การวินิจฉัย AI: AI สามารถทำได้ดีกว่าแพทย์หรือไม่?

เครดิตภาพ:
เครดิตภาพ
iStock

การวินิจฉัย AI: AI สามารถทำได้ดีกว่าแพทย์หรือไม่?

การวินิจฉัย AI: AI สามารถทำได้ดีกว่าแพทย์หรือไม่?

ข้อความหัวข้อย่อย
ปัญญาประดิษฐ์ทางการแพทย์สามารถทำงานได้ดีกว่าแพทย์ในมนุษย์ในงานวินิจฉัย เพิ่มความน่าจะเป็นของการวินิจฉัยโดยไม่ต้องใช้แพทย์ในอนาคต
    • เขียนโดย:
    • ชื่อผู้เขียน
      มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
    • March 8, 2022

    สรุปข้อมูลเชิงลึก

    คาดการณ์ว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะกลายเป็นส่วนสำคัญของสถานพยาบาล โดยเข้ามาแทนที่งานหลายอย่างที่แพทย์ทำกันโดยทั่วไป ด้วยความสามารถในการให้การดูแลที่แม่นยำและคุ้มต้นทุน AI จึงมีศักยภาพมหาศาลสำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ตระหนักถึงศักยภาพนี้อย่างเต็มที่ จึงต้องจัดการกับความท้าทายในการได้รับความไว้วางใจจากคนไข้

    บริบทการวินิจฉัยปัญญาประดิษฐ์

    AI ในด้านการดูแลสุขภาพมีความก้าวหน้าอย่างมาก โดยแสดงให้เห็นศักยภาพในการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่แอปสมาร์ทโฟนที่ตรวจจับมะเร็งผิวหนังได้อย่างแม่นยำ ไปจนถึงอัลกอริธึมที่สามารถระบุโรคทางตาได้อย่างเชี่ยวชาญเช่นเดียวกับผู้เชี่ยวชาญ AI กำลังพิสูจน์ศักยภาพในการวินิจฉัย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Watson ของ IBM ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวินิจฉัยโรคหัวใจได้แม่นยำกว่าแพทย์โรคหัวใจหลายคน

    ความสามารถของ AI ในการตรวจจับรูปแบบที่มนุษย์อาจพลาดถือเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ ตัวอย่างเช่น นักประสาทวิทยาชื่อ Matija Snuderl ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์เมทิลเลชันของจีโนมเต็มรูปแบบของเนื้องอกที่เกิดซ้ำของเด็กสาว AI แนะนำว่าเนื้องอกคือไกลโอบลาสโตมา ซึ่งเป็นประเภทที่แตกต่างจากผลพยาธิวิทยา ซึ่งได้รับการยืนยันว่ามีความแม่นยำ

    กรณีนี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญซึ่งอาจไม่ปรากฏชัดผ่านวิธีการแบบเดิมๆ ได้อย่างไร หาก Snuderl อาศัยพยาธิวิทยาเพียงอย่างเดียว เขาอาจได้รับการวินิจฉัยที่ผิด นำไปสู่การรักษาที่ไม่ได้ผล ผลลัพธ์นี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ AI ในการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยผ่านการวินิจฉัยที่แม่นยำ

    ผลกระทบก่อกวน

    การบูรณาการ AI เข้ากับการวินิจฉัยทางการแพทย์ถือเป็นศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง เมื่อพิจารณาถึงพลังการประมวลผลที่แท้จริงของแมชชีนเลิร์นนิง บทบาทของแพทย์ในอุตสาหกรรมการวินิจฉัยทางการแพทย์อาจเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม มันไม่ได้เกี่ยวกับการทดแทน แต่เป็นการทำงานร่วมกันมากกว่า

    เนื่องจาก AI มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แพทย์จึงมีแนวโน้มมากขึ้นที่จะใช้เครื่องมือที่ใช้ AI เป็น 'ความคิดเห็นที่สอง' ในการวินิจฉัย แนวทางนี้สามารถปรับปรุงคุณภาพการดูแลสุขภาพ โดยแพทย์ที่เป็นมนุษย์และ AI จะทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ของผู้ป่วยที่ดีขึ้น แต่เพื่อให้เป็นไปได้ การเอาชนะการต่อต้านของผู้ป่วยต่อ AI เป็นสิ่งสำคัญ

    การวิจัยแสดงให้เห็นว่าผู้ป่วยมักจะระมัดระวัง AI ทางการแพทย์ แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแพทย์ก็ตาม สาเหตุส่วนใหญ่มาจากความเชื่อของพวกเขาว่าความต้องการทางการแพทย์ของพวกเขานั้นไม่เหมือนใคร และไม่สามารถเข้าใจหรือแก้ไขได้ด้วยอัลกอริธึม ดังนั้น ความท้าทายที่สำคัญสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพคือการหาวิธีเอาชนะการต่อต้านนี้ และสร้างความไว้วางใจใน AI

    ผลกระทบของการวินิจฉัย AI

    ผลกระทบที่กว้างขึ้นของการวินิจฉัย AI อาจรวมถึง:

    • เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการดูแลสุขภาพ
    • ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ นำไปสู่ความแม่นยำและลดการสูญเสียเลือด
    • การวินิจฉัยโรคในระยะเริ่มแรก เช่น โรคสมองเสื่อม ได้อย่างน่าเชื่อถือ
    • ลดต้นทุนการรักษาพยาบาลในระยะยาว เนื่องจากความจำเป็นในการทดสอบที่ไม่จำเป็นและผลข้างเคียงที่เป็นอันตรายลดลง
    • การเปลี่ยนแปลงบทบาทและความรับผิดชอบของบุคลากรทางการแพทย์
    • การเปลี่ยนแปลงการศึกษาทางการแพทย์ให้ครอบคลุมความเข้าใจและการทำงานร่วมกับ AI
    • การตอบโต้ที่อาจเกิดขึ้นจากผู้ป่วยที่ดื้อต่อ AI โดยต้องมีการพัฒนากลยุทธ์เพื่อสร้างความไว้วางใจ
    • ความต้องการการจัดการและการปกป้องข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากมีการใช้ข้อมูลผู้ป่วยอย่างกว้างขวาง
    • ศักยภาพในการเข้าถึงการรักษาพยาบาลไม่เท่าเทียมกัน หากการดูแลโดยใช้ AI มีราคาแพงกว่าหรือเข้าถึงได้น้อยกว่าสำหรับประชากรบางกลุ่ม
    • การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบและนโยบายด้านการดูแลสุขภาพเพื่อรองรับและดูแลการใช้ AI

    คำถามที่ต้องพิจารณา

    • AI จะมาแทนที่บทบาทของแพทย์โดยสิ้นเชิงหรือจะเพิ่มบทบาทของพวกเขา?
    • ระบบที่ใช้ AI สามารถช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลโดยรวมได้หรือไม่
    • อนาคตของนักวินิจฉัยโรคของมนุษย์จะเป็นอย่างไรที่ AI มีบทบาทสำคัญในการวินิจฉัยโรค?

    ข้อมูลอ้างอิงเชิงลึก

    ลิงก์ที่เป็นที่นิยมและลิงก์สถาบันต่อไปนี้ถูกอ้างอิงสำหรับข้อมูลเชิงลึกนี้: