Các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện có thể phát hiện tràn khí màng phổi và các bệnh lý khác với độ chính xác trên 95%, thường vượt trội hơn các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh có chứng chỉ hành nghề. Tuy nhiên, bất chấp những khả năng ấn tượng này, cộng đồng y tế đang phát hiện ra rằng việc thay thế các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không đơn giản như nhiều người đã dự đoán. Cuộc thảo luận cho thấy một số rào cản cơ bản vượt xa hiệu suất kỹ thuật.
Hiệu suất AI trong Chẩn đoán Hình ảnh Y khoa:
- Mô hình AI CareDocs : độ chính xác >95% trong phát hiện tràn khí màng phổi (2017)
- Các công ty phát triển công cụ AI chẩn đoán hình ảnh: Aidoc.ai , Lunit.io , Oxipit
- Thời gian tiết kiệm mỗi ca nghiên cứu: <30 phút trung bình
- Thu nhập chuyên khoa chẩn đoán hình ảnh (2022): 378 triệu USD tổng cộng, trung bình 570.000 USD mỗi cá nhân
Các Mối Quan Ngại Về Pháp Lý và Trách Nhiệm Tạo Ra Những Trở Ngại Lớn
Trở ngại lớn nhất không phải là khả năng kỹ thuật mà là trách nhiệm pháp lý. Bảo hiểm tai biến y khoa đòi hỏi điều mà một người bình luận mô tả là có cổ để bóp - ai đó có thể chịu trách nhiệm khi có sai sót xảy ra. Các công ty AI không có hứng thú chấp nhận trách nhiệm pháp lý cho các lỗi chẩn đoán, điều này có nghĩa là các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh vẫn cần thiết về mặt pháp lý bất kể hiệu suất của AI. Điều này tạo ra tình huống mà các bệnh viện phải sử dụng cả hệ thống AI và bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, khiến quy trình trở nên đắt đỏ hơn thay vì tiết kiệm chi phí.
Các Rào Cản Chính Đối Với Việc Thay Thế Bằng AI:
- Yêu cầu trách nhiệm pháp lý đối với bảo hiểm sai sót y khoa
- Thách thức phê duyệt quy định đối với các hệ thống hoàn toàn tự động
- Nhu cầu giám sát của con người trong các trường hợp phức tạp/mơ hồ
- Yêu cầu giao tiếp với các chuyên gia y tế khác
- Độ phức tạp trong việc tích hợp quy trình làm việc
Thực Tế Công Việc Của Bác Sĩ Chẩn Đoán Hình Ảnh Khác Với Nhận Thức Của Công Chúng
Trong khi một số người tin rằng các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh dành phần lớn thời gian để nói chuyện với bệnh nhân và đồng nghiệp, các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đang hành nghề lại vẽ nên một bức tranh khác. Hầu hết các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh làm việc từ xa, phân tích hình ảnh y tế và đọc kết quả với ít tương tác bệnh nhân. Tuy nhiên, họ có giao tiếp rộng rãi với các bác sĩ khác về các ca phức tạp và những phát hiện mơ hồ. Vai trò tư vấn này trở nên ngày càng quan trọng khi AI xử lý các chẩn đoán thường quy, để lại cho con người tập trung vào các ca khó đòi hỏi phán đoán lâm sàng và hiểu biết theo ngữ cảnh.
Tích Hợp Quy Trình Làm Việc Phức Tạp Hơn Dự Kiến
Các triển khai AI hiện tại thường tiết kiệm ít hơn 30 phút cho mỗi nghiên cứu đối với từng bác sĩ chẩn đoán hình ảnh. Mặc dù điều này mở rộng thành tiết kiệm đáng kể trên toàn bộ hệ thống bệnh viện, nó không loại bỏ nhu cầu giám sát của con người. Thay vào đó, AI phục vụ như một hệ thống phân loại, gắn cờ các ca cấp cứu và hỗ trợ sàng lọc thường quy. Công nghệ này xuất sắc trong việc phát hiện các bệnh lý hiếm gặp có thể bị bỏ sót, chẳng hạn như chia đôi tuyến tụy, nhưng vẫn cần xác minh và diễn giải của con người.
Tiến Hóa Nghề Nghiệp Thay Vì Thay Thế
Cộng đồng y tế ngày càng xem AI như việc biến đổi thay vì loại bỏ sự nghiệp chẩn đoán hình ảnh. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đang thích ứng bằng cách chuyển sang các thủ thuật can thiệp và các lĩnh vực chuyên môn khác đòi hỏi chuyên môn thực hành. Nghề nghiệp đang tiến hóa để tập trung nhiều hơn vào quản lý ca phức tạp và tư vấn liên ngành trong khi AI xử lý các nhiệm vụ chẩn đoán thường quy.
Khi AI trở nên tốt hơn, hoạt động kinh doanh chuyển từ đơn thuần diễn giải các ca quét sang tập trung vào những ca quét thực sự khó khăn, mơ hồ vẫn cần chuyên môn lâm sàng.
Bằng chứng cho thấy rằng AI sẽ tiếp tục hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh thay vì thay thế họ hoàn toàn. Khung pháp lý, mối quan ngại về trách nhiệm pháp lý, và bản chất phức tạp của việc ra quyết định y tế tạo ra những rào cản mà hiệu suất kỹ thuật thuần túy không thể vượt qua. Mặc dù AI có thể giảm số lượng bác sĩ chẩn đoán hình ảnh cần thiết theo thời gian, nghề nghiệp này có vẻ như sẽ tồn tại trong một vai trò được biến đổi trong tương lai gần.
Tham khảo: AI isn't replacing radiologists