Một phiên bản nâng cấp của chatbot y tế do Google phát triển có thể sử dụng ảnh chụp từ điện thoại thông minh để chẩn đoán các bệnh ngoài da, đồng thời đánh giá được nhiều loại hình ảnh y tế khác — giúp cải thiện khả năng xác định nguyên nhân gây bệnh.
Một phiên bản trước đó của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) này từng vượt trội hơn các bác sĩ trong việc chẩn đoán chính xác và cả thái độ ứng xử với bệnh nhân. Bản nâng cấp hiện tại còn thể hiện tốt hơn cả bác sĩ trong việc diễn giải hình ảnh như điện tâm đồ và các tệp PDF kết quả xét nghiệm.
Phiên bản mới nhất về trí tuệ nhân tạo y tế, có tên là Articulate Medical Intelligence Explorer – AMIE, hiện vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm và được mô tả trong một bài báo đăng ngày 6-5. Bài viết chưa được bình duyệt.
Việc phát triển các hệ thống có khả năng tích hợp hình ảnh và thông tin lâm sàng “đưa chúng ta đến gần hơn với một trợ lý AI có thể suy nghĩ như bác sĩ thật”, theo bà Eleni Linos, giám đốc Trung tâm Sức khỏe Kỹ thuật số thuộc Đại học Stanford, người không tham gia nghiên cứu.
Mô phỏng chăm sóc sức khỏe
Để kiểm tra khả năng mới của AMIE, 25 người đóng vai bệnh nhân đã có các buổi tư vấn ảo với chatbot và một bác sĩ gia đình thật. Họ mô phỏng 105 kịch bản y tế với nhiều triệu chứng và tiền sử bệnh khác nhau, đồng thời cung cấp các hình ảnh y tế liên quan.
Sau mỗi buổi tư vấn, cả AMIE và bác sĩ con người đều đề xuất chẩn đoán và phương án điều trị. Một nhóm gồm 18 chuyên gia da liễu, tim mạch và nội khoa đã đánh giá chất lượng các buổi tư vấn dựa trên bản ghi và kết luận sau thăm khám.
Nhìn chung, kết quả cho thấy AMIE có độ chính xác cao hơn trong chẩn đoán so với các bác sĩ con người. Ngoài ra, chatbot ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như chất lượng hình ảnh thấp.
Phiên bản cập nhật này của chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Gemini 2.0 Flash của Google, có thể xử lý cả hình ảnh. Các nhà nghiên cứu đã tùy chỉnh mô hình cho mục đích y tế bằng cách thêm một thuật toán giúp chatbot cải thiện khả năng đối thoại chẩn đoán và lập luận lâm sàng.
Để xác nhận rằng hệ thống kết quả vượt trội hơn phiên bản gốc của Gemini 2.0, nhóm nghiên cứu đã yêu cầu mô hình mô phỏng các cuộc hội thoại giữa bệnh nhân và bác sĩ, trong đó mô hình lần lượt đóng vai bệnh nhân, bác sĩ và một bên thứ ba đánh giá cuộc trò chuyện. “Cách này giúp truyền đạt cho chatbot những hành vi mong muốn khi thực hiện đối thoại y tế,” theo ông Ryutaro Tanno, nhà khoa học tại Google DeepMind ở London và là đồng tác giả nghiên cứu.
Phương pháp này khác với cách tiếp cận trước đó — vốn cần huấn luyện lại mô hình bằng cơ sở dữ liệu chuyên biệt, theo ông Tanno. “Cách làm mới rẻ hơn nhiều và có thể dễ tiếp cận hơn.”
Linos cho biết việc sử dụng bệnh nhân đóng vai cũng là phương pháp phổ biến để đánh giá bác sĩ con người. Tuy nhiên, bà lưu ý rằng các tương tác mô phỏng không thể phản ánh đầy đủ sự phức tạp của chăm sóc thực tế. “Bác sĩ thật có kinh nghiệm, trực giác và khả năng khám bệnh trực tiếp — những yếu tố khó mô phỏng.”
Dan Zeltzer, chuyên gia sức khỏe kỹ thuật số tại Đại học Tel Aviv (Israel), đánh giá kết quả “có tiềm năng, nhưng còn nhiều điều chưa rõ về hiệu quả thực tế.” Ông cũng lưu ý rằng bài báo không công bố mã nguồn hay các câu lệnh nhắc mà nhà phát triển sử dụng, khiến các nhà nghiên cứu khác không thể tái tạo hệ thống hoặc cải tiến thêm.
Việc triển khai các mô hình như thế này trong thực tế là một thách thức, theo bà Xueyan Mei, nhà khoa học AI tại Trường Y Icahn ở Mount Sinai, New York. “Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng các mô hình ngôn ngữ lớn phục vụ chẩn đoán sẽ là xu hướng tương lai,” bà nói.
Chatbot y tế của Google có thể sử dụng thông tin và ảnh của bệnh nhân để xác định nguyên nhân gây ra bệnh ngoài da. Ảnh: Getty
