วิจัยเกี่ยวกับวิธีการลดความเสี่ยงในการใช้ AI ในการแพทย์

โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงการดูแลสุขภาพในหลาย ๆ ด้านได้ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชัน AI สามารถใช้การมองเห็นของคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยแพทย์วินิจฉัยสภาวะจากเอ็กซ์เรย์และ FMRIs อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้เพื่อช่วยลดอัตราผลบวกลวงโดยการค้นหารูปแบบที่ละเอียดจากข้อมูลที่มนุษย์อาจไม่สามารถพบได้ในข้อมูลทางการแพทย์ อย่างไรก็ตาม ด้วยความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ก็มีความท้าทายใหม่ ๆ เกิดขึ้น และเมื่อเร็ว ๆ นี้ มีบทความใหม่ที่ตีพิมพ์ใน Science ที่ ตรวจสอบความเสี่ยงและกลยุทธ์การกำกับดูแล สำหรับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในทางการแพทย์ เพื่อลดผลเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI ในบริบททางการแพทย์

การขยายการประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ

AI กำลังเห็นการประยุกต์ใช้ในสาขาการแพทย์ขยายตัวอย่างรวดเร็ว การพัฒนาล่าสุดในสาขาการดูแลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI รวมถึงการสร้างบริษัทเภสัชกรรมใหม่ที่มีเป้าหมายในการใช้ AI เพื่อสร้างยาที่มีประสิทธิภาพใหม่ ๆ การสร้างเซ็นเซอร์สุขภาพระยะไกลที่ขับเคลื่อนโดย AI และแอปพลิเคชันการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่วิเคราะห์ภาพ CT และเอ็กซ์เรย์

เพื่อเป็นไปอย่างแม่นยำ Genesis Therapeutics เป็นสตาร์ทอัพใหม่ที่มีเป้าหมายในการใช้ AI เพื่อเร่งกระบวนการค้นพบยาที่สามารถลดความรุนแรงของโรคที่ทำให้พิการได้ Genesis Therapeutics เป็นหนึ่งในเกือบ 170 บริษัทที่ใช้ AI เพื่อทำการวิจัยสูตรยาที่มีประสิทธิภาพใหม่ ๆ ในขณะเดียวกัน ในด้านอุปกรณ์ตรวจสอบสุขภาพ iRhythm และสตาร์ทอัพ AI ของฝรั่งเศส Cardiologs กำลังใช้อัลกอริทึม AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล EEG และ ติดตามสุขภาพ ของผู้ที่มีโรคหัวใจและเสี่ยงต่อการเกิดภาวะแทรกซ้อน ซอฟต์แวร์ที่ออกแบบโดยบริษัทสามารถตรวจจับเสียงหัวใจและภาวะที่เกิดจากกระแสเลือดที่ไม่ปกติ

สุดท้าย การศึกษาล่าสุดที่ตรวจสอบวิธีการนำการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ไปใช้กับภาพทางการแพทย์พบว่าระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ ทำงานได้ดีหรือดีกว่าแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ เมื่อตรวจสอบภาพ CT เพื่อค้นหาเลือดออกในสมอง อัลกอริทึมที่ใช้ในการศึกษานี้สามารถให้ผลการคาดการณ์ได้หลังจากตรวจสอบภาพ CT เพียง 1 วินาที ระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ยังสามารถระบุตำแหน่งของเลือดออกในสมองได้

ดังนั้น ในขณะที่ประโยชน์ที่เป็นไปได้ของการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพจึงชัดเจน สิ่งที่ไม่ชัดเจนคือความท้าทายและความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นจากการใช้ AI ในสาขาการดูแลสุขภาพ

การกำกับดูแลสาขาที่ขยายตัว

ตามที่ TechXplore รายงาน เพื่อประเมินข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ กลุ่มผู้วิจัยได้ตีพิมพ์บทความใน Science โดยมีเป้าหมายในการหาคำตอบและคาดการณ์ปัญหาและหาวิธีแก้ปัญหาเหล่านั้น ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น จากการใช้ AI ในสาขาการดูแลสุขภาพรวมถึงการแนะนำการรักษาที่ไม่เหมาะสมซึ่งอาจทำให้เกิดการบาดเจ็บ ความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว และความลำเอียง/ความไม่เท่าเทียมกันของอัลกอริทึม

FDA ได้อนุมัติ AI ทางการแพทย์ที่ใช้ “อัลกอริทึมที่ล็อค” ซึ่งเป็นอัลกอริทึมที่ให้ผลลัพธ์เดียวกันทุกครั้งที่รัน อย่างไรก็ตาม ความสามารถของ AI มากกว่าในการเรียนรู้และตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลใหม่ ๆ เพื่อให้ “อัลกอริทึมแบบปรับเปลี่ยน” ได้รับการอนุมัติจาก FDA ผู้เขียนบทความได้ตรวจสอบอย่างละเอียดเกี่ยวกับวิธีการลดความเสี่ยงในการอัปเดตอัลกอริทึม

ผู้เขียนบทความแนะนำให้วิศวกรและนักวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบแบบต่อเนื่องของแบบจำลองตลอดอายุการใช้งานของการนำไปใช้งาน อุปกรณ์เครื่องมือที่แนะนำในการตรวจสอบระบบ AI รวมถึง AI เองซึ่งสามารถช่วยให้รายงานอัตโนมัติเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ AI ได้ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่อุปกรณ์ AI หลายตัวสามารถตรวจสอบซึ่งกันและกัน

“เพื่อจัดการความเสี่ยง ผู้กำกับดูแลควรเน้นไปที่การตรวจสอบและประเมินความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง และให้ความสำคัญน้อยกว่ากับการวางแผนการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมในอนาคต” ตามที่ผู้เขียนบทความกล่าว

ผู้เขียนบทความยังแนะนำให้ผู้กำกับดูแลมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาวิธีการใหม่ ๆ ในการระบุ ป้องกัน ประเมิน และจัดการความเสี่ยง บทความนี้ใช้เทคนิคที่ FDA ใช้ในการกำกับดูแลเทคโนโลยีการแพทย์อื่น ๆ

ตามที่ผู้เขียนบทความอธิบาย:

“เป้าหมายของเราคือเน้นย้ำถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากความเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในแนวทางปฏิบัติหรือการปรับตัวของระบบ AI/ML ทางการแพทย์ การอัปเดตพารามิเตอร์ที่ละเอียดหรือข้อมูลใหม่ ๆ สามารถทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ใหญ่โตและต้องใช้ค่าใช้จ่ายสูง”