Trong khi AI trong y tế mang lại nhiều lợi ích vượt trội, không thể phủ nhận rằng còn nhiều góc khuất cần được khám phá. Vậy, đó là những góc khuất nghiêm trọng như thế nào?
Hệ thống AI thiên vị
Hệ thống AI thiên vị (AI bias) trong lĩnh vực y tế là một vấn đề đáng lo ngại, tiềm ẩn nguy cơ gây ra những bất công và ảnh hưởng tiêu cực đến chất lượng chăm sóc sức khỏe. Góc khuất này xuất phát từ nhiều yếu tố và có thể biểu hiện dưới nhiều hình thức khác nhau:
-
Thiên vị trong dữ liệu huấn luyện:
- Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI trong y tế thường không đại diện đầy đủ cho toàn bộ dân số. Sự thiếu đa dạng về chủng tộc, dân tộc, giới tính, tuổi tác và các yếu tố khác có thể dẫn đến việc AI học và tái tạo các mô hình thiên vị có sẵn trong dữ liệu.
- Ví dụ: Nếu dữ liệu huấn luyện chủ yếu đến từ bệnh nhân da trắng, AI có thể không chẩn đoán chính xác các bệnh ở bệnh nhân da màu do thiếu thông tin và hiểu biết về các đặc điểm riêng của nhóm này.
-
Thiên vị trong thiết kế thuật toán:
- Các nhà phát triển AI có thể vô tình hoặc cố ý đưa các giả định và định kiến cá nhân vào thuật toán, dẫn đến việc AI đưa ra các quyết định thiên vị.
- Ví dụ: Một thuật toán AI trong y tế được thiết kế để đánh giá nguy cơ mắc bệnh tim mạch có thể ưu tiên các yếu tố nguy cơ thường gặp ở nam giới hơn là ở phụ nữ, dẫn đến việc đánh giá sai nguy cơ ở nữ giới.
-
Thiên vị trong ứng dụng thực tế:
- Ngay cả khi AI được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng và thiết kế thuật toán công bằng, việc áp dụng AI trong thực tế vẫn có thể gặp phải các vấn đề thiên vị do sự khác biệt về văn hóa, kinh tế xã hội và môi trường sống của các nhóm bệnh nhân.
- Ví dụ: Một hệ thống AI được thiết kế để hỗ trợ chẩn đoán bệnh có thể không hoạt động hiệu quả ở các vùng nông thôn hoặc các cộng đồng có thu nhập thấp do thiếu cơ sở hạ tầng hoặc dữ liệu phù hợp.
Hậu quả của hệ thống AI trong y tế thiên vị:
- Chẩn đoán và điều trị không chính xác: AI thiên vị có thể dẫn đến việc chẩn đoán sai, bỏ sót bệnh hoặc điều trị không phù hợp, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe và tính mạng của bệnh nhân.
- Bất bình đẳng trong chăm sóc sức khỏe: AI thiên vị có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong tiếp cận và chất lượng chăm sóc sức khỏe giữa các nhóm dân cư khác nhau.
- Mất lòng tin vào công nghệ: AI thiên vị có thể làm giảm lòng tin của bệnh nhân và các chuyên gia y tế vào công nghệ, cản trở việc ứng dụng AI trong y tế.
“Hộp đen” của AI
Vấn đề “hộp đen” của AI trong y tế chính là một góc khuất nghiêm trọng mà không phải ai cũng phán đoán và dự báo được, bao gồm:
Sự phức tạp của thuật toán
AI trong y tế hoạt động dựa trên các thuật toán phức tạp, mà đôi khi chính các chuyên gia phát triển chúng cũng không hoàn toàn hiểu rõ cách chúng hoạt động. Các mô hình học máy và học sâu (deep learning) có khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó đưa ra những dự đoán và chẩn đoán. Tuy nhiên, quá trình này thường thiếu tính minh bạch, khiến cho việc giải thích và theo dõi các quyết định của AI trở nên khó khăn.
Thiếu minh bạch và khả năng giải thích
Một trong những thách thức lớn nhất của AI trong y tế là vấn đề minh bạch và khả năng giải thích (interpretability). Các thuật toán “hộp đen” (black box) thường không thể cung cấp lý do rõ ràng cho các quyết định mà chúng đưa ra. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong lĩnh vực y tế, nơi mà các quyết định có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tính mạng con người. Bác sĩ và bệnh nhân cần biết lý do tại sao một chẩn đoán hoặc khuyến nghị điều trị cụ thể được đưa ra để có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầy đủ.
Rủi ro từ các quyết định không chính xác
Khi không thể giải thích rõ ràng các quyết định của AI, rủi ro về các quyết định sai lầm tăng cao. Nếu một thuật toán đưa ra chẩn đoán sai hoặc khuyến nghị điều trị không phù hợp, hậu quả có thể nghiêm trọng. Hơn nữa, nếu không có khả năng kiểm tra và xác minh các quyết định của AI, việc phát hiện và sửa chữa các lỗi sai trở nên khó khăn.
Vấn đề đạo đức và trách nhiệm
AI trong y tế đặt ra nhiều vấn đề đạo đức. Khi một hệ thống AI mắc lỗi, câu hỏi về trách nhiệm sẽ được đặt ra: ai sẽ chịu trách nhiệm cho các hậu quả đó? Là nhà phát triển thuật toán, bệnh viện hay các bác sĩ sử dụng AI? Việc không thể giải thích các quyết định của AI cũng làm tăng sự lo ngại về sự bất công bằng và thiên vị trong các quyết định y tế.
Sự phụ thuộc vào công nghệ
Việc phụ thuộc quá mức vào AI trong y tế có thể dẫn đến tình trạng bác sĩ và các chuyên gia y tế mất đi kỹ năng và khả năng phán đoán của chính mình. Nếu các chuyên gia y tế không còn khả năng kiểm tra và đánh giá độc lập các quyết định của AI, họ có thể trở nên thụ động và lệ thuộc vào công nghệ, gây ra nguy cơ nếu AI gặp trục trặc hoặc đưa ra các quyết định sai.
Nguy cơ lạm dụng AI
Nguy cơ lạm dụng AI trong y tế là một vấn đề đáng lo ngại, tiềm ẩn những hệ lụy nghiêm trọng đối với sức khỏe, quyền riêng tư và đạo đức. Một số vấn đề cần được xem xét kỹ lưỡng gồm có:
Lạm dụng thông tin cá nhân:
- Dữ liệu y tế là thông tin nhạy cảm, bao gồm hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, thông tin di truyền,… Việc lạm dụng AI để truy cập, thu thập và khai thác trái phép các thông tin này có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến quyền riêng tư của bệnh nhân.
- Thông tin cá nhân có thể bị sử dụng cho mục đích thương mại, phân biệt đối xử hoặc thậm chí là tống tiền.
Lạm dụng trong chẩn đoán và điều trị:
- AI có thể bị lạm dụng để đưa ra các chẩn đoán sai lệch hoặc không chính xác, nhằm mục đích trục lợi từ việc bán thuốc, dịch vụ y tế hoặc bảo hiểm.
- Các quyết định điều trị dựa trên AI cũng có thể bị thao túng để phục vụ lợi ích của một số cá nhân hoặc tổ chức, gây nguy hiểm cho sức khỏe và tính mạng của bệnh nhân.
Lạm dụng trong nghiên cứu và phát triển:
- Dữ liệu y tế có thể bị lạm dụng trong nghiên cứu và phát triển AI trong y tế mà không có sự đồng ý của bệnh nhân hoặc không tuân thủ các quy định về đạo đức.
- Các kết quả nghiên cứu có thể bị bóp méo hoặc che giấu để phục vụ lợi ích của các công ty dược phẩm hoặc các tổ chức khác.
Lạm dụng trong giám sát và kiểm soát:
- AI có thể bị lạm dụng để theo dõi và giám sát sức khỏe của người dân mà không có sự đồng ý của họ, vi phạm quyền tự do và riêng tư.
- Các thông tin sức khỏe có thể bị sử dụng để phân biệt đối xử, hạn chế quyền lợi hoặc kiểm soát hành vi của người dân.
Lạm dụng trong chiến tranh và xung đột:
- AI có thể bị lạm dụng để phát triển các vũ khí sinh học hoặc hóa học mới, gây ra những hậu quả thảm khốc cho nhân loại.
- Các công nghệ AI có thể bị sử dụng để tấn công các hệ thống y tế, gây ra sự hỗn loạn và mất an ninh.
Sự phát triển của AI trong y tế mang đến những hứa hẹn to lớn về việc cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe, nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn những góc khuất đáng lo ngại. Tintuccongnghe360 vẫn cho rằng, việc ứng dụng AI là cần thiết nhưng cần có kế hoạch sử dụng hợp lý.
