Triển khai trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm

PV: Thưa TS Đinh Viết Sang, đề tài “Phát triển hệ thống thời gian ứng dụng AI, hỗ trợ phát hiện polyp đại tràng và phân loại các tổn thương có nguy cơ ung thư hóa khi nội soi” do anh cùng TS, bác sĩ Đào Việt Hằng (Bệnh viện Đại học Y Hà Nội) và cộng sự hợp tác nghiên cứu, vì sao được đánh giá là một sản phẩm tiên phong về ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa?

TS Đinh Viết Sang: Tại Trung tâm Nội soi Bệnh viện Đại học Y Hà Nội và nhiều đơn vị y tế lớn khác, mỗi ngày có thể phải tiếp nhận hơn 400 ca nội soi đường tiêu hóa trong khi số lượng các bác sĩ của các đơn vị còn hạn chế. Yếu tố này là một trong những nguyên nhân khiến bác sĩ có thể bỏ sót tổn thương khi nội soi. Trên thế giới, tỷ lệ bỏ sót polyp và u tuyến đại tràng dao động từ 20-47%. Việt Nam chưa có nghiên cứu cụ thể nhưng con số có lẽ khó thấp hơn. Đây cũng chính là vấn đề mà nhóm nghiên cứu muốn hướng đến cộng đồng, mang lại hiệu quả trong công tác khám, chữa bệnh.

Có thể hiểu AI là tổng hợp tri thức, kinh nghiệm của nhiều bác sĩ, nên thay vì được một bác sĩ nội soi, khi có sự hỗ trợ của AI, theo một cách hiểu nào đó bệnh nhân sẽ được cả một hội đồng chuyên gia ngành y cùng nội soi. Thêm nữa, AI không biết mệt mỏi, không bị chi phối về cảm xúc, tính chính xác cao. Đây là điểm mạnh của trí tuệ nhân tạo.

Điểm đột phá nữa là thiết bị ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI do nhóm phát triển được thiết kế nhỏ gọn để có thể đấu nối vào các dàn thiết bị nội soi khác nhau ở bất kỳ bệnh viện nào (tuyến dưới, vùng sâu, vùng xa). Trong quá trình nội soi cho bệnh nhân, trí tuệ nhân tạo sẽ quan sát đường tiêu hóa song song cùng bác sĩ, phát hiện các tổn thương viêm loét và u lành tính, u ác tính…, cũng như phát hiện sớm các bệnh liên quan đến đường tiêu hóa nói chung.

Nếu được triển khai trong thực tế, sản xuất hàng loạt, giá thành của thiết bị có thể chấp nhận được với các bệnh viện bất kể hạng nào. Tính linh hoạt, thân thiện này cũng là điểm đột phá của nghiên cứu so với các giải pháp tương tự trên thế giới.

PV: Được biết, nhóm nghiên cứu đã vượt qua rất nhiều thách thức để nỗ lực đưa sản phẩm nghiên cứu trở thành sản phẩm thực tế, TS có thể chia sẻ về điều này?

TS Đinh Viết Sang: Các bác sĩ thu thập ảnh, tôi và các đồng nghiệp dạy AI trên từng bức ảnh chất lượng tốt được chọn lọc kỹ càng. Sau khi “chạy” trên thực tế, nhóm lại “chạy” trên video là một luồng video lấy ra từ dàn thiết bị nội soi. Luồng video có nhiều khung hình khác hẳn với dữ liệu dùng để huấn luyện AI, chẳng hạn những khung hình bị mờ, có nhiều bọt khí, bị lóa, hay bị bẩn do đường tiêu hóa bệnh nhân không sạch… có thể khiến AI nhận dạng nhầm hoặc bỏ sót tổn thương. Những trường hợp này chúng tôi phải xử lý bằng các kỹ thuật khác nhau như ép buộc tính đồng nhất về kết quả nhận dạng giữa các khung hình kế tiếp nhau để tăng tính tổng quát hóa của mô hình AI. Có như vậy AI mới hoạt động tốt được trong thực tế.

Chúng tôi cũng hướng tới một thiết bị nhỏ gọn, giá thành rẻ. Nhưng thiết bị nhỏ gọn lại bị giới hạn bởi khả năng tính toán, trong khi mô hình AI của nhóm sử dụng công nghệ mạng nơ-ron nhân tạo, đòi hỏi tính toán rất nhiều. Trước bài toán này, chúng tôi phải suy nghĩ, cân nhắc để làm thế nào đưa một mô hình AI nặng dữ liệu, tính toán rất nhiều lên thiết bị biên chuyên dụng. Thiết bị biên khả năng tính toán hữu hạn, nhóm tiếp tục giải bài toán đưa mô hình AI lên mà thiết bị vẫn chạy nhanh, đáp ứng tốc độ xử lý của bác sĩ trong thời gian thực. Nếu bác sĩ tiến hành nội soi mà 5-10 giây sau mới bật ra kết quả là không được. Bác sĩ di chuyển camera nội soi đến đâu, trên màn hình phải có tín hiệu cảnh báo, đưa ra kết quả ngay. Chúng tôi đã tăng tốc tối ưu để thiết bị đạt được tốc độ thấp nhất 25 khung hình/giây.

Hiện, nhóm nghiên cứu tại Đại học Bách khoa Hà Nội đã xây dựng xong thuật toán trên cơ sở dữ liệu lớn được thu thập tại Việt Nam và được các chuyên gia nội soi tiêu hóa dán nhãn. Chạy thử nghiệm trên video đạt kết quả tốt. Khả năng phát hiện được polyp trên 85%, khả năng phân loại tổn thương có nguy cơ ác tính trên 80%.

PV: Trên thế giới, đã có nhiều ý kiến cho rằng, AI sẽ vượt tầm kiểm soát của con người. Nó có thể gây nguy hiểm như chiến tranh hạt nhân. Theo TS, như vậy có phải thổi phồng quá hay không?

TS Đinh Viết Sang: Vấn đề về an toàn trong lĩnh vực AI đã và đang trở thành chủ đề quan trọng trong cộng đồng nghiên cứu và đối thoại toàn cầu. Một số người lo ngại rằng, nếu không kiểm soát chặt chẽ, trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến các hậu quả không mong muốn hoặc nguy hiểm. Có một số ý kiến cho rằng, so sánh trí tuệ nhân tạo với chiến tranh hạt nhân là một cách thể hiện tính nghiêm trọng của vấn đề. Cách so sánh này ngầm nói đến khả năng tự động hoạt động, quyết định độc lập của AI và khả năng AI tự phát triển và tiến hóa mà không cần sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, cũng có quan điểm khác cho rằng, so sánh với chiến tranh hạt nhân có thể là một sự thổi phồng và tạo ra một hình ảnh quá mức tiêu cực. Quan trọng là phải tiếp tục nghiên cứu và thảo luận mở rộng về các khía cạnh của an toàn AI và bảo đảm rằng phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo đều được thực hiện một cách có trách nhiệm.

PV: Theo TS, trước những cảnh báo về nguy hiểm của AI vượt tầm kiểm soát, chúng ta phải làm gì để có những hệ thống trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm?

TS Đinh Viết Sang: Sự cần thiết phải xây dựng hệ thống AI có trách nhiệm ngày càng trở nên quan trọng đối với xã hội, đặc biệt là khi chúng ta đối mặt với những cảnh báo về nguy hiểm của trí tuệ nhân tạo vượt tầm kiểm soát. Điều này đòi hỏi sự chú ý đặc biệt đến khía cạnh đạo đức, an toàn và tác động xã hội của các hệ thống AI.

Đầu tiên, để xây dựng hệ thống AI có trách nhiệm, chúng ta cần bảo đảm rằng quá trình phát triển AI được tiến hành một cách minh bạch và có sự giám sát chặt chẽ. Việc này bao gồm công khai quy trình huấn luyện và thu thập dữ liệu, giúp mọi người hiểu rõ về cơ sở ra quyết định của AI, đồng thời phát hiện và khắc phục những độ thiên lệch không mong muốn nếu có. Việc xây dựng các nguyên tắc đạo đức và chuẩn mực an toàn là quan trọng. Nhà phát triển AI cần tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và tạo ra các hệ thống có khả năng giải thích rõ ràng về quyết định của chúng. Đồng thời, cần thiết lập các tiêu chuẩn an toàn để bảo đảm rằng, AI không chỉ hữu ích mà còn an toàn và không gây hậu quả tiêu cực.

PV: Xin cảm ơn tiến sĩ với cuộc trò chuyện này!