AI အသုံးပြုမှုကြောင့် ကင်ဆာရှာဖွေရာတွင် ဆရာဝန်များ၏ ကျွမ်းကျင်မှု ကျဆင်းကြောင်း လေ့လာမှုအသစ်တစ်ခုက ဖော်ပြ

(SeaPRwire) –   ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ပညာရှင်များ၊ ကုမ္ပဏီများ နှင့် အခြားသူများက ဆေးပညာနယ်ပယ်တွင် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍကို နှစ်ပေါင်းများစွာကတည်းက ချီးကျူးဂုဏ်ပြုခဲ့ကြသည်။ AI သည် ရောဂါရှာဖွေခြင်းမှ ဆရာဝန်များထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ စွမ်းဆောင်နိုင်သည်အထိ အကျိုးပြုသည်။ ဤအသွင်ကူးပြောင်းမှုနည်းပညာသည် တစ်နေ့နေ့တွင် “ ကင်ဆာရောဂါ ကုသနည်း” ကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးလိမ့်မည်ဟု AI ဝါသနာရှင်များက ခန့်မှန်းထားကြသည်။

သို့သော် လေ့လာမှုအသစ်တစ်ခုက AI ကို ပုံမှန်အသုံးပြုသည့် ဆရာဝန်များသည် လအနည်းငယ်အတွင်း ကျွမ်းကျင်မှု လျော့ကျသွားခဲ့သည်ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

ဗုဒ္ဓဟူးနေ့တွင် The Lancet ၌ ထုတ်ဝေခဲ့သော ထိုလေ့လာမှုက ခြောက်လအတွင်း ဆရာဝန်များသည် AI ၏ အကြံပြုချက်များကို လွန်စွာမှီခိုလာကြပြီး AI အကူအညီမပါဘဲ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့်အခါ “ လှုံ့ဆော်မှုနည်းပါးလာခြင်း၊ အာရုံစူးစိုက်မှု နည်းပါးလာခြင်းနှင့် တာဝန်ယူမှု နည်းပါးလာခြင်း” တို့ကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။

၎င်းသည် AI အသုံးပြုသူများအပေါ် ဖြစ်ပေါ်နိုင်သော ဆိုးကျိုးများကို သရုပ်ပြသည့် နောက်ဆုံးပေါ် လေ့လာမှုဖြစ်သည်။ Massachusetts Institute of Technology မှ ယခင်လေ့လာမှုတစ်ခုက ChatGPT သည် ထိုကဲ့သို့သော အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည့် ရလဒ်များ ဖြစ်ပေါ်စေကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။

လေ့လာမှုကို မည်သို့ပြုလုပ်ခဲ့သနည်း

ဥရောပရှိ အဖွဲ့အစည်းအသီးသီးမှ သုတေသီများသည် ပိုလန်နိုင်ငံရှိ အူမကြီး မှန်ပြောင်းဖြင့် ကင်ဆာ ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးအတွက် ဉာဏ်ရည်တု အသုံးပြုခြင်း (Artificial Intelligence in Colonoscopy for Cancer Prevention) စမ်းသပ်မှုတွင် ပါဝင်ခဲ့သည့် မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးရေးစင်တာ လေးခုကို စောင့်ကြည့်လေ့လာမှုတစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထိုလေ့လာမှုကို European Commission နှင့် Japan Society for the Promotion of Science တို့မှ ရန်ပုံငွေ ထောက်ပံ့ခဲ့သည်။

ထိုစမ်းသပ်မှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေဖြင့်၊ အဆိုပါစင်တာများသည် ၂၀၂၁ ခုနှစ်နှောင်းပိုင်းတွင် ပိုလစ် (polyps) များ— ကင်ဆာမဟုတ်သော သို့မဟုတ် ကင်ဆာအကျိတ်ဖြစ်နိုင်သော အဖုများ—ကို ရှာဖွေရန်အတွက် AI ကိရိယာများကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ထိုလေ့လာမှုသည် ၂၀၂၁ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလမှ ၂၀၂၂ ခုနှစ် မတ်လအတွင်း စုစုပေါင်း ၂,၁၇၇ ကြိမ် ပြုလုပ်ခဲ့သော အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများအနက် AI အကူအညီမပါဘဲ ပြုလုပ်ခဲ့သည့် ၁,၄၄၃ ကြိမ်ကို လေ့လာခဲ့သည်။ ထိုမှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများကို အတွေ့အကြုံရှိ မှန်ပြောင်းပညာရှင် ၁၉ ဦးက ဆောင်ရွက်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

သုတေသီများသည် AI အကူအညီကို မိတ်ဆက်ခြင်းမပြုမီ သုံးလနှင့် မိတ်ဆက်ပြီးနောက် သုံးလအတွင်း ပြုလုပ်ခဲ့သော အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများ၏ အရည်အသွေးကို နှိုင်းယှဉ်ခဲ့ကြသည်။ အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများကို AI အကူအညီဖြင့်ဖြစ်စေ၊ မပါဘဲဖြစ်စေ ကျပန်းပြုလုပ်ခဲ့သည်။ AI အကူအညီမပါဘဲ ပြုလုပ်ခဲ့သည့် မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများအနက် ၇၉၅ ကြိမ်ကို AI ကို ပုံမှန်မသုံးစွဲမီက ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး၊ ၆၄၈ ကြိမ်ကို AI ကိရိယာများ မိတ်ဆက်ပြီးနောက် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

လေ့လာမှုက ဘာတွေတွေ့ရှိခဲ့သလဲ

AI ကို မိတ်ဆက်ခြင်းမပြုမီ သုံးလအလိုတွင် adenoma ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှုန်း (ADR) သည် ၂၈% ခန့်ရှိခဲ့သည်။ AI ကို မိတ်ဆက်ပြီး သုံးလအကြာတွင် ဆရာဝန်များသည် AI အကူအညီမပါဘဲ ပြုလုပ်သည့်အခါ ထိုနှုန်းသည် ၂၂% သို့ ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ ADR သည် အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများအတွက် အများအားဖြင့် အသုံးပြုသော အရည်အသွေးညွှန်းကိန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ “ ဆရာဝန်တစ်ဦးမှ ပြုလုပ်သော စစ်ဆေးမှု မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများအနက် အနည်းဆုံး တစ်ခုသော သမိုင်းဝင် အတည်ပြုထားသည့် အူမကြီး adenoma သို့မဟုတ် adenocarcinoma ကို တွေ့ရှိသည့် ရာခိုင်နှုန်း” ဖြစ်သည်။ Adenoma များသည် ကင်ဆာဖြစ်နိုင်သော အဖုများဖြစ်ပြီး၊ ADR မြင့်မားလေ အူမကြီးကင်ဆာဖြစ်နိုင်ခြေ နည်းပါးလေဖြစ်သည်။

ထိုလေ့လာမှုက AI ကို အသုံးပြုသည့်အခါ မှန်ပြောင်းပညာရှင်များအား ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အမှန်တကယ် ကူညီပေးခဲ့သည်ကို တွေ့ရှိရသော်လည်း၊ ထိုအကူအညီကို ဖယ်ရှားလိုက်သောအခါ ဆရာဝန်များသည် ရှာဖွေတွေ့ရှိရာတွင် ပိုမိုညံ့ဖျင်းသွားခဲ့ကြသည်။

သုတေသီများက ၎င်းသည် AI ကဲ့သို့သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အထောက်အကူပြုစနစ်များ၏ အကြံပြုချက်များကို “ လူသားတို့၏ သဘာဝအရ လွန်စွာမှီခိုလိုသည့် စရိုက်” ကြောင့်ဖြစ်သည်ဟု သုံးသပ်ခဲ့ကြသည်။

“မည်သည့်နေရာကိုမဆို ခရီးသွားလိုပြီး Google Maps ကို အသုံးမပြုနိုင်ဘူးလို့ စဉ်းစားကြည့်ပါ” ဟု လေ့လာမှု၏ ပူးတွဲစာရေးသူဖြစ်ပြီး Medical University of Silesia မှ လက်ထောက်ပါမောက္ခ Marcin Romańczyk က TIME ကို ပြောကြားခဲ့သည်။ “ကျွန်တော်တို့ ဒါကို Google Maps သက်ရောက်မှုလို့ ခေါ်ပါတယ်။ တစ်နေရာရာကို သွားဖို့ကြိုးစားတဲ့အခါ ပုံမှန်မြေပုံကို အသုံးမပြုနိုင်တာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒါနဲ့ အတော်လေး ဆင်တူပါတယ်။”

လေ့လာမှု၏ သက်ရောက်မှုများ

လေ့လာမှုနှင့်အတူ အယ်ဒီတာ့အာဘော်တစ်ခု ရေးသားခဲ့သော်လည်း သုတေသနတွင် ပါဝင်ခဲ့ခြင်းမရှိသည့် University College Hospital London မှ အူလမ်းကြောင်း အထူးကု ဆရာဝန်ကြီး Omer Ahmad က TIME ကို ပြောကြားခဲ့သည်မှာ AI နှင့် ထိတွေ့မှုကြောင့် ဆရာဝန်များ၏ အမြင်အာရုံ ရှာဖွေမှု အလေ့အကျင့်များနှင့် ပိုလစ်များကို ရှာဖွေရာတွင် အရေးပါသော အာရုံခံကြည့်ရှုမှု ပုံစံများ အားနည်းသွားခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။

“အနှစ်ချုပ်အားဖြင့်၊ AI ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအပေါ် မှီခိုခြင်းသည် လူသားတို့၏ ပုံစံခွဲခြားသိမြင်နိုင်စွမ်းကို ထိုင်းမှိုင်းစေနိုင်သည်” ဟု Ahmad က ပြောသည်။ AI အကူအညီကို ရုပ်သိမ်းလိုက်သည့်အခါ AI ကို ပုံမှန်အသုံးပြုခြင်းသည် “ရောဂါရှာဖွေရာတွင် ယုံကြည်မှု လျော့ကျစေနိုင်သည်” သို့မဟုတ် မှန်ပြောင်းပညာရှင်များ၏ အူမကြီး မှန်ပြောင်းကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်း ကျွမ်းကျင်မှု လျော့ကျစေနိုင်သည်ဟု ၎င်းက ထပ်မံဖြည့်စွက်ပြောကြားခဲ့သည်။

SMC ကို မှတ်ချက်ပြုပြောကြားရာတွင် University of Hertfordshire’s Department of Computer Science မှ အကြီးတန်း ကထိက Catherine Menon က “AI အသုံးပြုမှုကြောင့် ကျွမ်းကျင်မှု လျော့ကျခြင်းကို ယခင်လေ့လာမှုများတွင် သီအိုရီအရ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အန္တရာယ်အဖြစ် ဖော်ပြခဲ့ကြသော်လည်း၊ ဤလေ့လာမှုသည် ရောဂါရှာဖွေရန် အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးရာတွင် AI အသုံးပြုခြင်းကြောင့် ကျွမ်းကျင်မှု လျော့ကျခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြသည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ အချက်အလက်များကို ပထမဆုံးအကြိမ် တင်ပြခြင်းဖြစ်သည်။” ဟု ပြောကြားခဲ့သည်။ AI အပေါ် လွန်စွာမှီခိုခြင်းသည် ကျန်းမာရေးပညာရှင်များကို နည်းပညာဆိုင်ရာ အားနည်းချက်များကြောင့် အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်ဟု Menon က စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။

အခြားသော ကျွမ်းကျင်သူများကမူ တစ်ခုတည်းသော လေ့လာမှုမှ ကောက်ချက်ချခြင်းအပေါ် ပိုမိုသတိထားကြသည်။

Queen Mary University of London မှ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ AI နှင့် စက်သင်ယူမှု ပါမောက္ခ Venet Osmani က SMC ကို မှတ်ချက်ပြုပြောကြားရာတွင် လေ့လာမှုကာလအတွင်း AI အကူအညီပေးသည့် နှင့် AI အကူအညီမပေးသည့် အူမကြီး မှန်ပြောင်းကြည့်ရှုစစ်ဆေးမှုများ စုစုပေါင်းအရေအတွက် တိုးလာခဲ့သည်။ တိုးလာသော လုပ်ငန်းတာဝန်များက ဆရာဝန်များ ပင်ပန်းနွမ်းနယ်လာစေပြီး ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှုန်း နိမ့်ကျစေခြင်း ဖြစ်နိုင်ကြောင်း Osmani က အကြံပြုခဲ့သည်။

Brunel University of London မှ ဉာဏ်ရည်တု ပါမောက္ခ Allan Tucker ကလည်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်မှာ AI အကူအညီဖြင့် ဆရာဝန်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် တိုးတက်လာခဲ့သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်အပေါ် မှီခိုမှုကြောင့် ကျွမ်းကျင်မှု လျော့ကျခြင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများသည် “AI စနစ်များတွင်သာ ထူးခြားသည်မဟုတ်ဘဲ မည်သည့်နည်းပညာအသစ်ကိုမဆို မိတ်ဆက်ခြင်းနှင့်အတူ ပါလာသော အန္တရာယ်တစ်ခုဖြစ်သည်” ဟု Tucker က SMC သို့ ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။

“ထိုအခါ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ မေးခွန်းမှာ လူသားများထက် AI ကို ယုံကြည်သင့်၊ မယုံကြည်သင့် ဟူသည်ပင်” ဟု Tucker က ပြောကြားခဲ့သည်။ “AI ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှုများအားလုံးကို လူသားတစ်ဦးက ကြီးကြပ်ပေးမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်လေ့ရှိသော်လည်း၊ AI စနစ်များကို မိတ်ဆက်ခြင်းကြောင့် လူသားကျွမ်းကျင်သူများက ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အားထုတ်မှု လျော့နည်းလာပါက ၎င်းသည် ပြဿနာဖြစ်စေနိုင်သည်”

“၎င်းသည် နည်းပညာကို စောင့်ကြည့်ရုံသက်သက်မဟုတ်ပါ” ဟု Ahmad က ပြောသည်။ “၎င်းသည် လူသား-AI ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဂေဟစနစ်အသစ်တစ်ခု၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ကျော်ဖြတ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။” အကာအကွယ်များ ချမှတ်ရန် အရေးကြီးကြောင်း ၎င်းက ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့ပြီး၊ ဤလေ့လာမှုထက် ကျော်လွန်၍ လူများသည် “AI နေရာတိုင်း ရောက်ရှိလာသည့် ကမ္ဘာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို ထိန်းသိမ်းခြင်း” အပေါ် အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်နိုင်ကြောင်း အကြံပြုခဲ့သည်။