ปัญญาประดิษฐ์รุ่นใหม่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วในวงการแพทย์

[โฆษณา_1]

ในช่วงปลายศตวรรษที่ 20 ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถือกำเนิดขึ้น โดยได้รับการโปรแกรมโดยวิศวกรคอมพิวเตอร์บนพื้นฐานของชุดคำสั่ง (กฎ) ที่มนุษย์สร้างขึ้น ทำให้เทคโนโลยีนี้สามารถแก้ปัญหาพื้นฐานได้

หมายเหตุจากบรรณาธิการ: ในยุคข้อมูลข่าวสาร อุตสาหกรรมหลายแห่งได้รับผลกระทบจากเทคโนโลยีใหม่ๆ ด้วยอิทธิพลของระบบอัตโนมัติ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) หน่วยงานต่างๆ เช่น แพทย์ โรงพยาบาล บริษัทประกันภัย และอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพก็ไม่มีข้อยกเว้น อย่างไรก็ตาม ในด้าน การดูแลสุขภาพ โดยเฉพาะ AI มีผลกระทบในเชิงบวกมากกว่าในอุตสาหกรรมอื่นๆ

รุ่นแรก

เราอาจจินตนาการได้ว่าการฝึกอบรม AI ในขั้นตอนนี้คล้ายคลึงกับวิธีการที่นักศึกษาแพทย์ใช้ โดยระบบ AI จะได้รับการฝึกฝนอัลกอริทึมหลายร้อยแบบเพื่อแปลงอาการของผู้ป่วยไปเป็นการวินิจฉัยโรค นี่ถือเป็น AI รุ่นแรกที่บูรณาการหลักการด้านการดูแลสุขภาพเข้ากับระบบ AI

แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้แพทย์ได้รับข้อมูลทางการแพทย์ล่าสุดแบบเรียลไทม์

อัลกอริทึมการตัดสินใจเปรียบเสมือนต้นไม้ที่กำลังเติบโต เริ่มจากลำต้น (ปัญหาของผู้ป่วย) และแตกกิ่งก้านสาขาออกไป ตัวอย่างเช่น หากผู้ป่วยบ่นว่าไออย่างรุนแรง แพทย์จะตรวจสอบไข้ก่อน โดยจะมีคำถามสองชุดขึ้นอยู่กับว่ามีไข้หรือไม่ จากคำตอบเบื้องต้น จะมีคำถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับอาการของผู้ป่วยตามมา ซึ่งจะนำไปสู่การแตกกิ่งก้านสาขาต่อไป ในที่สุดแต่ละกิ่งก้านสาขาจะกลายเป็นวินิจฉัยโรค ซึ่งอาจมีตั้งแต่ปอดอักเสบจากแบคทีเรีย เชื้อรา หรือไวรัส ไปจนถึงมะเร็ง ภาวะหัวใจล้มเหลว หรือโรคปอดอื่นๆ อีกมากมาย

โดยรวมแล้ว ปัญญาประดิษฐ์รุ่นแรกสามารถระบุปัญหาได้ แต่ยังไม่สามารถวิเคราะห์และจำแนกประเภทเวชระเบียนได้ ส่งผลให้ปัญญาประดิษฐ์ในยุคแรกนี้ไม่สามารถแม่นยำเท่ากับแพทย์ที่ผสมผสาน วิทยาศาสตร์ การแพทย์เข้ากับสัญชาตญาณและประสบการณ์ของตน และเนื่องจากข้อจำกัดเหล่านี้ ปัญญาประดิษฐ์แบบใช้กฎเกณฑ์จึงไม่ค่อยได้ถูกนำมาใช้ในทางคลินิกในเวลาอื่น ๆ

ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

ในช่วงต้นศตวรรษที่ 21 ยุคที่สองของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มต้นขึ้นด้วยปัญญาประดิษฐ์เฉพาะด้าน (Artificial Narrow Intelligence หรือ ANI) หรือปัญญาประดิษฐ์ที่แก้ปัญหาเฉพาะกลุ่มงาน การเกิดขึ้นของโครงข่ายประสาทเทียมที่เลียนแบบโครงสร้างของสมองมนุษย์ได้ปูทางไปสู่เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก ANI ทำงานแตกต่างจากรุ่นก่อนๆ อย่างมาก แทนที่จะใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยนักวิจัย ระบบรุ่นที่สองใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแยกแยะรูปแบบต่างๆ ที่มนุษย์ต้องใช้เวลานานมากในการระบุ

ในตัวอย่างหนึ่ง นักวิจัยได้ป้อนภาพแมมโมแกรมหลายพันภาพเข้าไปในระบบ ANI โดยครึ่งหนึ่งแสดงมะเร็งร้าย และอีกครึ่งหนึ่งแสดงมะเร็งที่ไม่ร้ายแรง ระบบสามารถระบุความแตกต่างหลายสิบอย่างในขนาด ความหนาแน่น และเฉดสีภายในภาพเอกซเรย์ได้ทันที โดยกำหนดค่าปัจจัยผลกระทบให้กับแต่ละความแตกต่าง ซึ่งสะท้อนถึงโอกาสที่จะเป็นมะเร็ง ที่สำคัญ ปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้ไม่ได้อาศัยการคาดเดา (กฎเกณฑ์คร่าวๆ) เหมือนที่มนุษย์ทำ แต่กลับอาศัยความแตกต่างเล็กน้อยระหว่างสิ่งที่ตรวจพบว่าเป็นมะเร็งและสิ่งที่ตรวจพบว่าปกติ ซึ่งทั้งรังสีแพทย์และผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ทราบมาก่อน

แตกต่างจาก AI ที่ใช้กฎเกณฑ์ AI รุ่นที่สองบางครั้งมีประสิทธิภาพเหนือกว่าสัญชาตญาณของแพทย์ในด้านความแม่นยำในการวินิจฉัย อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์รูปแบบนี้ก็มีข้อจำกัดที่สำคัญเช่นกัน ประการแรก แต่ละแอปพลิเคชันมีงานเฉพาะเจาะจง ซึ่งหมายความว่าระบบที่ได้รับการฝึกฝนให้สามารถอ่านภาพแมมโมแกรมไม่สามารถตีความภาพสแกนสมองหรือภาพเอกซเรย์ทรวงอกได้ ข้อจำกัดที่ใหญ่ที่สุดของ ANI คือระบบจะทำงานได้ดีก็ต่อเมื่อมีข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วเท่านั้น ตัวอย่างที่ชัดเจนของจุดอ่อนนี้คือกรณีที่ UnitedHealthcare ใช้ AI แบบจำกัดขอบเขตเพื่อระบุผู้ป่วยที่อ่อนแอที่สุดและให้การบริการทางการแพทย์เพิ่มเติมแก่พวกเขา เมื่อทำการกรองข้อมูล นักวิจัยค้นพบในภายหลังว่า AI ได้ตั้งสมมติฐานที่ผิดพลาด ผู้ป่วยได้รับการวินิจฉัยว่ามีสุขภาพดีเพียงเพราะบันทึกทางการแพทย์ระบุว่าพวกเขาได้รับการดูแลทางการแพทย์เพียงเล็กน้อย ในขณะที่ผู้ป่วยที่ได้รับการดูแลทางการแพทย์มากกว่ากลับถูกประเมินสุขภาพต่ำกว่าความเป็นจริง...

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) รุ่นต่อไปจะช่วยให้ผู้คนสามารถวินิจฉัยโรคและวางแผนการรักษาได้เช่นเดียวกับแพทย์ ปัจจุบัน เครื่องมือที่สร้างโดย AI ของ Google (MED-PALM2) ผ่านการสอบใบอนุญาตประกอบวิชาชีพแพทย์ด้วยคะแนนระดับผู้เชี่ยวชาญแล้ว เครื่องมือ AI ทางการแพทย์อื่นๆ อีกมากมายสามารถเขียนการวินิจฉัยได้คล้ายกับแพทย์ อย่างไรก็ตาม โมเดลเหล่านี้ยังคงต้องการการกำกับดูแลจากแพทย์และยังไม่สามารถทดแทนแพทย์ได้ แต่ด้วยอัตราการเติบโตแบบทวีคูณในปัจจุบัน คาดว่าแอปพลิเคชันเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างน้อย 30 เท่าในอีกห้าปีข้างหน้า มีการคาดการณ์ว่าเครื่องมือรุ่นอนาคตเช่น ChatGPT จะนำความเชี่ยวชาญทางการแพทย์มาสู่ทุกคน เปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างแพทย์และผู้ป่วยอย่างสิ้นเชิง

เรียบเรียงโดย เวียด เล

[โฆษณา_2]
แหล่งที่มา