Trong tương lai, số phận của các bệnh nhân hôn mê sẽ do thuật toán máy tính quyết định
Các nhà nghiên cứu tại Trung Quốc sẽ sử dụng một thuật toán để xác định xem liệu một bệnh nhân hôn mê có thức dậy lần nữa hay không.
Khi một người rơi vào trạng thái hôn mê, họ mất toàn bộ các chức năng vận động. Hoạt động não chậm lại đáng kể. Trong hầu hết các trường hợp, không có kích thích nào từ bên ngoài, như ánh sáng hay chuyển động, có thể đánh thức những bệnh nhân này. Rất khó để xác định trạng thái của họ trong tương lai – liệu họ có thức dậy lần nữa hay không?
Theo Futurism, các nhà thần kinh học Trung Quốc tại Viện Khoa học và Bệnh viện công PLA ở Bắc Kinh đang làm việc tích cực để phát triển một công cụ giúp các bác sĩ dự báo được chính xác điều đó. Nhưng họ có một lợi thế về mặt công nghệ mà nhiều thế hệ bác sỹ đi trước không có: máy học (machine learning). Các thuật toán như vậy là một phần trong một kho các công cụ phân tích dữ liệu ngày một mạnh mẽ hơn, có thể giúp các thành viên trong gia đình và các bác sỹ đưa ra những quyết định khó khăn về hướng điều trị của một bệnh nhân, hay giúp xác định khi nào là thời điểm thích hợp để nói lời tạm biệt.
Các nhà nghiên cứu đã cho thuật toán máy học nghiên cứu dữ liệu fMRI (chụp cộng hưởng từ chức năng) từ hàng ngàn bệnh nhân hôn mê. Nhờ đó, thuật toán này hiểu được khả năng có thể hồi phục của một bệnh nhân cụ thể.
Kết quả thu được thực sự rất hứa hẹn.
“ Chúng tôi đã dự đoán thành công việc một số bệnh nhân có lại được nhận thức sau khi được chẩn đoán ban đầu là không còn hi vọng hồi phục nữa” – các nhà nghiên cứu nói.
Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng, thuật toán này chính xác đến 90%, và họ đã sử dụng kỹ thuật này trên hơn 300.000 bệnh nhân trên khắp Trung Quốc. Họ hi vọng công nghệ này có thể giúp nhiều hơn con số ước tính 50.000 “bệnh nhân mắc chứng rối loạn ý thức kinh niên” tại Trung Quốc.
Video đang HOT
Đặt cược số phận vào máy móc có vẻ là một lựa chọn mạo hiểm, nhưng các bệnh nhân hôn mê thực ra lại là những đối tượng lý tưởng để áp dụng loại hình công nghệ máy học này – theo lời Pascal Kaufmann, nhà thần kinh học và là người sáng lập ra Starmind, một công ty trụ sở tại Thụy Sỹ đang phát triển trí tuệ nhân tạo để giúp nhân viên các công ty lớn giao tiếp với nhau. Trên thực tế, máy móc có khả năng phân tích loại dữ liệu sinh học phức tạp này tốt hơn nhiều so với con người. “ Những cỗ máy đó chẳng làm gì khác ngoài những việc loài người đang làm. Chúng cũng nhìn vào cùng một bộ dữ liệu – chúng làm y hệt. Tuy nhiên, chúng làm với tốc độ nhanh hơn và đáng tin cậy hơn chúng ta gấp một triệu lần”.
Các nhà nghiên cứu tại Bắc Kinh không cho rằng máy móc nên được đưa ra quyết định cuối cùng về sự sống hay cái chết của các bệnh nhân hôn mê. “ Khi chúng tôi thông báo cho gia đình bệnh nhân về chẩn đoán của AI, chúng tôi luôn nói với họ rằng quyết định của họ chỉ nên dựa vào chúng từ 20 đến 50% mà thôi” – Yang Yi, một bác sỹ thuộc Khoa Phẫu thuật Thần Kinh tại Bệnh viện công PLA và là nhà nghiên cứu trong dự án cho biết.
Kaufmann đồng ý – đánh giá của một hệ thống máy tính chỉ đáng quan tâm nếu nó xác định rằng một bệnh nhân hôn mê có tiềm năng hồi phục sau khi các bác sỹ con người đánh giá là không còn hi vọng nữa, chứ không phải ngược lại. “ Khi bác sỹ con người nói bệnh nhân sẽ không bao giờ thức dậy lần nữa, đó là một cảnh tượng đau lòng. Việc bạn thực sự để một bệnh nhân ra đi vì kết quả của máy móc – đó là điều không nên diễn ra” – Kaufmann nói – “ Tôi nghĩ bạn chỉ nên để ý đến những kết quả của máy móc nêu ai đó nói với bạn rằng vẫn còn hi vọng“.
Hiện nay, khi chúng ta đã có công nghệ có thể giúp dự báo tốt hơn liệu các bệnh nhân hôn mê sẽ hồi tỉnh, Kaufmann nói sẽ rất nguy hiểm nếu để các bác sỹ con người phân tích các dữ liệu này một mình. Nó giống như xe hơi tự lái vậy – tài xế con người dễ bị tai nạn hơn rất nhiều lần so với các tài xế giao phó cho xe tự lái. “ Cho bác sỹ quyền phán quyết liệu một người sẽ thức dậy hay không sẽ rất nguy hiểm bởi tỉ lệ lỗi của bác sỹ con người cao hơn nhiều so với máy móc” – Kaufmann nói.
Ở thời điểm này, thuật toán nói trên chỉ được áp dụng đối với các bệnh nhân hôn mê. Và đó có lẽ là điều tốt. Máy móc thực sự tốt hơn các bác sỹ trong việc đánh giá tình trạng của một bệnh nhân, Kaufmann cho biết. Nhưng chúng lại không có những kỹ năng mềm mà các bệnh nhân trông chờ người bác sỹ chữa trị cho họ phải có. “ Vấn đề là, khi nói đến tương tác con người [với các bệnh nhân không ở trạng thái hôn mê], thì tất nhiên bác sỹ con người vượt trội hơn so với máy móc, bởi bạn có thể đánh giá hành vi, cách họ nói chuyện… – có rất nhiều yếu tố mà máy móc không thể đối phó tốt được“.
Cho phép một máy tính gây ảnh hưởng lên quyết định liên quan sự sống hay cái chết của một bệnh nhân giống như một tập của phim Black Mirror vậy, nhưng đó có lẽ là điều tốt. Có khả năng các thuật toán máy học sẽ tiến vào nhiều lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hơn nữa – chúng có thể phân tích dữ liệu y tế thu thập được từ người dùng thông qua các thiết bị đeo công nghệ cao, hay giúp robot phẫu thuật thực hiện công việc trên các bệnh nhân không còn (hoặc còn rất ít) khả năng tương tác. Với nhiều dữ liệu hơn, chúng sẽ ngày càng chính xác hơn.
Nhưng một tương lai nơi một mình máy móc tự đưa ra quyết định tháo phích cắm của hệ thống duy trì sự sống cho bệnh nhân hôn mê thì sao? Có lẽ còn lâu lắm.
Theo vnreview
AI nhận diện trai 'cong hay thẳng' chỉ với một tấm ảnh
Trí thông minh nhân tạo suy luận về giới tính của con người với độ chính xác lên đến 81% đã đặt ra mối quan ngại về các vấn đề đạo đức phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo mới có thể đoán chính xác ai đó có đồng tính hay không dựa trên hình ảnh khuôn mặt của họ. Kết quả nghiên cứu cho thấy máy có thể "gaydar" tốt hơn đáng kể so với con người.
Minh hoạ về công nghệ phân tích khuôn mặt trong thử nghiệm. Ảnh: The Guardian
Nghiên cứu của đại học Stanford đã gây ra sự tranh cãi khi đưa ra thuật toán máy tính có thể phân biệt chính xác giới tính giữa nam và nữ đồng tính lên đến 81%. Người ta nghi ngại liệu thuật toán này có đặt ra câu hỏi về nguồn gốc sinh học của xu hướng tình dục, đạo đức công nghệ phát hiện khuôn mặt và tiềm năng cho loại phần mềm trên để vi phạm quyền riêng tư của người dân hoặc bị lạm dụng vì mục đích chống cộng đồng LGBT.
Theo Economist, các thông tin thử nghiệm trong nghiên cứu được dựa trên mẫu hơn 35.000 hình ảnh mặt người đàn ông và phụ nữ đăng công khai trên một trang web hẹn hò của Mỹ.
Hai nhà khoa học Michal Kosinski và Yilun Wang đã sử dụng các tính năng nhận diện của "mạng nơron sâu" (hệ thống toán học tinh vi học cách phân tích hình ảnh dựa trên tập dữ liệu lớn) để thực hiện nghiên cứu trên.
Kết quả nghiên cứu cho thấy đàn ông và phụ nữ đồng tính có xu hướng, đặc điểm và các biểu hiện nổi bật. Ví dụ như "phong cách chải chuốt", thường xuất hiện ở những người đàn ông đồng tính, giúp trở nên nữ tính hơn và ngược lại.
Các dữ liệu cũng xác định những đặc điểm ngoại hình nhất định. Những người đàn ông đồng tính thường có khuôn hàm hẹp, mũi dài hơn và trán lớn hơn đàn ông bình thường. Ngoài ra, phụ nữ đồng tính có hàm trên và trán nhỏ hơn so với phụ nữ bình thường.
AI có thể nhận diện giới tính chính xác hơn con người. Ảnh: The Next Web
Mặc dù chỉ là thử nghiệm nhưng trí tuệ nhân tạo này tạo nên mối nghi ngại lớn. Với hàng tỷ hình mặt người được lưu trữ trên các trang mạng xã hội và trong cơ sở dữ liệu của chính phủ, thông tin công khai ấy có thể được sử dụng để phát hiện ra khuynh hướng tình dục của người dân và không có sự đồng ý của họ.
"Chắc chắn là đáng lo ngại. Giống như bất kỳ công cụ mới nào, nếu nó rơi vào tay kẻ xấu, nó có thể được sử dụng cho mục đích bệnh hoạn. Nếu bạn có thể lập hồ sơ người dân dựa trên sự xuất hiện, sau đó định danh và làm những điều khủng khiếp với họ, điều đó thực sự rất tồi tệ", Nick Rule, giáo sư tâm lý học tại Đại học Toronto, người đã công bố nghiên cứu khoa học về gaydar nói.
Gia Minh
Theo Zing
Tính năng Picture-in-Picture chính thức sử dụng trên YouTube khi mở bằng trình duyệt web máy tính Sau khi tiến hành thử nghiệm trên một số nhóm người dùng nhất định kể từ tháng 3, YouTube đã chính thức áp dụng tính năng Picture-in-Picture (PiP) trên trình duyệt web của máy tính, cho phép người dùng xem video ở dạng cửa sổ thu nhỏ cực kỳ tiện lợi. Tính năng này đã không còn quá xa lạ đối với người...