Chatbot y tế của Google có thể phân tích hình ảnh – từ ảnh chụp điện thoại đến kết quả xét nghiệm – để chẩn đoán chính xác nhiều bệnh lý khác nhau.
Phiên bản nâng cấp của chatbot y tế do Google phát triển có thể chẩn đoán các loại phát ban thông qua ảnh chụp bằng điện thoại thông minh hay hình ảnh điện tâm đồ và bản PDF kết quả xét nghiệm.
Hình minh họa. Nguồn: Getty
Một phiên bản trước đó của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) này từng vượt bác sĩ con người cả về độ chính xác chẩn đoán lẫn khả năng giao tiếp với bệnh nhân. Phiên bản mới, có tên Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) và hiện vẫn trong giai đoạn thử nghiệm, cũng làm tốt hơn bác sĩ con người trong việc chẩn đoán hình ảnh.
Bài báo khoa học về AMIE đã được đăng trên máy chủ bản thảo arXiv và chưa qua bình duyệt.
Để kiểm tra khả năng của AMIE, nhóm nghiên cứu tổ chức các buổi tư vấn ảo giữa 25 diễn viên đóng vai bệnh nhân với chatbot này và bác sĩ gia đình. Các diễn viên mô phỏng 105 kịch bản y tế với nhiều triệu chứng và tiền sử bệnh khác nhau, đồng thời cung cấp hình ảnh y tế liên quan.
Sau mỗi buổi tư vấn, cả AMIE và bác sĩ đều đưa ra chẩn đoán và phác đồ điều trị. Một hội đồng gồm 18 chuyên gia về da liễu, tim mạch và nội khoa đã đánh giá chất lượng của từng bên dựa trên biên bản các buổi khám và báo cáo sau khám.
Kết quả, nhìn chung AMIE đưa ra chẩn đoán chính xác hơn so với bác sĩ. Đặc biệt, nó ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như chất lượng ảnh thấp.
AMIE được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Gemini 2.0 Flash của Google – vốn có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã điều chỉnh Gemini 2.0 cho mục đích y tế bằng cách bổ sung một thuật toán để cải thiện khả năng thực hiện các cuộc trò chuyện thăm khám và khả năng suy luận lâm sàng của nó.
Để xác nhận AMIE vượt trội so vớiGemini 2.0, nhóm nghiên cứu đã lệnh cho mô hình mô phỏng các cuộc đối thoại giữa bệnh nhân và bác sĩ, trong đó mô hình lần lượt đóng vai bệnh nhân, bác sĩ và bên thứ ba đánh giá cuộc trò chuyện giữa hai bên.
Ryutaro Tanno – nhà nghiên cứu tại Google DeepMind (London), đồng tác giả nghiên cứu, cho biết, phương pháp mới này đơn giản hơn nhiều so với việc huấn luyện lại toàn bộ mô hình bằng các cơ sở dữ liệu chuyên biệt, vốn tốn kém và khó triển khai hơn.
Theo TS Eleni Linos – Giám đốc Trung tâm Sức khỏe Kỹ thuật số thuộc Đại học Stanford (Mỹ), người không tham gia nghiên cứu, các kịch bản có sự tham gia của diễn viên cũng được dùng để đánh giá bác sĩ con người. Tuy nhiên, bà nhấn mạnh, “các tình huống mô phỏng không thể phản ánh hết sự phức tạp trong chăm sóc y tế trên thực tế”. "Bác sĩ mang đến kinh nghiệm, trực giác và khả năng thăm khám trực tiếp – những yếu tố khó có thể sao chép trong một kịch bản mô phỏng."
“Kết quả rất hứa hẹn, nhưng vẫn còn nhiều điều chưa rõ về cách sử dụng nó sao cho hiệu quả,” theo Dan Zeltzer – chuyên gia sức khỏe kỹ thuật số tại Đại học Tel Aviv (Israel). Ông cũng lưu ý rằng bài báo về AMIE không công khai mã nguồn và các lệnh (prompt) mà nhóm nghiên cứu sử dụng, nên khó để các nhà nghiên cứu khác tái lập hoặc cải tiến mô hình.
TS Xueyan Mei – nhà khoa học AI tại Trường Y Icahn (New York) – cho rằng việc triển khai các mô hình như AMIE vào thực tế vẫn đầy thách thức. Tuy vậy, bà khẳng định: “Chúng tôi tin rằng mô hình ngôn ngữ lớn phục vụ chẩn đoán sẽ là xu hướng tất yếu trong tương lai.”
Nguồn: https://khoahocphattrien.vn/