AI không thể thay thế các bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán trực tiếp và quyết định điều trị

Cách đây không lâu, mô hình AI hiếm gặp của "Xiehe Taichu" AI được phát triển bởi Bệnh viện Đại học Y khoa Bắc Kinh và Viện Tự động hóa Học viện Khoa học Trung Quốc chính thức bước vào giai đoạn ứng dụng lâm sàng. Nhóm nghiên cứu coi khả năng đàn áp hiệu quả "ảo tưởng" trí tuệ nhân tạo là một trong ba lợi thế cốt lõi của nó. Các báo cáo liên quan cho thấy các mô hình trí tuệ nhân tạo truyền thống thường tạo ra "ảo ảnh" do tiếng ồn dữ liệu hoặc các điểm mù kiến ​​thức, có thể dễ dàng dẫn đến những suy luận sai lầm. Bằng cách tích hợp dữ liệu có thẩm quyền, cập nhật kiến ​​thức động và thêm các cơ chế truy xuất nguồn gốc, "Concordia · taichu" triệt tiêu hiệu quả sự xuất hiện của "ảo ảnh" trong mô hình và tăng cường độ tin cậy của việc ra quyết định lâm sàng.

Để ngăn chặn 'ảo giác', chúng tôi chủ yếu sử dụng các bộ dữ liệu chất lượng cao cục bộ (như chẩn đoán và hồ sơ điều trị thực tế) và một số lượng lớn các cơ sở kiến ​​thức được xác nhận thủ công (như chẩn đoán lâm sàng và hướng dẫn điều trị, sách giáo khoa và tài liệu khoa học có sẵn công khai) để tinh chỉnh mô hình. "Gong Mengchun giải thích," thông qua các kỹ thuật như kỹ thuật từ nhanh chóng, hỗ trợ bằng chứng hiệu quả, xác minh truy xuất nguồn gốc, xác minh tiêu chí, vv được áp dụng trong quá trình lý luận, và phản hồi và điều chỉnh được cung cấp liên tục. "Điều này có thể được hiểu là cho phép AI chỉ học" kiến ​​thức tốt "và hạn chế" ranh giới "của lý luận hoặc thêm cơ chế" truy xuất nguồn gốc "để liên tục sửa đổi" giáo dục "trước khi áp dụng lâm sàng.

Theo thống kê được công bố bởi các tổ chức chuyên nghiệp có liên quan, Deepseek đã được triển khai tại các bệnh viện hàng đầu tại Trung Quốc. Một số bệnh viện, bao gồm Bệnh viện Huashan liên kết với Đại học Fudan, Bệnh viện Ruijin và Bệnh viện Nhân dân Thâm Quyến, đã bắt đầu nghiên cứu và phát triển chung với các công ty trí tuệ nhân tạo trong nước. Thông qua hội nhập kỷ luật và lắp ghép chéo, họ đã tăng tốc thúc đẩy trí thông minh y tế và giải quyết vấn đề "nút cổ chai". Ngành công nghiệp tin rằng việc sử dụng công nghệ "chưng cất kiến ​​thức phân cấp" độc đáo của Deepseek có thể làm giảm 30%khối lượng công việc của suy luận và tính toán trong các kịch bản y tế phức tạp.

Một lượng lớn nghiên cứu dựa trên dữ liệu lâm sàng đa phương thức trong và ngoài nước đã xác nhận rằng những hiểu biết lâm sàng được cung cấp bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể vượt quá giới hạn kiến ​​thức và cảm giác vật lý mà các bác sĩ có thể nắm bắt, đưa ra ý kiến ​​phụ trợ quan trọng cho việc ra quyết định lâm sàng. Gong Mengchun nói rằng khi nói đến bằng chứng và phán đoán mới do AI cung cấp, chúng ta nên áp dụng một thái độ "xác minh thận trọng và phán đoán đầy đủ", xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu lâm sàng đa phương thức, sắp xếp hàng đợi chất lượng cao và xác minh các khám phá y tế dựa trên dữ liệu khác nhau. Tích hợp bằng chứng lâm sàng do AI cung cấp vào quá trình chẩn đoán và điều trị dưới dạng chẩn đoán và điều trị đa ngành (MDT) để phục vụ bệnh nhân là một trong những xu hướng phát triển chính trong lĩnh vực nghiên cứu y học toàn cầu.