ຂ້າມໄປຫາເນື້ອໃນ
 
ສະມາຄົມສາກົນ Parkinson ແລະ Movement Disorder Society

        ເຫຼັ້ມທີ 29, ສະບັບທີ 4 • ເດືອນທັນວາ 2025. 

ປັນຍາປະດິດ ແລະ ການດູແລຄົນເຈັບ: ຄວາມລັບແມ່ນຢູ່ໃນການດູແລຄົນເຈັບ 

“ຄວາມລັບຂອງການດູແລຄົນເຈັບແມ່ນຢູ່ໃນການດູແລຄົນເຈັບ” – ດຣ. ພີບອດດີ 

ສຳລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ໄດ້ດູແລຄົນເຈັບໂດຍກົງ, ຂະແໜງການລັງສີວິທະຍາເບິ່ງຄືວ່າເໝາະສົມສຳລັບການທົດແທນມະນຸດໂດຍ AI. ຫຼັງຈາກທີ່ທັງໝົດ, ການຊ້ຳຊ້ອນ, ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ, ແລະການວິນິດໄສມາດຕະຖານຄຳທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນກາງໄດ້ກຳນົດຂະແໜງການນີ້. ໃນກອງປະຊຸມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ຕະຫຼາດສຳລັບສະຕິປັນຍາປີ 2016 ທີ່ໂຕຣອນໂຕ, ນັກວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ມີຊື່ສຽງ ແລະ ຜູ້ໄດ້ຮັບລາງວັນ Turing, Geoffrey Hinton, PhD, ໄດ້ປະກາດຢ່າງມີຊື່ສຽງວ່ານັກວິທະຍາສາດລັງສີວິທະຍາແມ່ນຄືກັບ "ໝາປ່າ" ທີ່ບໍ່ຮູ້ວ່າ "ບໍ່ມີພື້ນດິນຢູ່ໃຕ້ພວກມັນ" ແລະ "ພວກເຮົາຄວນຢຸດການຝຶກອົບຮົມນັກວິທະຍາສາດລັງສີວິທະຍາດຽວນີ້, ມັນເປັນທີ່ຈະແຈ້ງແລ້ວ.." ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊົມຫົວຂວັນ.1 ເກືອບໜຶ່ງທົດສະວັດຕໍ່ມາ, ຄວາມຕ້ອງການນັກລັງສີວິທະຍາມີຫຼາຍກວ່າການສະໜອງຫຼາຍ. ລັງສີວິທະຍາແມ່ນໜຶ່ງໃນຂະແໜງການທີ່ມີລາຍໄດ້ສູງສຸດໃນສະຫະລັດອາເມລິກາ ໂດຍມີຈຳນວນຕຳແໜ່ງງານທີ່ສະເໜີໃຫ້ໃນປີ 2025 ເປັນປະຫວັດການ. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ວ່າເກືອບ 80% ຂອງອຸປະກອນການແພດທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຈາກ FDA ຖືກຈັດປະເພດຢູ່ໃນໝວດລັງສີວິທະຍາ.2​, 3 ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງຈະເປັນຕົວຊີ້ວັດທີ່ບໍ່ພຽງພໍສຳລັບການດູແລຄົນເຈັບທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ມີຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ. ເມື່ອ AI ພັດທະນາໄປ, ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າບົດບາດຂອງນັກວິທະຍາສາດລັງສີຈະພັດທະນາໄປເປັນ "ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານ" ເພື່ອປະສົມປະສານ ແລະ ຕີຄວາມຂໍ້ມູນທີ່ສັບສົນຈາກເຄື່ອງໝາຍທາງດ້ານຄລີນິກ ແລະ ການຖ່າຍພາບຕ່າງໆເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິນິດໄສ ແລະ ນຳພາການປິ່ນປົວ.4 ຕົວຢ່າງຂອງລັງສີວິທະຍາເປັນບົດຮຽນໃຫ້ແກ່ແພດສາດຄົນອື່ນໆ ແລະ ຜູ້ທີ່ຊອກຫາວິທີປັບປຸງມັນ. 

ມີການປ່ຽນແປງທີ່ບໍ່ຊັດເຈນແຕ່ແນ່ນອນໃນການສົນທະນາກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງ AI ໃນການແພດ. ການສົມມຸດຕິຖານກ່ຽວກັບ AI ທີ່ຈະທົດແທນທ່ານໝໍໄດ້ຖືກທົດແທນດ້ວຍການສົນທະນາກ່ຽວກັບການປັບປຸງທີ່ອີງໃສ່ລະບົບເພື່ອເພີ່ມການດູແລຄົນເຈັບ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ການແກ້ໄຂອຸປະສັກໃນການໃຫ້ທ່ານໝໍເປັນທ່ານໝໍໃນປີ 2025, ປະສົບການ ແລະ ຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຄົນເຈັບ ແລະ ທ່ານໝໍ, ພ້ອມທັງຄຸນນະພາບຂອງການດູແລທີ່ໄດ້ຮັບໄດ້ຖືກກີດກັນໂດຍພາລະດ້ານການບໍລິຫານລວມທັງໂມດູນທີ່ບໍ່ມີຈິດວິນຍານ, ບັນຫາທາງດ້ານເຕັກນິກ (ການເສຍຊີວິດຍ້ອນການຄລິກ 1,000 ຄັ້ງ), ຄວາມຕ້ອງການດ້ານເອກະສານ, ການສະໜັບສະໜູນທາງດ້ານການແພດທີ່ບໍ່ພຽງພໍດ້ວຍການໂທລະສັບ ແລະ ຂໍ້ຄວາມ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການສຳລັບການອະນຸມັດຈາກປະກັນໄພສຳລັບການທົດສອບ ແລະ ການປິ່ນປົວທີ່ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດ.5 ການນໍາໃຊ້ AI ກໍາລັງຖືກສືບສວນໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້. ເທັກໂນໂລຢີການຂຽນແບບ Ambient ສາມາດຖອດຂໍ້ຄວາມການສົນທະນາລະຫວ່າງທ່ານໝໍກັບຄົນເຈັບໃນຄລີນິກໄດ້, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໝໍສາມາດສຸມໃສ່ຄົນເຈັບ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງກັງວົນກ່ຽວກັບເອກະສານພ້ອມໆກັນ. ໂດຍການອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານໝໍ ແລະ ຄົນເຈັບສົນທະນາກັນໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຂົາເຈົ້າອາດຈະປັບປຸງຄຸນຄ່າການວິນິດໄສ ແລະ ການປິ່ນປົວຂອງການໄປພົບແພດ.6 ຜູ້ຂຽນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສາມາດປັບປຸງຄວາມອິດເມື່ອຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້.7 ໃນລັກສະນະດຽວກັນ, AI ສາມາດຊ່ວຍໃນການບັນທຶກເອກະສານຄົນເຈັບໃນໂຮງໝໍໄດ້8, ການປັບປຸງການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນໂດຍການລາຍງານມາດຕະການຄຸນນະພາບໃນເວລາ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໜ້ອຍທີ່ສຸດ9, ຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນສຳລັບການເຕືອນກ່ຽວກັບຢາ ແລະ ການກຳນົດເວລາ, ແລະ ການຕ້ານການປະຕິເສດທີ່ຜິດຈັນຍາບັນໂດຍບໍລິສັດປະກັນໄພທີ່ມີຈົດໝາຍສະແດງຄວາມຈຳເປັນທາງການແພດ.10 ການນໍາໃຊ້ຮູບແບບ AI ທີ່ເໝາະສົມຢ່າງມີປະສິດທິພາບສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ດ້ວຍການປັບປຸງປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນໃນລະດັບວິສາຫະກິດ.11 ໃນຖານະເປັນດັ່ງກ່າວ, AI ສາມາດຊ່ວຍວາງຄົນເຈັບໃຫ້ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງການດູແລຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້.  

ພວກເຮົາຕ້ອງຈື່ຫຼັກການບາງຢ່າງໄວ້. ນະວັດຕະກໍາ ແລະ ການລວມເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກປະຈໍາວັນຜ່ານນະໂຍບາຍຕ້ອງສອດຄ່ອງກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ສຸດທີ່ພວກເຮົາຈະບໍ່ປ່ອຍໃຫ້ AI ເປັນສາເຫດຂອງ "hyposkilia" ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ໃນການປະຕິບັດທາງດ້ານຄລີນິກ. AI ເປັນເຄື່ອງມືໃນວິວັດທະນາການທີ່ໂຊກບໍ່ດີໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກການໂຄສະນາເກີນຈິງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຢູ່ໃນມືຂອງຜູ້ທີ່ບໍ່ມີສິດທິພິເສດໃນການດູແລຄົນເຈັບ. ສິ່ງນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ມັນເປັນຕົວແທນຂອງອຸດສາຫະກໍາທີ່ມີມູນຄ່າຫຼາຍພັນລ້ານໂດລາທີ່ມີແຮງກະຕຸ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.12 ຖ້າ AI ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ດ້ວຍຄວາມສົງໄສ, ມັນສາມາດເປັນປະໂຫຍດສຳລັບການເຂົ້າເຖິງສິ່ງທີ່ຮູ້ແລ້ວ. ມັນເປັນສິ່ງຈຳເປັນທີ່ແພດ ແລະ ຄົນເຈັບມີບົດບາດສຳຄັນໃນການພັດທະນາ ແລະ ການປະເມີນຜົນຂອງ AI ຕື່ມອີກເພື່ອນຳພາການດູແລທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ດີ.13  

ອ່ານເຈ້ຍ

 

ເອກະສານ 

  1. Geoff Hinton: ກ່ຽວກັບລັງສີວິທະຍາ. YouTube: ຫ້ອງທົດລອງການທຳລາຍທີ່ສ້າງສັນ. https://youtu.be/2HMPRXstSvQ?si=U0Pse9TV2JAg9h1q. 
  2. Mousa D. AI ບໍ່ໄດ້ທົດແທນນັກວິທະຍາສາດດ້ານລັງສີ. https://www.understandingai.org/p/ai-isnt-replacing-radiologists?utm_campaign=post&utm_medium=web. 2025 ວັນທີ 1 ຕຸລາ 2025. 
  3. ການບໍລິຫານ UFD. ອຸປະກອນການແພດທີ່ໃຊ້ປັນຍາປະດິດ. 2025 [20 ຕຸລາ 2025]; ສາມາດເຂົ້າເບິ່ງໄດ້ຈາກ: https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-enabled-medical-devices. 
  4. Jha S, Topol EJ. ການປັບຕົວເຂົ້າກັບປັນຍາປະດິດ: ນັກລັງສີວິທະຍາ ແລະ ນັກພະຍາດວິທະຍາໃນຖານະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. Jama. ວັນທີ 13 ທັນວາ 2016;316(22):2353-4. 
  5. Mahajan A, Lees AJ. "ເຄື່ອງຈັກຈະເຫັນເຈົ້າດຽວນີ້": ທັດສະນະຂອງແພດກ່ຽວກັບ "ປັນຍາປະດິດ" ໃນການດູແລທາງດ້ານຄລີນິກ. Mov Disord Clin Pract. 2025 ພຶດສະພາ;12(5):588-91. 
  6. Stokel-Walker C. ເຄື່ອງມື “ຜູ້ຂຽນອ້ອມຂ້າງ” ຮັບຟັງ ແລະ ສະຫຼຸບການປຶກສາຫາລືລະຫວ່າງທ່ານໝໍ ແລະ ຄົນເຈັບຂອງທ່ານ. BMJ. 2025;389:r663. 
  7. Olson KD, Meeker D, Troup M, ແລະ ອື່ນໆ. ການນຳໃຊ້ Ambient AI Scribes ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພາລະດ້ານການບໍລິຫານ ແລະ ຄວາມອິດເມື່ອຍດ້ານວິຊາຊີບ. JAMA Netw Open. 1 ຕຸລາ 2025;8(10):e2534976. 
  8. Williams CYK, Subramanian CR, Ali SS, ແລະ ອື່ນໆ. ບົດສະຫຼຸບການອອກຈາກໂຮງໝໍທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍແພດ ແລະ ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່. JAMA Intern Med. 1 ກໍລະກົດ 2025;185(7):818-25. 
  9. Boussina A, Krishnamoorthy R, Quintero K, ແລະ ອື່ນໆ. ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ສຳລັບການລາຍງານມາດຕະການຄຸນນະພາບຂອງໂຮງໝໍທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. Nejm ai. 2024 ຕຸລາ 24;1(11). 
  10. Deik A. ຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ອັນຕະລາຍທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນຈາກການລວມເອົາ ChatGPT ເຂົ້າໃນຄລີນິກຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງການເຄື່ອນໄຫວ. J Mov Disord. 2023 ພຶດສະພາ;16(2):158-62. 
  11. Klang E, Apakama D, Abbott EE, ແລະ ອື່ນໆ. ຍຸດທະສາດສຳລັບການນຳໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນໃນລະດັບລະບົບສຸຂະພາບ. NPJ Digit Med. 2024 ພະຈິກ 18;7(1):320. 
  12. Angus DC, Khera R, Lieu T, ແລະ ອື່ນໆ. AI, ສຸຂະພາບ, ແລະ ການດູແລສຸຂະພາບໃນມື້ນີ້ ແລະ ມື້ອື່ນ: ບົດລາຍງານກອງປະຊຸມສຸດຍອດ JAMA ກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດ. JAMA. 2025. 
  13. The L. ການຮຽກຮ້ອງເອົາການດູແລຄືນໃນຍຸກຂອງ AI. The Lancet. 2025;406(10512):1535. 

 

 

 

 

ອ່ານ​ເພິ່ມ​ເຕິມ ຍ້າຍ​ໄປ​ຄຽງ​ຄູ່​ກັນ​:

ບັນຫາເຕັມ    ເອ​ກະ​ສານ