Sự gia tăng của tầng lớp trung lưu thành thị, sức tiêu dùng tăng lên, và việc người Trung Quốc ngày càng hào hứng với Internet di động là nguyên nhân chính.
Tự động hóa lên ngôi, nhiều bác sĩ sẽ mất việc?
- Cập nhật : 26/07/2017
Sự xuất hiện của công nghệ trí tuệ nhân tạo trong ngành y đang đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh.
Tự động hóa hiện đang bị chỉ trích dữ dội vì “cướp” đi nhiều việc làm trong các ngành công nghiệp. Tuy vậy, nó không chỉ gây ảnh hưởng tới tầng lớp công nhân.
Ngành bác sĩ chẩn đoán hình ảnh (radiologist), vốn đòi hỏi nhiều năm đào tạo và thuộc hàng được trả lương cao nhất trong ngành y, giờ đây đang bị đe dọa khi trí thông minh nhân tạo (AI) lấn sân vào lĩnh vực y tế.
Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sử dụng các 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 y tế tăng lên.
Tuy khó có được con số chính xác, nhưng hầu hết các ước tính cho thấy ngành chẩn đoán hình ảnh có 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 đang kỳ vọng rằng AI 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.
Một bộ AI chẩn đoán hình ảnh của IBM được giới thiệu vào năm 2016. Ảnh: phys.org
“Đây sẽ là một sự thay đổi. 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?’”, là nhận xét của Keith Dreyer, phó chủ tịch phụ trách khoa học thông tin và tính toán của bộ phận chẩn đoán hình ảnh tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts (MGH).
Ngày nay, bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có trong tay rất nhiều dữ liệu khi họ phục vụ bệnh nhân. Khi Jim Brink, trưởng bộ phận chẩn đoán hình ảnh tại MGH, bước vào lĩnh vực này hồi cuối thập kỷ 1980, các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh khi ấy thường phải xem xét từ 20 đến 50 hình ảnh cho các ca chụp CT và PET. Giờ đây, một ca như thế có thể tạo ra khoảng 1.000 bức ảnh.
Công việc này có thể trở nên rất tẻ nhạt, khiến nó rất dễ phát sinh sai sót. Việc có thêm quá nhiều hình ảnh 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, chọn ra và đánh dấu những hình ảnh mà con người nên dành nhiều thời gian xem xét hơn.
Một hình ảnh đang được kiểm tra bằng Arterys. Ảnh: http://legacymedsearch.com
Arterys, một startup chuyên về hình ảnh y khoa, đã phát triển công nghệ 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 của các máy tính đã làm dấy lên câu hỏi về việc liệu có cần các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh hay không. Geoffrey Hinton, một huyền thoại trong lĩnh vực AI, thậm chí còn cho rằng các trường y nên ngừng đào tạo bác sĩ chẩn đoán hình ảnh.
Tuy nhiên, những người đang trực tiếp làm công việc này lại không cho là thế.
“Có một sự hiểu lầm rằng ai đó có thể lập trình được một bộ AI 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 là người đưa ra 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 marketing tại Arterys, cho biết.
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. Phần này có rất ít “đất diễn” dành cho các hệ thống tự động.
Bác sĩ General Leung, nhà đồng sáng lập của MIMOSA. Ảnh: http://hospitalnews.com
“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 smartphone dùng AI để giúp điều trị tiểu đường. “Sẽ có người muốn rằng quyết định được đưa ra bởi con người”.
Tương lai cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có thể tương tự như với các phi công lái máy thương mại. Dù các máy bay thường bay với chế độ tự động (autopilot), nhưng luôn luôn có người thường trực trong buồng lái.
Bệnh viện của Dreyer đang nhiệt tình đón nhận tiềm năng thay đổi việc chẩn đoán hình ảnh của AI. Họ đã tăng cường khả năng của dàn máy tính và đang sắp xếp dữ liệu của họ để đào tạo cho các thuật toán. Tuy nhiên, vẫn còn một chặng đường dài phía trước. AI sẽ cần có khả năng thích ứng với hàng ngàn tình huống để thực hiện được những việc mà một bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đang làm. Hiện nay, MGH đang tập trung vào 25 tình huống trong số đó.
“Câu chuyện của tương lai gần sẽ không phải là con người đấu với máy móc, mà là con người hợp sức với máy móc để đấu với người không có máy móc, và khi đó người hợp sức với máy móc sẽ chiến thắng”, Dreyer nói.
Đó dường như cũng là một bài học cho bất cứ ai đang lo lắng về vấn đề tự động hóa. Nếu bạn không thể đánh bại được máy móc, hãy tìm cách hợp tác với nó.
Lê Thanh Hải
Theo nhipcaudautu.vn
