เจนเนอรेटีฟ AI ในอุตสาหกรรมสุขภาพต้องการความสามารถในการอธิบายได้

ความเร็วที่น่าประทับใจของเครื่องมือ AI เจนเนอรेटีฟที่สามารถทำงานเขียนและงานสื่อสารระดับสูงได้อย่างรวดเร็ว ทำให้บริษัทและผู้บริโภคต่างให้ความสนใจ แต่กระบวนการที่เกิดขึ้นเบื้องหลังเพื่อให้สามารถทำงานเหล่านี้ได้ ทำให้เป็นเรื่องที่เสี่ยงสำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การประกันภัย การเงิน หรือสุขภาพ ที่จะใช้ AI เจนเนอรेटีฟโดยไม่ต้องใช้ความระมัดระวังอย่างมาก

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดสามารถพบได้ในอุตสาหกรรมสุขภาพ

ปัญหาเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งเป็นโมเดลที่เครื่องมือ AI เจนเนอรेटีฟใช้ในการทำงานระดับสูง โดยไม่มีการแทรกแซงจากนอกสู่ในจากโปรแกรมเมอร์ LLM เหล่านี้มักจะเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ บนอินเทอร์เน็ตเพื่อขยายฐานความรู้ของตน

วิธีการนี้เหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้งานที่มีความเสี่ยงต่ำ เช่น การใช้งานที่มุ่งเน้นไปที่การนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ต้องการให้กับลูกค้า แต่ในอุตสาหกรรมสุขภาพที่ต้องการความสามารถในการอธิบายได้ (explainability) เพื่อตรวจสอบและป้องกันข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

ในบริบทนี้ ความสามารถในการอธิบายได้หมายถึงความสามารถในการเข้าใจเส้นทางการทำงานของ LLM ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพที่ต้องการใช้เครื่องมือ AI เจนเนอรेटีฟต้องมีความสามารถในการเข้าใจว่าโมเดลของตนให้ผลลัพธ์อย่างไร เพื่อให้ผู้ป่วยและพนักงานมีความโปร่งใสในการตัดสินใจ

幸运的是 มีวิธีแก้ไขปัญหานี้ได้ โดยการควบคุมแหล่งข้อมูลและเน้นไปที่การเก็บข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้

ความลึกลับและความกังขา

ใน AI เจนเนอรेटีฟ ความเข้าใจว่า LLM ได้รับข้อมูลจากจุดเริ่มต้น (Point A) ไปยังจุดสิ้นสุด (Point B) เป็นเรื่องที่ซับซ้อนกว่าในอัลกอริทึมที่ไม่ใช่ AI เจนเนอรेटีฟที่ทำงานตามรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

เครื่องมือ AI เจนเนอรेटีฟสร้างการเชื่อมต่อที่ไม่สิ้นสุดระหว่างการรับข้อมูลและการให้ผลลัพธ์ แต่สำหรับผู้สังเกตการณ์จากภายนอก วิธีการและเหตุผลที่ AI ตัดสินใจเชื่อมต่อเหล่านั้นยังคงเป็นเรื่องที่ไม่ทราบ

นอกจากนี้ ชุดข้อมูลที่ขยายใหญ่ขึ้นซึ่งใช้ในการฝึกอบรมโมเดลภาษายังทำให้ความสามารถในการอธิบายได้ลดลง อัลกอริทึมเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

ในอุตสาหกรรมสุขภาพ ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดเหล่านี้สามารถทำให้เกิดปัญหาหลายอย่าง เช่น การวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้องและการสั่งยาที่ไม่เหมาะสม

ดังนั้น แม้ว่า AI เจนเนอรेटีฟจะมีศักยภาพในการปรับปรุงการรักษาและการสื่อสารกับผู้ป่วย แต่ในอุตสาหกรรมสุขภาพยังคงมีความกังขาและความไม่เชื่อมั่น

การควบคุมแหล่งข้อมูล

อุตสาหกรรมสุขภาพมักจะถูกจับตามองในเรื่องของความปลอดภัยและความมั่นคง เนื่องจากมีการใช้ข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตในการฝึกอบรมโมเดลภาษา

นักพัฒนา AI สำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวดควรควบคุมแหล่งข้อมูลเพื่อลดข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

โดยการเน้นไปที่การเก็บข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ เช่น หน้าคำถามที่พบบ่อย ไฟล์ CSV และฐานข้อมูลทางการแพทย์

อนาคตของ AI เจนเนอรेटีฟในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม

อุตสาหกรรมสุขภาพมีศักยภาพที่จะประโยชน์จาก AI เจนเนอรेटีฟในหลายด้าน

เช่น การใช้ AI เจนเนอรेटีฟในการช่วยเหลือผู้ป่วยและปรับปรุงการให้บริการทางโทรศัพท์

นอกจากนี้ AI เจนเนอรेटีฟยังมีศักยภาพในการช่วยเหลือผู้ให้บริการสุขภาพในการจัดการกับปัญหาหลายอย่าง เช่น การขาดแคลนบุคลากรและการให้บริการที่ไม่เพียงพอ

ดังนั้น เพื่อให้อุตสาหกรรมสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เจนเนอรेटีฟได้อย่างเต็มที่ ผู้ให้บริการสุขภาพต้องมีการจัดโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลภาษาใหม่