Trong thế giới công nghệ y tế đang phát triển nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một công cụ gây tranh cãi nhưng đầy hứa hẹn. Việc ứng dụng AI trong các tình huống y tế phức tạp đã gây ra cuộc tranh luận đáng kể giữa các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Một nghiên cứu gần đây khám phá khả năng AI hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng đã khiến cuộc thảo luận này trở nên tập trung hơn.
Được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu tại Đại tướng BrighamNghiên cứu đã đánh giá hiệu suất của Chat của OpenAI trong việc chẩn đoán các tình trạng bệnh lý dựa trên các nghiên cứu điển hình trong sách giáo khoa. Đáng ngạc nhiên, Chat đạt tỷ lệ thành công 72% trong việc ra quyết định lâm sàng, cho thấy tiềm năng của nó như một công cụ hỗ trợ trong chẩn đoán y khoa.
Khi các hệ thống chăm sóc sức khỏe trên toàn thế giới đang phải vật lộn với chi phí và độ phức tạp ngày càng tăng, AI có thể mang đến giải pháp cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong chẩn đoán. Với việc chăm sóc sức khỏe chiếm khoảng 18% GDP của Hoa Kỳ vào năm 2021, gần gấp đôi mức trung bình của các nền kinh tế tiên tiến, nhu cầu về các phương pháp chẩn đoán hiệu quả hơn là điều hiển nhiên. Các công cụ AI như Chat có khả năng cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, giúp chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
Nghiên cứu này là một trong những nghiên cứu đầu tiên đánh giá khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong một phạm vi rộng các dịch vụ chăm sóc lâm sàng. Hiệu suất của Chat được đánh giá từ tương tác ban đầu với bệnh nhân cho đến quản lý chăm sóc sau chẩn đoán. Mô hình AI đã chứng minh tỷ lệ thành công 77% trong chẩn đoán cuối cùng nhưng có tỷ lệ thành công thấp hơn, chỉ 60% khi nói đến chẩn đoán phân biệt, bao gồm việc hiểu tất cả các tình trạng bệnh lý có thể xảy ra mà một tập hợp các triệu chứng có thể chỉ ra.
Mặc dù kết quả rất hứa hẹn nhưng cần lưu ý rằng hiệu quả của ứng dụng AI trong môi trường lâm sàng trong thế giới thực có thể khác biệt đáng kể so với môi trường nghiên cứu được kiểm soát. Các nhà phê bình cho rằng nhiều nghiên cứu về AI không căn cứ vào nhu cầu lâm sàng thực tế và thường bỏ qua những thách thức thực tế khi triển khai AI trong môi trường chăm sóc sức khỏe trong thế giới thực, chẳng hạn như rủi ro do sơ suất.
Marc Succi, giám đốc điều hành tại vườn ươm đổi mới của Mass General Brigham và đồng tác giả của báo cáo, thừa nhận khoảng cách này. Ông chỉ ra rằng mặc dù AI cho thấy tiềm năng lớn trong việc chăm sóc bệnh nhân ở giai đoạn đầu khi thông tin còn hạn chế, nhưng nó cần những cải tiến đáng kể trong chẩn đoán phân biệt trước khi có thể được tích hợp hoàn toàn vào hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Succi ví năng lực hiện tại của Chat như năng lực của một bác sĩ mới tốt nghiệp. Tuy nhiên, nếu không có chuẩn mực cụ thể về tỷ lệ thành công giữa các bác sĩ ở các cấp độ thâm niên khác nhau, việc định lượng giá trị mà AI mang lại cho công việc của bác sĩ là một thách thức.
Nhìn về tương lai, Succi kêu gọi cần có thêm nhiều nghiên cứu chuẩn mực, hướng dẫn quy định và cải thiện tỷ lệ chẩn đoán thành công. Ông tin rằng điều này rất quan trọng để tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các mô hình AI như Chat trong bệnh viện. Vai trò của AI trong chăm sóc sức khỏe vẫn đang phát triển, và mặc dù những thành tựu của Chat rất đáng chú ý, nhưng rõ ràng chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu của việc hiểu cách AI có thể được tận dụng để chuyển đổi ngành chăm sóc sức khỏe.