Buzz
Tuy nhiên, không phải AI trong chăm sóc sức khỏe là toàn bộ chỉ là sự bốc hơi. Đúng vậy, Watson cuối cùng không phải là một thiên tài máy tính đè bẹp ung thư mà chỉ là một hóa đơn điện đắt đỏ. Nhưng 2017 không chỉ toàn là thất bại. Trên thực tế, năm nay chứng kiến trí tuệ nhân tạo bắt đầu thể hiện sự hữu ích cụ thể thực sự trong phòng khám và bên ngoài đó.
Tại văn phòng của bác sĩ, AI đã giúp bác sĩ da liễu phân biệt những khối u ác tính và những đốm không nguy hiểm, chuẩn đoán các bệnh lạ sử dụng các thuật toán nhận dạng khuôn mặt, và hỗ trợ đọc X-quang và các hình ảnh y khoa khác. Sớm thôi, nó sẽ phát hiện dấu hiệu của bệnh mắt do đái tháo đường ở Ấn Độ. Nhưng phân loại hình ảnh không phải là điều duy nhất mà nó tốt ở; AI cũng có thể khai thác dữ liệu văn bản. Loại công nghệ đó là nền tảng cho phép bất kỳ bác sĩ chuyên môn chăm sóc sức khỏe cơ bản nào cũng có quyền truy cập vào chuyên môn từ khắp nơi trên thế giới. Không còn chờ đợi sáu tháng cho lời giới thiệu mà bạn thực sự không thể trả tiền. Và sau khi bạn nhận được chẩn đoán đó, bạn có thể mang về nhà một robot trang bị AI để giúp bạn duy trì kế hoạch điều trị của mình. Nó mắng mỏ, nhưng trong khi làm việc đó, nó trông dễ thương.
AI tập trung vào chăm sóc sức khỏe cũng đã lan rộng vào chăm sóc ảo, khi y học thử nghiệm cách cung cấp chăm sóc phòng ngừa và hỗ trợ giữa các lần viếng thăm thông qua điện thoại thông minh luôn hiện diện. Điện thoại của bạn không chỉ nói cho bạn biết cách ngủ ngon hơn, ăn uống lành mạnh hơn, tập thể dục nhiều hơn và giữ tâm trí yên bình. Bây giờ, AI có thể nhận ra các mẫu trong cách bạn nói và nhắn tin, để phát hiện ra các dấu hiệu đầu tiên của trầm cảm và nguy cơ tự sát. Và nó có thể giúp bạn xử lý vấn đề đó nữa. Chatbot thân thiện được đào tạo theo các khái niệm trị liệu hành vi nhận thức hiện đang giúp những người không có thời gian hoặc tiền bạc để tìm một bác sĩ tâm lý chính thống. Đối với cựu chiến binh đang đấu tranh với chứng stress sau chấn thương tâm lý, các nhà nghiên cứu thiết kế một nhân vật bác sĩ với một tâm trí được xây dựng bởi học máy. Cả hai phương pháp đều tận dụng sự thật rằng con người nói chuyện với máy tốt hơn so với người khác - các thuật toán không đánh giá.
Trí tuệ nhân tạo đang làm thông minh hơn các thiết bị khác, Deep neural software đang làm cho việc điều chỉnh như tai nghe và máy siêu âm mới trở nên dễ dàng hơn. Nó giúp exoskeleton trở nên linh hoạt hơn và bàn tay nhân tạo giỏi hơn trong việc nắm (nhưng không làm vỡ) những thứ.
Tuy nhiên, các quy định đó chỉ kiểm soát các thiết bị, chẩn đoán và điều trị được thông tin từ trí tuệ nhân tạo. Công nghệ đang thấm đẫm vào việc hành nghề y học ở mọi cấp độ, không chỉ ở giai đoạn phê duyệt thiết bị cuối cùng. Nó đã được tích hợp vào cách mà nhà nghiên cứu y sinh học lọc thông qua dữ liệu di truyền và các công ty dược học phát hiện ra các loại thuốc mới. Đó là cách các quan chức y tế dự đoán đợt dịch bệnh tiếp theo và theo dõi các điểm nóng của opioid. Và ngày càng trở thành cách mà bác sĩ và nhà khoa học cố gắng hiểu rõ thực tế đầy dữ liệu của họ. Khi trí tuệ nhân tạo mở ra những lối đi mới để hiểu và điều trị bệnh tật con người, quan trọng là phải nhớ rằng thuật toán, giống như con người, không hoàn hảo. Chúng chỉ tốt như dữ liệu mà chúng nhìn thấy và những định kiến mà chúng mang theo.
Mặc dù vậy, những quy định đó chỉ kiểm soát các thiết bị, chẩn đoán và điều trị được thông tin từ trí tuệ nhân tạo. Công nghệ đang thấm đẫm vào việc hành nghề y học ở mọi cấp độ, không chỉ ở giai đoạn phê duyệt thiết bị cuối cùng. Nó đã được tích hợp vào cách mà nhà nghiên cứu y sinh học lọc thông qua dữ liệu di truyền và các công ty dược học phát hiện ra các loại thuốc mới. Đó là cách các quan chức y tế dự đoán đợt dịch bệnh tiếp theo và theo dõi các điểm nóng của opioid. Và ngày càng trở thành cách mà bác sĩ và nhà khoa học cố gắng hiểu rõ thực tế đầy dữ liệu của họ. Khi trí tuệ nhân tạo mở ra những lối đi mới để hiểu và điều trị bệnh tật con người, quan trọng là phải nhớ rằng thuật toán, giống như con người, không hoàn hảo. Chúng chỉ tốt như dữ liệu mà chúng nhìn thấy và những định kiến mà chúng mang theo.
Dù có bao nhiêu hệ thống mạng thần kinh 'hộp đen' bắt đầu xuất hiện trong hệ thống chăm sóc sức khỏe, y học vẫn căn bản là một sự nỗ lực của con người. Và con người không luôn làm điều tốt nhất cho họ, ngay cả khi được khuyến nghị từ bác sĩ. Điều đó có nghĩa là thách thức lớn nhất trong chăm sóc sức khỏe không phải là về việc thay đổi cơ thể con người, mà là về việc thay đổi tư duy của con người. Và đó không phải là loại trí tuệ mà máy tính giỏi. Trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế các bác sĩ bệnh lý, trong thời gian sắp tới. Nhưng nó đang tiến tới máy fax của họ.
