AI ไม่ใช่ยาวิเศษ กรณีศึกษากับความล้มเหลวในการพัฒนา AI เพื่อช่วยทีมแพทย์ในการวินิจฉัยโรคโควิด-19
เมื่อ AI หลายร้อยตัวที่ถูกพัฒนาขึ้นมาตั้งแต่เริ่มมีการระบาดของไวรัสโควิด-19 นั้นไม่มีแม้สักตัวที่สามารถใช้งานได้จริงเลย
ความหวังในการใช้ AI ช่วยวินิจฉัยอาการของโรคยังคงห่างไกลความจริง
ก่อนหน้านี้เราจะได้ยินข่าวการพัฒนา AI หลายตัวจากหลายทีมทั่วโลกเพื่อให้ทีมแพทย์ใช้ช่วยวินิจฉัยอาการของผู้ป่วยโควิด-19 โดยมุ่งเน้นที่การวิเคราะห์ฟิล์มภาพถ่ายเอ็กซเรย์ปอดของผู้ป่วยเพื่อช่วยลดภาระของแพทย์ที่ปัจจุบันงานล้นมืออย่างหนัก
ช่วงแรก ๆ ก็เหมือนจะดูดี หลายทีมได้นำเสนอผลการทดสอบที่ให้ผลเป็นที่น่าพอใจ
แต่มาวันนี้เมื่อผ่านการตรวจสอบโดยหลายสถาบันทั้งจากมหาวิทยาลัย Maastricht ในเนเธอร์แลนด์, สถาบัน Turing และมหาวิทยาลัย Cambridge ในประเทศอังกฤษ ผลออกมานั้นสอดคล้องกันว่า ไม่มี AI tool ตัวไหนเลยที่สามารถนำไปใช้งานได้ นับว่าเป็นความล้มเหลวอย่างไม่น่าเชื่อ
มันเกิดอะไรขึ้น??
ทีมตรวจสอบจาก Cambridge และ Maastricht ที่ได้ทำการตรวจสอบ AI Tool จำนวนกว่า 415 ตัว และพวกเขาสังเกตเห็นความผิดพลาดในกระบวนการ "สอนให้ AI เรียนรู้" ที่แน่นอนว่าการจะสอนแพทย์ให้เก่งได้ก็ต้องสอนโดยอาจารย์แพทย์มากประสบการณ์ถึงจะสามารถแนะนำลูกศิษย์ได้
ฟิล์มภาพถ่ายปอดผู้ป่วยที่จะใช้เป็นฐานข้อมูลการเรียนรู้ของ AI
แต่ทีมพัฒนา AI Tool เหล่านี้กลับใช้ฐานข้อมูลซ้ำ ๆ กันของภาพถ่ายฟิล์มเอ็กซเรย์ปอดของผู้ป่วย ซ้ำร้ายทีมพัฒนายังขาดความเข้าใจในการอ่านทำความเข้าใจฟิล์มเพื่อแยกแยะอาการของโรคว่าอันไหนเป็นของผู้ป่วยโควิด-19
ยังไม่รวมถึงความไม่ละเอียดในการคัดแยกข้อมูลที่สร้างความสับสน เช่นมีภาพถ่ายฟิล์มเอ็กซเรย์ปอดของเด็กมาปะปน หรือแม้แต่ไม่มีการตัดเอาข้อมูลหมายเลขผู้ป่วยที่ติดอยู่ตรงมุมของฟิล์มภาพถ่ายออก ซึ่งสร้างความสับสนในการเรียนรู้ให้กับ AI
ฐานข้อมูลภาพถ่ายฟิล์มเอ็กซเรย์ปอดมากมายหลากหลายรูปแบบ
สรุปสาเหตุหลักของความล้มเหลวในการพัฒนา AI ช่วยเหลือทางการแพทย์ในครั้งนี้ ก็คือทีมพัฒนาขาดความเข้าใจในการวินิจฉัยโรคหรืออย่างน้อยควรมีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเป็นที่ปรึกษาการพัฒนา AI อย่างใกล้ชิด
อีกสาเหตุหนึ่งก็คือผลทดสอบที่ดูดีเกินจากไบแอสของข้อมูลที่ใช้สอนและข้อมูลที่ใช้สอบเทียบผลการวิเคราะห์ของ AI ซึ่งหลาย ๆ ครั้งที่ผลมันดีเพราะข้อมูลมีความซ้ำซ้อนกัน เปรียบเหมือนนักเรียนที่ทำโจทย์คณิตศาสตร์เรื่องเดิมซ้ำ ๆ แล้วไปเจอข้อสอบที่เหมือนกันกับในแบบฝึกหัดที่ซ้อมทำมา
ทีมผู้ตรวจสอบยังได้แสดงความเป็นห่วงว่าหากมีการนำเอา AI Tool ที่ดูเหมือนจะดีเหล่านี้ไปใช้งานอาจส่งผลร้ายอย่างรุนแรงต่อผู้ป่วยเพราะจะทำให้การวินิจฉัยโรคผิดพลาดได้
ในจำนวน AI Tool หลายร้อยตัวที่ดาหน้าออกมามากมายในช่วงการระบาดของโควิด-19 นี้ ทีมตรวจสอบให้ความเห็นว่ามีเพียง 2 ตัวเท่านั้นที่มีศักยภาพจะนำไปพัฒนาเพื่อใช้งานจริงจังต่อไปได้
แล้วจะแก้ไขยังไงให้ AI มันเวิร์ค?
ในบทความของทีมตรวจสอบได้ให้ข้อแนะนำดังนี้
1. การพัฒนา AI ในงานเฉพาะทางนั้นผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิชาที่จะนำ AI มาประยุกต์ใช้งานคือสิ่งจำเป็นที่ต้องมีในทีม ไม่ใช่แค่มีนักเขียนโปรแกรมแล้วจะพัฒนา AI อะไรก็ได้
อ่านฟิล์มเพื่อวินิจฉัยอาการก็ต้องมีการให้ความเห็นโดยแพทย์เฉพาะทางที่มีประสบการณ์และเชี่ยวชาญ
2. แทนที่จะแข่งกันพัฒนา AI ด้วยทีมเล็ก ๆ หลาย ๆ ทีม จนทำให้ได้ AI Tool ในระดับงั้น ๆ รากฐานเหมือน ๆ กันออกมาเกลื่อนตลาด การร่วมมือกันพัฒนาโดยทีมหลาย ๆ ทีมเพื่อพัฒนาต่อยอด AI Tool ที่มีศักยภาพเพียงไม่กี่สิบตัว อาจจะทำให้ได้ผลผลิตจากการพัฒนาเป็น AI Tool ที่ใช้งานได้จริงหลายตัว
โดยการแลกเปลี่ยนข้อมูลกันระหว่างทีมพัฒนาจะเป็นการช่วยกระตุ้นและช่วยปรับแก้ AI ให้มีความแม่นยำและถูกต้องมากขึ้นและยังช่วยให้การพัฒนาทำได้เร็วขึ้นด้วย
** แต่ข้อแนะนำนี้คงเป็นไปได้ยากในโลกแห่งการแข่งขันที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน **
กรณีศึกษานี้นับว่าน่าสนใจที่เดียวในยุคที่ไม่ว่าอะไร ๆ ก็ต้องมี AI หม้อหุงข้าวยังมี AI เลย(มีเพื่อ?) AI นั้นไม่ใช่ยาวิเศษ AI ที่ดีใช้งานได้จริงก็ต้องสร้างขึ้นมาอย่างปราณีตและตั้งใจ
ไม่ต่างกับการฟูมฟักฝึกสอนลูกศิษย์ให้เก่งกว่าครู ซึ่งแน่นอนว่าครูที่สอนนั้นหากไม่เก่งจริงในด้านนั้นก็คงยากที่จะสอนให้ศิษย์เป็นผู้แตกฉานในสาขานั้นได้
- 2
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
