AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh

Mục lục

• Tóm tắt nghiên cứu
• Kết quả nghiên cứu gây bất ngờ
• Hạn chế của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh
• Lịch sử phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính
• Sự thay đổi với mô hình ngôn ngữ lớn
• Lỗi của người sử dụng
• Kết luận

Tóm tắt nghiên cứu:

Một nghiên cứu nhỏ gần đây đã công bố trên tạp chí JAMA Network Open cho thấy chatbot ChatGPT-4 của OpenAI đã vượt trội hơn các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh từ các bệnh án. Nghiên cứu được thực hiện với sự tham gia của 50 bác sĩ, bao gồm cả bác sĩ nội trú và bác sĩ chuyên khoa, từ một số hệ thống bệnh viện lớn ở Mỹ. Các bác sĩ được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm: một nhóm được sử dụng ChatGPT-4 cùng với các tài liệu tham khảo thông thường, và một nhóm không được sử dụng chatbot. Kết quả cho thấy ChatGPT-4 đạt điểm trung bình 90%, trong khi nhóm bác sĩ sử dụng chatbot đạt 76% và nhóm không sử dụng đạt 74%. Điều đáng chú ý là ChatGPT-4 tự nó đã đạt kết quả tốt hơn cả hai nhóm bác sĩ.

Kết quả nghiên cứu gây bất ngờ:

Kết quả này đã gây ngạc nhiên cho các nhà nghiên cứu, đặc biệt là Tiến sĩ Adam Rodman, người tham gia thiết kế nghiên cứu. Ông cho rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán, nhưng thực tế cho thấy chatbot lại vượt trội hơn. Nghiên cứu cũng chỉ ra xu hướng các bác sĩ thường bám vào phán đoán ban đầu của mình, ngay cả khi chatbot đưa ra chẩn đoán tốt hơn. Điều này cho thấy sự thiếu hiểu biết và khả năng tận dụng tối đa tiềm năng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh.

Hạn chế của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh:

Nghiên cứu cho thấy mặc dù các bác sĩ đã tiếp xúc với các công cụ trí tuệ nhân tạo, nhưng nhiều người trong số họ chưa biết cách khai thác tối đa khả năng của chatbot. Họ sử dụng chatbot như một công cụ tìm kiếm thông tin thay vì một công cụ hỗ trợ chẩn đoán toàn diện. Điều này cho thấy cần có sự đào tạo và hướng dẫn thích hợp để các bác sĩ có thể sử dụng hiệu quả công nghệ trí tuệ nhân tạo trong công việc của mình.

Lịch sử phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính:

Bài báo cũng nhắc đến lịch sử dài hạn của việc phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính, bắt đầu từ những năm 1970 với chương trình INTERNIST-1. Mặc dù đạt được hiệu quả đáng kể, nhưng các hệ thống này lại gặp khó khăn trong việc ứng dụng thực tế do thiếu tính thân thiện với người dùng và sự thiếu tin tưởng từ phía các bác sĩ. Việc thiếu hiểu biết về quá trình tư duy của bác sĩ cũng là một trở ngại lớn trong việc phát triển các hệ thống này.

Sự thay đổi với mô hình ngôn ngữ lớn:

Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT đã tạo ra bước ngoặt. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT cho phép nó tiếp nhận và phân tích toàn bộ bệnh án một cách hiệu quả, đưa ra chẩn đoán và giải thích lý do một cách toàn diện. Tuy nhiên, các bác sĩ vẫn cần được đào tạo để sử dụng tối đa khả năng này.

Lỗi của người sử dụng:

Phân tích dữ liệu cho thấy nhiều bác sĩ không chịu chấp nhận chẩn đoán của chatbot nếu nó mâu thuẫn với phán đoán ban đầu của họ. Điều này cho thấy sự tự tin thái quá vào phán đoán của bản thân và thiếu khả năng đánh giá khách quan. Sự thiếu hiểu biết về cách sử dụng chatbot cũng là một vấn đề quan trọng, dẫn đến việc các bác sĩ không khai thác hết tiềm năng của công nghệ.

Kết luận:

Nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh, nhưng cũng chỉ ra những thách thức cần khắc phục. Việc đào tạo các bác sĩ về cách sử dụng và tin tưởng vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng để tận dụng tối đa hiệu quả của công nghệ này, biến chúng thành "người trợ giúp" đắc lực cho bác sĩ trong công tác chẩn đoán và điều trị bệnh. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng trí tuệ nhân tạo chỉ là một công cụ hỗ trợ, kinh nghiệm và phán đoán lâm sàng của bác sĩ vẫn đóng vai trò then chốt trong việc chăm sóc sức khỏe bệnh nhân.