệ thống AI có thể phân tích các hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp X-quang, MRI và chụp CT, với độ chính xác và tốc độ vượt trội. Điều này có thể giúp các bác sĩ X quang và các chuyên gia khác xác định các bất thường, khối u và các dấu hiệu quan trọng khác mà có thể không được chú ý. Việc phát hiện sớm bệnh thông qua chẩn đoán hỗ trợ AI có khả năng cải thiện đáng kể kết quả của bệnh nhân, tăng tỷ lệ sống sót và giảm gánh nặng cho hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Hơn nữa, AI có thể góp phần phát triển y học cá nhân hóa, trong đó các kế hoạch điều trị được điều chỉnh phù hợp với các đặc điểm riêng của từng cá nhân, bao gồm cấu trúc di truyền, các yếu tố lối sống và tiền sử bệnh. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ và áp dụng phân tích dự đoán, thuật toán AI có thể xác định các lựa chọn điều trị tối ưu và dự đoán các phản ứng tiềm năng đối với các liệu pháp cụ thể. Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật có khả năng tối ưu hóa hiệu quả điều trị, giảm thiểu tác dụng phụ và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân.

Làm thế nào các nhà khoa học có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật?

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật mang lại nhiều hứa hẹn. Bằng cách phân tích nhanh chóng và hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật có thể giải quyết những thách thức chính trong hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Trong việc tạo ra dữ liệu chăm sóc sức khỏe hiện đại rất dồi dào và AI nổi lên như một đồng minh có giá trị, có khả năng tổng hợp và tổng hợp lượng thông tin phong phú này để cung cấp các kết quả đầu ra có mục tiêu được chứng minh là vô giá đối với các bác sĩ phẫu thuật. Từ giai đoạn tư vấn ban đầu đến quản lý sau phẫu thuật, AI có khả năng định hình lại mọi khía cạnh của thực hành phẫu thuật.

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật mở ra một thế giới có quá nhiều khả năng để có thể nắm bắt đầy đủ trong một mô tả duy nhất. Trước phẫu thuật, thuật toán AI có thể cung cấp các phân tích dự đoán, hỗ trợ phát hiện bệnh sớm. Việc phát hiện sớm này không chỉ dẫn đến các biện pháp can thiệp nhanh hơn mà còn hứa hẹn mang lại kết quả và tiên lượng được cải thiện.

Hơn nữa, công nghệ AI cho phép các bác sĩ nghiên cứu sâu các báo cáo trong phòng thí nghiệm, kết quả quét và hồ sơ y tế của bệnh nhân, cho phép phát triển các kế hoạch điều trị tùy biến cao ở cấp độ vi mô. Trong hoạt động, thuật toán AI có thể đóng vai trò là người hướng dẫn, tăng cường quá trình ra quyết định bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn và đưa ra phản hồi có giá trị cho bác sĩ phẫu thuật. Sự tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật này không chỉ giúp nâng cao khả năng ra quyết định mà còn giúp ngăn ngừa những kết quả không mong muốn.

Ngoài giới hạn của bệnh viện, AI tiếp tục đóng một vai trò quan trọng. Bằng cách đánh giá dữ liệu từ hệ thống theo dõi bệnh nhân, AI có thể phát hiện các biến chứng tiềm ẩn có thể phát sinh giữa các lần khám sau phẫu thuật.

Nền tảng dựa trên AI cũng có thể đóng vai trò là kênh liên lạc đầu tiên cho bệnh nhân, giải quyết những mối quan tâm nhỏ hoặc các câu hỏi thường gặp. Sự tương tác liên tục như vậy đảm bảo quá trình phục hồi suôn sẻ hơn và cải thiện trải nghiệm tổng thể của bệnh nhân.

Robot trong phẫu thuật

Lĩnh vực y học luôn được đặc trưng bởi sự đổi mới và phát triển không ngừng, nỗ lực nâng cao kết quả của bệnh nhân và chăm sóc sức khỏe tổng thể. Trong những năm gần đây, đã có những tiến bộ đáng kể với việc tích hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hoạt động y tế khác nhau, bao gồm chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và thậm chí cả các thủ tục phẫu thuật. Đáng chú ý, lĩnh vực phẫu thuật bằng robot đã có sự tăng trưởng vượt bậc, vì các hệ thống được hỗ trợ bởi AI hiện hỗ trợ các bác sĩ phẫu thuật thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác và độ chính xác chưa từng có.

Phẫu thuật robot hoặc phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot, sử dụng hệ thống robot điều khiển bằng máy tính để thực hiện các thủ tục phẫu thuật, một phần hoặc toàn bộ. Các hệ thống này thường bao gồm bảng điều khiển dành cho bác sĩ phẫu thuật, từ đó bác sĩ phẫu thuật sẽ điều khiển các cánh tay robot và xe đẩy phía bệnh nhân để đặt các dụng cụ. Thông qua camera 3D độ phân giải cao, bác sĩ phẫu thuật sẽ có được góc nhìn trực quan về vị trí phẫu thuật và sử dụng các điều khiển bằng tay và chân để hướng dẫn cánh tay robot, cho phép thực hiện các chuyển động tỉ mỉ và có kiểm soát trong suốt quá trình.

Các Hệ thống phẫu thuật da Vinci nổi bật là một trong những hệ thống phẫu thuật robot nổi tiếng nhất, đã được sử dụng trong hơn sáu triệu ca phẫu thuật trên toàn thế giới kể từ khi được giới thiệu vào năm 2000. Hệ thống này đã chứng tỏ thành công đáng kể trong khoa tiết niệu, phụ khoa và phẫu thuật tổng quát, cho thấy những ưu điểm như giảm mất máu, thời gian nằm viện ngắn hơn và thời gian phục hồi nhanh hơn cho bệnh nhân.

Với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật, đặc biệt là vào hệ thống phẫu thuật robot, lĩnh vực này có tiềm năng to lớn để chuyển đổi hơn nữa, với nhiều bước phát triển thú vị đang được tiến hành.

Ví dụ, các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley đã thiết kế Robot tự động Berkeley cho phòng mổ (BARO), một hệ thống robot được hỗ trợ bởi AI. BARO sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu phẫu thuật, học hỏi từ các kỹ thuật và chuyển động của bác sĩ phẫu thuật chuyên nghiệp, đồng thời thực hiện các nhiệm vụ phẫu thuật với độ chính xác và độ chính xác vượt trội.

Một tiến bộ đầy hứa hẹn khác nằm ở các công cụ lập kế hoạch phẫu thuật được hỗ trợ bởi AI, hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật xác định phương pháp tối ưu cho một quy trình cụ thể bằng cách phân tích dữ liệu cụ thể của bệnh nhân và tạo ra mô hình 3D của vị trí phẫu thuật. Bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật, những công cụ này cung cấp phản hồi theo thời gian thực trong quá trình phẫu thuật, cảnh báo bác sĩ phẫu thuật về các biến chứng tiềm ẩn hoặc đề xuất các phương pháp thay thế dựa trên tình hình diễn biến.

Ngoài việc nâng cao độ chính xác của quy trình, các công cụ AI còn góp phần giảm nguy cơ xảy ra lỗi của con người trong phòng mổ. Đáng chú ý, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật có khả năng theo dõi chuyển động của dụng cụ phẫu thuật trong quá trình phẫu thuật và cung cấp phản hồi theo thời gian thực cho bác sĩ phẫu thuật. Công nghệ này giúp ngăn ngừa sai sót, đảm bảo ca phẫu thuật được tiến hành an toàn và hiệu quả nhất có thể.

Các công ty đã bắt đầu sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe

Nhiều công ty đã bắt đầu sử dụng hệ thống AI trong các khía cạnh khác nhau của chăm sóc sức khỏe, phục vụ các nhu cầu hướng tới bệnh nhân, hướng tới bác sĩ lâm sàng, hành chính và vận hành. Các ứng dụng của họ bao gồm từ việc sử dụng dữ liệu video, âm thanh và hành vi để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa bệnh nhân, bệnh tật và phương pháp điều trị, đến cải thiện chẩn đoán ung thư phổi, cung cấp hỗ trợ chăm sóc bằng giọng nói và tạo ra các hệ thống y tế dễ tiếp cận và giá cả phải chăng thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên. (NLP) và trí tuệ nhân tạo.

Một số công ty cũng cung cấp trợ lý bot để trả lời các câu hỏi lâm sàng, ghi chép các trường hợp và sắp xếp hồ sơ. Hơn nữa, học máy tiên tiến với hệ gen tính toán được sử dụng để đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc và giảm thời gian cũng như chi phí liên quan cho bệnh nhân.

Bảng dưới đây chỉ trình bày một số ví dụ về nhiều công ty trên toàn cầu đang tích cực tham gia vào các ứng dụng AI trong khoa học y tế.

Thật khó để mô tả thế giới y tế đang phát triển nhanh như thế nào, tuy nhiên việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật đang phải đối mặt với những hạn chế và thách thức.

AI có thể cải thiện điều gì trong lĩnh vực y tế?

AI có tiềm năng mang lại những cải tiến đáng kể cho lĩnh vực y tế theo nhiều cách khác nhau. Một số lĩnh vực chính mà AI có thể tạo ra tác động tích cực bao gồm:

• Chẩn đoán và ra quyết định: AI có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh và tình trạng bằng cách phân tích hình ảnh y tế, kết quả xét nghiệm và dữ liệu bệnh nhân. Nó có thể giúp các chuyên gia chăm sóc sức khỏe xác định các mô hình và sự bất thường có thể khó phát hiện bằng mắt thường, giúp chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn.
• Lập kế hoạch điều trị và y học cá nhân hóa: Thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, bao gồm hồ sơ bệnh án, thông tin di truyền và các yếu tố lối sống để phát triển kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. Điều này có thể dẫn đến các biện pháp can thiệp hiệu quả và phù hợp hơn, tối ưu hóa kết quả của bệnh nhân.
• Khám phá và phát triển thuốc: AI có thể đẩy nhanh quá trình khám phá các loại thuốc mới bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu y sinh, xác định các mục tiêu tiềm năng và dự đoán hiệu quả của các loại thuốc tiềm năng. Điều này có thể hợp lý hóa quá trình phát triển thuốc, làm cho nó nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Loại bổ sung trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật này là cơ hội hoàn hảo để duy trì sức khỏe sau phẫu thuật của bệnh nhân.
• Giám sát từ xa và y học từ xa: Các thiết bị và ứng dụng được hỗ trợ bởi AI cho phép theo dõi từ xa các dấu hiệu và triệu chứng quan trọng của bệnh nhân, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo dõi tình trạng sức khỏe của họ và can thiệp khi cần thiết. Các nền tảng y tế từ xa được trang bị khả năng AI có thể cung cấp tư vấn ảo, mở rộng quyền truy cập vào các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và cải thiện sự thuận tiện cho bệnh nhân.
• Phẫu thuật chính xác và hỗ trợ robot: AI có thể nâng cao quy trình phẫu thuật bằng cách cung cấp phản hồi và hướng dẫn theo thời gian thực cho bác sĩ phẫu thuật. Hệ thống robot được trang bị thuật toán AI có thể hỗ trợ thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp với độ chính xác và độ chính xác cao hơn, giảm nguy cơ sai sót và cải thiện kết quả của bệnh nhân.
• Dự đoán và phòng ngừa bệnh tật: Bằng cách phân tích dữ liệu bệnh nhân và các yếu tố rủi ro, thuật toán AI có thể giúp xác định những cá nhân có nguy cơ cao mắc một số bệnh. Điều này cho phép các biện pháp can thiệp và phòng ngừa chủ động nhằm giảm tỷ lệ mắc và tiến triển của bệnh.
• Tối ưu hóa hệ thống y tế: AI có thể tối ưu hóa hoạt động chăm sóc sức khỏe và phân bổ nguồn lực bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn, dự đoán luồng bệnh nhân, tối ưu hóa việc lập lịch trình của nhân viên và cải thiện việc quản lý hàng tồn kho. Điều này có thể nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tổng thể.

Mặc dù AI có nhiều hứa hẹn nhưng việc triển khai nó cần được thực hiện với sự cân nhắc cẩn thận về các vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và quy định để đảm bảo an toàn cho bệnh nhân và duy trì niềm tin vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Y học con người không phải là lĩnh vực duy nhất mà AI có thể cải thiện điều gì đó

Lĩnh vực y tế tất nhiên không chỉ giới hạn ở y học con người. Công nghệ AI, cũng đã bắt đầu chạm đến cuộc sống của những người bạn dễ thương của chúng ta, đã mang lại nụ cười trên khuôn mặt chúng ta với câu chuyện về Twitter sự phục hồi của chú chó của người dùng @peakcooper vào tháng 3 năm 2023.

Nhờ ChatGPT, chatbot của Open AI phân phối lại các tấm thẻ trong thế giới công nghệ, người bạn nhỏ của chúng ta đã được cứu thoát khỏi tình huống vô cùng tồi tệ do chẩn đoán sai. Khi Cooper không thể thấy bất kỳ sự cải thiện nào ở con chó của mình mặc dù đã được điều trị, anh ấy đã đưa vấn đề lên GPT-4 và nói với trí tuệ nhân tạo về kết quả xét nghiệm của con chó của mình. AI đã phân biệt thành công giữa bệnh do ve gây ra và Thiếu máu tán huyết qua trung gian miễn dịch (IMHA), hai căn bệnh có triệu chứng rất giống nhau và đã cứu sống Sassy.

Bạn có thể đọc toàn bộ câu chuyện trong loạt tweet bên dưới.

Tôi nhận thấy nướu của cô ấy rất nhợt nhạt nên chúng tôi vội vàng quay lại bác sĩ thú y.

Xét nghiệm máu cho thấy tình trạng thiếu máu càng trầm trọng hơn, thậm chí còn nặng hơn ngày đầu tiên chúng tôi vào.

Bác sĩ thú y đã tiến hành nhiều xét nghiệm hơn để loại trừ bất kỳ bệnh đồng nhiễm nào khác liên quan đến các bệnh do ve gây ra, nhưng cho kết quả âm tính. 2/

– Cooper (@peakcooper) Ngày 25 tháng 3 năm 2023

Nền tảng giáo dục của tôi dựa trên ngành thú y và tôi muốn tự phê bình ở đây. Bạn không thể luôn dành cho bệnh nhân của mình sự quan tâm xứng đáng khi họ đến phòng khám của bạn sau một ngày dài và điều này không may có khả năng dẫn đến tử vong, được xác định là sai sót của con người trong y học. Có một trợ lý không mệt mỏi bên mình là điều duy nhất có thể giảm tỷ lệ lỗi của con người xuống gần như bằng không. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật chắc chắn sẽ làm giảm tỷ lệ sai sót trong lĩnh vực quan trọng như vậy.

Những thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật

Như đã đề cập trước đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã tìm được đường vào nhiều lĩnh vực y học và chăm sóc sức khỏe khác nhau, bao gồm cả phẫu thuật, nhưng việc triển khai nó không phải là không có những hạn chế và thách thức. Điều quan trọng là phải chuyển tư duy của chúng ta từ phản ứng sang chủ động khi giải quyết những hạn chế liên quan đến công nghệ mới.

Tính khả dụng của dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước khởi đầu quan trọng trong việc xây dựng hệ thống AI. Để phát triển các mô hình hiệu quả, cần có một lượng đáng kể dữ liệu chất lượng cao. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu làm tăng mối lo ngại liên quan đến quyền riêng tư của bệnh nhân và các sự cố vi phạm dữ liệu gần đây của các tập đoàn lớn. Tiến bộ công nghệ đã tăng cường sức mạnh tính toán và khả năng lưu trữ dữ liệu. Các công nghệ như nhận dạng khuôn mặt và phân tích gen cho phép nhận dạng cá nhân từ một nhóm người.

Trí tuệ nhân tạo mới có thể chẩn đoán bệnh nhân bằng giọng nói của họ

Tuy nhiên, bệnh nhân và công chúng có quyền riêng tư và lựa chọn xác định dữ liệu nào họ chia sẻ. Vi phạm dữ liệu gây ra rủi ro cho các công ty bảo hiểm truy cập dữ liệu bệnh nhân, có khả năng dẫn đến việc từ chối bảo hiểm y tế dựa trên thành phần di truyền. Các hạn chế về quyền riêng tư của bệnh nhân hạn chế tính sẵn có của dữ liệu, dẫn đến việc đào tạo mô hình bị hạn chế và không thể khám phá hết tiềm năng của các mô hình, do đó đây là yếu tố cản trở việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật.

Tạo mô hình thiên vị

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo được huấn luyện bằng cách sử dụng một phần dữ liệu đã thu thập (tập dữ liệu huấn luyện), phần dữ liệu còn lại được dành để thử nghiệm (tập dữ liệu thử nghiệm).

Nếu dữ liệu được thu thập bị sai lệch, nhắm mục tiêu vào các chủng tộc, giới tính hoặc nhóm tuổi cụ thể thì mô hình thu được cũng sẽ bị sai lệch. Điều quan trọng là dữ liệu được thu thập phải đại diện cho nhóm đối tượng mục tiêu mà không bị sai lệch.

Tiền xử lý dữ liệu

Ngay cả với dữ liệu không thiên vị, vẫn có thể tạo ra các mô hình sai lệch. Dữ liệu thô thường có sai sót do nhập dữ liệu thủ công hoặc do yếu tố khác.

Quá trình tiền xử lý là cần thiết để chuẩn bị dữ liệu cho việc huấn luyện thuật toán. Tuy nhiên, phải cẩn thận trong quá trình tiền xử lý dữ liệu để tránh đưa các sai lệch vào tập dữ liệu.

Lựa chọn mô hình

Với vô số thuật toán và mô hình có sẵn, việc chọn thuật toán phù hợp nhất cho một nhiệm vụ cụ thể là điều cần thiết. Quá trình lựa chọn mô hình đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào phẫu thuật. Các mô hình sai lệch thường được đơn giản hóa quá mức và không nắm bắt được các xu hướng có trong tập dữ liệu.

Trình bày các mô hình thiên vị

Người dùng hệ thống AI phải có hiểu biết cơ bản về cách xây dựng các mô hình để diễn giải kết quả đầu ra một cách hiệu quả và xác định khả năng ứng dụng của nó. Các số liệu như:

• Sự chính xác
• Độ chính xác
• Nhớ lại
• Điểm F1
• điểm AUC

Được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.

Tuy nhiên, không phải tất cả các số liệu đều phù hợp cho mọi vấn đề. Người dùng cần đảm bảo rằng các số liệu phù hợp được trình bày chứ không chỉ những số liệu có điểm cao nhất.

Dữ liệu bị phân mảnh

Một hạn chế của các ứng dụng AI, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật, là không có khả năng chuyển giao liền mạch các mô hình do tổ chức này thiết kế và triển khai sang tổ chức khác mà không cần hiệu chỉnh lại.

Do lo ngại về quyền riêng tư, việc chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức chăm sóc sức khỏe thường bị hạn chế, dẫn đến dữ liệu bị phân mảnh và độ tin cậy của mô hình giảm. Đó là lý do tại sao việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật không còn phổ biến kể từ năm 2023.

Hộp đen

Các hệ thống AI thường được coi là hộp đen do tính phức tạp của các thuật toán toán học cơ bản. Những nỗ lực đang được thực hiện để làm cho các mô hình dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn, nhưng vẫn còn nhiều tiến bộ cần đạt được trong lĩnh vực này.

Những cân nhắc về trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật

Việc tích hợp AI với các chuyên khoa can thiệp và phẫu thuật làm nảy sinh nhiều mối lo ngại về đạo đức, đặc biệt là về sự thiên vị và trách nhiệm giải trình. Những vấn đề đạo đức này càng trở nên quan trọng hơn khi chúng ta hướng tới các hoạt động hoàn toàn tự chủ. Các phản ứng hoặc can thiệp do AI tự định hướng đưa ra những thách thức đạo đức cụ thể. Như đã thảo luận trước đây, các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo hệ thống AI có thể bị sai lệch vốn có, điều này có thể dẫn đến những tác động khác nhau ở các phân nhóm bệnh nhân khác nhau. Điều này có nghĩa là các can thiệp và kết quả có thể khác nhau giữa các bệnh nhân.

Để minh họa điều này, chúng ta hãy xem xét phẫu thuật thẩm mỹ. AI hiện có thể dự đoán tuổi của một cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm trên khuôn mặt và đề xuất các bước phẫu thuật để giảm các dấu hiệu lão hóa. Ở Hàn Quốc, nơi phẫu thuật thẩm mỹ rất phổ biến, các bác sĩ phẫu thuật sử dụng các dụng cụ phẫu thuật cảm biến chuyển động để thu thập dữ liệu theo thời gian thực và hướng dẫn họ thực hiện các điều chỉnh chính xác để cải thiện kết quả. Tuy nhiên, các thuật toán AI này mang trong mình những thành kiến ​​cố hữu. Năm 2013, cuộc thi Hoa hậu Hàn Quốc gây tranh cãi vì sự giống nhau về đường nét khuôn mặt giữa các thí sinh đã phẫu thuật thẩm mỹ. Vẻ đẹp mang tính chủ quan, và khi trí tuệ nhân tạo đưa ra các tiêu chuẩn thẩm mỹ thì sự phức tạp càng trở nên sâu sắc hơn. Rõ ràng là các thuật toán AI như vậy không thể áp dụng phổ biến ở các cộng đồng và sắc tộc khác nhau.

Trong môi trường phẫu thuật, có rất nhiều điều đang bị đe dọa. Nếu một robot được huấn luyện bằng AI gặp trục trặc hoặc mất kiểm soát trong một quy trình liên quan đến các nhiệm vụ phức tạp như mổ xẻ, khâu hoặc thao tác ống thông trong tim, nó có thể gây ra hậu quả thảm khốc. Mức độ tham gia của AI có tương quan trực tiếp với các mối quan tâm về đạo đức hiện tại. Việc đào tạo robot với bộ dữ liệu bao gồm hàng nghìn quy trình được thực hiện trong các điều kiện, địa điểm khác nhau và bởi nhiều người vận hành trở nên quan trọng trong việc giảm thiểu tác hại. Tuy nhiên, khi tổn hại xảy ra, việc xác định trách nhiệm trở thành một thách thức. Liệu nó có nên thuộc về công ty đã phát triển robot vận hành tự động, bác sĩ phẫu thuật, bệnh viện hay những người đã đóng góp vào bộ dữ liệu?

AI không thể tái tạo quá trình ra quyết định mà các bác sĩ phẫu thuật dựa vào, thường liên quan đến bản năng và dựa trên kinh nghiệm lâm sàng không thể xác định được. Hơn nữa, một ca phẫu thuật đơn lẻ đòi hỏi hàng nghìn bước phức tạp, bao gồm cắt, mổ xẻ, nối, đốt, làm mát, kẹp, thắt và khâu. Trong tương lai gần, robot sẽ chỉ đóng vai trò trợ lý. Mặc dù họ có thể trở nên thành thạo hơn trong các chức năng cơ bản, nhưng việc bổ sung các lớp phức tạp hơn sẽ cần được xem xét và thực hiện cẩn thận, vì chuyên môn và khả năng phán đoán của bác sĩ phẫu thuật vẫn không thể thay thế được.

Những quan niệm sai lầm về AI trong chăm sóc sức khỏe

Bất chấp tất cả những lo ngại này, vẫn có rất nhiều sự lạc quan xung quanh tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách khác nhau, bao gồm chẩn đoán bệnh nhân, tiên lượng bệnh, khám phá thuốc và hỗ trợ bác sĩ cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho bệnh nhân. Sự lạc quan này đã được thúc đẩy bởi những ứng dụng thành công của AI trong chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, bên cạnh đó, còn có những kỳ vọng không thực tế về khả năng của AI và cách nó sẽ định hình tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe.

Tiến sĩ Anthony Chang, diễn giả tại Hội nghị Hiệp hội Trí tuệ nhân tạo trong Y học (AIME) 2019, đã thuyết trình bài giảng có tựa đề “Những quan niệm sai lầm phổ biến và định hướng tương lai cho AI trong y học: Quan điểm của bác sĩ-nhà khoa học dữ liệu” ở Poznan, Ba Lan. Trong bài giảng của mình, ông đã đề cập đến hai quan niệm sai lầm phổ biến liên quan đến việc triển khai AI trong chăm sóc sức khỏe.

Huyền thoại 1: AI sẽ thay thế bác sĩ lâm sàng

Mặc dù không thể dự đoán được tương lai một cách chắc chắn nhưng những bác sĩ hiểu biết về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật sẽ có lợi thế cạnh tranh trong sự nghiệp của họ.

Ví dụ: Trường Cao đẳng X quang Hoa Kỳ (ACR) đã đăng một quảng cáo việc làm cho Bác sĩ X quang, nêu ra hai yêu cầu:

1. Phải được Hội đồng X quang Hoa Kỳ chứng nhận
2. Phải là một bác sĩ X quang nhiệt tình, được đào tạo bài bản, hào hứng với một tương lai nơi các bác sĩ X quang được hỗ trợ bởi AI và học máy đẳng cấp thế giới

Huyền thoại 2: Kiến thức lập trình rất cần thiết để sử dụng AI

Việc áp dụng AI trong bất kỳ lĩnh vực nào đều liên quan đến nhiều thành phần và lập trình chỉ là một khía cạnh. Để trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật tiếp tục tăng trưởng, phát triển và thành công, các bác sĩ và nhà khoa học dữ liệu phải hợp tác chặt chẽ để xây dựng các hệ thống AI có ý nghĩa. Các bác sĩ cần hiểu tiềm năng của AI và đánh giá cách nó có thể nâng cao vai trò của họ, truyền đạt thông tin này một cách hiệu quả đến các nhà khoa học dữ liệu, những người sau đó có thể xây dựng hệ thống AI.

Sự hợp tác không kết thúc ở đó. Các bác sĩ và nhà khoa học dữ liệu phải cùng nhau xác định dữ liệu có sẵn để đào tạo mô hình, phân tích và giải thích hiệu suất của mô hình, đòi hỏi sự hợp tác liên tục. Ngoài ra, xu hướng phần mềm AI ngày càng trở nên dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng hơn, chẳng hạn như các công cụ trực quan như Máy có thể dạy được của Googlecho phép xây dựng các bộ phân loại trực quan mà không cần kỹ năng viết mã.

Bằng cách khai thác sức mạnh của AI, hoạt động chăm sóc sức khỏe có thể chuyển từ cách tiếp cận một quy mô phù hợp sang mô hình cá nhân hóa và lấy bệnh nhân làm trung tâm, cải thiện kết quả sức khỏe và nâng cao trải nghiệm chăm sóc sức khỏe tổng thể cho cá nhân. Trí tuệ nhân tạo trong phẫu thuật và chăm sóc sức khỏe sẽ là công nghệ mở ra cánh cửa tương lai tươi sáng đang chờ đợi tất cả chúng ta.