Trí tuệ nhân tạo là để tăng cường, không phải thay thế bác sĩ – Lãnh đạo tư duy

By: Doug Teany, Cố vấn đổi mới và cựu COO của Corindus

Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó trong chăm sóc sức khỏe đã trưởng thành đáng kể trong những năm gần đây. Các công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện có sẵn rộng rãi hơn cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và mang lại cơ hội tuyệt vời trên toàn bộ lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong các thủ tục hỗ trợ robot phức tạp đòi hỏi sự hiểu biết và tầm nhìn đặc biệt từ các bác sĩ. Thật không may, vẫn còn niềm tin rằng trí tuệ nhân tạo, kết quả của sự trưởng thành, sẽ thay thế vai trò của bác sĩ, mặc dù điều này không thể xa hơn sự thật.

Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo trao quyền cho các bác sĩ với kiến thức và khả năng mới giúp cải thiện việc ra quyết định lâm sàng và đạt được kết quả bệnh nhân tích cực hơn. Nó chuyển sự chú ý của họ từ việc suy nghĩ về mặt kỹ thuật về việc điều khiển một dây dẫn qua tim đến việc suy nghĩ một cách toàn diện hơn về chiến lược trường hợp và cách đạt được kết quả tốt nhất có thể. Khi được triển khai trong các môi trường thủ tục hỗ trợ robot, trí tuệ nhân tạo có thể giúp xây dựng một cuốn bách khoa toàn thư về kiến thức lâm sàng và thủ tục lịch sử mà bất kỳ bác sĩ nào cũng có thể truy cập để giải quyết bất kỳ trường hợp nào. Việc tích hợp các khả năng như tầm nhìn máy tính sẽ cách mạng hóa tiêu chuẩn chăm sóc hiện tại, trang bị cho các bác sĩ một công cụ mạnh mẽ có thể phản ứng và ngăn chặn các biến chứng trước khi chúng xảy ra. Tất cả điều này được thực hiện mà không thay thế người lái chính trong quá trình – bác sĩ.

Đặt nền tảng với thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và học máy

Ngày nay, các bác sĩ chủ yếu dựa vào kinh nghiệm cá nhân và kỹ năng ra quyết định riêng lẻ có thể thay đổi dựa trên đào tạo, số lượng thủ tục họ đã hoàn thành và các yếu tố khác. Về cốt lõi, trí tuệ nhân tạo giới thiệu các bác sĩ với dữ liệu mới và thông tin chi tiết trước đây không có sẵn cho họ, điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường thủ tục phức tạp sử dụng robot. Trong những trường hợp này, nơi các thiết bị robot được kết nối với các cửa hàng dữ liệu lịch sử, trí tuệ nhân tạo mang lại giá trị không thể so sánh bằng cách lấp đầy khoảng trống kiến thức với thông tin từ hàng nghìn trường hợp tương tự. Bằng cách trao quyền cho bác sĩ truy cập vào dữ liệu trường hợp lịch sử vượt quá kinh nghiệm của riêng họ, họ có thể giảm thiểu một số rủi ro liên quan đến các thủ tục phức tạp này.

Học máy cho phép hệ thống robot học hỏi từ kinh nghiệm và điều chỉnh để phù hợp với các đầu vào mới. Ngược lại, robot có thể tự động hóa các chuyển động của nó để phản ánh các kỹ thuật được sử dụng bởi các bác sĩ giỏi nhất trên thế giới, điều này tăng cơ hội giải quyết các thách thức phát sinh trong một trường hợp. Cuối cùng, điều này cho phép các bác sĩ tập trung sự chú ý của họ vào chiến lược trường hợp và phản ứng với các biến chứng một cách hiệu quả hơn. Loại thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu này tương tự như cách dữ liệu đã thay đổi đáng kể phong cảnh của bóng chày chuyên nghiệp vào đầu những năm 2000, được nhấn mạnh bởi việc phát hành cuốn sách Moneyball. Cuốn sách theo dõi Oakland Athletics và người quản lý Billy Beane, người đã áp dụng một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, bằng chứng để xây dựng một đội, thay vì dựa vào các phương pháp lỗi thời thiếu dữ liệu. Ngược lại, mô hình này đã thành công lớn và hiệu quả kích thích một kỷ nguyên mới của trò chơi được thúc đẩy bởi dữ liệu.

Trong chăm sóc sức khỏe, một cơ sở dữ liệu kiến thức thủ tục được hỗ trợ bởi học máy tạo ra thông tin tương tự cho các bác sĩ, trang bị cho họ thông tin quý giá trước đây không có sẵn. Khả năng xem một bệnh nhân chống lại nền tảng của hàng nghìn trường hợp tương tự cho phép các bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn, thông tin hơn về cách họ giải quyết một trường hợp.

Bước tiếp theo: Tầm nhìn máy tính và Tự động hóa cao

Tiềm năng đầy đủ của trí tuệ nhân tạo trong các môi trường thủ tục hỗ trợ robot được hiện thực hóa khi thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu và học máy được kết hợp với tầm nhìn máy tính, cho phép hệ thống robot xác định và phản ứng thông minh với các tình huống dựa trên dữ liệu hình ảnh phong phú. Trong các can thiệp tim mạch, một tỷ lệ đáng kể thời gian thủ tục được dành cho việc điều khiển dây dẫn, phần lớn trong số đó là một phương pháp “thử và sai” để điều hướng qua các mạch máu. Phương pháp này có thể dẫn đến việc đặt thiết bị y tế không đúng chỗ, chẳng hạn như stent, hoặc kết quả là thời gian thủ tục dài hơn, tăng暴露 bức xạ cho các bác sĩ và bệnh nhân.

Tuy nhiên, khi các hệ thống tự động tiếp tục học hỏi các chuyển động hiệu quả và tạo ra các quy tắc dựa trên kiến thức, chúng ta có thể cho phép tầm nhìn máy tính tự động hóa các phần lớn hơn của thủ tục. Tầm nhìn máy tính cũng cho phép hệ thống phát hiện các biến chứng trước khi chúng xảy ra, chẳng hạn như khi một dây dẫn bị prolapse, và có thể thực hiện các hành động sửa chữa tự động để cung cấp thiết bị và ngăn chặn tổn hại cho bệnh nhân.

Quan trọng là, tự động hóa, bất kể ngành công nghiệp nào, nằm trên một phổ và ngành công nghiệp ô tô cung cấp một ví dụ vững chắc. Nhiều xe hơi ngày nay có một số mức độ tự động hóa thấp, chẳng hạn như hỗ trợ phanh, điều khiển hành trình thích ứng và căn giữa làn đường. Ở đầu kia của phổ, các nhà sản xuất như Tesla (TSLA ) tự động hóa tất cả các chức năng an toàn quan trọng, đòi hỏi ít hành động hơn từ người lái, mặc dù người lái vẫn cần thiết. Điều tương tự cũng đúng với tự động hóa trong chăm sóc sức khỏe. Cuối cùng, tự động hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo giữ các bác sĩ ở vị trí lái xe trong khi tự động hóa một số nhiệm vụ nhất định lấy sự chú ý của các bác sĩ khỏi các yếu tố quan trọng, chẳng hạn như chiến lược trường hợp và phản ứng với các biến chứng.

 Trí tuệ nhân tạo đặt bác sĩ vào trung tâm

 Lo ngại về trí tuệ nhân tạo và tự động hóa thay thế bác sĩ đơn giản là không có cơ sở và không dựa trên sự hiểu biết đầy đủ về cách chăm sóc sức khỏe đang triển khai trí tuệ nhân tạo và học máy. Giống như xe tự hành cần một người lái, các thủ tục can thiệp tự động mà chúng tôi đang hướng tới sẽ cần hướng dẫn của một bác sĩ, nhưng với chuyên môn bổ sung của một cuốn bách khoa toàn thư số được xây dựng dựa trên kinh nghiệm của các bác sĩ có kỹ năng cao từ khắp thế giới. Tự động hóa sẽ tiêu chuẩn hóa cách các thủ tục được thực hiện ở mức chất lượng rất cao, điều này đạt được mục tiêu tổng thể của tự động hóa robot – làm cho các trường hợp an toàn hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn trong khi giảm chấn thương cho bệnh nhân.