Vai trò của AI và XAI (Explainable AI) trong chăm sóc sức khỏe

Bằng cách thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về quy trình ra quyết định của AI và XAI có thể giúp xây dựng lòng tin và sự hợp tác giữa các hệ thống AI và bác sĩ lâm sàng, cuối cùng dẫn đến kết quả và chăm sóc bệnh nhân được cải thiện.

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
• AI cho Marketer: Đột phá trong thời đại Marketing số

Các nhà khoa học đang đạt được những bước tiến đáng kể trong việc kết hợp trí tuệ nhân tạo AI và XAI (Explainable AI) vào chăm sóc sức khoẻ cho con người.

Song hành giữa AI và XAI

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) là một chủ đề được quan tâm trong nhiều năm, với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển không ngừng mở rộng ranh giới của những gì các hệ thống thông minh này có thể đạt được. Một lĩnh vực mà AI đã đạt được những bước tiến đáng kể là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi nó có khả năng cách mạng hóa cách chúng ta chẩn đoán, điều trị và quản lý các tình trạng y tế khác nhau. Khi AI tiếp tục phát triển, khái niệm Explainable AI (XAI) đã nổi lên như một thành phần quan trọng để đảm bảo rằng các hệ thống này không chỉ hiệu quả mà còn minh bạch và đáng tin cậy.

AI và XAI trong chăm sóc sức khoẻ

AI và XAI thể hiện vai trò nhất định trong lĩnh vực chăm sóc sức khoẻ như:

Hỗ trợ quản trị dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo đã trải qua một chặng đường dài kể từ khi ra đời, với các hệ thống AI ban đầu chủ yếu tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể, được xác định rõ ràng. Những hệ thống ban đầu này dựa trên quy tắc, nghĩa là chúng dựa vào một bộ quy tắc được xác định trước để hướng dẫn quá trình ra quyết định của chúng. Tuy nhiên, khi mức độ phức tạp của các vấn đề mà AI được giao nhiệm vụ giải quyết tăng lên, thì nhu cầu về các kỹ thuật tiên tiến hơn có thể học hỏi và thích ứng với thông tin mới cũng tăng theo.

Điều này dẫn đến sự phát triển của machine learning, một tập hợp con của AI cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian. Machine learning đặc biệt hiệu quả trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nơi lượng lớn dữ liệu được tạo ra hàng ngày. Bằng cách phân tích dữ liệu này, các hệ thống AI có thể xác định các mẫu và xu hướng có thể là dấu hiệu của một tình trạng y tế cụ thể, cho phép chẩn đoán sớm hơn và chính xác hơn.

Đột phá trong hình ảnh y tế

Deep learning, một hình thức machine learning tiên tiến hơn, đã mở rộng hơn nữa khả năng của AI trong chăm sóc sức khỏe. Bằng cách sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo bắt chước cấu trúc và chức năng của não người, các thuật toán deep learning có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và xác định các mẫu phức tạp mà bác sĩ lâm sàng có thể không thấy rõ. Điều này đã dẫn đến những bước đột phá trong các lĩnh vực như hình ảnh y tế, nơi các hệ thống AI hiện có thể phát hiện và phân loại chính xác các loại khối u ung thư.

Minh bạch trong quy trình

Tuy nhiên, khi các hệ thống AI trở nên tiên tiến và có khả năng hơn, người ta đã đặt ra mối lo ngại về tính minh bạch và khả năng hiểu cách chúng đưa ra kết luận. Đây là lúc AI có thể giải thích được phát huy tác dụng. XAI nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI trở nên minh bạch hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về quy trình ra quyết định của chúng, cho phép người dùng hiểu và tin tưởng vào kết quả mà chúng tạo ra.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, không thể phóng đại tầm quan trọng của AI có thể giải thích được. Khi giải quyết các vấn đề về sự sống và cái chết, điều quan trọng là các bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân có thể tin tưởng vào các quyết định của hệ thống AI. Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp AI có thể đề xuất một quá trình điều trị khác với các nguyên tắc đã được thiết lập hoặc khi nó xác định một tình trạng bệnh lý hiếm gặp hoặc chưa biết trước đó.

Cung cấp giải thích rõ ràng

Explainable AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách giữa hoạt động phức tạp bên trong của các hệ thống trí tuệ nhân tạo với nhu cầu hiểu biết và tin tưởng của con người. Bằng cách cung cấp các giải thích rõ ràng về cách hệ thống AI đưa ra một chẩn đoán hoặc khuyến nghị điều trị cụ thể, các bác sĩ lâm sàng có thể đánh giá tốt hơn tính hợp lệ của kết quả và đưa ra quyết định sáng suốt hơn về việc chăm sóc bệnh nhân.

Sự kết hợp hoàn hảo giữa AI và con người

Hơn nữa, việc tích hợp Explainable AI trong chăm sóc sức khỏe cũng có thể dẫn đến sự hợp tác được cải thiện giữa các hệ thống AI và bác sĩ lâm sàng của con người. Bằng cách thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về cách thức hoạt động của các hệ thống AI, các bác sĩ lâm sàng có thể tận dụng hiệu quả hơn các điểm mạnh của các hệ thống này đồng thời nhận thức được những hạn chế của chúng.

Kết luận

Tóm lại, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã mang lại những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, với khả năng thay đổi cách chúng ta chẩn đoán và điều trị các tình trạng bệnh lý. Khi AI tiếp tục phát triển, việc phát triển và tích hợp Explainable AI sẽ rất quan trọng trong việc đảm bảo rằng các hệ thống này không chỉ hiệu quả mà còn minh bạch và đáng tin cậy. Bằng cách thúc đẩy sự hiểu biết tốt hơn về quy trình ra quyết định của AI và XAI có thể giúp xây dựng lòng tin và sự hợp tác giữa các hệ thống AI và bác sĩ lâm sàng, cuối cùng dẫn đến kết quả và chăm sóc bệnh nhân được cải thiện.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-evolution-of-artificial-intelligence-and-explainable-ai-for-healthcare/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả