loader
AI in Healthcare

Đạo đức và quản trị trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo vì sức khỏe làm dấy lên quan điểm AI thay thế các bác sĩ lâm sàng và việc ra quyết định của con người. Chẩn đoán dựa trên dự đoán và chẩn đoán AI đang được coi là công cụ hỗ trợ chẩn đoán theo một số cách, bao gồm cả X quang và hình ảnh y tế. Hiện tại, trí tuệ nhân tạo đang được đánh giá để sử dụng trong chẩn đoán X quang trong ung thư (chụp ảnh lồng ngực, bụng và vùng chậu, nội soi đại tràng, chụp nhũ ảnh, chụp não và tối ưu hóa liều xạ trị), trong các ứng dụng không dùng X quang (da liễu, bệnh lý), trong chẩn đoán các bệnh lý ung thư, bệnh võng mạc tiểu đường, trong nhãn khoa, và giải trình tự RNA và DNA để hướng dẫn liệu pháp miễn dịch. Trong các các quốc gia đang phát triển (LMIC), AI có thể được sử dụng để cải thiện khả năng phát hiện bệnh lao trong một hệ thống hỗ trợ giải thích các hình ảnh nhuộm màu hoặc quét tia X để tìm các dấu hiệu của bệnh lao, COVID-19 hoặc 27 tình trạng bệnh khác

trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế

Khi AI được cải thiện, nó có thể cho phép các nhà cung cấp dịch vụ y tế đưa ra chẩn đoán nhanh hơn, chính xác hơn. AI có thể được sử dụng để phát hiện kịp thời các tình trạng như đột quỵ, viêm phổi, ung thư vú bằng cách chụp ảnh bệnh tim mạch vành bằng siêu âm tim và phát hiện ung thư cổ tử cung. Nhiều cơ sở có thu nhập thấp đang phải đối mặt với tình trạng thiếu nhân viên y tế thường xuyên, những người cần hỗ trợ chẩn đoán và đánh giá cũng như để giảm bớt khối lượng công việc của họ. Có ý kiến ​​cho rằng AI có thể lấp đầy khoảng trống khi thiếu dịch vụ chăm sóc sức khỏe hoặc công nhân lành nghề. AI có thể được sử dụng để dự đoán bệnh tật hoặc các sự kiện sức khỏe lớn trước khi chúng xảy ra. Ví dụ, một công nghệ AI có thể được điều chỉnh để đánh giá nguy cơ mắc bệnh tương đối có thể được sử dụng để ngăn ngừa các bệnh do lối sống như bệnh tim mạch và tiểu đường. Phân tích dự đoán có thể ngăn ngừa các nguyên nhân khác gây bệnh tật và tử vong không cần thiết ở các nước LMIC, chẳng hạn như ngạt khi sinh. Việc sử dụng AI rộng rãi hơn trong y học cũng đặt ra những thách thức về công nghệ. Mặc dù nhiều nguyên mẫu được phát triển ở cả khu vực công và tư nhân đã hoạt động tốt trong các thử nghiệm thực địa, nhưng chúng thường không thể dịch, thương mại hóa hoặc triển khai. Một trở ngại khác là những thay đổi liên tục trong quản lý máy tính và công nghệ thông tin, theo đó các hệ thống trở nên lỗi thời và các công ty biến mất. Ở các quốc gia nghèo tài nguyên, việc thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và khoảng cách kỹ thuật số sẽ hạn chế việc sử dụng các công nghệ đó.

Artificial Intelligence For Health

Nhân viên y tế sẽ phải điều chỉnh đáng kể thực hành lâm sàng của họ khi việc sử dụng AI tăng lên. AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ, giúp bác sĩ có thời gian lắng nghe bệnh nhân, giải quyết nỗi sợ hãi và lo lắng của họ, đồng thời hỏi về các yếu tố xã hội không liên quan, mặc dù họ vẫn có thể lo lắng về trách nhiệm và trách nhiệm giải trình của mình. Các bác sĩ sẽ phải cập nhật khả năng truyền đạt rủi ro, đưa ra dự đoán và thảo luận về sự đánh đổi với bệnh nhân, đồng thời bày tỏ mối quan tâm về đạo đức và pháp lý của họ về việc hiểu công nghệ AI. Ngay cả khi công nghệ tạo ra những lợi ích có thể dự đoán được, thì những lợi ích đó sẽ chỉ thành hiện thực nếu các cá nhân quản lý hệ thống y tế sử dụng chúng để mở rộng khả năng của hệ thống y tế trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như nguồn cung cấp thuốc tốt hơn hoặc các hình thức chăm sóc hoặc can thiệp lâm sàng được chỉ định khác.

telemedicine
Artificial Intelligence For Health
telemedicine
Artificial Intelligence For Health
telemedicine
telemedicine

Sự chuyển đổi từ bệnh viện sang chăm sóc tại nhà Y tế từ xa là một phần trong quá trình chuyển đổi lớn hơn từ chăm sóc tại bệnh viện sang chăm sóc tại nhà, với việc sử dụng các công nghệ AI để tạo điều kiện thuận lợi cho việc chăm sóc bệnh nhân. Ngay cả trước khi xảy ra đại dịch COVID-19, hơn 50 hệ thống chăm sóc sức khỏe ở Hoa Kỳ đã sử dụng dịch vụ y tế từ xa. COVID-19 khiến người dân ở nhiều nơi không muốn đến các cơ sở chăm sóc sức khỏe, đã thúc đẩy và mở rộng việc sử dụng y tế từ xa vào năm 2020, và xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục. Tại Trung Quốc, số lượng nhà cung cấp dịch vụ y tế từ xa đã tăng gần gấp bốn lần trong đại dịch. Việc chuyển sang chăm sóc tại nhà cũng được tạo điều kiện thuận lợi một phần nhờ việc tăng cường sử dụng các công cụ tìm kiếm (thuật toán) để tìm thông tin y tế cũng như tăng số lượng chatbot văn bản hoặc giọng nói cho chăm sóc sức khỏe, hiệu suất của chúng đã được cải thiện nhờ những cải tiến về ngôn ngữ tự nhiên xử lý, một dạng AI cho phép máy hiểu ngôn ngữ của con người. Việc sử dụng chatbot cũng tăng tốc trong đại dịch COVID-19. Hơn nữa, các công nghệ AI có thể đóng vai trò tích cực hơn trong việc quản lý sức khỏe bệnh nhân bên ngoài môi trường lâm sàng, chẳng hạn như trong “các can thiệp thích ứng đúng lúc”. Các hoạt động này dựa vào các cảm biến để cung cấp cho bệnh nhân các biện pháp can thiệp cụ thể theo dữ liệu đã thu thập trước đó và hiện tại; họ cũng thông báo cho nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe về bất kỳ mối lo ngại mới nổi nào.

Artificial Intelligence For Health

Việc phát triển và sử dụng các cảm biến và thiết bị đeo được có thể cải thiện hiệu quả của “các biện pháp can thiệp thích ứng đúng lúc” nhưng cũng gây lo ngại về lượng dữ liệu mà các công nghệ này đang thu thập, cách chúng được sử dụng và gánh nặng của những công nghệ đó có thể khác nhau đối với bệnh nhân. Việc sử dụng AI để mở rộng dịch vụ chăm sóc “lâm sàng” ngoài chăm sóc sức khỏe chính quy Các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe không còn được sử dụng riêng trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe (hoặc chăm sóc tại nhà) vì các hệ thống phi chăm sóc sức khỏe có thể dễ dàng mua và sử dụng các công nghệ AI về sức khỏe.

Điều này có nghĩa là giờ đây mọi người có thể nhận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe bên ngoài hệ thống chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: các ứng dụng AI cho sức khỏe tâm thần thường được cung cấp thông qua các hệ thống giáo dục, nơi làm việc và phương tiện truyền thông xã hội, thậm chí có thể được liên kết với các dịch vụ tài chính. Mặc dù có thể có hỗ trợ cho việc mở rộng sử dụng các ứng dụng y tế như vậy để bù đắp cho cả nhu cầu gia tăng và số lượng nhà cung cấp hạn chế, nhưng chúng đặt ra những câu hỏi và mối quan tâm mới.

Artificial Intelligence For Health

Ba xu hướng này có thể yêu cầu mọi người phải theo dõi (và tự theo dõi) gần như liên tục, ngay cả khi họ không bị bệnh (hoặc “bệnh nhân”). Các công nghệ do AI hướng dẫn yêu cầu sử dụng các ứng dụng sức khỏe di động và thiết bị đeo, đồng thời việc sử dụng chúng đã tăng lên theo hướng tự quản lý. Công nghệ đeo được bao gồm những thứ được đặt trong cơ thể (bộ phận giả, cấy ghép thông minh), trên cơ thể (miếng dán bơm insulin, máy ghi điện não đồ) hoặc gần cơ thể (màn hình), thiết bị theo dõi hoạt động, đồng hồ thông minh và kính thông minh). Đến năm 2025, 1,5 tỷ thiết bị đeo có thể được mua hàng năm. Thiết bị đeo sẽ tạo ra nhiều cơ hội hơn để theo dõi sức khỏe của một người và thu thập nhiều dữ liệu hơn để dự đoán rủi ro về sức khỏe, thường với hiệu quả cao hơn và theo cách nhanh hơn. Mặc dù việc theo dõi những cá nhân “khỏe mạnh” như vậy có thể tạo ra dữ liệu để dự đoán hoặc phát hiện các rủi ro sức khỏe hoặc cải thiện việc điều trị cho một người khi cần thiết, nhưng điều này gây lo ngại vì nó cho phép theo dõi gần như liên tục và thu thập quá nhiều dữ liệu mà nếu không thì sẽ không biết hoặc không được thu thập. Việc thu thập dữ liệu như vậy cũng góp phần vào thực tiễn ngày càng tăng của “giám sát sinh học”, một hình thức theo dõi dữ liệu sức khỏe và sinh trắc học khác, chẳng hạn như đặc điểm khuôn mặt, dấu vân tay, nhiệt độ và mạch. Sự phát triển của giám sát sinh học làm dấy lên những lo ngại đáng kể về đạo đức và pháp lý, bao gồm cả việc sử dụng dữ liệu đó cho các mục đích y tế và phi y tế mà có thể không nhận được sự đồng ý. Mục đích rõ ràng hoặc việc chính phủ hoặc công ty sử dụng lại dữ liệu đó cho các mục đích phi y tế, chẳng hạn như trong hệ thống tư pháp hình sự hoặc nhập cư. Do đó, những dữ liệu đó phải tuân theo cùng mức độ bảo vệ và bảo mật dữ liệu như những dữ liệu được thu thập trên một cá nhân trong môi trường chăm sóc sức khỏe chính thức. Sử dụng AI để phân bổ và ưu tiên tài nguyên AI đang được sử dụng để hỗ trợ việc ra quyết định về ưu tiên hoặc phân bổ các nguồn lực khan hiếm. Hệ thống tính điểm tiên lượng từ lâu đã có sẵn trong các đơn vị chăm sóc quan trọng.

Đạo đức trong chăm sóc sức khỏe dựa trên AI

Việc triển khai AI trong lĩnh vực y tế làm trầm trọng thêm những lo ngại về đạo đức hiện có trong y học và làm nảy sinh những vấn đề mới. Những thách thức đạo đức liên quan bao gồm tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, thiên vị, quyền riêng tư, an toàn, quyền tự chủ và công lý. Chúng tôi coi bảy thách thức đạo đức này là mối lo ngại cấp bách nhất do việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe tạo ra. Một số thách thức này cũng đã được đặt ra khi việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực ứng dụng khác, đặc biệt là trong lĩnh vực tự động hóa và người máy.

Việc triển khai AI trong lĩnh vực y tế làm trầm trọng thêm những lo ngại về đạo đức hiện có trong y học và làm nảy sinh những vấn đề mới. Những thách thức đạo đức liên quan bao gồm tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, thiên vị, quyền riêng tư, an toàn, quyền tự chủ và công lý. Chúng tôi coi bảy thách thức đạo đức này là mối lo ngại cấp bách nhất do việc sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe tạo ra. Một số thách thức này cũng đã được đặt ra khi việc sử dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực ứng dụng khác, đặc biệt là trong lĩnh vực tự động hóa và người máy.

Artificial Intelligence For Health

Từ góc độ đạo đức, một số chủ đề bao quát đã xuất hiện. Đầu tiên, vấn đề về sự đồng ý xuyên suốt toàn bộ tác phẩm này. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên vì tầm quan trọng cốt yếu của khái niệm đồng ý trong đạo đức y sinh và sự tương tác của nó với nguyên tắc trung tâm của quyền tự chủ cá nhân. Những thách thức mà chúng tôi nêu ra liên quan đến mối quan hệ con người trong chăm sóc sức khỏe, việc sử dụng dữ liệu bệnh nhân, hậu quả của việc thiếu tính minh bạch trong thuật toán, trách nhiệm giải trình đối với các lỗi và mọi định nghĩa về lòng tin đều liên quan đến sự đồng ý theo một cách nào đó. Một câu hỏi cấp cao có thể được đặt ra là “làm thế nào để chúng ta đồng ý một cách có ý nghĩa với việc sử dụng AI để cung cấp dịch vụ, khi có thể có yếu tố tự chủ trong các quyết định về AI hoặc khi chúng ta không hiểu đầy đủ những quyết định này?” Một chủ đề chính khác mà những thách thức mà chúng tôi đã xác định có thể được đề cập đến là vấn đề công bằng. Điều này đặc biệt liên quan đến các vấn đề chúng ta thảo luận xung quanh sự bất bình đẳng về sức khỏe, điều mà bệnh nhân và công chúng muốn từ những công nghệ này, đồng thời đảm bảo giá trị cho các bên liên quan trong suốt quá trình phát triển và triển khai các thuật toán AI. Ba nguyên tắc chung về công bằng phân phối (trách nhiệm, khả năng và nhu cầu) có phải là hướng dẫn hữu ích để giúp giải quyết những vấn đề này không? Những nguyên tắc này có thể giải thích được, điều đó có nghĩa là có thể cần phải xem xét các cách tiếp cận mới đối với công bằng, đặc biệt là do tính chất thay đổi nhanh chóng của các công nghệ này.

Liên quan mật thiết đến khái niệm công bằng là khái niệm về quyền. Các khuôn khổ quốc tế khác nhau đề cập đến tiêu chuẩn sức khỏe tối thiểu mà tất cả các cá nhân đều được hưởng, bao gồm Điều 25 của Tuyên ngôn Nhân quyền của Liên Hợp Quốc, Điều 12 của Công ước Quốc tế của Liên Hợp Quốc về các Quyền Kinh tế, Xã hội và Văn hóa, và lời nói đầu của Hiến pháp Tổ chức Y tế Thế giới. Với việc bổ sung các công nghệ AI vào các lộ trình chăm sóc, hoặc có khả năng là sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các khía cạnh chăm sóc do AI cung cấp một cách tự động, một diễn ngôn mới về các quyền có thể xuất hiện, đặt câu hỏi “mọi người có quyền biết lượng AI được sử dụng trong công việc của họ không? quan tâm?” và “mọi người có quyền không để AI tham gia vào việc chăm sóc của họ không?” Về cốt lõi, vấn đề này đề cập đến việc liệu ‘quyền được chăm sóc sức khỏe’ có đồng nghĩa với ‘quyền được cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho con người’ hay không. Điều cần thiết là nghiên cứu tập trung vào những thách thức đạo đức, xã hội và chính trị này phải đa ngành, dựa trên kiến thức chuyên môn của những người phát triển các công cụ AI, những người sẽ sử dụng và bị ảnh hưởng bởi các công cụ này cũng như những người có kiến thức và kinh nghiệm giải quyết các vấn đề khác. những thách thức lớn về đạo đức, xã hội và chính trị trong y tế. Quan trọng nhất, điều quan trọng là tiếng nói của bệnh nhân và người thân của họ được lắng nghe, và nhu cầu của họ – lâm sàng, mục vụ, tâm linh, v.v. – được ghi nhớ trong tất cả các giai đoạn của nghiên cứu đó. Chỉ bằng cách phát triển các công cụ đáp ứng nhu cầu của bệnh nhân và bác sĩ trong thế giới thực, đồng thời giải quyết các thách thức của bệnh nhân và bác sĩ trong thế giới thực thì cơ hội của trí tuệ nhân tạo và các công nghệ liên quan mới có thể được tối đa hóa, trong khi rủi ro được giảm thiểu.

Liên hệ email business@hekate.ai hoặc Facebook Page Hekate để nhận lời khuyên hữu ích về các giải pháp AI.