Tại sao các giải pháp trí tuệ nhân tạo như IBM Watson for Oncology hay RadidAI (đã được FDA phê duyệt) lại chưa thành công ở Việt Nam?

Làm theo lời khuyên của trí tuệ nhân tạo? Tính nhạy cảm trong việc triển khai các biện pháp hỗ trợ quyết định lâm sàng.

Một nhóm nghiên cứu tại MIT và Đại học Regensburg đã điều tra cách các bác sĩ phản ứng với lời khuyên chẩn đoán mà họ nhận được từ mô hình học máy so với lời khuyên chẩn đoán từ các chuyên gia y tế khác (con người).

Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh và bác sĩ không chuyên về chẩn đoán hình ảnh đã phân tích kết quả chụp ngực của bệnh nhân trong khi nhận được lời khuyên chính xác hoặc không chính xác. Và họ được cho biết lời khuyên đó được đưa ra ra bởi trí tuệ nhân tạo hay bởi 1 chuyên gia khác (con người).

Với nhóm các bác sỹ chẩn đoán hình ảnh, họ đánh giá lời khuyên mà được đưa ra bởi trí tuệ nhân tạo có chất lượng thấp hơn. Với nhóm bác sỹ không chuyên về chẩn đoán hình ảnh thì đánh giá chất lượng lời khuyên của trí tuệ nhân tạo và của các chuyên gia (con người) là gần tương đương như nhau.

Tuy nhiên, cả hai nhóm đều chẩn đoán chính xác hơn khi nhận được lời khuyên chính xác, bất kể được đưa ra bởi máy móc hay con người!

Vì vậy, ngay cả khi trí tuệ nhân tạo đã được chứng minh là một trợ lý hữu ích trong quá trình ra quyết định y tế, định kiến của bác sĩ có thể ảnh hưởng lớn đến sự cộng tác giữa máy móc và con người!

Xem chi tiết nghiên cứu tại đây: https://www.nature.com/articles/s41746-021-00385-9

Nguồn Vietnam Digital Health Network.

Ngày viết:

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.