Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, những người được đào tạo nhiều năm và thuộc nhóm được trả lương cao nhất, đang nằm trong số những bác sĩ đầu tiên sẽ phải thay đổi cho phù hợp khi trí thông minh nhân tạo (AI) mở rộng vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sử dụng hình ảnh y khoa, như X-quang, CT, MRI, siêu âm và PET, để chẩn đoán và điều trị bệnh nhân. Lĩnh vực này giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân rất nhiều, nhưng cũng khiến chi phí chăm sóc sức khỏe tăng lên.
Khó có được con số chính xác nhưng hầu hết các ước tính cho thấy chẩn đoán hình ảnh là ngành công nghiệp trị giá đến 8 tỉ USD ở Mỹ. Theo công ty nghiên cứu Marketsandmarkets, trên toàn cầu thị trường này được kì vọng sẽ tăng từ 28 tỉ USD lên 36 tỉ USD vào năm 2021.
Các cộng đồng công nghệ và chẩn đoán hình ảnh hiện kì vọng trí thông minh nhân tạo sẽ giúp thay đổi việc chẩn đoán hình ảnh y khoa, cung cấp dịch vụ tốt hơn với chi phí rẻ hơn. Chẳng hạn, nếu bạn phải chụp MRI, thì một chương trình AI có thể cải thiện việc phân tích đó, dẫn đến việc điều trị tốt hơn.
“Đây sẽ là một sự thay đổi lớn. Mỗi tháng sẽ có một thuật toán mới mà chúng tôi sẽ sử dụng và tích hợp vào những giải pháp của mình. Khi nhìn lại, có thể bạn sẽ thốt lên rằng ‘Làm thế nào tôi đã sống được mà không có điều này?’”, Keith Dreyer, phó chủ tịch phụ trách khoa học thông tin và tính toán tại bệnh viện đa khoa Massachusetts, nói.
Ngày nay, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh hiện phải đối mặt với một kho dữ liệu khi họ phục vụ bệnh nhân. Khi Jim Brink, trưởng bộ phận chẩn đoán hình ảnh tại bệnh viện đa khoa Massachusetts, bước vào lĩnh vực này hồi cuối thập kỷ 1980, các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thường phải xem xét từ 20 đến 50 hình ảnh cho các ca chụp CT và PET. Giờ đây, có thể có khoảng 1.000 bức ảnh cho một ca chụp như thế.
Công việc này rất tẻ nhạt, khiến nó rất dễ bị sai sót. Hình ảnh được thêm vào cũng có thể làm cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh khó sử dụng thời gian của họ hiệu quả. Brink kì vọng rằng AI sẽ đóng vai trò trợ giúp trong việc chẩn đoán, đánh dấu những hình ảnh cụ thể mà con người nên dành nhiều thời gian xem xét hơn.
Arterys, một startup chuyên về hình ảnh y khoa, hiện có khả năng đọc được các ảnh chụp MRI của tim và đo lượng máu chảy qua các tâm thất. Nếu sử dụng nhân lực thì thường phải mất 45 phút cho quá trình này, còn Arterys chỉ mất… 15 giây.
Sức mạnh đáng chú ý của các máy tính hiện nay đã làm dấy lên câu hỏi về việc liệu con người có nên làm bác sĩ chẩn đoán hình ảnh hay không. Geoffrey Hinton, một huyền thoại trong lĩnh vực AI, đã đi quá xa khi cho rằng các trường học nên ngừng đào tạo bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Tuy nhiên, những người đang trực tiếp phụ trách điều này lại không cho là thế.
“Có một sự hiểu lầm rằng ai đó có thể lập trình được một chatbot sẽ đảm nhiệm mọi thứ mà bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đang làm. Bác sĩ chẩn đoán hình ảnh vẫn dùng sản phẩm này và vẫn thực hiện các quyết định. Chúng tôi đang cố gắng tạo ra những sản phẩm giúp cuộc sống của bác sĩ dễ dàng hơn”, Carla Leibowitz, trưởng bộ phận chiến lược và marketng tại Arterys, nói.
Theo Dreyer, một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh hiện dành khoảng nửa ngày để xem xét các hình ảnh. Phần còn lại là dành cho việc giao tiếp với bệnh nhân và những bác sĩ khác. Có rất ít “đất diễn” dành cho các hệ thống tự động.
“Chúng tôi luôn muốn có một ai đó phụ trách việc chẩn đoán, tôi không nghĩ rằng điều đó sẽ sớm biến mất”, General Leung, đồng sáng lập của MIMOSA Diagnostics, nơi đang thử nghiệm một thiết bị điện thoại thông minh dùng AI để giúp điều trị tiểu đường. “Ai cũng sẽ luôn muốn một người đã làm quyết định này”.
Tương lai cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể tương tự như những phi công. Dù các máy bay thường bay với chế độ tự động, nhưng hiện vẫn có người trong buồng lái.
Bệnh viện của Dreyer đang nhiệt tình chấp nhận tiềm năng thay đổi việc chẩn đoán hình ảnh của AI. Họ đã tăng cường sức mạnh máy tính và đang đào tạo các thuật toán. Tuy nhiên, vẫn còn một chặng đường dài phía trước. AI sẽ cần có thể đáp ứng với hàng ngàn tình huống để thực hiện được những việc mà một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đang làm. Hiện nay, bệnh viện đa khoa Massachusetts đang tập trung vào 25 tình huống trong số đó.
“Tương lai có thể thấy trước được sẽ không phải là con người đấu với máy móc, mà là con người hợp sức với máy móc để đấu với một người không có máy móc, và người hợp sức với máy móc sẽ chiến thắng”, Dreyer nói.
Đó dường như cũng là một bài học cho bất cứ công nhân nào đang lo lắng về vấn đề tự động hóa. Nếu bạn không thể đánh bại được máy móc, hãy hợp tác với nó.
Theo trí thức trẻ
