จุดเริ่มต้นของโมเดล AI
การพัฒนาโมเดล AI บุกเบิกนี้เป็นผลมาจากการทำงานร่วมกันของทีมวิจัยสหสาขาวิชาชีพ ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญจากคณะแพทยศาสตร์ LKS แห่งมหาวิทยาลัยฮ่องกง (HKUMed), InnoHK Laboratory of Data Discovery for Health (InnoHK D24H) และ London School of Hygiene & Tropical Medicine (LSHTM) ผลการค้นพบของพวกเขา ซึ่งตีพิมพ์ในวารสารอันทรงเกียรติ npj Digital Medicine เน้นย้ำถึงศักยภาพของ AI ในการเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติทางคลินิกและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
มะเร็งต่อมไทรอยด์เป็นโรคร้ายที่พบได้บ่อยทั้งในฮ่องกงและทั่วโลก จำเป็นต้องมีกลยุทธ์การจัดการที่แม่นยำ ความสำเร็จของกลยุทธ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับสองระบบที่สำคัญ:
- The American Joint Committee on Cancer (AJCC) หรือระบบการจัดระยะของมะเร็ง Tumor-Node-Metastasis (TNM): ระบบนี้ ซึ่งปัจจุบันอยู่ในรุ่นที่ 8 ใช้เพื่อกำหนดขอบเขตและการแพร่กระจายของมะเร็ง
- The American Thyroid Association (ATA) ระบบการจัดประเภทความเสี่ยง: ระบบนี้จัดหมวดหมู่ความเสี่ยงของการกลับเป็นซ้ำหรือการลุกลามของมะเร็ง
ระบบเหล่านี้ขาดไม่ได้สำหรับการทำนายอัตราการรอดชีวิตของผู้ป่วยและการแจ้งการตัดสินใจในการรักษา อย่างไรก็ตาม วิธีการดั้งเดิมในการรวมข้อมูลทางคลินิกที่ซับซ้อนเข้ากับระบบเหล่านี้ด้วยตนเอง มักใช้เวลานานและมีแนวโน้มที่จะไม่มีประสิทธิภาพ
AI Assistant ทำงานอย่างไร
เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ทีมวิจัยได้สร้าง AI Assistant ที่ใช้ประโยชน์จาก Large Language Models (LLMs) ซึ่งคล้ายกับที่ใช้ใน ChatGPT และ DeepSeek LLMs เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ ทำให้พวกเขาสามารถวิเคราะห์เอกสารทางคลินิกและเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการจัดระยะและการจัดประเภทความเสี่ยงของมะเร็งต่อมไทรอยด์
โมเดล AI ใช้ LLMs แบบโอเพนซอร์สออฟไลน์สี่ตัว ได้แก่ Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) และ Qwen (Alibaba) เพื่อวิเคราะห์เอกสารทางคลินิกแบบข้อความอิสระ วิธีการนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลสามารถประมวลผลข้อมูลทางคลินิกได้หลากหลาย รวมถึงรายงานทางพยาธิวิทยา บันทึกการผ่าตัด และเวชระเบียนอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
การฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล AI
โมเดล AI ได้รับการฝึกฝนอย่างพิถีพิถันโดยใช้ชุดข้อมูลโอเพนซอร์สในสหรัฐอเมริกา ซึ่งมีรายงานทางพยาธิวิทยาจากผู้ป่วยมะเร็งต่อมไทรอยด์ 50 ราย ซึ่งมาจาก Cancer Genome Atlas Program (TCGA) หลังจากขั้นตอนการฝึกอบรม ประสิทธิภาพของโมเดลได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดกับรายงานทางพยาธิวิทยาจากผู้ป่วย TCGA 289 ราย และกรณีจำลอง 35 รายที่สร้างขึ้นโดยศัลยแพทย์ต่อมไร้ท่อที่มีประสบการณ์ กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องที่ครอบคลุมนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลมีความแข็งแกร่งและเชื่อถือได้ในสถานการณ์ทางคลินิกที่หลากหลาย
ประสิทธิภาพและความแม่นยำ
ด้วยการรวมผลลัพธ์ของ LLMs ทั้งสี่ตัว ทีมวิจัยได้ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของโมเดล AI อย่างมีนัยสำคัญ โมเดลนี้มีความแม่นยำโดยรวมที่น่าประทับใจ 88.5% ถึง 100% ในการจัดประเภทความเสี่ยง ATA และ 92.9% ถึง 98.1% ในการจัดระยะมะเร็ง AJCC ระดับความแม่นยำนี้สูงกว่าการตรวจสอบเอกสารด้วยตนเองแบบดั้งเดิม ซึ่งมักจะเกิดจากข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันของมนุษย์
ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของโมเดล AI นี้คือ ความสามารถในการลดเวลาที่แพทย์ใช้ในการเตรียมตัวก่อนการปรึกษาประมาณ 50% การประหยัดเวลาในครั้งนี้ช่วยให้แพทย์สามารถอุทิศเวลาให้กับการดูแลผู้ป่วยโดยตรงได้มากขึ้น ปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของผู้ป่วย และเพิ่มคุณภาพการดูแล
ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากทีมวิจัย
ศาสตราจารย์ Joseph T Wu, Sir Kotewall Professor ด้านสาธารณสุขและกรรมการผู้จัดการของ InnoHK D24H ที่ HKUMed เน้นย้ำถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่นของโมเดล โดยระบุว่า ‘โมเดลของเรามีความแม่นยำมากกว่า 90% ในการจัดประเภทระยะมะเร็ง AJCC และหมวดความเสี่ยง ATA ข้อได้เปรียบที่สำคัญของโมเดลนี้คือ ความสามารถแบบออฟไลน์ ซึ่งจะช่วยให้สามารถปรับใช้ในพื้นที่ได้โดยไม่จำเป็นต้องแชร์หรืออัปโหลดข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อน ซึ่งจะช่วยให้ความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยสูงสุด’
ศาสตราจารย์ Wu ยังเน้นย้ำถึงความสามารถของโมเดลในการทำงานเทียบเท่ากับ LLMs ออนไลน์ที่มีประสิทธิภาพ เช่น DeepSeek และ GPT-4o โดยกล่าวว่า ‘เมื่อพิจารณาถึงการเปิดตัวล่าสุดของ DeepSeek เราได้ทำการทดสอบเปรียบเทียบเพิ่มเติมด้วย ‘แนวทาง zero-shot’ กับ DeepSeek เวอร์ชันล่าสุด—R1 และ V3—เช่นเดียวกับ GPT-4o เรายินดีที่พบว่าโมเดลของเราทำงานเทียบเท่ากับ LLMs ออนไลน์ที่มีประสิทธิภาพเหล่านี้’
Dr. Matrix Fung Man-him อาจารย์คลินิกและหัวหน้าศัลยกรรมต่อมไร้ท่อ ภาควิชาศัลยศาสตร์ คณะแพทยศาสตร์คลินิก HKUMed เน้นย้ำถึงประโยชน์เชิงปฏิบัติของโมเดล โดยระบุว่า ‘นอกเหนือจากการให้ความแม่นยำสูงในการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลจากรายงานทางพยาธิวิทยาที่ซับซ้อน บันทึกการผ่าตัด และบันทึกทางคลินิก โมเดล AI ของเรายังช่วยลดเวลาเตรียมการของแพทย์ลงเกือบครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับการตีความของมนุษย์ สามารถให้การจัดระยะของมะเร็งและการแบ่งชั้นความเสี่ยงทางคลินิกพร้อมกันโดยอิงจากระบบทางคลินิกที่เป็นที่ยอมรับในระดับสากลสองระบบ’
Dr. Fung ยังเน้นย้ำถึงความสามารถรอบด้านของโมเดลและศักยภาพในการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย โดยระบุว่า ‘โมเดล AI มีความหลากหลายและสามารถบูรณาการเข้ากับการตั้งค่าต่างๆ ในภาครัฐและเอกชนได้อย่างง่ายดาย และทั้งสถาบันดูแลสุขภาพและการวิจัยในประเทศและต่างประเทศ เรามองโลกในแง่ดีว่าการนำโมเดล AI นี้ไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของแพทย์แนวหน้าและปรับปรุงคุณภาพการดูแล นอกจากนี้ แพทย์จะมีเวลาให้คำปรึกษากับผู้ป่วยมากขึ้น’
Dr. Carlos Wong, Honorary Associate Professor ในภาควิชาเวชศาสตร์ครอบครัวและการดูแลเบื้องต้น คณะแพทยศาสตร์คลินิก HKUMed เน้นย้ำถึงความสำคัญของการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลด้วยข้อมูลผู้ป่วยในโลกแห่งความเป็นจริง โดยระบุว่า ‘สอดคล้องกับการสนับสนุนอย่างแข็งขันของรัฐบาลในการนำ AI มาใช้ในการดูแลสุขภาพ ดังตัวอย่างจากการเปิดตัวระบบการเขียนรายงานทางการแพทย์ที่ใช้ LLM ใน Hospital Authority เมื่อเร็วๆ นี้ ขั้นตอนต่อไปของเราคือ การประเมินประสิทธิภาพของ AI Assistant นี้ด้วยข้อมูลผู้ป่วยในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมาก’
Dr. Wong ยังเน้นย้ำถึงศักยภาพของโมเดลที่จะนำไปใช้ในการตั้งค่าทางคลินิกและโรงพยาบาล โดยระบุว่า ‘เมื่อได้รับการตรวจสอบความถูกต้องแล้ว โมเดล AI สามารถนำไปใช้ในการตั้งค่าทางคลินิกและโรงพยาบาลจริงได้อย่างง่ายดาย เพื่อช่วยให้แพทย์ปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานและการรักษา’
ผลกระทบต่อการปฏิบัติทางคลินิก
การพัฒนาโมเดล AI นี้มีผลกระทบอย่างมากต่อการปฏิบัติทางคลินิกในด้านการวินิจฉัยและการจัดการมะเร็งต่อมไทรอยด์ ด้วยการทำให้กระบวนการจัดระยะมะเร็งและการจัดประเภทความเสี่ยงเป็นไปโดยอัตโนมัติ โมเดลนี้สามารถช่วยให้แพทย์มีสมาธิกับด้านอื่นๆ ที่สำคัญของการดูแลผู้ป่วย เช่น การวางแผนการรักษาและการให้คำปรึกษาแก่ผู้ป่วย
นอกจากนี้ ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูงของโมเดลสามารถช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันในกระบวนการวินิจฉัยได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจในการรักษาที่มีข้อมูลมากขึ้นและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย
โมเดล AI ยังมีศักยภาพในการปรับปรุงการเข้าถึงการดูแลที่มีคุณภาพสำหรับผู้ป่วยในพื้นที่ที่ด้อยโอกาส ด้วยการช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยและจัดการมะเร็งต่อมไทรอยด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลนี้สามารถช่วยลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงการดูแลสุขภาพและผลลัพธ์
ทิศทางในอนาคต
ทีมวิจัยวางแผนที่จะปรับปรุงและพัฒนาโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง โดยมุ่งเน้นที่การขยายขีดความสามารถและเพิ่มความแม่นยำ การวิจัยในอนาคตจะสำรวจศักยภาพของโมเดลที่จะใช้ในด้านอื่นๆ ของการวินิจฉัยและการจัดการมะเร็งด้วย
นอกจากนี้ ทีมงานวางแผนที่จะทำการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อประเมินผลกระทบของโมเดล AI ต่อการปฏิบัติทางคลินิกและผลลัพธ์ของผู้ป่วย การศึกษาเหล่านี้จะช่วยกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการบูรณาการโมเดลเข้ากับขั้นตอนการทำงานทางคลินิก และเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย
การพัฒนาโมเดล AI นี้แสดงถึงก้าวสำคัญในการต่อสู้กับมะเร็งต่อมไทรอยด์ ด้วยการควบคุมพลังของปัญญาประดิษฐ์ นักวิจัยและแพทย์กำลังทำงานเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และการเข้าถึงของการวินิจฉัยและการจัดการมะเร็ง ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วยในท้ายที่สุด
การตรวจสอบโดยละเอียดเกี่ยวกับส่วนประกอบและฟังก์ชันการทำงานของโมเดล AI
สถาปัตยกรรมของโมเดล AI เป็นการผสมผสานที่ซับซ้อนของเทคโนโลยีล้ำสมัยหลายอย่าง ซึ่งออกแบบมาเพื่อเลียนแบบและปรับปรุงกระบวนการทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยทางการแพทย์ หัวใจสำคัญของโมเดลคือ Large Language Models (LLMs) ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการทำความเข้าใจ ตีความ และสร้างภาษามนุษย์ LLMs เหล่านี้ เช่น Mistral, Llama, Gemma และ Qwen ทำหน้าที่เป็นหน่วยการสร้างพื้นฐานสำหรับความสามารถในการวิเคราะห์ของ AI
บทบาทของ Large Language Models (LLMs)
LLMs ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อความและโค้ด ทำให้สามารถแยกแยะรูปแบบ ความสัมพันธ์ และความแตกต่างเล็กน้อยภายในข้อมูล ในบริบทของโมเดล AI นี้ LLMs มีหน้าที่วิเคราะห์เอกสารทางคลินิก รวมถึงรายงานทางพยาธิวิทยา บันทึกการผ่าตัด และเวชระเบียนอื่นๆ เอกสารเหล่านี้มักมีภาษาที่ซับซ้อนและเป็นเทคนิค ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจในระดับสูงในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
LLMs ประมวลผลข้อความโดยแยกออกเป็นหน่วยเล็กลง เช่น คำและวลี แล้ววิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยเหล่านี้ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการระบุเอนทิตีหลัก เช่น ขนาดของเนื้องอก การมีส่วนร่วมของต่อมน้ำเหลือง และการแพร่กระจายไปยังส่วนอื่น ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการกำหนดระยะและความเสี่ยงของมะเร็ง
Offline Open-Source LLMs: Mistral, Llama, Gemma และ Qwen
โมเดล AI ใช้ LLMs แบบโอเพนซอร์สออฟไลน์สี่ตัว: Mistral (Mistral AI), Llama (Meta), Gemma (Google) และ Qwen (Alibaba) การใช้ LLMs หลายตัวเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความแข็งแกร่งและความแม่นยำของโมเดล LLMs แต่ละตัวมีจุดแข็งและจุดอ่อนที่เป็นเอกลักษณ์ของตัวเอง และด้วยการรวมผลลัพธ์ของ LLMs เหล่านี้ โมเดลจึงสามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาโดยรวมของระบบเหล่านี้ได้
- Mistral: เป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและความสามารถในการทำงานได้ดีในงานต่างๆ
- Llama: ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัย โดยเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับความเข้าใจภาษา
- Gemma: ข้อเสนอของ Google เป็นที่รู้จักในด้านการบูรณาการกับบริการอื่นๆ ของ Google และประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการตอบคำถาม
- Qwen: พัฒนาโดย Alibaba มีความโดดเด่นในการจัดการงานภาษาจีนที่ซับซ้อน
การบูรณาการ LLMs ที่หลากหลายเหล่านี้ช่วยให้โมเดล AI ได้รับประโยชน์จากมุมมองและแนวทางที่หลากหลาย ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นในท้ายที่สุด
ชุดข้อมูลการฝึกอบรม: Cancer Genome Atlas Program (TCGA)
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดล AI ได้มาจาก Cancer Genome Atlas Program (TCGA) ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลสาธารณะที่ครอบคลุมซึ่งมีข้อมูลทางจีโนม ข้อมูลทางคลินิก และข้อมูลทางพยาธิวิทยาสำหรับผู้ป่วยมะเร็งหลายพันราย ชุดข้อมูล TCGA ให้ข้อมูลมากมายที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI เพื่อจดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ภายในข้อมูล
ชุดข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยรายงานทางพยาธิวิทยาจากผู้ป่วยมะเร็งต่อมไทรอยด์ 50 ราย รายงานเหล่านี้มีข้อมูลรายละเอียดเกี่ยวกับลักษณะของเนื้องอก รวมถึงขนาด รูปร่าง และตำแหน่ง ตลอดจนข้อมูลเกี่ยวกับการมีอยู่ของโรคแพร่กระจายใดๆ โมเดล AI เรียนรู้ที่จะระบุลักษณะเหล่านี้และใช้เพื่อจัดประเภทระยะและความเสี่ยงของมะเร็ง
กระบวนการตรวจสอบความถูกต้อง: การรับประกันความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ
ประสิทธิภาพของโมเดล AI ได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวดโดยใช้รายงานทางพยาธิวิทยาจากผู้ป่วย TCGA 289 ราย และกรณีจำลอง 35 รายที่สร้างขึ้นโดยศัลยแพทย์ต่อมไร้ท่อที่มีประสบการณ์ กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลมีความแม่นยำและเชื่อถือได้ในสถานการณ์ทางคลินิกที่หลากหลาย
กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบการจัดประเภทของโมเดล AI กับการจัดประเภทที่ทำโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ ความแม่นยำของโมเดล AI วัดโดยการคำนวณเปอร์เซ็นต์ของกรณีที่การจัดประเภทของโมเดล AI ตรงกับการจัดประเภทที่ทำโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์
การบรรลุความแม่นยำสูงในการจัดประเภทความเสี่ยง ATA และการจัดระยะมะเร็ง AJCC
โมเดล AI มีความแม่นยำโดยรวมที่น่าประทับใจ 88.5% ถึง 100% ในการจัดประเภทความเสี่ยง ATA และ 92.9% ถึง 98.1% ในการจัดระยะมะเร็ง AJCC อัตราความแม่นยำสูงเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติทางคลินิกและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย ความสามารถของโมเดลในการจัดประเภทระยะและความเสี่ยงของมะเร็งได้อย่างแม่นยำ สามารถช่วยให้แพทย์ทำการตัดสินใจในการรักษาที่มีข้อมูลมากขึ้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วย
ความสามารถออฟไลน์: การรับประกันความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย
ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของโมเดล AI นี้คือ ความสามารถออฟไลน์ ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถปรับใช้ในพื้นที่ได้โดยไม่จำเป็นต้องแชร์หรืออัปโหลดข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยและการรับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูล
ความสามารถออฟไลน์ยังทำให้โมเดล AI เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับโรงพยาบาลและคลินิกในการตั้งค่าที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร สิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้อาจไม่มีแบนด์วิดท์หรือโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรองรับโมเดล AI ออนไลน์ แต่ยังคงได้รับประโยชน์จากความสามารถของโมเดล AI ได้โดยการปรับใช้ในพื้นที่
การเปรียบเทียบกับ LLMs ออนไลน์: DeepSeek และ GPT-4o
ทีมวิจัยได้ทำการทดสอบเปรียบเทียบกับ DeepSeek และ GPT-4o เวอร์ชันล่าสุด ซึ่งเป็น LLMs ออนไลน์ที่มีประสิทธิภาพสองตัว ผลการทดสอบเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ทำงานได้เทียบเท่ากับ LLMs ออนไลน์เหล่านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแข่งขันกับระบบ AI ที่ดีที่สุดในโลก
ข้อเท็จจริงที่ว่าโมเดล AI สามารถทำงานได้เทียบเท่ากับ LLMs ออนไลน์โดยไม่จำเป็นต้องมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเป็นข้อได้เปรียบที่สำคัญ สิ่งนี้ทำให้โมเดล AI มีความน่าเชื่อถือและปลอดภัยมากขึ้น เนื่องจากไม่ได้ขึ้นอยู่กับเซิร์ฟเวอร์หรือเครือข่ายภายนอก
ผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงไปต่อประสิทธิภาพการดูแลสุขภาพและการดูแลผู้ป่วย
การบูรณาการโมเดล AI นี้เข้ากับขั้นตอนการทำงานทางคลินิก สัญญาว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในประสิทธิภาพการดูแลสุขภาพและการดูแลผู้ป่วย ความสามารถของโมเดลในการทำให้กระบวนการจัดระยะมะเร็งและการจัดประเภทความเสี่ยงเป็นไปโดยอัตโนมัติ สามารถช่วยให้แพทย์มีสมาธิกับด้านอื่นๆ ที่สำคัญของการดูแลผู้ป่วย เช่น การวางแผนการรักษาและการให้คำปรึกษาแก่ผู้ป่วย
โมเดล AI ยังสามารถช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันในกระบวนการวินิจฉัย ซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจในการรักษาที่มีข้อมูลมากขึ้นและปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย นอกจากนี้ โมเดลยังสามารถปรับปรุงการเข้าถึงการดูแลที่มีคุณภาพสำหรับผู้ป่วยในพื้นที่ที่ด้อยโอกาส โดยช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยและจัดการมะเร็งต่อมไทรอยด์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การจัดการกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและการรับประกันการดำเนินการ AI ที่มีความรับผิดชอบ
เช่นเดียวกับเทคโนโลยี AI อื่นๆ สิ่งสำคัญคือต้องจัดการกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและการรับประกันการดำเนินการ AI ที่มีความรับผิดชอบ ทีมวิจัยมุ่งมั่นที่จะพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI ในลักษณะที่มีจริยธรรม โปร่งใส และมีความรับผิดชอบ
ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมที่สำคัญประการหนึ่งคือ การรับประกันว่าโมเดล AI จะไม่ลำเอียงต่อกลุ่มผู้ป่วยใดๆ ทีมวิจัยกำลังทำงานเพื่อแก้ไขปัญหานี้โดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายและโดยการตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างรอบคอบในกลุ่มประชากรผู้ป่วยต่างๆ
ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมอีกประการหนึ่งคือ การรับประกันว่าผู้ป่วยจะได้รับแจ้งเกี่ยวกับการใช้ AI ในการดูแลของพวกเขา ทีมวิจัยมุ่งมั่นที่จะให้ข้อมูลที่ชัดเจนและกระชับแก่ผู้ป่วยเกี่ยวกับวิธีการใช้โมเดล AI และวิธีการที่อาจส่งผลกระทบต่อการดูแลของพวกเขา
ทีมวิจัยยังกำลังทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI ถูกใช้ในลักษณะที่สอดคล้องกับหลักการของจริยธรรมทางการแพทย์ เช่น ความเมตตา การไม่ก่อให้เกิดอันตราย ความเป็นอิสระ และความยุติธรรม ด้วยการปฏิบัติตามหลักการเหล่านี้ ทีมวิจัยสามารถช่วยให้แน่ใจว่าโมเดล AI ถูกใช้เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและส่งเสริมความเสมอภาคทางสุขภาพ