1. AI không thể thay thế được sự đồng cảm
Ngay cả khi mảng công nghệ cung cấp các giải pháp tuyệt vời, nhưng nó lại khó bắt chước sự đồng cảm. Lý do, chìa khóa của sự đồng cảm chính là xây dựng niềm tin: lắng nghe, chú ý đến nhu cầu của người khác, thể hiện cảm giác từ bi và đáp ứng theo cách hiểu biết lẫn nhau, nói nôm na là hiểu người hiểu ta.
Hiện tại, con người không tin tưởng một robot hoặc một thuật toán thông minh lại có thể đưa ra những quyết định quan trọng, như dùng hay không dùng thuốc giảm đau. Gần đây, Cơ quan Dịch vụ Y tế Quốc gia Mỹ (NHS) làm một thí nghiệm để giảm bớt gánh nặng cho bệnh nhân bằng cách dùng các chatbot (Chương trình máy tính tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên nhờ một giao diện đơn giản, âm thanh hoặc tin nhắn). Những bệnh nhân tham gia thử nghiệm cho biết họ đã dùng hệ thống để lấy số hẹn với bác sĩ nhanh hơn thay vì các khuyến cáo của chatbot.
Điều đó có thể thay đổi trong tương lai trong các trường hợp liên quan các tư vấn sức khỏe đơn giản và bệnh nhân có nhiều trách nhiệm hơn trong việc chăm sóc sức khỏe bản thân, nhưng chúng ta không bao giờ có thể đạt được chất lượng chăm sóc mà không có sự đồng cảm của con người. Con người cần cái nắm tay của bác sĩ, hỏi han tâm tư nguyện vọng, từ đó đưa ra chẩn đoán chính xác, hiệu quả hơn, đưa ra các hướng dẫn người bệnh cần làm, điều này một thuật toán không thể thay thế được.
2. Bác sĩ có phương pháp làm việc phi tuyến tính
Có một tập trong phim truyền hình dài kỳ mang tên House M.D nói về tài y khoa. Trong phim nhóm nghiên cứu không thể biết được nguyên nhân một cậu bé bị đầu độc, với hàng loạt nghi vấn như do thuốc, do thực phẩm, hoặc ngộ độc thuốc trừ sâu. Nhiều chẩn đoán đưa ra nên điều trị cũng khác nhau và hậu quả bệnh tình thêm trầm trọng hơn. Mọi thứ kết thúc cho đến khi tình cờ người ta phát hiện thấy trong túi quần cậu bé có gói thuốc trừ sâu phosmet mua được từ một người bán hàng rong. Khi giặt quần áo bỏ quên không lấy ra nên khi mặc vào chất độc đã hấp thụ qua da và gây ngộ độc.
Không có một thuật toán nào đưa ra được chẩn đoán chính xác. Mặc dù dữ liệu, số đo và phân tích định lượng là những tiêu chí quan trọng trong chẩn đoán. Tương lai nó vẫn còn quan trọng trong việc chẩn đoán và điều trị, và nó không phải là một quy trình tuyến tính. Nó đòi hỏi kỹ năng sáng tạo và giải quyết vấn đề bởi con người chứ thuật toán hay robot dù tiên tiến đến đâu cũng không thể làm được.
Bệnh nhân và lối sống của họ luôn biến thiên nhưng bệnh thì lại giống nhau. Do đó, không có trường hợp nào giống trường hợp nào, mỗi người một vẻ, đòi hỏi phải có sự quan sát và phân tích của bác sĩ.
3. Công nghệ kỹ thuật số phức tạp đòi hỏi tính chuyên nghiệp cao
Ngày càng có nhiều giải pháp sức khỏe kỹ thuật số tinh vi, đòi hỏi năng lực của các chuyên gia y tế và bác sĩ, cho dù là robot hay AI. Ví dụ như robot phẫu thuật thông dụng nhất, hệ thống phẫu thuật da Vinci, có cấu trúc gồm hệ thống visual (nhìn) với độ phân giải, phóng đại 3D cao, kèm theo các dụng cụ đeo cổ tay gọn nhẹ, có thể uốn cong và xoay với góc lớn hơn nhiều so với độ xoay bàn tay con người. Bởi vậy, các bác sĩ phẫu thuật phải học cách vận hành, làm chủ nó mới có thể phẫu thuật an toàn và hiệu quả được.
Tương tự, IBM Watson, chương trình chuyên dụng dùng điều trị ung thư. Qua thực nghiệm và phỏng vấn một số giáo sư làm việc với hệ thống này mới hay, IBM Watson có thể cung cấp các lựa chọn điều trị dựa trên bằng chứng lâm sàng. Tuy nhiên, chỉ có các bác sĩ có năng lực mới có thể đánh giá thuật toán thông minh và đưa ra những gợi ý hữu ích. Không có robot hoặc thuật toán nào có thể giải thích rõ ràng những ca bệnh phức tạp liên quan đến tâm lý, nó chỉ cung cấp dữ liệu chung trong khuôn khổ cơ thể con người.
4. Có những nhiệm vụ thuật toán hoặc robot không bao giờ hoàn thành được
Các bác sĩ, y tá và các thành viên khác trong ngành y có nhiều công việc đơn điệu, và mang tính lặp đi lặp lại mỗi ngày. Một nghiên cứu cho hay, tại Mỹ, trung bình một bác sĩ phải dành tới 8,7 giờ/ tuần cho công việc chính quyền. Bác sĩ tâm thần dành phần lớn thời gian làm việc trên giấy tờ (20,3%), tiếp theo là thực tập sinh (17,3%) và các bác sĩ gia đình nói chung (17,3%). Các loại nhiệm vụ và thủ tục này có thể được tự động hóa và bắt buộc con người phải cải tiến càng nhanh càng tốt.
Tuy nhiên, có những nhiệm vụ, và nghĩa vụ mà công nghệ không thể đảm đương được. Ví dụ, trong khi IBM Watson có thể sàng lọc hàng triệu trang tài liệu chỉ trong vài giây, nhưng nó lại không bao giờ có thể thực hiện thao tác Heimlich Maneuver (Phương pháp đẩy bụng, khá phổ biến nhất được dùng để hỗ trợ con người bị nghẹn hoặc bị hóc. Nếu xung quanh không có ai, thì người trong cuộc có thể làm lấy). Công việc làm này con người làm nhanh hơn, tin cậy hơn và chí phí rẻ hơn.
5. AI và con người nên hợp tác với nhau
Dù áp dụng trong lĩnh vực nào, kể an ninh, quân sự, AI chưa bao giờ được xem là công nghệ chống lại loài người, vì xét cho cùng thì mọi thứ, kể cả công nghệ đều quay lại phục vụ con người. Cho dù là AI, robot hay thực tế tăng cường hay ảo, con người nên chấp nhận, nó có ảnh hưởng lớn đến cách mà ngành y đang hoạt động, và cuối cùng là giúp cho ngành y “tiến hóa” ngày càng hoàn tiện hơn. Hãy tưởng tượng, điều gì sẽ xảy ra nếu có khả năng sáng tạo của con người kết với trí tuệ nhân tạo, và khả năng tính toán vô hạn của máy móc.
Sự hợp tác giữa con người và công nghệ được xem là hưởng ứng “tối thượng”. Một nghiên cứu phát hiện thấy, việc xác định ung thư vú di căn bằng thủ thuật deep learning sẽ mang lại kết quả bất ngờ. Deep Learning là một phương pháp của Học máy, cho phép huấn luyện một AI có thể dự đoán được các đầu ra dựa vào một tập các đầu vào. Cả hai phương pháp có giám sát và không giám sát đều có thể sử dụng để huấn luyện. Khi dự báo của hệ thống deep learning được kết hợp với chẩn đoán bệnh thì việc phân loại hình ảnh, cũng như điểm số nội địa hóa khối u sẽ được cải thiện đáng kể. Chưa hết, sự kết hợp này còn hạn chế lỗi do con người tới 85%. Vì vậy, kết hợp trí tuệ nhân tạo với nhân tố con người được xem là tạo ra sức mạnh mới cho ngành y để chăm sóc sức khỏe con người tốt hơn trong tương lai.
BS.BÍCH KIM
(Theo Medicalfuturist.com - 5/2018)