ການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ "ມັກເສັ້ນທາງເທິງ".

(Dan Tri) - ປັນຍາປະດິດແມ່ນເປີດທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການດູແລສຸຂະພາບແລະການປິ່ນປົວທາງການແພດຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບບັນດາປະເທດທີ່ມີລາຍໄດ້ຕ່ໍາແລະປານກາງ.

Báo Dân trí•24/07/2025

ເທັກໂນໂລຍີ, ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ Big Data ກໍາລັງຫັນປ່ຽນອະນາຄົດຂອງອຸດສາຫະກໍາຈໍານວນຫຼາຍ, ດ້ວຍ ການດູແລສຸຂະພາບ ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເປັນພາກສະຫນາມທີ່ມີທ່າແຮງ. ທີ່ເວທີປາໄສສຸຂະພາບຫວຽດນາມ 2025, ບັນດານັກຊ່ຽວຊານໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍຂອງ AI ແລະ Big Data ໃນການວິນິດໄສ ແລະ ປິ່ນປົວພະຍາດ.

ເວທີປາໄສດ້ວຍຫົວຂໍ້ວ່າ “ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ ແລະ ປັນຍາປະດິດໃນການວິນິດໄສ ແລະ ປິ່ນປົວພະຍາດ” ໄດ້ດຳເນີນໄປແຕ່ວັນທີ 21-22 ກໍລະກົດ, ສົມທົບກັບສະມາຄົມ ນັກວິທະຍາສາດ ແລະ ຊ່ຽວຊານ ຫວຽດນາມ ປະຈຳໂລກ (AVSE Global) ແລະ ໂຮງໝໍສູນກາງທະຫານ 108 ແຫ່ງ.

ງານມະໂຫລານໄດ້ເຕົ້າໂຮມບັນດານັກຊ່ຽວຊານພາຍໃນ ແລະ ຕ່າງປະເທດນຳໜ້າເພື່ອແບ່ງປັນວິໄສທັດ ແລະ ປະສົບການເພື່ອຍົກສູງຄຸນນະພາບການຮັກສາສຸຂະພາບຢູ່ ຫວຽດນາມ.

AI: ເຂົ້າສູ່ຍຸກໃໝ່ຂອງການດູແລສຸຂະພາບ

ສາດສະດາຈານ Guy Marks, ປະທານສະຫະພັນສາກົນຕ້ານວັນນະໂລກ ແລະ ພະຍາດປອດ ແລະ ສາດສະດາຈານຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ New South Wales (ອົດສະຕາລີ), ໄດ້ໃຫ້ຄວາມຮູ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທີ AI ແລະ ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວໜ້າສາມາດແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ປະກົດຂຶ້ນຂອງສຸຂະພາບທົ່ວໂລກ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນບັນດາປະເທດທີ່ມີລາຍໄດ້ຕ່ຳ ແລະ ປານກາງຄື ຫວຽດນາມ.

Dùng AI giải bài toán chuộng tuyến trên - 1 — ສາດສະດາຈານ Guy Marks, ປະທານສະຫະພັນສາກົນຕ້ານວັນນະໂລກ ແລະ ພະຍາດປອດ, ແລະ ສາດສະດາຈານຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ New South Wales ທີ່ເວທີປາໄສ (ພາບ: BTC).

ສາດສະດາຈານ Marks ກ່າວວ່າ "ວິທີການແບບດັ້ງເດີມຂອງການຄຸ້ມຄອງສຸຂະພາບຈາກສະຕະວັດທີ 19 ໄດ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ລ້າສະໄຫມ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການດູແລສຸຂະພາບສັບສົນໃນທຸກວັນນີ້,". ລາວໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນສາມຄວາມສັບສົນທີ່ສໍາຄັນໃນຢາປົວພະຍາດໃນສະຕະວັດທີ 21:

ຊີວະວິທະຍາຂອງມະນຸດ: ຮ່າງກາຍຂອງມະນຸດແມ່ນລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ defies ຄໍາອະທິບາຍວິທະຍາສາດທີ່ສົມບູນ ;

ສະພາບແວດລ້ອມ: ສະພາບແວດລ້ອມປະກອບດ້ວຍເຊື້ອພະຍາດແລະອັນຕະລາຍຫຼາຍ. ພະຍາດສ່ວນໃຫຍ່ເປັນຜົນມາຈາກປະຕິສໍາພັນທີ່ຊັບຊ້ອນລະຫວ່າງຊີວະວິທະຍາຂອງມະນຸດແລະສິ່ງແວດລ້ອມ;

ການແຊກແຊງທາງການແພດ: ຢາທີ່ທັນສະໄຫມມີ array ສະລັບສັບຊ້ອນຂອງການແຊກແຊງ (ຢາປົວພະຍາດ, ການຜ່າຕັດ, ຈິດໃຈ, ບໍ່ແມ່ນຢາ) ທີ່ເຮັດໃຫ້ການວິນິດໄສແລະການປິ່ນປົວສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ສຸດ.

"ຂໍ້ຈໍາກັດຂອງວິທີການແບບດັ້ງເດີມເຊັ່ນ: ຄວາມຊ່ຽວຊານ, ການລວມສູນ (ເຮັດໃຫ້ຄົນເຈັບມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຂົ້າເຖິງຜູ້ຊ່ຽວຊານແລະຕ້ອງໄປໂຮງຫມໍໃຫຍ່), ຄໍາແນະນໍາແລະພິທີການ (ມັກຈະຍາວເກີນໄປຫຼືງ່າຍດາຍເກີນໄປ) ແລະການຝຶກອົບຮົມ ດ້ານການສຶກສາ (ການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປ່ຽນແປງຂອງພະນັກງານສູງ) ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການດູແລສຸຂະພາບໃນປະຈຸບັນ, "ສາດສະດາຈານ Marks ເນັ້ນຫນັກ.

ຂະນະດຽວກັນ, ໂຮງໝໍພື້ນເມືອງ, ເຊິ່ງມັກຈະມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ລາຄາແພງ, ແລະຢູ່ໄກຈາກບ່ອນທີ່ຄົນເຈັບຢູ່, ຕ້ອງການວິທີການໃໝ່ທີ່ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດ, ແລະເຕັກໂນໂລຢີສາມາດເຮັດສິ່ງນັ້ນໄດ້ໃນປັດຈຸບັນ.”

ໃນມື້ນີ້, ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ກ້າວຫນ້າກໍາລັງກ້າວໄປສູ່ຍຸກໃຫມ່ໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ດ້ວຍແພລະຕະຟອມການທົດສອບການດູແລຈຸດ (PoC) ແລະການລາຍງານການຖ່າຍຮູບຫ່າງໄກສອກຫຼີກມີບົດບາດສໍາຄັນ. ໂດຍສະເພາະ, ultra-portable X-rays ທີ່ມີການອ່ານຮູບພາບທີ່ອີງໃສ່ AI ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ radiologists ດີກວ່າໃນການວິນິດໄສ TB.

"ການພັດທະນາການຂົນສົ່ງແລະການສື່ສານ, ການນໍາໃຊ້ປະໂຫຍດຂອງອິນເຕີເນັດຄວາມໄວສູງ, Wi-Fi ແລະອຸປະກອນເຊື່ອມຕໍ່, ອະນຸຍາດໃຫ້ການນໍາໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີແລະຖານຂໍ້ມູນໃນ cloud, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະເຕັກໂນໂລຊີສາມາດເຂົ້າເຖິງປະຊາຊົນໃນເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກ. Drones ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຂົນສົ່ງຕົວຢ່າງຄົນເຈັບແລະຢາໄດ້ງ່າຍດາຍ. ຂໍ້ມູນການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍຄຸນນະພາບສູງ, ມັກຈະມີໃນຮູບແບບທີ່ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່, ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ, ທ່ານ Mark ກ່າວ.

Dùng AI giải bài toán chuộng tuyến trên - 2

ອີງຕາມພຣະອົງ, ລະບົບສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານຄລີນິກ (CDSS) ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາດ້ານການຄຸ້ມຄອງໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຂອງຄົນເຈັບແລະຄວາມຮູ້ທາງການແພດ. ໂດຍສະເພາະ, ປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຈະມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການເກັບກໍາແລະຈັດຕັ້ງຂໍ້ມູນຄົນເຈັບທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ສະກັດແລະສັງເຄາະຂໍ້ມູນຈາກຊຸດຂໍ້ມູນການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈກັບແພດ.

ສາດສະດາຈານ Marks ຈິນຕະນາການຮູບແບບການດູແລສຸຂະພາບໃຫມ່ທີ່ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດ, ໂດຍອີງໃສ່ GPs ໃກ້ກັບເຮືອນຂອງຄົນເຈັບ, ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍ CDSS ແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI. ວິທີການນີ້ສັນຍາວ່າຈະໃຫ້ການຕັດສິນໃຈທາງການແພດທີ່ດີກວ່າ, ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງຄົນເຈັບ, ການຫຼຸດຜ່ອນຊັບພະຍາກອນແລະສິ່ງເສດເຫຼືອຂອງຢາຕ້ານເຊື້ອ, ແລະຄວາມສາມາດເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບພະນັກງານຮັກສາສຸຂະພາບແຖວຫນ້າ.

ຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນ AI ໃນຂະແໜງສາທາລະນະສຸກຫວຽດນາມ

ທີ່ການໂອ້ລົມສົນທະນາໂຕະມົນ, ບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານຂັ້ນສູງໄດ້ຕີລາຄາສູງບົດບາດຂອງ AI ໃນອະນາຄົດຂອງການຮັກສາສຸຂະພາບຂອງຫວຽດນາມ.

ທ່ານ ສາດສະດາຈານ Dinh Xuan Anh Tuan, ຫົວໜ້າພະແນກຢາປົວພະຍາດທາງເດີນຫາຍໃຈ - ສຳຫຼວດປະຕິບັດໜ້າທີ່, ໂຮງໝໍ Cochin, Paris (ຝະລັ່ງ) ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: “ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງສຸຂະພາບມະນຸດ, ຮ່າງກາຍ, ສະໝອງ, ຈິດໃຈ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ ແມ່ນປັດໃຈເຮັດໃຫ້ການດູແລສຸຂະພາບມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍ ແລະ ຕ້ອງການການປິ່ນປົວສ່ວນບຸກຄົນ.

ແບ່ງປັນທັດສະນະດຽວກັນ, ທ່ານດຣ Vo Sinam, ຜູ້ອໍານວຍການສູນ Biomedical (VinBigData) ຊີ້ແຈງວ່າ: "ຕົວແບບພາສາໃຫຍ່ສາມາດແກ້ໄຂຈຸດສໍາຄັນໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແລະການຕິດຕາມ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະຮູບແບບພາສາໃຫຍ່ແມ່ນດໍາເນີນການໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ເລືອກຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງສຸດ, ແຕ່ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ດັ່ງນັ້ນ, ມະນຸດຕ້ອງເປັນຈຸດໃຈກາງ, ຄວບຄຸມຜົນຂອງ AI ສະເໝີ ແລະ ຈື່ໄວ້ສະເໝີວ່າ AI ອາດຈະເຮັດຜິດເຊັ່ນດຽວກັບມະນຸດ.

Dùng AI giải bài toán chuộng tuyến trên - 3 — ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫັນດີວ່າ AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆໃນການດູແລສຸຂະພາບຕ້ອງຮັບໃຊ້ປະຊາຊົນ (ຮູບແຕ້ມ: ພື້ນຖານ).

ທ່ານ David Nguyen, CEO ຂອງ N2N AI (ອົດສະຕຣາລີ), ແບ່ງປັນປະສົບການຂອງລາວຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ IBM Watson, ໂຄງການ AI ທາງການແພດທີ່ອ້າງວ່າສາມາດທົດແທນທ່ານຫມໍໄດ້ແຕ່ລົ້ມເຫລວຍ້ອນຂໍ້ມູນ "ດິບ". "AI ເປັນລະບົບທີ່ສະຫນັບສະຫນູນແພດໃນການຕັດສິນໃຈໄວຂຶ້ນແລະມີປະສິດທິພາບ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ. ທ່ານຫມໍຕ້ອງມີຂັ້ນຕອນການກວດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະໄປໃນທິດທາງທີ່ຕ້ອງການ," ລາວເວົ້າ.

ກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງ AI ໃນການຫຼຸດຜ່ອນການ overload ໃນໂຮງຫມໍແລະຢາປ້ອງກັນ, ສາດສະດາຈານ Guy Marks ຊີ້ແຈງວ່າເປົ້າຫມາຍບໍ່ແມ່ນການລົບລ້າງໂຮງຫມໍ, ແຕ່ສະຫງວນໂຮງຫມໍພຽງແຕ່ກໍລະນີທີ່ສັບສົນແລະຫຍຸ້ງຍາກແທ້ໆ.

ທ່ານກ່າວວ່າ, ຢູ່ອົດສະຕາລີ, ການບໍລິການຫຼາຍຢ່າງທີ່ເຄີຍເກີດຂຶ້ນຢູ່ໂຮງໝໍໃນປັດຈຸບັນໄດ້ຖືກຍ້າຍອອກໄປນອກ, ຄົນເຈັບພຽງແຕ່ຕ້ອງໄປໂຮງໝໍເມື່ອເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການບໍລິການທີ່ມີພຽງແຕ່ຢູ່ທີ່ນັ້ນ. ດຽວນີ້ AI ສາມາດຊ່ວຍປັບແຕ່ງການດູແລສ່ວນບຸກຄົນໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າກ່ອນທີ່ຄົນຈະກາຍເປັນຄົນເຈັບ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຫັນປ່ຽນທີ່ສຳຄັນນີ້ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍຍ້ອນປັດໄຈວັດທະນະທຳ.

Dùng AI giải bài toán chuộng tuyến trên - 4 — ທ່ານພົນໂທ ເລຮວ່າຍຊົ້ງ, ຫົວໜ້າໂຮງໝໍທະຫານ 108 ແລະບັນດານັກຊ່ຽວຊານໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບທ່າແຮງຂອງ AI ໃນຂະແໜງສາທາລະນະສຸກຫວຽດນາມ (ພາບ: ຄະນະຈັດຕັ້ງ).

ທ່ານພົນຕີ ເລຮົວຊົ້ງ, ຫົວໜ້າໂຮງໝໍທະຫານ 108 ສູນກາງ ຊີ້ແຈ້ງວ່າ: “ວັດທະນະທຳຫວຽດນາມ “ມັກໂຮງໝໍລະດັບສູງ” ໄດ້ພາໃຫ້ເກີດການໂຫຼດເກີນກຳນົດ, ຄົນເຈັບຫຼາຍຄົນກໍ່ຢາກຂໍໃຫ້ທ່ານໝໍກວດພະຍາດອີກຫຼາຍຢ່າງ. ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງສຸຂະພາບສະຫຼາດຂຶ້ນ, ພິເສດແມ່ນໜູນຊ່ວຍການເບິ່ງແຍງດູແລສຸຂະພາບຢູ່ຫ່າງໄກສອກຫຼີກ ເພື່ອຫຼີກລ້ຽງໂຮງໝໍແຖວໜ້າ.

ສະຫຼຸບການສົນທະນາ, ທ່ານສາດສະດາຈານ Dinh Xuan Anh Tuan ເນັ້ນໜັກວ່າ AI ແມ່ນການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ເພື່ອຍົກສູງສຸຂະພາບຂອງມະນຸດ ແລະ ຂະແໜງສາທາລະນະສຸກຫວຽດນາມ, ພິເສດແມ່ນຮັບມືກັບຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຮ່າງກາຍມະນຸດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມ.

ທ່ານຫວັງວ່າ, ໃນອະນາຄົດ, ບັນດາທ່ານໝໍບໍ່ພຽງແຕ່ຈະປິ່ນປົວພະຍາດເທົ່ານັ້ນ, ຫາກຍັງຊ່ວຍຮັກສາສຸຂະພາບອີກດ້ວຍ, AI ຈະມີບົດບາດສຳຄັນໃນການຊອກຫາວິທີປ້ອງກັນພະຍາດທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດ. ນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄົນບໍ່ພຽງແຕ່ມີຊີວິດຕໍ່ໄປອີກແລ້ວແຕ່ຍັງມີສຸຂະພາບແຂງແຮງ.

ຄຽງຄູ່ກັບຄວາມສາມາດບົ່ມຊ້ອນອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຕົນແລ້ວ, ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນລະບົບສາທາລະນະສຸກຂອງຫວຽດນາມ ຍັງປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍຢ່າງ. ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍສູງສຸດແມ່ນຂໍ້ມູນ. ເພື່ອໃຫ້ AI ເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ມັນຕ້ອງການແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ແລະ synchronized. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນປະເທດຫວຽດນາມ, ຂໍ້ມູນການດູແລສຸຂະພາບມັກຈະຖືກກະແຈກກະຈາຍ, ບໍ່ມີມາດຕະຖານ, ແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນຂອງຄົນເຈັບຍັງເປັນບັນຫາທີ່ໂດດເດັ່ນ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າອິນເຕີເນັດເປັນທີ່ນິຍົມ, ການປະຕິບັດລະບົບ AI ສະລັບສັບຊ້ອນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຫມັ້ນຄົງແລະປອດໄພ, ໂດຍສະເພາະໃນເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກ. ຄຽງຄູ່ກັບນັ້ນ, ຂອບກົດໝາຍຕ້ອງຊີ້ແຈ້ງຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ, ມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ, ແລະປະສິດທິຜົນຂອງຜະລິດຕະພັນ AI ໃນການຮັກສາສຸຂະພາບ.

ສຸດທ້າຍ, ກ່ຽວກັບບັນຫາການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ພັດທະນາຊັບພະຍາກອນມະນຸດ, ຫວຽດນາມ ຕ້ອງການຄະນະຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເກັ່ງດ້ານ AI ເທົ່ານັ້ນ ຫາກຍັງມີຄວາມຮູ້ດ້ານການແພດຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອພັດທະນາ ແລະ ນຳໃຊ້ບັນດາມາດຕະການແກ້ໄຂ AI ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ ແລະ ປອດໄພ.

ທີ່ມາ: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm