Không giống với phim khoa học giả tưởng, thông tin này có thể giúp cứu nhiều mạng sống.
Mới đây, một bài báo công bố trên Nature đã cho thấy việc cập nhật dữ liệu hồ sơ y tế điện tử nhờ mô hình học nhiều tầng (deep learning model), về căn bản có thể giúp cải thiện đáng kể độ chính xác kết quả dự đoán. Qua những cuộc thử nghiệm sử dụng dữ liệu thu thập từ hai bệnh viện ở Mỹ, các nhà khoa học đã có thể chỉ ra: những thuật toán [AI] này đã không chỉ giúp dự đoán được thời gian nhập viện lẫn xuất viện, mà còn cả thời điểm bệnh nhân qua đời.
Mạng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu trên đã sử dụng một lượng dữ liệu rất lớn, như hồ sơ y tế hay tiền sử sức khỏe của bệnh nhân để đưa ra dự đoán. Một thuật toán mới sẽ sắp xếp các dữ kiện trước đó trong hồ sơ của mỗi bệnh nhân theo dòng thời gian, giúp cho mô hình deep learning model xác định được kết quả tương lai, bao gồm cả thời điểm mà bệnh nhân có thể qua đời. Trong khi mạng AI còn lại sẽ sử dụng cả những ghi chép tay, lời bình luận và nhiều nét vẽ nguệch ngoạc trên giấy để đưa ra dự đoán. Và tất nhiên, những tính toán này diễn ra trong một khoảng thời gian kỷ lục.
Chúng ta có thể làm gì trước các thông tin này, ngoài sự sợ hãi về những điều không thể tránh khỏi? Có lẽ bệnh viện sẽ điều chỉnh thứ tự ưu tiên của các bệnh nhân, thay đổi phác đồ điều trị và kiểm soát các trường hợp khẩn cấp trước khi chúng xảy ra. Điều này cũng giúp các nhân viên y tế không còn cần phải xử lý số liệu và chuyển thành dạng mẫu (form) chuẩn hóa.
Tất nhiên, AI cũng có rất nhiều ứng dụng khác trong chăm sóc y tế. Một số thuật toán mới phát triển gần đây, thậm chí còn chuẩn đoán được cả bệnh ung thư phổi và tim mạch, chính xác hơn so với bác sĩ thông thường. Các chuyên gia y tế cũng thử nhập dữ liệu hình ảnh võng mạc cho AI để xác định xem liệu bệnh nhân có nguy cơ mắc phải các bệnh về mắt hay không.
Dẫu vậy, những thử nghiệm trên vẫn chỉ ở trên quy mô tương đối nhỏ so với tham vọng của Google. Ngày càng nhiều dữ liệu y tế của con người đang được đăng tải lên những hệ thống máy tính chủ, song hầu hết đều độc lập, chỉ được sử dụng rộng rãi bởi các hệ thống chăm sóc y tế và cơ quan chính phủ.
Việc tập trung tất cả dữ liệu cá nhân này vào bên trong một mô hình dự báo độc lập thuộc sở hữu của một tập đoàn lớn nhất thế giới có thể được xem là một giải pháp, nhưng chưa hẳn là hữu hiệu nhất. Nếu hồ sơ y tế điện tử của hàng triệu bệnh nhân nằm trong tay các công ty tư nhân thì Google có thể nhanh chóng khai thác và trở thành kẻ độc quyền trong nền công nghiệp này – theo cảnh báo trên Techcrunch. Thậm chí mối liên hệ này đã từng bị sờ gáy bởi cáo buộc DeepMind Health vi phạm luật của Anh Quốc khi cố gắng tìm cách thu thập trái phép dữ liệu của bệnh nhân hồi năm 2017.
Các chuyên gia y tế đang băn khoăn về hiệu quả mà AI thực sự mang lại sau khi được áp dụng vào trong lĩnh vực y dược, và sẽ ra sao nếu chúng ta không lường trước về tính minh bạch. Hiệp hội y tế Hoa Kỳ cũng thừa nhận rằng việc kết hợp AI vào công việc điều trị của các bác sĩ có thể tạo ra nhiều lợi ích đáng kể, tuy nhiên những công cụ AI cần phải “phấn đấu” để đáp ứng được một vài tiêu chí chủ chốt, trong đó có sự minh bạch, phù hợp với tiêu chuẩn và không thiên lệch”. Trước đây, Đạo luật về trách nhiệm giải trình và tính khả chuyển của bảo hiểm (HIPAA) đã từng được Quốc hội Mỹ thông qua vào năm 1996 – sau 22 năm là khoảng thời gian rất dài trong lĩnh vực công nghệ – nhưng vẫn không đủ để điều chỉnh.
Sẽ rất khó để bắt các công ty chịu trách nhiệm nếu như không có khuôn khổ pháp lý hiệu quả để khuyến khích tính minh bạch. Tuy nhiên, việc AI có giúp ích được nhiều cho bệnh nhân, hay đơn giản chỉ mang lợi cho các công ty, tất cả đều phụ thuộc vào chính cách làm của họ.