ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI မအောင်မြင်ပါက မည်သူတာဝန်ရှိသနည်း။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားများသည် မတော်တဆမှုများ၊ ထိခိုက်ဒဏ်ရာရမှုများ သို့မဟုတ် ပိုဆိုးလာသောအခါတွင် မည်သူမှာ တာဝန်ရှိသနည်း။ အခြေအနေပေါ်မူတည်၍ ၎င်းသည် AI developer၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပညာရှင် သို့မဟုတ် လူနာပင်ဖြစ်နိုင်သည်။ AI သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အသုံးများလာသောကြောင့် တာဝန်ဝတ္တရားသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး လေးနက်သောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI မှားသွားခြင်းအတွက် မည်သူမှာ တာဝန်ရှိပြီး မတော်တဆမှုများကို မည်သို့ကာကွယ်နိုင်မည်နည်း။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားများ၏အန္တရာယ်

တိုးမြှင့်တိကျမှုနှင့် တိကျမှုမှ ပြန်လည်ကောင်းမွန်သည့်အချိန်များအထိ မြန်ဆန်သော ပြန်လည်ထူထောင်ရေးကာလအထိ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အတွက် အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိသည်။ AI သည် ဆရာဝန်များအား ရောဂါရှာဖွေမှုများ ပြုလုပ်ရန်၊ ခွဲစိတ်မှုများ ပြုလုပ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ လူနာများအတွက် ဖြစ်နိုင်သမျှ အကောင်းဆုံး စောင့်ရှောက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနေသည်။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ AI အမှားများသည် အမြဲတမ်း ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI-သွားပြီ-မှားသောအခြေအနေများ အများအပြားရှိသည်။ ဆရာဝန်များနှင့် လူနာများသည် AI ကို ဆော့ဖ်ဝဲလ်အခြေခံသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်ကိရိယာအဖြစ် AI ကိုသုံးနိုင်သည် သို့မဟုတ် AI သည် စက်ရုပ်ကဲ့သို့ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစက်ပစ္စည်းများ၏ ဦးနှောက်ဖြစ်နိုင်သည်။ အမျိုးအစားနှစ်မျိုးစလုံးတွင် ၎င်းတို့၏ အန္တရာယ်များရှိသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ AI စွမ်းအင်သုံး ခွဲစိတ်မှု စက်ရုပ်သည် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းတစ်ခုအတွင်း ချွတ်ယွင်းသွားပါက မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း။ ၎င်းသည် ပြင်းထန်သော ဒဏ်ရာကို ဖြစ်စေနိုင်သည် သို့မဟုတ် လူနာကိုပင် သေဆုံးစေနိုင်သည်။ အလားတူ၊ ဆေးဝါးရောဂါရှာဖွေရေး အယ်လဂိုရီသမ်က လူနာတစ်ဦးအတွက် မှားယွင်းသောဆေးကို အကြံပြုထားပြီး ၎င်းတို့သည် အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည့် ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးကို ခံစားရပါက အဘယ်နည်း။ ဆေးဝါးက လူနာကို မထိခိုက်စေဘူးဆိုရင်တောင် မှားယွင်းတဲ့ ရောဂါရှာဖွေမှုက သင့်တော်တဲ့ ကုသမှုကို နှောင့်နှေးစေနိုင်ပါတယ်။

ဤကဲ့သို့သော AI အမှားများ၏အရင်းခံမှာ AI မော်ဒယ်လ်များ၏ သဘောသဘာဝဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ် AI အများစုသည် “black box” logic ကိုအသုံးပြုကြပြီး algorithm သည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကိုမည်ကဲ့သို့ပြုလုပ်သည်ကိုမည်သူမျှမမြင်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ Black box AI သည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှု မရှိခြင်း၊ ယုတ္တိဗေဒဘက်လိုက်မှုကဲ့သို့သော အန္တရာယ်များဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။ခွဲခြားဆက်ဆံမှုနှင့် မမှန်ကန်သောရလဒ်များ။ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ၎င်းတို့သည် ပြဿနာများကို မဖြစ်ပေါ်စေမချင်း ဤအန္တရာယ်အချက်များအား ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ခက်ခဲသည်။

AI မှားသွားပြီ- ဘယ်သူ့ကို အပြစ်တင်ရမလဲ။

AI စွမ်းအင်သုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုတွင် မတော်တဆမှုတစ်ခု ဖြစ်ပွားသည့်အခါ မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း။ AI မှားသွားခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသည် ကတ်များတွင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အမြဲရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ တစ်စုံတစ်ဦး ထိခိုက်ဒဏ်ရာရလျှင် သို့မဟုတ် ပိုဆိုးပါက AI မှာ အပြစ်ရှိပါသလား။ သေချာပေါက်။

AI Developer က မှားယွင်းနေချိန်

AI သည် ကွန်ပြူတာ ပရိုဂရမ်ထက် ဘာမှမပိုသည်ကို မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးသည်။ ၎င်းသည် အလွန်အဆင့်မြင့်သော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း အခြားသောဆော့ဖ်ဝဲလ်များကဲ့သို့ပင်၊ ၎င်းသည် ကုဒ်အဖြစ်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ AI သည် လူသားကဲ့သို့ သဘောထား ပျော့ပျောင်းခြင်း သို့မဟုတ် အမှီအခိုကင်းသောကြောင့် မတော်တဆမှုများအတွက် တာဝန်မယူနိုင်ပါ။ AI သည် တရားရုံးသို့ မသွားနိုင်သလို ထောင်ဒဏ်လည်း ကျခံရနိုင်သည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားအယွင်းများသည် AI developer သို့မဟုတ် လုပ်ငန်းစဉ်ကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်ပညာရှင်၏ တာဝန်ဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။ မတော်တဆမှုတစ်ခုအတွက် ဘယ်ပါတီက အပြစ်ရှိလဲ ကိစ္စတစ်ခုနဲ့တစ်ခု ကွဲပြားနိုင်ပါတယ်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာဘက်လိုက်မှုကြောင့် AI သည် တရားမျှတမှုမရှိသော၊ တိကျမှုမရှိသော သို့မဟုတ် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များ သို့မဟုတ် ဆက်ဆံမှုတို့ကို ပေးဆောင်ပါက ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူမှာ အမှားအယွင်းဖြစ်သွားနိုင်သည်။ developer သည် ကတိပြုထားသည့်အတိုင်း AI လုပ်ဆောင်ချက်များကို သေချာစေရန် တာဝန်ရှိပြီး လူနာအားလုံးကို ဖြစ်နိုင်သမျှ အကောင်းဆုံး ကုသပေးသည်။ developer ဘက်မှ ပေါ့ဆမှု၊ ကြီးကြပ်မှု သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကြောင့် AI ချို့ယွင်းသွားပါက၊ ဆရာဝန်သည် တာဝန်မကင်းပါ။

ဆရာဝန် သို့မဟုတ် သမားတော် မှားယွင်းနေချိန်

သို့သော်လည်း ဆရာဝန် သို့မဟုတ် လူနာသည် AI မှားယွင်းသွားခြင်းအတွက် တာဝန်ဖြစ်နိုင်သေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ developer သည် အရာအားလုံးကို မှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ဆရာဝန်အား စေ့စေ့စပ်စပ် လမ်းညွှန်ချက်ပေးကာ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ်အားလုံးကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြနိုင်သည်။ ခွဲစိတ်မှုပြုလုပ်ရန်အချိန်ရောက်လာသောအခါ၊ ဆရာဝန်သည် စိတ်ရှုပ်ခြင်း၊ မောပန်းခြင်း၊ မေ့လျော့ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါ့ပေါ့ဆဆဖြစ်ခြင်းတို့ ဖြစ်နိုင်သည်။

စစ်တမ်းများဖော်ပြသည်။ သမားတော်များ၏ 40% ကျော် သတိမထားမိခြင်း၊ နှေးကွေးသော တုံ့ပြန်မှုများနှင့် မှတ်ဉာဏ်အားနည်းခြင်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် အလုပ်တွင် ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို တွေ့ကြုံခံစားရနိုင်သည်။ သမားတော်သည် ၎င်းတို့၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များကို မဖြေရှင်းဘဲ ၎င်းတို့၏ အခြေအနေသည် မတော်တဆမှု ဖြစ်စေပါက၊ ယင်းသည် သမားတော်၏ အပြစ်ဖြစ်သည်။

အခြေအနေများပေါ်မူတည်၍ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားများအတွက် ဆရာဝန်၏အလုပ်ရှင်အား နောက်ဆုံးတွင် အပြစ်တင်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးရုံတစ်ရုံမှ မန်နေဂျာတစ်ဦးသည် အချိန်ပိုအလုပ်ဆင်းရန် သဘောမတူပါက ဆရာဝန်အား ရာထူးတိုးပေးရန် ငြင်းဆိုမည်ဆိုပါက မည်ကဲ့သို့လုပ်ဆောင်မည်နည်း။ ဒါက သူတို့ကိုယ်သူတို့ အလုပ်ပိုလုပ်ခိုင်းစေပြီး ပင်ပန်းနွမ်းနယ်စေပါတယ်။ ဒီလိုထူးခြားတဲ့အခြေအနေမျိုးမှာ ဆရာဝန်ရဲ့အလုပ်ရှင်က တာဝန်ယူရပါလိမ့်မယ်။ 

လူနာမှားနေချိန်

AI developer နှင့်ဆရာဝန်နှစ်ဦးစလုံးသည်အရာရာကိုမှန်ကန်စွာလုပ်ဆောင်ပါကကော။ လူနာသည် AI ကိရိယာကို အမှီအခိုကင်းစွာ အသုံးပြုသောအခါ၊ မတော်တဆမှုတစ်ခုသည် ၎င်းတို့၏အမှားဖြစ်နိုင်သည်။ AI မှားသွားသည်မှာ နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အမှားတစ်ခုကြောင့် အမြဲတမ်းမဟုတ်ပါ။ ညံ့ဖျင်းခြင်း သို့မဟုတ် သင့်လျော်စွာ အသုံးပြုခြင်း၏ ရလဒ်လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏လူနာအား AI ကိရိယာတစ်ခုအား သေချာစွာရှင်းပြသော်လည်း ဘေးကင်းရေးညွှန်ကြားချက်များကို လျစ်လျူရှုခြင်း သို့မဟုတ် မှားယွင်းသောအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းခြင်းတို့ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤသတိမထားမိသော သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သောအသုံးပြုမှုသည် မတော်တဆမှုတစ်ခုဖြစ်လာပါက၊ ၎င်းသည် လူနာ၏အမှားဖြစ်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ၎င်းတို့သည် AI ကို မှန်ကန်စွာအသုံးပြုရန် သို့မဟုတ် တိကျသောအချက်အလက်များကို ပေးဆောင်ရန် တာဝန်ရှိပြီး ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် လျစ်လျူရှုထားသည်။

လူနာများသည် ၎င်းတို့၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များကို သိသည့်တိုင် အကြောင်းအမျိုးမျိုးကြောင့် ဆရာဝန်ညွှန်ကြားချက်ကို မလိုက်နာနိုင်ပေ။ ဥပမာအားဖြင့်, 24% သောအမေရိကန်နိုင်ငံသားများသည်ဆေးညွှန်းဆေးများသောက်ကြသည်။ ဆေးဝါးများ ပေးဆောင်ရန် အခက်အခဲရှိနေကြောင်း သတင်းပို့သည်။ လူနာတစ်ဦးသည် ဆေးသောက်ရန် သို့မဟုတ် ဆေးသောက်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ AI ကို လိမ်လည်ကာ ၎င်းတို့၏ဆေးစာအတွက် အခကြေးငွေမပေးနိုင်ခြင်းအတွက် ရှက်ရွံ့သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

အကယ်၍ လူနာ၏ မှားယွင်းစွာအသုံးပြုမှုသည် ၎င်းတို့၏ဆရာဝန် သို့မဟုတ် AI developer ထံမှ လမ်းညွှန်ချက်မရှိခြင်းကြောင့်ဆိုလျှင်၊ အပြစ်တင်ခြင်းသည် အခြားနေရာများတွင် ဖြစ်နိုင်သည်။ နောက်ဆုံးတွင် ၎င်းသည် root မတော်တဆမှု သို့မဟုတ် အမှားဖြစ်ပွားသည့်နေရာပေါ်တွင် မူတည်သည်။

စည်းမျဉ်းများနှင့် အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းချက်များ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားများကိုကာကွယ်ရန်နည်းလမ်းရှိပါသလား။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ထုံးလုပ်နည်းသည် အန္တရာယ်လုံးဝကင်းသော်လည်း၊ ဆိုးရွားသောရလဒ်များ ဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချရန် နည်းလမ်းများရှိပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများသည် လူနာများအား အန္တရာယ်မြင့်မားသော AI စွမ်းအင်သုံးကိရိယာများနှင့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများမှ ကာကွယ်ပေးနိုင်သည်။ FDA က ရှိပြီးသားပါ။ AI ဆေးဘက်ဆိုင်ရာကိရိယာများအတွက် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းဘောင်များစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဘေးကင်းရေး လိုအပ်ချက်များနှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြခြင်း။ ထိပ်တန်းဆေးဘက်ဆိုင်ရာကြီးကြပ်ရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် လာမည့်နှစ်များတွင် AI algorithms ဖြင့် လူနာဒေတာအသုံးပြုမှုကို ထိန်းညှိရန် ခြေလှမ်းစတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

တင်းကျပ်သော၊ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်ပြီး စေ့စေ့စပ်စပ် စည်းမျဉ်းများအပြင်၊ developer များသည် AI-သွားပြီ-မှားသောအခြေအနေများကို ကာကွယ်ရန် ခြေလှမ်းများလုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ရှင်းပြနိုင်သော AI—အဖြူကွက် AI ဟုလည်းသိကြသည့်——သည် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ဒေတာဘက်လိုက်မှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများကို ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ ရှင်းပြနိုင်သော AI မော်ဒယ်များသည် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် အသုံးပြုသူများအား မော်ဒယ်၏ယုတ္တိကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးသည့် ပေါ်ပေါက်လာသော အယ်လဂိုရီသမ်များဖြစ်သည်။

AI developer များ၊ ဆရာဝန်များနှင့် လူနာများသည် AI ၏ နိဂုံးချုပ်ချက်သို့ ရောက်ရှိလာသည်ကို မြင်နိုင်သောအခါ၊ ဒေတာဘက်လိုက်မှုကို ခွဲခြားသိရှိရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ ဆရာဝန်များသည် အဖြစ်မှန် မှားယွင်းမှုများ သို့မဟုတ် ပျောက်ဆုံးနေသော အချက်အလက်များကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ဖမ်းယူနိုင်သည်။ black box AI ထက် ရှင်းပြနိုင်သော AI ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် developer များနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ထိရောက်မှုကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။

လုံခြုံပြီး ထိရောက်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI

Artificial Intelligence သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင် အံ့သြဖွယ်ရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အသက်များကိုပင် ကယ်တင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI နှင့် ဆက်စပ်နေသော မသေချာမရေရာမှုများ အမြဲရှိမည်ဖြစ်သော်လည်း တီထွင်သူများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် အဆိုပါအန္တရာယ်များကို လျှော့ချရန် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် AI အမှားအယွင်းများ ဖြစ်ပေါ်လာသောအခါ၊ ဥပဒေအကြံပေးများသည် မတော်တဆမှု၏ အမြစ်အမှားအပေါ်အခြေခံ၍ တာဝန်ယူမှုကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။