ԱԲ-ը կրճատում է թղթաբանության ծավալը, սակայն կարող է սխալների պատճառ դառնալ բժշկական քարտերում

Արհեստական բանականության գործիքները, որոնք ավտոմատ կերպով բժշկական գրառումներ են ստեղծում ընդունելության ժամանակ, օրեցօր ավելի տարածված են դառնում առողջապահության ոլորտում։ Սակայն փորձագետները նախազգուշացնում են, որ դրանք ի վիճակի են ոչ միայն հեշտացնել բժիշկների աշխատանքը, այլև բժշկական փաստաթղթերում սխալների աղբյուր դառնալ, ինչպես նաև անձնական տվյալների պաշտպանությանն առնչվող հարցեր առաջացնել։

Ըստ Digital Rights Watch կազմակերպության պատրաստած Off the Record զեկույցի՝ ավստրալացի բժիշկների ավելի քան 40%-ն արդեն արհեստական բանականության համակարգեր է օգտագործում բժշկական գրառումներ վարելու համար։ Խորհրդատվության ժամանակ նման ծրագրերը լսում են բժշկի և բուժառուի զրույցը և, ChatGPT-ի կամ Claude-ի նման մեծ լեզվական մոդելների օգնությամբ, ավտոմատ կերպով կլինիկական նշումներ են ձևավորում։

Բժիշկների համար նման տեխնոլոգիաները հնարավորություն են ընձեռում զգալիորեն կրճատել վարչական ծանրաբեռնվածությունը, ավելի շատ ժամանակ հատկացնել բուժառուներին և նվազեցնել մասնագիտական աշխատանքում չարչարանքի մակարդակը։ Բացի դրանից, քանի որ ավստրալական Medicare համակարգը վճարում է առկա ընդունելության, այլ ոչ թե փաստաթղթերի ձևակերպման համար, արհեստական բանականության օգտագործումը նաև տնտեսական առավելություններ ունի։

Միաժամանակ, մասնագետները նշում են, որ արհեստական բանականության նման համակարգերը ոչ միայն վերծանում են խոսքը, այլև մեկնաբանում և ընդհանրացնում են զրույցի բովանդակությունը։ Դա կարող է հանգեցնել արհեստական բանականության այսպես կոչված «հալյուցինացիաների», երբ բժշկական քարտում հայտնվում են տեղեկություններ, որոնք երբեք չեն քննարկվել։ Օրինակ՝ ծխելուց հրաժարվելու հանձնարարականը կարող է սխալմամբ գրանցվել որպես կենցաղային հրդեհներից խուսափելու խորհուրդ։

Բացի դրանից, արհեստական բանականությունը կարող է ռասային, էթնիկ ծագմանը, սոցիալական կարգավիճակին կամ լեզվին առնչվող կանխակալություն վերարտադրել։ Դրա պատճառով մեծանում է տարբեր մշակութային և լեզվական համայնքների բուժառուների, ինչպես նաև բժշկական գրառումների ոչ ճշգրիտ ձևակերպման վտանգն այն մարդկանց շրջանում, որոնց համար անգլերենը մայրենի լեզու չէ։

Վաղ հետազոտությունները ցույց են տվել, որ արհեստական բանականության ստեղծած բժշկական գրառումների շուրջ 90%-ը շտկումներ էր պահանջում։ Ավելի ուշ արված աշխատանքները վկայում են, որ նման գրառումների մոտ 20%-ը պարունակում է սխալներ, որոնք կարող են անդրադառնալ ախտորոշման վրա։

Հեղինակները նշում են, որ բժիշկների համար երբեմն բարդ է լինում հայտնաբերել նման սխալները՝ աշխատանքային մեծ ծանրաբեռնվածության և ավտոմատացման այսպես կոչված կանխակալության՝ համակարգչային համակարգի ստեղծած տեղեկություններին չափազանց վստահելու հակման պատճառով։

Առանձին մտահոգություն են առաջացնում գաղտնիության հարցերը։ Արհեստական բանականության համակարգերի շատ մշակողներ չեն բացահայտում, թե հատկապես ինչպես են մշակվում բուժառուների բժշկական տվյալները, ովքեր ունեն դրանց հասանելիություն և արհեստական բանականության ինչ մոդելներ են օգտագործվում։ Արդյունքում, նույնիսկ իրենք՝ բուժաշխատողները, հաճախ չեն կարողանում բուժառուներին սպառիչ պատասխաններ տալ այն մասին, թե ինչպես են պաշտպանվում իրենց անձնական տեղեկությունները։

Հրապարակման հեղինակները կարծում են, որ Ավստրալիայում նման համակարգերը պետք է կարգավորվեն որպես բժշկական արտադրատեսակներ և ենթարկվեն անվտանգության նույն ստուգումներին, ինչ բժշկական այլ սարքավորումները։ Նրանք նաև կոչ են անում ուժեղացնել անձնական տվյալների օրենսդրական պաշտպանությունը, արհեստական բանականության մշակողներին պարտավորեցնել բացահայտել տեղեկությունների մշակման սկզբունքները, նման տեխնոլոգիաների հուսալիության անկախ գնահատում անցկացնել և հստակ պատասխանատվություն սահմանել բուժառուների տվյալների պահպանման համար։

Հեղինակների կարծիքով՝ առանց նման միջոցների արհեստական բանականության տարածումն առողջապահության ոլորտում կարող է խարխլել բժշկական օգնության համակարգի նկատմամբ հասարակության վստահությունը։

Հետևեք NEWS.am Medicine-ին Facebook-ում և Twitter-ում