ការសិក្សាថ្មីបង្ហាញថា ការប្រើប្រាស់ AI ធ្វើឱ្យវេជ្ជបណ្ឌិតមិនសូវមានជំនាញក្នុងការរកឃើញជំងឺមហារីក

(SeaPRwire) –   អ្នកជំនាញផ្នែកសុខភាព ក្រុមហ៊ុន និងអ្នកផ្សេងទៀតអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំមកហើយបានកោតសរសើរចំពោះ AI នៅក្នុងវេជ្ជសាស្ត្រ ចាប់ពីការកែលម្អ រហូតដល់ការធ្វើឱ្យវេជ្ជបណ្ឌិតមានសមត្ថភាពល្អជាងមុននៅ ។ បច្ចេកវិទ្យាផ្លាស់ប្តូរនេះ ត្រូវបានអ្នកនិយម AI ទស្សន៍ទាយថានឹងជួយរកឃើញ “ការព្យាបាលជំងឺមហារីក” នៅថ្ងៃណាមួយ។

ប៉ុន្តែការសិក្សាថ្មីមួយបានរកឃើញថា វេជ្ជបណ្ឌិតដែលប្រើប្រាស់ AI ជាប្រចាំ តាមពិតទៅមានជំនាញតិចជាងមុនក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានខែ។

ការសិក្សានេះដែលត្រូវបានបោះពុម្ពផ្សាយកាលពីថ្ងៃពុធនៅក្នុង បានរកឃើញថាក្នុងរយៈពេល 6 ខែ គ្លីនិកបានពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកទៅលើអនុសាសន៍ AI ហើយខ្លួនឯងបានក្លាយជា “មិនសូវមានការលើកទឹកចិត្ត មិនសូវផ្តោតអារម្មណ៍ និងមិនសូវទទួលខុសត្រូវនៅពេលធ្វើការសម្រេចចិត្តនៃការយល់ដឹងដោយគ្មានជំនួយពី AI”។

វាគឺជាការសិក្សាថ្មីបំផុតដែលបង្ហាញពីលទ្ធផលអវិជ្ជមានដែលអាចកើតមានលើអ្នកប្រើប្រាស់ AI ។ ការសិក្សាមុនដោយ Massachusetts Institute of Technology បានរកឃើញថា ChatGPT ។

របៀបដែលការសិក្សាត្រូវបានធ្វើឡើង

អ្នកស្រាវជ្រាវមកពីស្ថាប័នអឺរ៉ុបផ្សេងៗបានធ្វើការសិក្សាអង្កេតមួយ ដោយស្ទង់មតិមជ្ឈមណ្ឌល endoscopy ចំនួន 4 នៅក្នុងប្រទេសប៉ូឡូញដែលបានចូលរួមក្នុង Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention () trial ។ ការសិក្សានេះត្រូវបានផ្តល់មូលនិធិដោយ European Commission និង Japan Society for the Promotion of Science ។

ក្នុងនាមជាផ្នែកមួយនៃការសាកល្បង មជ្ឈមណ្ឌលបានណែនាំឧបករណ៍ AI សម្រាប់ការរកឃើញ polyps ដែលជាការលូតលាស់ដែលអាចស្លូត ឬមហារីក នៅចុងឆ្នាំ 2021 ។ ការសិក្សានេះបានពិនិត្យមើល colonoscopies ដែលមិនមានជំនួយពី AI ចំនួន 1,443 ក្នុងចំណោម colonoscopies សរុបចំនួន 2,177 ដែលបានធ្វើឡើងរវាងខែកញ្ញា ឆ្នាំ 2021 និងខែមីនា ឆ្នាំ 2022 ។ colonoscopies ត្រូវបានអនុវត្តដោយ endoscopists ដែលមានបទពិសោធន៍ចំនួន 19 នាក់។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រៀបធៀបគុណភាពនៃ colonoscopy ដែលបានធ្វើឡើង 3 ខែមុន និង 3 ខែបន្ទាប់ពី AI ត្រូវបានអនុវត្ត។ Colonoscopies ត្រូវបានធ្វើឡើងដោយមាន ឬគ្មានជំនួយពី AI ដោយចៃដន្យ។ ក្នុងចំណោមអ្នកដែលធ្វើឡើងដោយគ្មានជំនួយពី AI, 795 ត្រូវបានធ្វើឡើងមុនពេលការប្រើប្រាស់ AI ជាប្រចាំត្រូវបានអនុវត្ត ហើយ 648 ត្រូវបានធ្វើឡើងបន្ទាប់ពីឧបករណ៍ AI ត្រូវបានណែនាំ។

អ្វីដែលការសិក្សាបានរកឃើញ

បីខែមុនពេល AI ត្រូវបានណែនាំ អត្រានៃការរកឃើញ adenoma (ADR) គឺប្រហែល 28% ។ បីខែបន្ទាប់ពី AI ត្រូវបានណែនាំ អត្រាបានធ្លាក់ចុះមកត្រឹម 22% នៅពេលដែលគ្លីនិកមិនមានជំនួយពី AI ។ ADR គឺជាសូចនាករគុណភាពដែលត្រូវបានប្រើជាទូទៅសម្រាប់ colonoscopies និង “សមាមាត្រនៃ screening colonoscopies ដែលធ្វើឡើងដោយគ្រូពេទ្យដែលរកឃើញយ៉ាងហោចណាស់មាន adenoma colorectal ឬ adenocarcinoma ដែលត្រូវបានបញ្ជាក់តាមរយៈ histology មួយ” ។ Adenomas គឺជាការលូតលាស់មុនមហារីក ហើយ ADR ខ្ពស់ជាងត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងហានិភ័យទាបនៃជំងឺមហារីក colorectal ។

ការសិក្សានេះបានរកឃើញថា AI ពិតជាបានជួយ endoscopists ក្នុងការរកឃើញនៅពេលដែលត្រូវបានប្រើ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលជំនួយត្រូវបានដកចេញ គ្លីនិកមានភាពអាក្រក់ជាងក្នុងការរកឃើញ។

អ្នកស្រាវជ្រាវបានសន្មតថាវាជា “ទំនោរធម្មជាតិរបស់មនុស្សក្នុងការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេក” លើអនុសាសន៍នៃប្រព័ន្ធជំនួយការសម្រេចចិត្តដូចជា AI ។

Marcin Romańczyk ដែលជាសហអ្នកនិពន្ធនៃការសិក្សានេះ និងជាជំនួយការសាស្ត្រាចារ្យនៅ Medical University of Silesia បានប្រាប់ថា “ស្រមៃថាអ្នកចង់ធ្វើដំណើរទៅកន្លែងណាមួយ ហើយអ្នកមិនអាចប្រើ Google Maps បានទេ។ “យើងហៅវាថា Google Maps effect ។ យើងព្យាយាមទៅកន្លែងណាមួយ ហើយវាមិនអាចប្រើផែនទីធម្មតាបានទេ។ វាដំណើរការស្រដៀងគ្នាដែរ។

ផលវិបាកនៃការសិក្សា

Omer Ahmad ដែលជា consultant gastroenterologist នៅ University College Hospital London ដែលបានសរសេរ editorial មួយរួមជាមួយនឹងការសិក្សាប៉ុន្តែមិនបានចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវរបស់វា បានប្រាប់ TIME ថា វាទំនងជាថាការប៉ះពាល់នឹង AI បានធ្វើឱ្យចុះខ្សោយទម្លាប់នៃការស្វែងរកដោយមើលឃើញរបស់វេជ្ជបណ្ឌិត និងលំនាំនៃការសម្លឹងមើលដែលជាការសំខាន់សម្រាប់ការរកឃើញ polyps ។

Ahmad និយាយថា “នៅក្នុងខ្លឹមសារ ការពឹងផ្អែកលើការរកឃើញ AI អាចធ្វើឱ្យព្រិលនូវការទទួលស្គាល់លំនាំរបស់មនុស្ស” ។ គាត់បន្ថែមថាការប្រើប្រាស់ AI ជាប្រចាំក៏អាច “កាត់បន្ថយទំនុកចិត្តលើការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ” នៅពេលដែលជំនួយពី AI ត្រូវបានដកចេញ ឬជំនាញរបស់ endoscopists ក្នុងការធ្វើចលនា colonoscope អាចត្រូវបានកាត់បន្ថយ។

នៅក្នុងមតិយោបល់ទៅកាន់ Catherine Menon ដែលជា principal lecturer នៅ University of Hertfordshire’s Department of Computer Science បាននិយាយថា៖ “ទោះបីជាការចុះខ្សោយជំនាញដែលបណ្តាលមកពីការប្រើប្រាស់ AI ត្រូវបានលើកឡើងថាជាហានិភ័យតាមទ្រឹស្តីនៅក្នុងការសិក្សាពីមុនក៏ដោយ ការសិក្សានេះគឺជាលើកដំបូងដែលបង្ហាញទិន្នន័យពិភពលោកពិត ដែលអាចបង្ហាញពីការចុះខ្សោយជំនាញដែលកើតចេញពីការប្រើប្រាស់ AI នៅក្នុង diagnostic colonoscopies” ។ Menon បានលើកឡើងពីការព្រួយបារម្ភថាការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើ AI អាចបន្សល់ទុកអ្នកជំនាញផ្នែកសុខភាពឱ្យប្រឈមនឹងការសម្របសម្រួលបច្ចេកវិទ្យា។

អ្នកជំនាញផ្សេងទៀតមានការប្រុងប្រយ័ត្នបន្ថែមទៀតអំពីការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានពីការសិក្សាតែមួយ។

Venet Osmani ដែលជា professor of clinical AI and machine learning នៅ Queen Mary University of London បានកត់សម្គាល់ទៅ SMC ថាចំនួនសរុបនៃ colonoscopies រួមទាំងអ្នកដែលបានជួយដោយ AI និងអ្នកដែលមិនបានជួយដោយ AI បានកើនឡើងក្នុងអំឡុងពេលនៃការសិក្សា។ Osmani បានលើកឡើងថាការកើនឡើងនៃបន្ទុកការងារអាចបណ្តាលឱ្យមានការនឿយហត់របស់គ្លីនិក និងអត្រានៃការរកឃើញកាន់តែអន់ថយ។

Allan Tucker ដែលជា professor of artificial intelligence នៅ Brunel University of London ក៏បានកត់សម្គាល់ផងដែរថាតាមរយៈជំនួយពី AI ការអនុវត្តរបស់គ្លីនិកបានប្រសើរឡើងជាទូទៅ។ ការព្រួយបារម្ភអំពីការចុះខ្សោយជំនាញដោយសារតែ automation bias បានបន្ថែម Tucker ទៅ SMC “មិនមានតែមួយគត់ចំពោះប្រព័ន្ធ AI ទេ ហើយគឺជាហានិភ័យជាមួយនឹងការណែនាំនៃបច្ចេកវិទ្យាថ្មីណាមួយ” ។

Tucker បាននិយាយថា “សំណួរខាងសីលធម៌គឺថាតើយើងទុកចិត្ត AI លើមនុស្សដែរឬទេ” ។ “ជាញឹកញាប់ យើងរំពឹងថាមានមនុស្សម្នាក់ត្រួតពិនិត្យលើការសម្រេចចិត្ត AI ទាំងអស់ ប៉ុន្តែប្រសិនបើអ្នកជំនាញមនុស្សកំពុងខិតខំប្រឹងប្រែងតិចក្នុងការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេផ្ទាល់ជាលទ្ធផលនៃការណែនាំប្រព័ន្ធ AI នេះអាចជាបញ្ហា” ។

Ahmad និយាយថា “នេះមិនមែនគ្រាន់តែអំពីការត្រួតពិនិត្យបច្ចេកវិទ្យាប៉ុណ្ណោះទេ” ។ “វាគឺអំពីការរុករកភាពស្មុគស្មាញនៃប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីគ្លីនិកមនុស្ស-AI ថ្មី” ។ គាត់បានបន្ថែមថាការបង្កើតការការពារគឺជាការសំខាន់ ដោយណែនាំថាក្រៅពីការសិក្សានេះ មនុស្សប្រហែលជាត្រូវផ្តោតលើ “ការរក្សាជំនាញសំខាន់ៗនៅក្នុងពិភពលោកដែល AI ក្លាយជារីករាលដាល” ។

“`