Lợi nhuận:
- Có thể phân biệt vị trí nào trong quy trình thính học (quét, kiểm tra chẩn đoán, lắp thiết bị, theo dõi) trí tuệ nhân tạo tiết kiệm thời gian thực và vị trí nào mà các quyết định quan trọng về an toàn (chẩn đoán, kê đơn thiết bị, phê duyệt lắp đặt) được giao cho chuyên gia, theo mức độ rủi ro nhiệm vụ
- Khả năng áp dụng một nguyên tắc xác thực từng đầu ra AI thông qua các bước kết nối nó với nguồn, so sánh nó với dữ liệu thiết bị đã hiệu chỉnh và chuyển nó qua quá trình lọc lâm sàng.
- Ẩn danh dữ liệu bệnh nhân và thiết bị trong phạm vi KVKK/quyền riêng tư và tạo thói quen chọn phương tiện an toàn
Thính học vừa là một nghề mang tính kỹ thuật vừa mang tính nhân văn sâu sắc, liên quan đến thính giác và cân bằng sức khỏe. Một nhà thính học (chuyên gia chăm sóc sức khỏe đánh giá các rối loạn về thính giác và thăng bằng và sử dụng máy trợ thính) đọc kết quả sàng lọc của trẻ sơ sinh, diễn giải thính lực đồ của người về hưu (biểu đồ hiển thị ngưỡng nghe trên mặt phẳng cường độ tần số), lập trình máy trợ thính cho thanh thiếu niên, giúp trấn an người thân đang lo lắng và viết báo cáo lâm sàng, tất cả đều diễn ra trong cùng một ngày. Một số công việc này liên quan đến việc tổ chức thông tin, tạo ra và ghi nhớ văn bản; Một số trong số đó là những quyết định lâm sàng ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe và có tỷ lệ sai sót thấp. Trí tuệ nhân tạo (gọi tắt là AI; hệ thống máy tính đã được đào tạo với số lượng lớn văn bản và có thể viết và trả lời bằng ngôn ngữ của con người) trở thành một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong thực hành thính học của bạn khi bạn hiểu rõ sự khác biệt này: nó tăng tốc công việc xử lý văn bản và thông tin, nhưng không bao giờ thay thế được phán đoán lâm sàng.
Trong phần đầu tiên này, chúng tôi thiết lập nền tảng về nơi bạn có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách an toàn trong quy trình thính học, nơi bạn nên dừng và cách xác minh từng đầu ra. Nguyên tắc chính chúng tôi sẽ lặp lại trong suốt học phần là: AI là trợ lý; Nó tạo ra các bản nháp, nhắc nhở, đơn giản hóa và xem trước. Chẩn đoán, kê đơn thiết bị, quyết định phù hợp và giải thích lâm sàng là trách nhiệm của chuyên gia thính học và bác sĩ, khi cần thiết. Đầu ra AI chưa được xác minh giống như một báo cáo lâm sàng không có chữ ký: nó không có hiệu lực ràng buộc và không thể tự mình sử dụng.
Chính xác thì trí tuệ nhân tạo có thể làm gì trong thính học
Hãy chia việc thực hành thính học thành ba lớp và làm rõ vai trò của trí tuệ nhân tạo trong mỗi lớp. Sự khác biệt này chính là câu trả lời cho câu hỏi “tôi nên sử dụng nó ở đâu, tôi nên đứng ở đâu?”
1. Lớp thông tin và văn bản (AI rất mạnh ở đây). Hướng dẫn sử dụng máy trợ thính sẽ được cung cấp cho bệnh nhân, tài liệu đào tạo bằng ngôn ngữ đơn giản, tin nhắn nhắc nhở cuộc hẹn, tóm tắt hướng dẫn, định dạng bản thảo báo cáo, danh sách các câu hỏi thường gặp. Trí tuệ nhân tạo giúp bạn tiết kiệm được vài phút trong những tác vụ này vì chỉnh sửa, đơn giản hóa và định dạng văn bản là lĩnh vực mạnh nhất của nó.
2. Lớp tư duy và tổ chức (AI giúp đỡ, quyết định là của bạn). Thu thập tiền sử bệnh nhân, liệt kê các câu hỏi tiền sử cần hỏi, nhắc nhở các chủ đề đánh giá có thể có, cấu trúc một ca bệnh, ưu tiên những gì cần theo dõi trong danh sách sàng lọc. Ở đây, AI hoạt động giống như một danh sách kiểm tra – nó có thể nhắc bạn về một tiêu đề mà bạn đã quên – nhưng bạn quyết định thông tin nào áp dụng cho bệnh nhân này.
3. Lớp quyết định lâm sàng (AI không thể đưa ra quyết định mà chỉ có thể hỗ trợ). Chẩn đoán loại và mức độ mất thính lực, kê đơn thiết bị, phê duyệt (lập trình) lắp đặt, quyết định chuyển tuyến khẩn cấp như mất thính giác đột ngột, chuyển đến bác sĩ tai mũi họng, đánh giá "kết quả đo này có đáng tin cậy không?" Những quyết định này thuộc về chuyên gia có thẩm quyền - nhà thính học và bác sĩ điều trị. AI nhiều nhất chỉ có thể là một lời nhắc nhở; Anh ấy không bao giờ có thể tự mình đưa ra quyết định.
Chú ý: Trí tuệ nhân tạo tạo ra những câu nói trôi chảy, tự tin. Sự lưu loát này không đảm bảo tính chính xác. Trong một lĩnh vực quan trọng về an toàn như chăm sóc sức khỏe, “nghe có vẻ đúng” và “đúng” là hai điều hoàn toàn riêng biệt.
Lập bản đồ theo mức độ rủi ro của nhiệm vụ
Bảng bên dưới cho biết bạn sẽ giải phóng AI cho nhiệm vụ nào. Nguyên tắc vàng trong thính học là: rủi ro càng cao, ngưỡng xác minh càng cao thì quyền tự chủ của AI càng thấp.
Nhiệm vụ
Mức độ rủi ro
vai trò AI
xác minh
Viết bản nháp tài liệu/tin nhắn
thấp
nhà sản xuất
Kiểm tra ngôn ngữ và thực tế
Danh sách các câu hỏi tiền sử
thấp-trung bình
nhắc nhở
bộ lọc lâm sàng
Bản dự thảo thính lực đồ trước khi giải thích
trung bình cao
máy phát điện phác thảo
Xác nhận bằng phép đo hiệu chuẩn + chuyên gia
Ưu tiên danh sách quét
trung bình cao
sàng lọc trước
Giám sát âm tính giả
Quyết định kê đơn/phù hợp với thiết bị
cao
Chỉ hỗ trợ
REM + bác sĩ chuyên khoa + bác sĩ nếu cần thiết
Quyết định giới thiệu mất thính giác đột ngột
quan trọng
Chỉ là một lời nhắc nhở
Quyết định của chuyên gia/bác sĩ là bắt buộc
Tại sao việc xác minh là cần thiết: ảo giác và lỗi thời
Thật nguy hiểm khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe mà không biết hai điểm yếu chính của nó.
Đầu tiên là ảo giác: mô hình tự tin tạo ra thông tin không thực sự tồn tại (giá trị ngưỡng, kết quả kiểm tra, chất hướng dẫn, tính năng của thiết bị). Thay vì nói "Tôi không biết", mô hình có thể đưa ra câu trả lời hợp lý nhưng không chính xác. Trong thính học, điều này có nghĩa là một tuyên bố "tìm thấy phản xạ âm thanh" không được đưa ra sẽ bị rò rỉ vào báo cáo. Thứ hai là lỗi thời: kiến thức của mô hình bị đóng băng tại thời điểm được đào tạo; Các mẫu thiết bị, công thức kê đơn, quy trình sàng lọc hoặc luật pháp hiện tại có thể đã thay đổi.
Quy tắc xác minh gồm ba bước: (1) Liên kết với nguồn - kiểm tra xem thông tin dựa trên phép đo đã hiệu chỉnh nào hoặc hướng dẫn hiện tại. (2) Tính toán lại/kiểm tra - xác minh xem ngưỡng, phân loại, giá trị khuếch đại đã cho có thực sự khớp với dữ liệu thiết bị hay không. (3) Xem qua bộ lọc lâm sàng - đánh giá bằng kiến thức chuyên môn của bạn xem thông tin này có phù hợp với bệnh nhân trước mặt bạn, giải phẫu tai và bệnh sử của họ hay không.
Quyền riêng tư: dữ liệu của bệnh nhân thuộc về bệnh nhân
Dữ liệu thính học rất nhạy cảm: mức độ mất thính giác, việc sử dụng thiết bị, tình trạng phát triển của trẻ, tiếp xúc với tiếng ồn nghề nghiệp, phàn nàn về chứng ù tai. Trong phạm vi của KVKK (Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân; luật quy định việc xử lý dữ liệu cá nhân ở Türkiye), dữ liệu sức khỏe được coi là đặc biệt và yêu cầu mức độ bảo vệ cao nhất. Tên thật của một công cụ trí tuệ nhân tạo đa năng là T.C. Số ID, địa chỉ, số điện thoại hoặc chi tiết nhận dạng không được nhập. Thay vào đó, hãy ẩn danh dữ liệu: Một mô tả ẩn danh như “cậu bé 6 tuổi, mất tai phải vừa phải” là đủ về mặt lâm sàng và không tiết lộ ai.
Mẹo: Khi nhắc bệnh nhân, hãy tự hỏi: “Nếu văn bản này bị rò rỉ dưới dạng ảnh chụp màn hình, liệu người này có được nhận dạng không?” Nếu câu trả lời là "có", tính năng ẩn danh bị thiếu.
Từng bước: sử dụng an toàn trí tuệ nhân tạo trong thính học
- Phân loại nhiệm vụ. Đây có phải là nhiệm vụ văn bản/thông tin (AI mạnh) hay phán đoán lâm sàng (chỉ hỗ trợ AI)? Nếu rủi ro cao, hãy tăng ngưỡng xác minh.
- Ẩn danh dữ liệu. Thiết lập một mô tả đầy đủ về mặt lâm sàng mà không cần thông tin nhận dạng.
- Xác định vai trò và ranh giới. Hãy nêu các giới hạn của AI ngay từ đầu, chẳng hạn như "không đưa ra chẩn đoán, sử dụng ngôn ngữ có thể, nêu rõ rằng quyết định tùy thuộc vào nhà thính học."
- Xác thực đầu ra theo ba bước. Kết nối với nguồn đo/hiệu chuẩn, kiểm tra lại, bộ lọc lâm sàng.
- Nhận được sự chấp thuận của chuyên gia. Trước khi nội dung lâm sàng đến tay bệnh nhân, nội dung đó phải được chuyên gia thính học/bác sĩ phê duyệt.
- Lưu dấu vết của bạn. Lưu ý bạn sử dụng công cụ nào cho mục đích nào; Điều quan trọng là phải có trách nhiệm giải trình.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Ahmet Yıldız năm nay 62 tuổi, tai phải không nghe rõ. Loại suy giảm thính lực nào, nên kê đơn thiết bị nào?
Yêu cầu này liên quan đến tên thật (vi phạm quyền riêng tư), yêu cầu chẩn đoán trực tiếp và đưa ra quyết định kê đơn (đẩy AI vào vai trò chuyên gia) và không đặt ra ranh giới.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý giáo dục và nhắc nhở cho chuyên gia thính học. Thiết bị chẩn đoán, kê đơn; Sử dụng ngôn ngữ "có thể" và nêu rõ rằng quyết định tùy thuộc vào nhà thính học/bác sĩ. Tình trạng (không rõ): Bệnh nhân 62 tuổi, có biểu hiện nghe kém tai phải. Nhiệm vụ: Nhắc tôi dưới dạng danh sách kiểm tra các tiêu đề kiểm tra mà chuyên gia thính học nên đánh giá ở bệnh nhân này và những câu hỏi về lịch sử mà anh ta không nên quên hỏi. Nhấn mạnh rằng quyết định sẽ được đưa ra dựa trên phép đo hiệu chuẩn và đánh giá lâm sàng.
Ý chí mạnh mẽ là ẩn danh, xác định vai trò và ranh giới, yêu cầu nhắc nhở chứ không phải quyết định và yêu cầu xác minh.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Sử dụng đúng. Khi chuyên gia thính học chuẩn bị tài liệu hướng dẫn sử dụng bằng ngôn ngữ đơn giản cho bệnh nhân được giao thiết bị, anh ta sẽ yêu cầu trí tuệ nhân tạo cung cấp bản nháp và không cung cấp bất kỳ thông tin nhận dạng nào. Anh ta xem lại bản phác thảo, sửa hai phát biểu cường điệu như “thiết bị hoàn toàn bình thường hóa thính giác” và đưa cho bệnh nhân. Thời gian chuẩn bị giảm từ 35 phút xuống còn 10 phút; Nội dung đã được xác minh.
Trường hợp 2 - Chụp ảo giác. Chuyên gia đo thính lực hỏi AI về các loại đo nhĩ lượng. AI đưa ra lời giải thích tự tin bằng cách thêm phân loại "Loại D" không tồn tại. Bác sĩ chuyên khoa so sánh điều này với kiến thức lâm sàng của mình và thấy rằng không có "Loại D" nào nằm ngoài phân loại tiêu chuẩn (A, B, C và các phân nhóm của chúng). Bài học: không nên truyền đạt kiến thức chuyên môn nếu không có sự chứng thực bằng kiến thức chuyên môn.
Trường hợp 3 - Trả lại do vi phạm quyền riêng tư. Một nhà thính học đang vội gõ tên đầy đủ và thông tin trường học của đứa trẻ vào dấu nhắc; nhóm nghiên cứu ghi nhớ quy tắc của nó và ẩn danh văn bản là "5 tuổi, nghi ngờ bị mất nhẹ cả hai tai." Kết quả lâm sàng không thay đổi, người bệnh được bảo vệ.
Mẫu lời nhắc có thể sao chép
MẪU PHÂN LOẠI NHIỆM VỤĐánh giá nhiệm vụ sau: [nhiệm vụ].1) Đây là nhiệm vụ văn bản/thông tin hay quyết định lâm sàng?2) Nếu nó liên quan đến quyết định lâm sàng, phần nào được giao cho nhà thính học/bác sĩ?3) Trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện một cách an toàn phần nào? Đưa ra câu trả lời trong bảng.
MẪU KIỂM TRA ẨN DANHĐánh dấu mọi yếu tố có thể nhận dạng bạn trong văn bản bên dưới (tên, ID, địa chỉ, số điện thoại, ngày sinh đầy đủ, tên trường học/nơi làm việc) và đề xuất một yếu tố tương đương ẩn danh. Văn bản: [văn bản]
MẪU XÁC MINH Tôi sẽ đánh giá kết quả đầu ra của trí tuệ nhân tạo sau theo ba tiêu đề: Đầu ra: [đầu ra]1) Thông tin này nên dựa trên hướng dẫn/đo lường tầm cỡ nào? (liên kết đến nguồn)2) Ngưỡng/giá trị/phân loại nào cần được kiểm tra thủ công? (tính toán lại)3) Thông tin này có phù hợp với bệnh nhân này không? (bộ lọc lâm sàng) [mô tả bệnh nhân]
VAI TRÒ VÀ MẪU GIỚI HẠN Vai trò của bạn: trợ lý cho một nhà thính học. Quy tắc: chẩn đoán, kê đơn thiết bị, đưa ra quyết định giới thiệu; Sử dụng ngôn ngữ “có thể/phải được xác nhận bằng phép đo đã hiệu chuẩn”; thêm ghi chú “quyết định của chuyên gia thính học/bác sĩ, xác minh bằng cách hiệu chỉnh” vào cuối mỗi câu trả lời. Nhiệm vụ: [nhiệm vụ].
Những lỗi thường gặp
- Ủy thác việc ra quyết định lâm sàng cho trí tuệ nhân tạo. "Bệnh nhân này có nên sử dụng thiết bị không?" Câu trả lời cho những câu hỏi như thế này không nằm ở AI mà nằm ở sự đo lường và đánh giá của chuyên gia.
- Sử dụng mà không cần xác minh. Nghĩ rằng câu trả lời trôi chảy là đúng; không xác nhận ngưỡng, phân loại và giá trị thiết bị.
- Nhập thông tin xác thực thực sự. Tên, số điện thoại, T.R. Vi phạm KVKK bằng cách gõ.
- Lãng quên tuổi già. Thay thế thông tin của mẫu máy cho thiết bị/giao thức hiện tại.
- Hỏi mà không đặt ra giới hạn. Việc phát hành AI mà không hướng dẫn về vai trò và ranh giới sẽ mời gọi ngôn ngữ chẩn đoán và độ chính xác.
Tóm lại
Trí tuệ nhân tạo là một trợ lý đắc lực giúp tăng tốc công việc xử lý văn bản và thông tin trong danh sách sàng lọc xem trước và thính học; Tuy nhiên, việc chẩn đoán, chỉ định thiết bị, quyết định phù hợp và diễn giải lâm sàng luôn thuộc về chuyên gia thính học và bác sĩ. Mỗi đầu ra phải được xác thực theo ba bước—liên kết đến nguồn/đo lường, kiểm tra lại, lọc lâm sàng—dữ liệu bệnh nhân phải được ẩn danh và nội dung lâm sàng phải được chuyên gia phê duyệt. Đầu ra chưa được xác minh là một báo cáo chưa được ký.
Nhiệm vụ ứng dụng
Hãy nghĩ về một tuần thực tế trong quá trình thực hành của chính bạn và đặt công việc của bạn vào một bảng ba cột: “công việc văn bản/thông tin”, “tổ chức”, “quyết định lâm sàng”. Ở mỗi dòng hãy viết vai trò của AI (chỉ mạnh/hữu ích/hỗ trợ). Sau đó, sử dụng mẫu “Vai trò và ranh giới” từ bài này để tạo bản thảo văn bản giáo dục bệnh nhân, áp dụng quy trình xác minh ba bước và ghi lại những gì bạn đã sửa.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã phân loại nhiệm vụ thành văn bản/tổ chức/quyết định lâm sàng.
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu bệnh nhân để danh tính không bị tiết lộ.
- [ ] Tôi đã đưa ra những chỉ dẫn về vai trò và ranh giới cho trí tuệ nhân tạo.
- [ ] Tôi đã kết nối đầu ra với nguồn/đo lường, kiểm tra lại và chuyển nó qua bộ lọc lâm sàng.
- [ ] Tôi đã gửi nội dung lâm sàng cho chuyên gia thính học/bác sĩ để phê duyệt.
- [ ] Tôi đã ghi lại công cụ nào tôi sử dụng cho mục đích gì.