AI đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong ngành y tế, từ chẩn đoán bệnh, hỗ trợ điều trị đến quản lý dữ liệu bệnh nhân. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn còn nhiều hạn chế và không thể thay thế hoàn toàn con người trong ngành y tế. Dưới đây là những lĩnh vực cụ thể mà AI đang gặp khó khăn.
1. Không thể hiểu biết ngữ cảnh và triệu chứng đặc thù
AI thường hoạt động dựa trên dữ liệu đã có sẵn. Điều này có nghĩa là nếu dữ liệu không bao gồm các triệu chứng hiếm gặp hoặc bệnh lý phức tạp, AI sẽ không thể nhận diện hoặc phân tích chính xác.
Một bệnh nhân có các triệu chứng không điển hình của một bệnh cụ thể (chẳng hạn, triệu chứng đau ngực có thể liên quan đến cả tim mạch lẫn tiêu hóa). AI có thể chẩn đoán sai hoặc đưa ra các kết luận thiếu chính xác do không hiểu hết bối cảnh lâm sàng.
Trong y học nhiệt đới, nhiều bệnh lý như sốt xuất huyết hoặc sốt rét có các dấu hiệu tương đồng với các bệnh khác, khiến AI gặp khó khăn trong phân biệt.
2. Khó đưa ra được quyết định dựa trên cảm xúc hoặc giá trị đạo đức
AI không thể đưa ra các quyết định dựa trên cảm xúc, giá trị đạo đức, hoặc hiểu biết nhân văn. Trong ngành y tế, những quyết định như vậy thường rất quan trọng, đặc biệt khi điều trị các bệnh nhân nặng hoặc đưa ra lựa chọn liên quan đến sự sống còn.
Trong một tình huống cần đưa ra quyết định như có nên tiếp tục hỗ trợ sự sống cho một bệnh nhân nguy kịch hay không, AI không thể đánh giá dựa trên mong muốn của gia đình bệnh nhân hoặc yếu tố văn hóa xã hội.
Khi quyết định phân bổ nguồn lực y tế trong các trường hợp khẩn cấp (như đại dịch COVID-19), AI có thể thiếu đi sự đồng cảm cần thiết để đánh giá tình huống theo cách nhân văn.
3. Vấn đề về độ chính xác trong chẩn đoán y khoa
Mặc dù AI đã chứng minh hiệu quả trong việc hỗ trợ chẩn đoán, nó không phải lúc nào cũng đạt độ chính xác tuyệt đối. Hệ thống AI phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu bị sai lệch hoặc không đầy đủ, kết quả sẽ không đáng tin cậy.
AI sử dụng hình ảnh X-quang để phát hiện ung thư phổi. Tuy nhiên, nếu hình ảnh X-quang có chất lượng kém hoặc không rõ ràng, hệ thống AI có thể bỏ sót các dấu hiệu quan trọng hoặc nhận diện sai các tổn thương. Ngoài ra, nó cũng có thể khó phân biệt giữa các trường hợp lành tính và ác tính trong các xét nghiệm phức tạp như sinh thiết hoặc MRI.
4. Hạn chế trong điều trị cá nhân hóa
Y học cá nhân hóa dựa trên việc điều chỉnh phác đồ điều trị theo cơ địa, lối sống và tiền sử bệnh của từng bệnh nhân. AI thường chỉ dựa vào dữ liệu chung, do đó chưa thể đưa ra các giải pháp điều trị phù hợp với từng cá nhân.
Một bệnh nhân mắc ung thư có thể phản ứng khác nhau với một loại thuốc điều trị. AI có thể không dự đoán được các tác dụng phụ hiếm gặp hoặc sự khác biệt trong đáp ứng điều trị do yếu tố di truyền hoặc lối sống.
Trong điều trị tiểu đường, AI có thể không điều chỉnh đủ linh hoạt để phù hợp với chế độ ăn uống và mức độ hoạt động cụ thể của từng bệnh nhân.
5. Khó khăn trong giao tiếp và thấu hiểu bệnh nhân
AI thiếu đi khả năng giao tiếp tự nhiên và sự đồng cảm mà các bác sĩ con người có thể mang lại. Trong nhiều trường hợp, bệnh nhân cần được động viên tinh thần và sự thấu hiểu, điều mà AI không thể thực hiện.
Một bệnh nhân bị chẩn đoán ung thư có thể cần một bác sĩ không chỉ cung cấp thông tin mà còn an ủi, lắng nghe và giúp họ vượt qua giai đoạn khó khăn. AI không thể thay thế yếu tố nhân văn trong mối quan hệ giữa bác sĩ và bệnh nhân.
Trong các tình huống nhạy cảm như tư vấn sức khỏe tâm lý, bệnh nhân cần sự đồng cảm và kết nối cảm xúc mà AI không thể thực hiện.
AI sử dụng lượng lớn dữ liệu bệnh nhân để phân tích và học hỏi. Điều này đặt ra các vấn đề lớn về bảo mật và quyền riêng tư. Nếu dữ liệu bị rò rỉ hoặc sử dụng không đúng mục đích, nó có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến bệnh nhân.
Nếu dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân (như tiền sử bệnh lý hoặc thông tin gen) bị rò rỉ, nó có thể dẫn đến các hậu quả tiêu cực cho người bệnh.
AI sử dụng dữ liệu bệnh nhân mà không có sự đồng ý rõ ràng có thể vi phạm các quy định về đạo đức và luật pháp y tế.
7. Cần giám sát khi phẫu thuật
AI đang hỗ trợ rất tốt trong phẫu thuật robot, nhưng vẫn có những hạn chế lớn. Hệ thống không có khả năng thích ứng với các tình huống bất ngờ trong phòng mổ và hoàn toàn phụ thuộc vào sự điều khiển của con người.
Trong một ca phẫu thuật phức tạp, nếu xảy ra tình trạng chảy máu không dự đoán trước hoặc cấu trúc giải phẫu của bệnh nhân bất thường, AI không thể tự đưa ra quyết định. Bác sĩ phẫu thuật vẫn cần can thiệp và điều chỉnh kỹ thuật phù hợp.
Robot phẫu thuật có thể gặp lỗi kỹ thuật, như mất kết nối hoặc sai lệch trong thao tác, điều này có thể gây nguy hiểm nếu không có bác sĩ giám sát.
Kết Luận
Mặc dù AI đang cách mạng hóa ngành y tế, nhưng vẫn còn nhiều lĩnh vực mà AI chưa thể thay thế hoàn toàn con người. Khả năng thấu hiểu ngữ cảnh, giao tiếp cảm xúc, và giải quyết các tình huống đạo đức là những yếu tố mà con người vẫn giữ vai trò quan trọng. AI trong y tế nên được coi là một công cụ hỗ trợ, thay vì là giải pháp thay thế hoàn toàn cho các bác sĩ và nhân viên y tế.
Trên tất cả, chúng ta lạc quan với tương lai phía trước. Bộ Chính trị đã có Nghị quyết về chuyển đổi số để xây dựng phương thức sản xuất số ở nước ta và xem đó như nhiệm vụ cao nhất của cả bộ máy chính trị trong giai đoạn mới. Tất cả các giải pháp công nghệ, các điều kiện cần và đủ để xây dựng phương thức sản xuất số đã hội đủ. Vì thế, nhiệm vụ xây dựng phương thức sản xuất số ở nước ta nhất định thành công.
Trí tuệ nhân tạo (Artificiel Intelligence – AI) được nghiên cứu từ lâu nhưng những kết quả mang tính bước ngoặt, chấm dứt ‘thời kỳ ngủ đông” của AI chỉ xuất hiện trong khoảng 10 năm trở lại đây.
Sự nở rộ của các ứng dụng AI tạo ra mối lo ngại chính đáng về việc máy móc sẽ thay thế con người trong nhiều lĩnh vực. Nhưng có lẽ trong kiến trúc, AI không phải là đối thủ mà sẽ là trợ lý đắc lực cho kiến trúc sư. Con người và AI có phải là một sự kết hợp không thể thiếu trong kiến trúc? Một ngành đòi hỏi sự chuẩn xác của tính toán khoa học và cả mỹ cảm của con người.
Thật bất ngờ (hoặc không bất ngờ lắm), khi sắp hết năm rồi mà phim Việt vẫn chưa có một “bom tấn” nào đúng nghĩa, tức là đạt đánh giá cao về chuyên môn mà lại đáp ứng được nhu cầu của thị trường.
Đã hai năm trôi qua từ ngày ChatGPT bùng nổ khắp toàn cầu và khởi đầu cho cuộc cách mạng AI, cuộc cách mạng công nghệ này đang dần thay đổi sâu sắc cách thức làm việc của con người, thay đổi lực lượng lao động, và thậm chí biến đổi cấu trúc kinh tế của nhân loại.
Trong khuôn khổ chuyến công tác tham dự Hội nghị Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) ngày 22/1 tại Davos, Thụy Sĩ, đoàn đại biểu cấp cao Việt Nam đã tham dự Tọa đàm với các tập đoàn dược phẩm toàn cầu với chủ đề: “Dược phẩm Việt Nam trong kỷ nguyên số – Tương lai từ đổi mới sáng tạo và công nghệ”. Sự kiện do Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Bộ Ngoại giao và Tập đoàn FPT phối hợp tổ chức.
Samsung đã chính thức ra mắt Galaxy S25 Ultra, Galaxy S25+ và Galaxy S25, các smartphone AI mang đến khả năng nhận diện văn bản, giọng nói, hình ảnh và video cho trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn.
AI có thể đã bị xem như phần máy móc sao chép con người, ở đó chỉ có sự duy lý của các thuật toán. Vậy mà bằng một định hướng khác, MoMo đã biến AI trở nên có cảm xúc, thấu hiểu, sẵn sàng bảo vệ và là trợ thủ đắc lực của con người.
Chúng ta thường nghe thầy cô giáo hoặc phụ huynh nói rằng sẽ cố gắng dạy cho học sinh hoặc đứa trẻ nên người. Vậy thì khi chưa “nên người”, học sinh hoặc đứa trẻ ấy chưa phải là “người” hay sao? Rõ ràng “người” ở đây là một khái niệm phức hợp, nó bao gồm cả danh từ, tính từ, trạng từ và cả hình dung từ nữa. Những gì người ta đang làm với trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence: AI) hiện nay cũng vậy, nó là một khái niệm khá phức hợp.
Qua bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá lịch sử đầy biến động của trí tuệ nhân tạo (AI), từ những giấc mơ vĩ đại, những giai thoại chưa kể, đến những con người đã định hình nên lĩnh vực này. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ nhìn về tương lai – nơi AI có thể không chỉ là công cụ mà còn đồng hành cùng nhân loại trong hành trình khám phá vũ trụ tri thức vô tận.