AI ຈະທົດແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີບໍ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ຈະບໍ່ສາມາດທົດແທນນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ໃນໄວໆນີ້; ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເຮັດໃຫ້ວຽກງານແຄບໆເປັນອັດຕະໂນມັດເຊັ່ນ: ການຄັດເລືອກ, ການກວດຈັບຮູບແບບ, ແລະ ການວັດແທກ, ໃນຂະນະທີ່ຊຸກຍູ້ບົດບາດໄປສູ່ການຕິດຕາມກວດກາ, ການສື່ສານທີ່ຊັດເຈນ, ແລະ ການຕັດສິນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ຖ້ານັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີບໍ່ປັບຕົວເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ AI, ພວກເຂົາມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຖືກກີດກັນ, ແຕ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານການແພດຍັງຄົງຢູ່ກັບມະນຸດ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການປ່ຽນແປງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ: ຄາດຫວັງວ່າການຄັດເລືອກ, ການວັດແທກ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນ "ຜູ້ອ່ານທີສອງ" ຈະຂະຫຍາຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ນັກວິທະຍາສາດລັງສີຍັງຄົງເປັນຜູ້ເຊັນທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການລາຍງານທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ຮອງຮັບໂດຍ AI.

ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ: ໄວ້ວາງໃຈເຄື່ອງມືເທົ່ານັ້ນຖ້າທົດສອບໃນສະຖານທີ່, ເຄື່ອງສະແກນ ແລະ ປະຊາກອນຄົນເຈັບ.

ຄວາມຕ້ານທານການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ: ຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນການແຈ້ງເຕືອນ ແລະ ປ້ອງກັນຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ງຽບສະຫງົບ, ການເລື່ອນລອຍ ແລະ ອະຄະຕິ.

ການປ້ອງກັນອະນາຄົດ: ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ AI ແລະ ເຂົ້າຮ່ວມການຄຸ້ມຄອງເພື່ອຊີ້ນຳການນຳໃຊ້ທີ່ປອດໄພ.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 AI ຈະທົດແທນທ່ານໝໍບໍ? ອະນາຄົດຂອງການແພດ
ການເບິ່ງບົດບາດຂອງ AI ໃນການປະຕິບັດທາງການແພດທີ່ທັນສະໄໝຢ່າງເປັນຈິງ.

🔗 ປັນຍາປະດິດ (AI) ຊ່ວຍກະສິກຳໄດ້ແນວໃດ
ວິທີທີ່ AI ປັບປຸງຜົນຜະລິດ, ການວາງແຜນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈໃນຟາມ.

🔗 ເປັນຫຍັງ AI ຈຶ່ງບໍ່ດີຕໍ່ສັງຄົມ
ຄວາມສ່ຽງເຊັ່ນ: ອະຄະຕິ, ການສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳ, ການເຝົ້າລະວັງ, ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

🔗 ວິທີທີ່ AI ກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິ
ວິທີທີ່ຮູບແບບຕ່າງໆໝາຍເຖິງພຶດຕິກຳທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນຂໍ້ມູນ ແລະ ລະບົບ.

ການກວດສອບຄວາມເປັນຈິງຢ່າງຈະແຈ້ງ: ສິ່ງທີ່ AI ກຳລັງເຮັດຢູ່ໃນຕອນນີ້ ✅

ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນວິທະຍາສາດລັງສີໃນປະຈຸບັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເຂັ້ມແຂງໃນວຽກງານທີ່ຄັບແຄບ:

• ກຳລັງລາຍງານການຄົ້ນພົບທີ່ຮີບດ່ວນ ເພື່ອໃຫ້ການສຶກສາທີ່ໜ້າຢ້ານກົວຂ້າມຄິວ (ການຄັດເລືອກ) 🚨

• ການຊອກຫາ “ຮູບແບບທີ່ຮູ້ຈັກ” ເຊັ່ນ: ຕຸ່ມ, ເລືອດອອກ, ກະດູກຫັກ, ເສັ້ນເລືອດອຸດຕັນ, ແລະອື່ນໆ.

• ການວັດແທກສິ່ງຕ່າງໆທີ່ມະນຸດສາມາດວັດແທກໄດ້ແຕ່ກຽດຊັງການວັດແທກ (ປະລິມານ, ຂະໜາດ, ການປ່ຽນແປງຕາມການເວລາ) 📏

• ການຊ່ວຍເຫຼືອໂຄງການກວດກາຈັດການປະລິມານໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ຄົນໝົດແຮງ

ແລະມັນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຂ່າວລືເທົ່ານັ້ນ: ເຕັກໂນໂລຊີການຖ່າຍພາບລັງສີໃນຄລີນິກທີ່ມີການຄວບຄຸມ ແລະ ນຳໃຊ້ໄດ້ນັ້ນ ໄດ້ກາຍເປັນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ສຳຄັນຂອງພູມສັນຖານອຸປະກອນ AI ທາງດ້ານຄລີນິກແລ້ວ. ການທົບທວນລະບົບການຈັດປະເພດອຸປະກອນການແພດ AI/ML ທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດຈາກ FDA ໃນປີ 2025 (ກວມເອົາການອະນຸຍາດທີ່ລະບຸໄວ້ໂດຍ FDA ມາຮອດ ວັນທີ 20 ທັນວາ 2024) ພົບວ່າອຸປະກອນສ່ວນໃຫຍ່ໃຊ້ ຮູບພາບ ເປັນຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າ, ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການຖ່າຍພາບລັງສີແມ່ນຄະນະກຳມະການທົບທວນຫຼັກສຳລັບສ່ວນໃຫຍ່. ນັ້ນແມ່ນຂໍ້ມູນສຳຄັນກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ “AI ທາງດ້ານຄລີນິກ” ຈະມາຮອດກ່ອນ. [1]

ແຕ່ “ເປັນປະໂຫຍດ” ບໍ່ແມ່ນສິ່ງດຽວກັນກັບ “ການທົດແທນທ່ານໝໍດ້ວຍຕົນເອງ.” ແຖບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄວາມສ່ຽງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ...

ເປັນຫຍັງ “ການທົດແທນ” ຈຶ່ງເປັນຮູບແບບທາງຈິດໃຈທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສ່ວນຫຼາຍແລ້ວ 🧠

ລັງສີວິທະຍາບໍ່ພຽງແຕ່ “ເບິ່ງພິກເຊວ, ຕັ້ງຊື່ພະຍາດ” ເທົ່ານັ້ນ.

ໃນທາງປະຕິບັດ, ນັກວິທະຍາສາດລັງສີກຳລັງເຮັດສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ:

• ການຕັດສິນໃຈວ່າຄຳຖາມທາງດ້ານຄລີນິກກົງກັບການສອບເສັງທີ່ສັ່ງໄວ້ຫຼືບໍ່

• ການຊັ່ງນໍ້າໜັກກ່ອນການຜ່າຕັດ, ປະຫວັດການຜ່າຕັດ, ສິ່ງປະດິດ, ແລະ ກໍລະນີຂອບທີ່ໜາ

• ໂທຫາແພດທີ່ສົ່ງຕໍ່ເພື່ອຊີ້ແຈງວ່າມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນແທ້ໆ

• ແນະນຳຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຕິດປ້າຍການຄົ້ນພົບເທົ່ານັ້ນ

• ຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານການແພດ-ກົດໝາຍຕໍ່ບົດລາຍງານ

ນີ້ແມ່ນສາກສັ້ນໆທີ່ເວົ້າວ່າ "ຟັງແລ້ວໜ້າເບື່ອ, ແມ່ນທຸກຢ່າງ":

ມັນແມ່ນ 02:07. ຫົວ CT. ສິ່ງປະດິດທີ່ເຄື່ອນໄຫວ. ປະຫວັດຂຽນວ່າ "ວິນຫົວ," ບັນທຶກຂອງພະຍາບານຂຽນວ່າ "ລົ້ມລົງ," ແລະລາຍຊື່ຢາຕ້ານການແຂງຕົວຂອງເລືອດຂຽນວ່າ "ອືມ-ໂອ້."
ວຽກບໍ່ແມ່ນ "ພິກເຊວທີ່ມີເລືອດອອກຈຸດໆ." ວຽກແມ່ນການຄັດເລືອກ + ສະພາບການ + ຄວາມສ່ຽງ + ຄວາມຊັດເຈນໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ.

ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບທົ່ວໄປທີ່ສຸດໃນການນຳໃຊ້ທາງດ້ານການຊ່ວຍແມ່ນ: AI ສະໜັບສະໜູນນັກວິທະຍາສາດລັງສີ ແທນທີ່ຈະກຳຈັດພວກເຂົາອອກໄປ.

ແລະ ສະມາຄົມລັງສີວິທະຍາຫຼາຍແຫ່ງໄດ້ສະແດງຄວາມຊັດເຈນກ່ຽວກັບຊັ້ນມະນຸດ: ຖະແຫຼງການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງຫຼາຍສັງຄົມ (ACR/ESR/RSNA/SIIM ແລະອື່ນໆ) ວາງຂອບເຂດ AI ເປັນສິ່ງທີ່ນັກວິທະຍາສາດລັງສີຕ້ອງຈັດການຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ລວມທັງຄວາມຈິງທີ່ວ່າ ນັກວິທະຍາສາດລັງສີຍັງຄົງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການດູແລຄົນເຈັບ ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຮອງຮັບໂດຍ AI. [2]

ສິ່ງໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ລຸ້ນດີສຳລັບວິທະຍາສາດລັງສີ? 🔍

ຖ້າທ່ານກຳລັງຕັດສິນລະບົບ AI (ຫຼື ກຳລັງຕັດສິນໃຈວ່າຈະໄວ້ວາງໃຈລະບົບໃດໜຶ່ງ), “ລຸ້ນທີ່ດີ” ບໍ່ແມ່ນລຸ້ນທີ່ມີການສາທິດທີ່ເຢັນທີ່ສຸດ. ມັນແມ່ນລຸ້ນທີ່ຢູ່ລອດໄດ້ຫຼັງຈາກຕິດຕໍ່ກັບຄວາມເປັນຈິງທາງດ້ານຄລີນິກ.

ເຄື່ອງມື AI ລັງສີວິທະຍາທີ່ດີມັກຈະມີ:

• ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ - ມັນເຮັດສິ່ງໜຶ່ງໄດ້ດີ (ຫຼືຊຸດຂອງສິ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້ຢ່າງເຂັ້ມງວດ)

• ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງ - ໄດ້ຮັບການທົດສອບໃນທົ່ວສະຖານທີ່, ເຄື່ອງສະແກນ, ແລະ ປະຊາກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ

• ການປັບຕົວເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກ - ປະສົມປະສານເຂົ້າກັບ PACS/RIS ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ທຸກຄົນທຸກທໍລະມານ

• ສຽງລົບກວນຕ່ຳ - ມີການແຈ້ງເຕືອນຂີ້ເຫຍື້ອໜ້ອຍລົງ ແລະ ມີຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໜ້ອຍລົງ (ຫຼື ທ່ານຈະບໍ່ສົນໃຈມັນ)

• ການອະທິບາຍທີ່ຊ່ວຍໄດ້ - ບໍ່ແມ່ນຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ພຽງພໍທີ່ຈະກວດສອບໄດ້

• ການປົກຄອງ - ການຕິດຕາມກວດກາການເລື່ອນລອຍ, ຄວາມລົ້ມເຫຼວ, ອະຄະຕິທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ

• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ - ຄວາມຊັດເຈນກ່ຽວກັບຜູ້ທີ່ເຊັນ, ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງຄວາມຜິດພາດ, ໃຜຍົກລະດັບຄວາມຜິດພາດ

ນອກຈາກນີ້: “ມັນໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກ FDA” (ຫຼືທຽບເທົ່າ) ເປັນສັນຍານທີ່ມີຄວາມໝາຍ - ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນຄວາມປອດໄພທີ່ຜິດພາດ. ແມ່ນແຕ່ລາຍຊື່ອຸປະກອນທີ່ເປີດໃຊ້ AI ຂອງ FDA ເອງກໍ່ຖືກກຳນົດເປັນ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຄວາມໂປ່ງໃສ ທີ່ ບໍ່ຄົບຖ້ວນ, ແລະວິທີການລວມຂອງມັນຂຶ້ນກັບວ່າອຸປະກອນອະທິບາຍ AI ໃນເອກະສານສາທາລະນະແນວໃດ. ການແປ: ທ່ານຍັງຕ້ອງການການປະເມີນຜົນໃນທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. [3]

ອັນນີ້ຟັງແລ້ວໜ້າເບື່ອ... ແລະ ການເບື່ອກໍ່ດີໃນດ້ານການແພດ. ການເບື່ອກໍ່ປອດໄພ 😬

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກ AI ທົ່ວໄປທີ່ນັກລັງສີວິທະຍາພົບພໍ້ 📊

ລາຄາມັກຈະອີງໃສ່ລາຄາ, ສະນັ້ນຂ້ອຍຈຶ່ງຮັກສາສ່ວນນັ້ນໃຫ້ບໍ່ຊັດເຈນ (ເພາະມັນມັກຈະເປັນແບບນັ້ນ).

ການສາລະພາບກ່ຽວກັບຮູບແບບ quirk: “ລາຄາ” ຍັງຄົງບໍ່ຊັດເຈນເພາະວ່າຜູ້ຂາຍມັກລາຄາທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຂ້ອຍຫຼີກລ່ຽງ, ນັ້ນແມ່ນຕະຫຼາດ 😅

ບ່ອນທີ່ AI ສາມາດດີກ່ວາມະນຸດໂດຍສະເລ່ຍໃນເສັ້ນທາງແຄບໆ 🏁

AI ຈະໂດດເດັ່ນທີ່ສຸດເມື່ອໜ້າວຽກຄື:

• ຊ້ຳກັນຫຼາຍ

• ຮູບແບບທີ່ໝັ້ນຄົງ

• ເປັນຕົວແທນທີ່ດີໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ

• ງ່າຍທີ່ຈະໃຫ້ຄະແນນທຽບກັບມາດຕະຖານອ້າງອີງ

ໃນບາງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກແບບການກວດຄັດ, AI ສາມາດເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບຊຸດຕາພິເສດທີ່ສອດຄ່ອງກັນຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ, ການປະເມີນຜົນຍ້ອນຫຼັງຂະໜາດໃຫຍ່ຂອງລະບົບ AI ການກວດຄັດເຕົ້ານົມໄດ້ລາຍງານປະສິດທິພາບການປຽບທຽບຜູ້ອ່ານໂດຍສະເລ່ຍທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າ (ໂດຍ AUC ໃນການສຶກສາຜູ້ອ່ານຄົນໜຶ່ງ) ແລະແມ່ນແຕ່ການຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານແບບຈຳລອງໃນການຕັ້ງຄ່າການອ່ານສອງເທື່ອແບບອັງກິດ. ນັ້ນແມ່ນໄຊຊະນະ “ຊ່ອງທາງແຄບ”: ວຽກງານແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ, ໃນຂອບເຂດ. [4]

ແຕ່ອີກເທື່ອໜຶ່ງ... ນີ້ແມ່ນການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານຂະບວນການເຮັດວຽກ, ບໍ່ແມ່ນ "AI ແທນທີ່ນັກວິທະຍາສາດລັງສີຜູ້ທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງຜົນໄດ້ຮັບ."

ບ່ອນທີ່ AI ຍັງຄົງປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ (ແລະມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງເລັກນ້ອຍ) ⚠️

ປັນຍາປະດິດສາມາດເປັນທີ່ໜ້າປະທັບໃຈ ແລະ ຍັງລົ້ມເຫລວໃນທາງທີ່ສຳຄັນທາງດ້ານຄລີນິກ. ຈຸດເຈັບປວດທົ່ວໄປ:

• ກໍລະນີນອກການແຈກຢາຍ: ພະຍາດທີ່ຫາຍາກ, ກາຍວິພາກທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິຫຼັງການຜ່າຕັດ

• ຄວາມບົກຜ່ອງດ້ານບໍລິບົດ: ການຄົ້ນພົບການຖ່າຍພາບໂດຍບໍ່ມີ "ເລື່ອງລາວ" ສາມາດເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້

• ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງສິ່ງປະດິດ: ການເຄື່ອນໄຫວ, ໂລຫະ, ການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງສະແກນທີ່ແປກປະຫຼາດ, ເວລາຄວາມຄົມຊັດ... ສິ່ງທີ່ມ່ວນໆ

• ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ: ມື້ໜຶ່ງ AI ທີ່ບໍ່ດີສາມາດສ້າງວຽກເພີ່ມເຕີມແທນທີ່ຈະປະຫຍັດເວລາ

• ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ງຽບສະຫງົບ: ປະເພດອັນຕະລາຍ - ເມື່ອມັນພາດບາງສິ່ງບາງຢ່າງຢ່າງງຽບໆ

• ການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ມູນ: ປະສິດທິພາບຈະປ່ຽນແປງເມື່ອໂປຣໂຕຄອນ, ເຄື່ອງຈັກ ຫຼື ປະຊາກອນມີການປ່ຽນແປງ

ອັນສຸດທ້າຍນັ້ນບໍ່ແມ່ນທິດສະດີ. ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບຮູບພາບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງກໍ່ສາມາດປ່ຽນໄປໄດ້ເມື່ອວິທີການທີ່ໄດ້ຮັບຮູບພາບມີການປ່ຽນແປງ (ການປ່ຽນຮາດແວເຄື່ອງສະແກນ, ການອັບເດດຊອບແວ, ການປັບແຕ່ງການສ້າງຄືນໃໝ່), ແລະການປ່ຽນໄປນັ້ນສາມາດປ່ຽນຄວາມອ່ອນໄຫວ/ຄວາມຈຳເພາະທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ມີຄວາມໝາຍໃນທາງທີ່ສຳຄັນຕໍ່ອັນຕະລາຍ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າ "ການຕິດຕາມກວດກາໃນການຜະລິດ" ບໍ່ແມ່ນຄຳສັບທີ່ນິຍົມ - ມັນເປັນຂໍ້ກຳນົດດ້ານຄວາມປອດໄພ. [5]

ນອກຈາກນີ້ - ແລະນີ້ແມ່ນເລື່ອງໃຫຍ່ຫຼວງ - ຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານຄລີນິກບໍ່ໄດ້ຍ້າຍໄປຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນວິທີການ. ໃນຫຼາຍໆບ່ອນ, ນັກລັງສີວິທະຍາຍັງຄົງເປັນຜູ້ເຊັນທີ່ຮັບຜິດຊອບ, ເຊິ່ງຈຳກັດວິທີການທີ່ເຈົ້າສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້ໃນທາງຕົວຈິງ. [2]

ວຽກຂອງນັກວິທະຍາສາດລັງສີທີ່ເຕີບໃຫຍ່, ບໍ່ແມ່ນຫົດຕົວ 🌱

ໃນທີ່ສຸດ, AI ສາມາດເຮັດໃຫ້ລັງສີວິທະຍາ “ຄ້າຍຄືກັບທ່ານໝໍ” ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ໃນຂະນະທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂະຫຍາຍຕົວອອກໄປ, ນັກລັງສີວິທະຍາມັກຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຂຶ້ນໃນ:

• ກໍລະນີທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ ແລະ ຄົນເຈັບທີ່ມີບັນຫາຫຼາຍຢ່າງ (ຜູ້ທີ່ AI ກຽດຊັງ)

• ການຈັດໂປຣໂຕຄອນ, ຄວາມເໝາະສົມ, ແລະ ການອອກແບບເສັ້ນທາງ

• ການອະທິບາຍຜົນການຄົ້ນພົບໃຫ້ກັບແພດໝໍ, ກະດານເນື້ອງອກ, ແລະບາງຄັ້ງຄົນເຈັບ 🗣️

• ລັງສີວິທະຍາແບບແຊກແຊງ ແລະ ຂັ້ນຕອນການນຳທາງດ້ວຍຮູບພາບ (ບໍ່ແມ່ນອັດຕະໂນມັດຫຼາຍ)

• ການນຳພາດ້ານຄຸນນະພາບ: ການຕິດຕາມປະສິດທິພາບຂອງ AI, ສ້າງການຮັບຮອງເອົາທີ່ປອດໄພ

ມັນຍັງມີບົດບາດ “meta”: ຕ້ອງມີຄົນຄວບຄຸມເຄື່ອງຈັກ. ມັນຄ້າຍຄືກັບລະບົບຂັບອັດຕະໂນມັດ - ເຈົ້າຍັງຕ້ອງການນັກຂັບຢູ່. ອາດຈະມີຄຳປຽບທຽບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງເລັກນ້ອຍ… ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈແລ້ວ.

AI ແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີ: ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ 🤷‍♀️🤷‍♂️

• ໄລຍະສັ້ນ: ມັນທົດແທນຊິ້ນສ່ວນຂອງວຽກງານ (ການວັດແທກ, ການຈັດປະເພດ, ບາງຮູບແບບຜູ້ອ່ານທີສອງ), ແລະ ປ່ຽນແປງຄວາມຕ້ອງການພະນັກງານຢູ່ຂອບ.

• ໄລຍະຍາວ: ມັນສາມາດອັດຕະໂນມັດຂະບວນການກວດສອບບາງຢ່າງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຂອງມະນຸດ ແລະ ການຍົກລະດັບຄວາມສາມາດໃນລະບົບສຸຂະພາບສ່ວນໃຫຍ່.

• ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຫຼາຍທີ່ສຸດ: ນັກລັງສີວິທະຍາ + AI ມີປະສິດທິພາບດີກ່ວາດ້ວຍຕົວຂອງມັນເອງ, ແລະວຽກຈະປ່ຽນໄປສູ່ການຕິດຕາມກວດກາ, ການສື່ສານ, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບສົນ.

ຖ້າທ່ານເປັນນັກສຶກສາແພດ ຫຼື ທ່ານໝໍປີໜຶ່ງ: ວິທີການປ້ອງກັນອະນາຄົດ (ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຕົກໃຈ) 🧩

ການເຄື່ອນໄຫວທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງບາງຢ່າງທີ່ຊ່ວຍໄດ້, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະບໍ່ "ມັກເທັກໂນໂລຢີ" ກໍຕາມ:

• ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ AI ລົ້ມເຫລວ (ອະຄະຕິ, ການເລື່ອນລອຍ, ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ) - ນີ້ແມ່ນຄວາມຮູ້ທາງດ້ານຄລີນິກໃນປັດຈຸບັນ [5]

• ຄຸ້ນເຄີຍກັບພື້ນຖານການເຮັດວຽກ ແລະ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (PACS, ການລາຍງານທີ່ມີໂຄງສ້າງ, QA)

• ພັດທະນານິໄສການສື່ສານທີ່ເຂັ້ມແຂງ - ຊັ້ນມະນຸດຈະກາຍເປັນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນ

• ຖ້າເປັນໄປໄດ້, ໃຫ້ເຂົ້າຮ່ວມກຸ່ມປະເມີນຜົນ AI ຫຼື ກຸ່ມຄຸ້ມຄອງໃນໂຮງໝໍຂອງທ່ານ

• ສຸມໃສ່ພື້ນທີ່ທີ່ມີສະພາບການ ແລະ ຂັ້ນຕອນການປິ່ນປົວສູງ (IR, ລະບົບປະສາດທີ່ສັບສົນ, ການຖ່າຍພາບມະເຮັງ)

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ຈົ່ງເປັນຄົນທີ່ສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າ: “ຮູບແບບນີ້ມີປະໂຫຍດຢູ່ທີ່ນີ້, ອັນຕະລາຍຢູ່ທີ່ນັ້ນ, ແລະນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ພວກເຮົາຕິດຕາມກວດກາມັນ.” ຄົນນັ້ນກາຍເປັນຄົນທີ່ຍາກທີ່ຈະທົດແທນ.

ສະຫຼຸບ + ເຂົ້າໃຈໄວ 🧠✨

ປັນຍາປະດິດ (AI) ຈະປ່ຽນແປງວິທະຍາສາດລັງສີຢ່າງແທ້ຈິງ, ແລະ ການທຳທ່າວ່າເປັນແນວນັ້ນກໍ່ເປັນສິ່ງທີ່ຮັບມືໄດ້. ແຕ່ເລື່ອງລາວ “ນັກວິທະຍາສາດລັງສີຈະໝົດຫວັງແລ້ວ” ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນການຫຼອກລວງໂດຍການໃສ່ເສື້ອຄຸມຫ້ອງທົດລອງ.

ເອົາໄວ

• ປັນຍາປະດິດ (AI) ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ແລ້ວສໍາລັບການຄັດເລືອກ, ການສະໜັບສະໜູນການກວດຈັບ ແລະ ການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການວັດແທກ.

• ມັນດີຫຼາຍໃນໜ້າວຽກທີ່ຄັບແຄບ ແລະ ຊໍ້າໆ - ແລະ ສັ່ນຄອນກັບຄວາມເປັນຈິງທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ຫາຍາກ ແລະ ມີສະພາບການສູງ.

• ນັກລັງສີວິທະຍາເຮັດຫຼາຍກວ່າການກວດຈັບຮູບແບບຕ່າງໆ - ພວກເຂົາກຳນົດສະພາບການ, ສື່ສານ ແລະ ຮັບຜິດຊອບ.

• ອະນາຄົດທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດແມ່ນ “ນັກລັງສີວິທະຍາຜູ້ທີ່ໃຊ້ AI” ແທນທີ່ “ນັກລັງສີວິທະຍາຜູ້ທີ່ປະຕິເສດມັນ”, ບໍ່ແມ່ນ AI ແທນທີ່ອາຊີບຂາຍສົ່ງ. 

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການສ້າງຂະບວນການຄັດເລືອກຫົວ CT AI ໃນຕອນກາງຄືນ

ສະຖານະການ

ໂຮງໝໍຂະໜາດກາງມີແພດລັງສີໜຶ່ງຄົນເຮັດວຽກກວດພາບສຸກເສີນໃນຕອນກາງຄືນ. ລະຫວ່າງ 22:00 ໂມງ ຫາ 07:00 ໂມງ, ບັນຊີລາຍຊື່ວຽກຈະເຕັມໄປດ້ວຍຫົວ CT ສຳລັບການລົ້ມ, ຄວາມສັບສົນ, ວິນຫົວ, ຄົນເຈັບທີ່ໃຊ້ຢາຕ້ານການແຂງຕົວຂອງເລືອດ, ແລະ ສົງໃສວ່າເປັນເສັ້ນເລືອດໃນສະໝອງຕີບ.

ເປົ້າໝາຍແມ່ນ ບໍ່ ໃຫ້ AI ອອກລາຍງານ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານທີ່ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຂະນະສຸກເສີນລະບຸເລືອດອອກໃນກະໂຫຼກຫົວທີ່ອາດຈະຮີບດ່ວນໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສານັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີເປັນຜູ້ເຊັນທີ່ຮັບຜິດຊອບ.

ໃນການຕັ້ງຄ່ານີ້, AI ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຊັ້ນ triage: ມັນທົບທວນການສຶກສາຫົວ CT ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຄົມຊັດທີ່ເຂົ້າມາ, ຊີ້ບອກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການມີເລືອດອອກສ້ວຍແຫຼມ, ແລະຍ້າຍການສຶກສາເຫຼົ່ານັ້ນຂຶ້ນໄປສູງໃນຄິວອ່ານ. ນັກລັງສີວິທະຍາຍັງເປີດຮູບພາບ, ກວດສອບການຄົ້ນພົບ, ທົບທວນບັນທຶກທາງຄລີນິກ, ແລະເຊັນບົດລາຍງານສຸດທ້າຍ.

ສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ວຍຕ້ອງການ

ສຳລັບນັກບິນທີ່ປອດໄພ, ພະແນກຈະຕ້ອງມີ:

• ເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ: ຕົວຢ່າງ, “ອາດຈະມີເລືອດອອກໃນກະໂຫຼກຫົວສ້ວຍແຫຼມຢູ່ຫົວ CT ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຄົມຊັດ”

• ກໍລະນີກວດໃນທ້ອງຖິ່ນຈາກເຄື່ອງສະແກນຂອງໂຮງໝໍເອງ

• ກົດລະບຽບທີ່ວ່າ AI ໝາຍເຖິງບໍ່ເຄີຍຂ້າມການທົບທວນຄືນຂອງນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີ

• ແຜນການຢຸດເຮັດວຽກຖ້າເຄື່ອງມື AI ລົ້ມເຫຼວ ຫຼື ຕັດການເຊື່ອມຕໍ່ຈາກ PACS

• ເອກະສານກວດສອບງ່າຍໆທີ່ຕິດຕາມຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຜົນລົບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເວລາຕອບສະໜອງ ແລະ ການແຈ້ງເຕືອນທີ່ພາດໄປ

• ນັກລັງສີວິທະຍາ ຫຼື ຜູ້ນຳດ້ານການປົກຄອງທີ່ມີຊື່ຮັບຜິດຊອບການທົບທວນປະຈຳອາທິດ

ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຄວນຈະເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍໂດຍເຈດຕະນາ: ທຸງ AI → ບັນຊີລາຍຊື່ວຽກທີ່ຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ → ການຢັ້ງຢືນນັກວິທະຍາສາດລັງສີ → ບົດລາຍງານທີ່ເຊັນແລ້ວ → ການກວດສອບ.

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ໃຊ້ຄຳແນະນຳນີ້ສຳລັບທີມງານນຳສະເໜີ, ບໍ່ແມ່ນສຳລັບຮູບແບບ AI ເອງ:

"ໃຊ້ເຄື່ອງມືຄັດແຍກຫົວ CT ໃນການສຶກສາຫົວ CT ສຸກເສີນທີ່ບໍ່ມີຄວາມຄົມຊັດສຳລັບຜູ້ໃຫຍ່ທັງໝົດລະຫວ່າງ 22:00 ແລະ 07:00. ຖ້າລະບົບຊີ້ບອກຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການມີເລືອດອອກສ້ວຍແຫຼມ, ໃຫ້ຍ້າຍກໍລະນີເຂົ້າໄປໃນຄິວການທົບທວນດ່ວນ. ນັກລັງສີວິທະຍາຕ້ອງກວດສອບຮູບພາບກ່ອນທີ່ຈະດຳເນີນການທາງດ້ານຄລີນິກໃດໆ. ບັນທຶກວ່າທຸງ AI ເປັນຜົນບວກແທ້, ຜົນບວກປອມ, ຫຼື ພາດໃນການທົບທວນຄັ້ງສຸດທ້າຍ. ສົ່ງຕໍ່ກໍລະນີທີ່ສົງໃສວ່າມີເລືອດອອກພາດ ຫຼື ຮູບແບບການແຈ້ງເຕືອນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຊ້ຳໆໄປຫາຜູ້ນຳດ້ານການຄຸ້ມຄອງການຖ່າຍພາບ."

ວິທີການທົດສອບມັນ

ກ່ອນທີ່ຈະເປີດຕົວ, ໃຫ້ທົດສອບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກໃນຊຸດກໍລະນີທີ່ທົບທວນຄືນ.

ໃຊ້ຊຸດນ້ອຍໆແຕ່ເບິ່ງຄືຈິງ, ເຊັ່ນ:

• ຫົວ CT ປົກກະຕິ 50 ຫົວ

• 20 ກໍລະນີອາການເລືອດໄຫຼສ້ວຍແຫຼມທີ່ຢືນຢັນແລ້ວ

• ການສະແກນທີ່ເສື່ອມສະພາບການເຄື່ອນໄຫວ ຫຼື ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທາງດ້ານເຕັກນິກ 10 ຄັ້ງ

• 10 ກໍລະນີຫຼັງການຜ່າຕັດ ຫຼື ກໍລະນີຜິດປົກກະຕິທາງກາຍວິພາກ

• 10 ກໍລະນີທີ່ປະຫວັດທາງການແພດບໍ່ຈະແຈ້ງ ຫຼື ເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດ

ສຳລັບແຕ່ລະກໍລະນີ, ໃຫ້ບັນທຶກ:

• AI ໄດ້ລາຍງານມັນແລ້ວບໍ?

• ນັກລັງສີວິທະຍາເຫັນດີບໍ?

• ທຸງຈະປ່ຽນບູລິມະສິດຂອງລາຍການວຽກບໍ?

• ມັນໄດ້ສ້າງຄວາມຮີບດ່ວນທີ່ມີຄວາມໝາຍ ຫຼື ພຽງແຕ່ສຽງດັງ?

• ມີກໍລະນີໃດແດ່ທີ່ AI ເບິ່ງຄືວ່າໝັ້ນໃຈແຕ່ຜິດພາດ?

ການທົດສອບທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນ “ການສາທິດເບິ່ງໜ້າປະທັບໃຈບໍ?” ແຕ່ແມ່ນ: ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງຄິວໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ນັກວິທະຍາສາດລັງສີລືມການແຈ້ງເຕືອນຂີ້ເຫຍື້ອບໍ?

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບພຽງແຕ່ເປັນຕົວຢ່າງເທົ່ານັ້ນ: ໃນການທົດລອງຍ້ອນຫຼັງ 100 ກໍລະນີ, ພະແນກໄດ້ປຽບທຽບລຳດັບຄິວຄ້າງຄືນທຳມະດາທຽບກັບການຄັດເລືອກຄົນເຈັບດ້ວຍ AI.

ພື້ນຖານການວັດແທກ: ເວລາຕອບສະໜອງແມ່ນວັດແທກຈາກຜົນການສະແກນສຳເລັດຈົນເຖິງການທົບທວນເບື້ອງຕົ້ນຂອງນັກວິທະຍາສາດລັງສີ. ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນກວດສອບຕາມບົດລາຍງານສຸດທ້າຍທີ່ລົງນາມ ແລະ ການທົບທວນຄັ້ງທີສອງຂອງນັກວິທະຍາສາດລັງສີກ່ຽວກັບກໍລະນີທີ່ມີການຂັດແຍ້ງ.

ຕົວຢ່າງການປະເມີນ:

• ເວລາກວດສອບສະເລ່ຍສຳລັບກໍລະນີເລືອດອອກທີ່ໄດ້ຮັບການຢືນຢັນຫຼຸດລົງຈາກ 38 ນາທີ ເປັນ 14 ນາທີ

• ການແຈ້ງເຕືອນ AI ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເກີດຂຶ້ນໃນ 9 ໃນ 100 ກໍລະນີ

• ກໍລະນີທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທາງດ້ານເຕັກນິກໜຶ່ງຖືກໝາຍບໍ່ຖືກຕ້ອງເນື່ອງຈາກສິ່ງປະດິດການເຄື່ອນໄຫວ

• ບໍ່ມີການສົ່ງຜົນຜະລິດຂອງ AI ໂດຍກົງໄປຫາແພດໝໍໂດຍບໍ່ມີການຢັ້ງຢືນຈາກນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີ

• ເວລາທົບທວນຄືນປະຈຳອາທິດສຳລັບເອກະສານກວດສອບໃຊ້ເວ ລາ 25 ນາທີ

ນັ້ນແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄຸນຄ່າ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນ “AI ໄດ້ທົດແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີ.” ມັນໝາຍຄວາມວ່າການສຶກສາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງສຸດໄດ້ໄປເຖິງຜູ້ຊ່ຽວຊານຂອງມະນຸດໄວຂຶ້ນ.

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ຊັດເຈນແມ່ນຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຖ້າເຄື່ອງມືລາຍງານກໍລະນີທີ່ບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍຫຼາຍເກີນໄປ, ຄິວດ່ວນຈະບໍ່ມີຄວາມໝາຍ ແລະ ທີມງານຈະເລີ່ມບໍ່ສົນໃຈມັນ.

ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ອັນຕະລາຍກວ່ານັ້ນແມ່ນການພາດທີ່ງຽບສະຫງົບ. ເລືອດອອກທີ່ບໍ່ໄດ້ຖືກໝາຍໄວ້ຕ້ອງຖືກພົບເຫັນໂດຍການທົບທວນຂອງນັກວິທະຍາສາດລັງສີທຳມະດາ, ຊຶ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ AI ຄວນສະໜັບສະໜູນຄິວແທນທີ່ຈະກາຍເປັນຄິວ.

ຄວາມສ່ຽງອື່ນໆລວມມີການປ່ຽນແປງໂປໂຕຄອນເຄື່ອງສະແກນ, ຄຸນນະພາບຮູບພາບທີ່ບໍ່ດີ, ກໍລະນີເດັກ ຫຼື ຫຼັງການຜ່າຕັດທີ່ຢູ່ນອກຂອບເຂດທີ່ເຄື່ອງມືກຳນົດໄວ້, ແລະ ຄວາມໄວ້ວາງໃຈຫຼາຍເກີນໄປຈາກພະນັກງານລະດັບນ້ອຍ. ພະແນກຍັງຕ້ອງລະວັງການປ່ຽນແປງໄປຕາມການເວລາ, ໂດຍສະເພາະຫຼັງຈາກການຍົກລະດັບເຄື່ອງສະແກນ ຫຼື ການປ່ຽນແປງການກໍ່ສ້າງຄືນໃໝ່. [5]

ແລະຈຸດຮັບຜິດຊອບຍັງຄົງຄືເກົ່າ: ນັກລັງສີວິທະຍາເຊັນລາຍງານ, ບໍ່ແມ່ນອັລກໍຣິທຶມ. [2]

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

ການທົດລອງ AI ດ້ານລັງສີວິທະຍາທີ່ດີແມ່ນເລີ່ມຕົ້ນຈາກສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ, ວັດແທກສິ່ງຕ່າງໆທີ່ງ່າຍດາຍ, ແລະ ຄວບຄຸມມະນຸດ. ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນການທົດແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີ; ແຕ່ມັນແມ່ນການໄດ້ຮັບການສະແກນທີ່ຖືກຕ້ອງຕໍ່ໜ້ານັກວິທະຍາສາດລັງສີໄວຂຶ້ນ, ດ້ວຍຂໍ້ມູນການກວດສອບພຽງພໍທີ່ຈະພິສູດວ່າຂະບວນການເຮັດວຽກແມ່ນປອດໄພກວ່າແທ້ໆ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

AI ຈະທົດແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີໃນອີກສອງສາມປີຂ້າງໜ້າບໍ?

ບໍ່ແມ່ນຢ່າງຄົບຖ້ວນ ແລະ ບໍ່ແມ່ນໃນທົ່ວລະບົບສຸຂະພາບສ່ວນໃຫຍ່. AI ລັງສີໃນປະຈຸບັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ໜ້າທີ່ແຄບໆເຊັ່ນ: ການຄັດເລືອກ, ການກວດຈັບຮູບແບບ ແລະ ການວັດແທກເປັນອັດຕະໂນມັດ, ແທນທີ່ຈະຮັບຜິດຊອບໃນການວິນິດໄສແບບຕົ້ນທາງຫາປາຍ. ນັກລັງສີຍັງສະໜອງສະພາບການທາງດ້ານຄລີນິກ, ຈັດການກັບກໍລະນີທີ່ສຳຄັນ, ສື່ສານກັບທີມງານສົ່ງຕໍ່, ແລະ ຮັກສາຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງການແພດ-ກົດໝາຍສຳລັບບົດລາຍງານ. ການປ່ຽນແປງທີ່ຮີບດ່ວນກວ່ານັ້ນແມ່ນການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນທົ່ວອາຊີບ.

ວຽກງານລັງສີວິທະຍາອັນໃດແດ່ທີ່ AI ກຳລັງເຮັດຢູ່ໃນປະຈຸບັນ?

ເຄື່ອງມືສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ນຳໃຊ້ແມ່ນສຸມໃສ່ວຽກງານທີ່ເນັ້ນໜັກ ແລະ ຊ້ຳໆ: ການລາຍງານການສຶກສາທີ່ຮີບດ່ວນເພື່ອຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນ, ການກວດຫາຮູບແບບທົ່ວໄປ (ເຊັ່ນ: ຕຸ່ມ ຫຼື ເລືອດອອກ), ແລະ ການສ້າງການວັດແທກ ຫຼື ການປຽບທຽບຕາມລວງຍາວ. AI ຍັງຖືກນຳໃຊ້ເປັນ "ເຄື່ອງອ່ານທີສອງ" ໃນເສັ້ນທາງການກວດແບບບາງອັນເພື່ອສະໜັບສະໜູນການຈັດການປະລິມານ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຫຼຸດຄິວ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໜ້າເບື່ອຂອງຄູ່ມື, ແຕ່ພວກມັນຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຂອງມະນຸດ.

ໃຜເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບຖ້າລາຍງານທີ່ຮອງຮັບໂດຍ AI ຜິດພາດ?

ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ, ນັກລັງສີວິທະຍາຍັງຄົງເປັນຜູ້ເຊັນທີ່ຮັບຜິດຊອບເຖິງແມ່ນວ່າ AI ຈະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການຄັດເລືອກ ຫຼື ການກວດຫາ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງດ້ານຄລີນິກບໍ່ໄດ້ໂອນໄປຫາອັລກໍຣິທຶມ ຫຼື ຜູ້ຂາຍໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໃນທາງປະຕິບັດ, ນັກລັງສີວິທະຍາຈຳເປັນຕ້ອງປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ເປັນການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈ, ກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບ ແລະ ບັນທຶກຢ່າງເໝາະສົມ. ເສັ້ນທາງການຍົກລະດັບທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຊ່ວຍກຳນົດວິທີການດຳເນີນການເມື່ອຜົນຜະລິດຂອງ AI ຂັດແຍ້ງກັບການຕັດສິນທາງດ້ານຄລີນິກ.

ຂ້ອຍຈະຮູ້ໄດ້ແນວໃດວ່າເຄື່ອງມື AI ເຊື່ອຖືໄດ້ສຳລັບໂຮງໝໍຂອງຂ້ອຍ?

ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການຕັດສິນເຄື່ອງມືໂດຍຄວາມເປັນຈິງທາງດ້ານຄລີນິກແທນທີ່ຈະເປັນປະສິດທິພາບການສາທິດ. ຊອກຫາຂອບເຂດທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໃນຫຼາຍສະຖານທີ່, ເຄື່ອງສະແກນ, ແລະປະຊາກອນຄົນເຈັບ, ແລະຫຼັກຖານທີ່ລະບົບຮັກສາໄວ້ພາຍໃຕ້ໂປໂຕຄອນ ແລະຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄຸນນະພາບຮູບພາບຂອງທ່ານ. ການເຊື່ອມໂຍງຂະບວນການເຮັດວຽກ (ຄວາມເໝາະສົມຂອງ PACS/RIS) ມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ, ເນື່ອງຈາກຮູບແບບ "ດີ" ທີ່ລົບກວນການອ່ານມັກຈະບໍ່ຖືກນຳໃຊ້. ການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຍັງຄົງເປັນສິ່ງຈຳເປັນ.

“ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກ FDA” (ຫຼື ຄວບຄຸມ) ໝາຍຄວາມວ່າຮູບແບບດັ່ງກ່າວປອດໄພທີ່ຈະເພິ່ງພາອາໄສໄດ້ບໍ?

ການອະນຸມັດກົດລະບຽບແມ່ນສັນຍານທີ່ມີຄວາມໝາຍ, ແຕ່ມັນບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນສະພາບແວດລ້ອມສະເພາະຂອງທ່ານ. ຜົນໄດ້ຮັບໃນໂລກຕົວຈິງສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ດ້ວຍການຍົກລະດັບເຄື່ອງສະແກນ, ການປັບແຕ່ງໂປໂຕຄອນ, ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງປະຊາກອນ. ການປະເມີນຜົນໃນທ້ອງຖິ່ນ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາການຜະລິດຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ, ເຖິງແມ່ນວ່າສຳລັບເຄື່ອງມືທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດກໍຕາມ. ໃຫ້ຖືວ່າການອະນຸມັດເປັນພື້ນຖານ, ຈາກນັ້ນກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງສຳລັບການຕັ້ງຄ່າຂອງທ່ານ ແລະ ສືບຕໍ່ວັດແທກຄວາມຜັນຜວນ.

ວິທີທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ AI ລັງສີວິທະຍາລົ້ມເຫຼວໃນການປະຕິບັດແມ່ນຫຍັງ?

ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທົ່ວໄປປະກອບມີກໍລະນີນອກການແຈກຢາຍ (ພະຍາດທີ່ຫາຍາກ, ກາຍວິພາກຜິດປົກກະຕິ), ຄວາມຕາບອດໃນສະພາບການ, ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ສິ່ງປະດິດ (ການເຄື່ອນໄຫວ, ໂລຫະ, ເວລາທີ່ມີຄວາມຄົມຊັດ), ແລະ ຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ເພີ່ມວຽກ. ບັນຫາທີ່ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດແມ່ນ "ຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ງຽບສະຫງົບ," ບ່ອນທີ່ຮູບແບບພາດການຄົ້ນພົບໂດຍບໍ່ມີການເຕືອນທີ່ຊັດເຈນ. ປະສິດທິພາບຍັງສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້ເມື່ອເງື່ອນໄຂການໄດ້ມາມີການປ່ຽນແປງ, ສະນັ້ນການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການປ້ອງກັນແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມປອດໄພຂອງຄົນເຈັບ, ບໍ່ແມ່ນເປັນ "ສິ່ງທີ່ດີທີ່ຈະມີ."

ພະແນກຕ່າງໆສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມອິດເມື່ອຍຂອງການແຈ້ງເຕືອນ ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການຄັດເລືອກ AI ທີ່ມີສຽງດັງໄດ້ແນວໃດ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການປັບແຕ່ງຂອບເຂດໃຫ້ກົງກັບບຸລິມະສິດທາງດ້ານຄລີນິກ ແລະ ຄວາມເປັນຈິງຂອງພະນັກງານຂອງທ່ານ, ແທນທີ່ຈະໄລ່ຕາມຄວາມອ່ອນໄຫວສູງສຸດໃນເຈ້ຍ. ວັດແທກພາລະທາງບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ, ແລະ ອອກແບບກົດລະບຽບການຍົກລະດັບເພື່ອໃຫ້ທຸງ AI ກະຕຸ້ນການກະທຳທີ່ສອດຄ່ອງ ແລະ ສາມາດຈັດການໄດ້. ທໍ່ສົ່ງຫຼາຍແຫ່ງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການທົບທວນແບບເປັນຂັ້ນຕອນ (AI → ນັກວິທະຍາສາດລັງສີ/ການກວດສອບເຕັກນິກ → ນັກວິທະຍາສາດລັງສີ) ແລະ ພຶດຕິກຳຄວາມປອດໄພໃນການລົ້ມເຫຼວຢ່າງຊັດເຈນເມື່ອເຄື່ອງມືບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້. “ສຽງລົບກວນຕ່ຳ” ມັກຈະເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດໃຊ້ໄດ້ໃນແຕ່ລະມື້.

ຖ້າ AI ແທນນັກວິທະຍາສາດລັງສີຖືກກ່າວເຖິງເກີນຈິງ, ຜູ້ຝຶກອົບຮົມຄວນຈະມີອະນາຄົດແນວໃດ?

ຕັ້ງເປົ້າໝາຍທີ່ຈະກາຍເປັນບຸກຄົນທີ່ສາມາດຊີ້ນຳຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ AI ໄດ້ຢ່າງປອດໄພ. ຮຽນຮູ້ຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວຫຼັກໆ ເຊັ່ນ: ອະຄະຕິ, ການເລື່ອນລອຍ, ແລະ ຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງສິ່ງປະດິດ, ແລະ ສ້າງຄວາມສະດວກສະບາຍດ້ວຍພື້ນຖານດ້ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານເຊັ່ນ: PACS, ການລາຍງານທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ແລະ ຂະບວນການ QA. ທັກສະການສື່ສານໄດ້ຮັບຄຸນຄ່າຍ້ອນວ່າວຽກງານປົກກະຕິເປັນອັດຕະໂນມັດ, ໂດຍສະເພາະໃນຄະນະກຳມະການມະເຮັງ ແລະ ການປຶກສາຫາລືທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ. ການເຂົ້າຮ່ວມກຸ່ມປະເມີນຜົນ ຫຼື ກຸ່ມຄຸ້ມຄອງແມ່ນວິທີທີ່ເປັນຮູບປະທຳໃນການສ້າງຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ຍືນຍົງ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. Singh R. ແລະ ອື່ນໆ, npj ການແພດດີຈີຕອລ (2025) - ການທົບທວນລະບົບການຈັດປະເພດທີ່ກວມເອົາການອະນຸຍາດອຸປະກອນການແພດ AI/ML ທີ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດຈາກ FDA ຈຳນວນ 1,016 ຢ່າງ (ຕາມທີ່ລະບຸໄວ້ຈົນຮອດວັນທີ 20 ທັນວາ 2024), ໂດຍເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ທາງການແພດອາໄສການປ້ອນຂໍ້ມູນການຖ່າຍພາບເລື້ອຍໆເທົ່າໃດ ແລະ ຄວາມຖີ່ຂອງການຖ່າຍພາບວິທະຍາເປັນຄະນະກຳມະການທົບທວນນຳພາ. ອ່ານຕື່ມ

2. ຖະແຫຼງການຫຼາຍສັງຄົມທີ່ຈັດໂດຍ ESR - ກອບຈັນຍາບັນຂ້າມສັງຄົມສຳລັບ AI ໃນວິທະຍາສາດລັງສີ, ເນັ້ນໜັກໃສ່ການປົກຄອງ, ການນຳໃຊ້ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງແພດໝໍພາຍໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສະໜັບສະໜູນໂດຍ AI. ອ່ານຕື່ມ

3. ໜ້າອຸປະກອນການແພດທີ່ເປີດໃຊ້ງານດ້ວຍ AI ຂອງ FDA ສະຫະລັດ - ບັນຊີລາຍຊື່ຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ບັນທຶກວິທີການຂອງ FDA ສຳລັບອຸປະກອນການແພດທີ່ເປີດໃຊ້ງານດ້ວຍ AI, ລວມທັງຂໍ້ຄວນລະວັງກ່ຽວກັບຂອບເຂດ ແລະ ວິທີການກຳນົດການລວມເຂົ້າ. ອ່ານຕື່ມ

4. McKinney SM ແລະ ອື່ນໆ, Nature (2020) - ການປະເມີນຜົນລະດັບສາກົນຂອງລະບົບ AI ສຳລັບການກວດຫາມະເຮັງເຕົ້ານົມ, ລວມທັງການວິເຄາະການປຽບທຽບຜູ້ອ່ານ ແລະ ການຈຳລອງຜົນກະທົບຂອງວຽກງານໃນການຕັ້ງຄ່າການອ່ານສອງເທື່ອ. ອ່ານຕື່ມ

5. Roschewitz M. ແລະ ອື່ນໆ, Nature Communications (2023) - ການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງປະສິດທິພາບພາຍໃຕ້ການປ່ຽນແປງການໄດ້ມາໃນການຈັດປະເພດຮູບພາບທາງການແພດ, ໂດຍສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງການຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ການແກ້ໄຂການປ່ຽນແປງຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນໃນ AI ການຖ່າຍພາບທີ່ນຳໃຊ້. ອ່ານຕື່ມ

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ