Buzz
Nhóm nghiên cứu của Google đã tạo nên sự chú ý đầu tháng này với một nghiên cứu cho rằng hệ thống trí tuệ nhân tạo của họ có thể vượt qua chuyên gia y tế trong việc phát hiện ung thư vú trên các hình ảnh chụp X-quang. Nghe có vẻ như là một chiến thắng lớn, và một ví dụ khác về cách trí tuệ nhân tạo sẽ sớm biến đổi chăm sóc sức khỏe: Phát hiện được nhiều ung thư hơn! Giảm số lượng kết quả dương! Một cách tốt hơn, rẻ hơn để cung cấp chăm sóc y tế chất lượng cao!
Giữ chặt dấu chấm than. Chăm sóc sức khỏe được kích hoạt bởi máy móc có thể mang lại nhiều lợi ích cho chúng ta trong những năm sắp tới, nhưng những lợi ích đó sẽ phụ thuộc vào cách nó được sử dụng. Nếu bác sĩ đặt những câu hỏi sai từ đầu—nếu họ đặt trí tuệ nhân tạo vào việc theo đuổi giả thiết sai lầm—thì công nghệ đó sẽ trở thành một thất bại. Nó có thể thậm chí làm tăng cường những sai lầm trước đó của chúng ta.
Một khía cạnh của điều đó, đó là những gì xảy ra với bài báo mới nhất của Google. Nó đang cố gắng sao chép, và sau đó là vượt lên trên, hiệu suất của con người trong những gì ở cốt lõi của nó là một can thiệp y tế có vấn đề nặng nề. Trong trường hợp bạn chưa theo dõi sự tranh cãi kéo dài hàng thập kỷ về kiểm tra ung thư, nói một cách đơn giản: Khi bạn áp dụng các kiểm tra như chụp X-quang cho những người không có triệu chứng, bạn sẽ kết thúc việc phát hiện nhiều thứ giống như ung thư nhưng sẽ không bao giờ đe dọa đến sự sống của bất kỳ ai. Khi khoa học về sinh học ung thư phát triển và kiểm tra trở nên phổ biến, các nhà nghiên cứu đã học được rằng không mọi khối u đều định trở thành nguy hiểm. Trên thực tế, nhiều người mang theo những hình thức ung thư không gây nguy hiểm thực sự đến sức khỏe của họ. Thật không may, các bài kiểm tra chẩn đoán tiêu chuẩn đã chứng minh khả năng tốt nhất trong việc phát hiện chính xác những khối u phát triển chậm hơn mà nên được bỏ qua.
Lý thuyết thì điều này có vẻ không tồi. Khi một bài kiểm tra phát hiện ra ung thư vô hại, bạn có thể bỏ qua nó, phải không? Vấn đề là, gần như không thể biết được vào thời điểm kiểm tra xem bất kỳ đột biến nào cụ thể sẽ trở nên nguy hiểm hay chỉ là một vấn đề bé tẹo. Trong thực tế, hầu hết các bác sĩ thường có xu hướng điều trị bất kỳ ung thư nào được phát hiện như một mối đe dọa tiềm ẩn, và việc xem liệu việc chụp X-quang thực sự cứu sống hay không là một vấn đề gặp nhiều tranh cãi. Một số nghiên cứu cho thấy rằng nó làm, những nghiên cứu khác cho thấy rằng không, nhưng thậm chí nếu chúng ta lấy những diễn giải lạc quan nhất của văn học làm giá trị thực, số lượng người sống sót nhờ vào can thiệp quy mô lớn và phổ biến này là nhỏ. Một số nhà nghiên cứu thậm chí đã tính toán rằng chụp X-quang là, tổng cộng, có hại cho sức khỏe của bệnh nhân; tức là những tổn thương tổng hợp, từ sự điều trị thừa thãi nó khích lệ đến những khối u được gây ra bởi tia X, lớn hơn bất kỳ lợi ích nào.
Nói cách khác, các hệ thống trí tuệ nhân tạo như của Google hứa hẹn sẽ kết hợp con người và máy móc để hỗ trợ chẩn đoán ung thư, nhưng chúng cũng có khả năng làm tồi tệ hơn những vấn đề đã tồn tại trước đó như kiểm tra quá mức, chẩn đoán quá mức và điều trị quá mức. Ngay cả việc cải thiện tỷ lệ kết quả dương giả và kết quả âm giả được báo cáo trong tháng này cũng không rõ liệu có áp dụng trong các cài đặt thực tế hay không. Nghiên cứu của Google cho thấy rằng trí tuệ nhân tạo hoạt động tốt hơn so với các chuyên gia chụp X không được đào tạo cụ thể trong việc xem X-quang. Liệu nó có vượt lên trên đội ngũ chuyên gia chuyên nghiệp hơn không? Khó trả lời mà không cần một cuộc thử nghiệm. Hơn nữa, hầu hết các hình ảnh được đánh giá trong nghiên cứu được tạo ra bằng các thiết bị hình ảnh của một công ty duy nhất. Còn chờ xem liệu các kết quả này có tổng quát hóa được cho hình ảnh từ các máy khác không.
Vấn đề không chỉ giới hạn trong việc kiểm tra ung thư vú. Một phần của sức hấp dẫn của trí tuệ nhân tạo là nó có thể quét qua rất nhiều dữ liệu quen thuộc và chọn ra các biến chúng ta chưa bao giờ nhận ra là quan trọng. Lý thuyết, quyền lực đó có thể giúp chúng ta chẩn đoán bất kỳ bệnh tật ở giai đoạn đầu nào đó, giống như những đoạn sóng nhỏ của máy đo địa chấn có thể cảnh báo chúng ta trước một trận động đất. (Trí tuệ nhân tạo cũng giúp ở đó, nhân đây.) Nhưng đôi khi những biến ẩn đó thực sự không phải quan trọng. Ví dụ, bộ dữ liệu của bạn có thể đến từ một phòng chẩn đoán ung thư chỉ mở cửa kiểm tra ung thư phổi vào thứ Sáu. Kết quả là, một thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể quyết định rằng các bức ảnh chụp vào thứ Sáu có khả năng chứa ung thư phổi cao hơn. Mối quan hệ nhỏ bé đó sau đó sẽ được tính vào công thức để đưa ra chẩn đoán tiếp theo.
Ngay cả khi chúng đúng, chẩn đoán sớm bệnh tật cũng không phải lúc nào cũng là điều có lợi. Các dự án trí tuệ nhân tạo y tế gần đây khác nhau đã tập trung vào việc phát hiện sớm bệnh Alzheimer và tự kỷ, hai điều kiện mà phát hiện nhanh chóng có lẽ không thay đổi kết quả của bệnh nhân nhiều. Đây là những cơ hội “ghê gớm” để giới thiệu cách một thuật toán có thể học cách nhận diện các đặc điểm chúng ta dạy nó tìm kiếm, nhưng chúng không đại diện cho các tiến bộ sẽ tạo ra sự khác biệt trong cuộc sống của bệnh nhân.
Một số ứng dụng của thuật toán và máy học cũng có thể đưa ra những vấn đề mới và khó hiểu cho các bác sĩ. Hãy xem xét tính năng của đồng hồ Apple để phát hiện nhịp tim không đều, một loại nhịp tim không đều là một yếu tố nguy cơ cho đột quỵ. Nhịp tim không đều được điều trị bằng thuốc làm mỏng máu, có tác dụng phụ có thể biến một va chạm nhỏ thành một chấn thương đe dọa đến tính mạng. Nếu bạn thực sự đang đối mặt với nguy cơ đột quỵ, đó là một rủi ro đáng chấp nhận. Nhưng đối với những người nhận ra nhịp tim không đều thông qua smartwatch của họ thì sao? Theo truyền thống, tình trạng này được chẩn đoán khi người ta đến bác sĩ khiếu nại về các triệu chứng; giờ đây, Apple theo dõi những người khỏe mạnh mà không có triệu chứng và phát hiện ra các trường hợp mới có thể chưa bao giờ xuất hiện trong một phòng mạch. Không rõ liệu nhóm bệnh nhân này có hưởng lợi net giống như điều trị hay không.
“Chúng ta thực sự không biết rằng hai nhóm người này có giống nhau hay không,” nói Venkatesh Murthy, một bác sĩ tim mạch tại Trung tâm Tim mạch Frankel ở Ann Arbor, Michigan. Cách tiếp cận có lợi nhất sẽ là sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định những người hưởng lợi nhiều nhất từ các phương pháp điều trị có sẵn.
Nếu trí tuệ nhân tạo sẽ chứng minh độc đáo thực sự, nó sẽ cần phải làm nhiều hơn chỉ phục hồi tình trạng hiện tại trong lĩnh vực y học; và trước khi áp dụng bất kỳ phương pháp nào như vậy, quan trọng là phải giải quyết hai câu hỏi cơ bản: Công nghệ đang cố gắng giải quyết vấn đề gì, và làm thế nào nó sẽ cải thiện kết quả cho bệnh nhân? Có thể mất một thời gian để tìm ra các câu trả lời cần thiết.
Đó là lý do tại sao khẩu hiệu nổi tiếng của Mark Zuckerberg, “Hãy di chuyển nhanh và làm vỡ mọi thứ” có thể thích hợp cho Facebook, nhưng không phải là lựa chọn tốt cho y học, có hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo hay không. Theo Vinay Prasad, tác giả của Kết Thúc Đảo Ngược Y Học và một bác sĩ chuyên khoa huyết học-ung thư tại Trường Y Khoa Đại học Oregon & Science, tư duy Silicon Valley có thể gây nguy hiểm cho các bác sĩ. Đó là kiểu tư duy—khi tính mạng đang bị đe dọa, chúng ta cần triển khai ý tưởng mới hứa hẹn càng sớm càng tốt—đã đưa chúng ta vào tình trạng lộn xộn trong việc kiểm tra ung thư ban đầu. Chụp X-quang đã được áp dụng trước khi tất cả bằng chứng được thu thập, Prasad nói, và một khi một phương pháp y tế đã trở thành tiêu chuẩn, rất khó để loại bỏ nó. “Trong một văn hóa quen với sự ngay lập tức và những tuyên bố quá cao, khó có sự khiêm tốn và kiên nhẫn.”
