AI có làm 'thoái hóa kỹ năng' bác sĩ?

AI là trợ lý, không phải người thay thế phán đoán lâm sàng. Ảnh: Midjourney

Trước đây, lo ngại về “thoái hóa kỹ năng” do AI phần lớn mang tính suy đoán. Nay, những dữ liệu thực nghiệm đầu tiên bắt đầu xuất hiện. Dù còn sơ bộ, tín hiệu đủ mạnh để cộng đồng y khoa phải chú ý.

Dấu hiệu suy giảm kỹ năng khi nội soi đại tràng có AI hỗ trợ

Một nghiên cứu quan sát năm 2025 đăng trên The Lancet Gastroenterology & Hepatology đã xem xét các hệ thống AI dùng để phát hiện polyp tuyến (adenoma) - tổn thương lành tính ở đường tiêu hóa nhưng có thể tiến triển thành ung thư.

Kết quả cho thấy: các bác sĩ nội soi thường xuyên sử dụng AI có tỷ lệ phát hiện adenoma giảm đáng kể - từ 29% xuống còn 22% - khi thực hiện lại các ca không có AI hỗ trợ. Điều này gợi ý rằng việc tiếp xúc kéo dài với AI có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất lâm sàng có thể đo lường được.

“Bẫy nhận thức”: Khi con người ngừng suy nghĩ

Tâm lý học nhận thức cung cấp lời giải thích cho hiện tượng này. Nhiều nghiên cứu chỉ ra mối tương quan nghịch giữa việc sử dụng AI thường xuyên và năng lực tư duy phản biện. Cơ chế cốt lõi được gọi là cognitive off-loading - “chuyển tải nhận thức”.

Khi con người giao phó quá nhiều cho công cụ, não bộ giảm bớt nỗ lực phân tích độc lập.

Vấn đề không nằm ở bản thân AI. Vấn đề nằm ở sự chấp nhận thụ động - khi con người ngừng đặt câu hỏi.

Nguy cơ “chưa kịp thành thạo đã phụ thuộc”

Nếu sự lệ thuộc thụ động là rủi ro với mọi bác sĩ, thì tác động nguy hiểm nhất có thể rơi vào nhóm đang trong giai đoạn đào tạo.

Một nghiên cứu về chẩn đoán nhũ ảnh cho thấy khả năng phát hiện lỗi do AI tạo ra phụ thuộc mạnh vào kinh nghiệm. Trong kịch bản giả lập khi AI đưa ra gợi ý sai, tỷ lệ đọc đúng phim chỉ là 20% ở nhóm bác sĩ ít kinh nghiệm, 25% ở nhóm trung bình và 46% ở nhóm dày dạn kinh nghiệm.

Điều này làm dấy lên lo ngại về hiện tượng gọi là “never-skilling” - không bao giờ thực sự hình thành kỹ năng. Nếu bác sĩ nội trú dựa vào chẩn đoán phân biệt do AI tạo ra trước khi tự vật lộn với sự mơ hồ lâm sàng, nền tảng tư duy chẩn đoán có thể không bao giờ được xây dựng vững chắc.

Không phải mất đi kỹ năng đã có, mà là chưa từng đạt tới sự thành thạo ngay từ đầu.

AI làm suy giảm kỹ năng hay thúc đẩy tiến hóa?

Tranh luận thường bị đẩy vào thế nhị nguyên: AI hoặc làm bác sĩ “thoái hóa”, hoặc biến họ thành “siêu nhân”. Thực tế phức tạp hơn nhiều.

Y học luôn tiến hóa cùng công cụ: ống nghe, CT scan, hồ sơ bệnh án điện tử. Mỗi công nghệ đều thay đổi quy trình và yêu cầu nhận thức. Không ai cho rằng việc tăng cường chẩn đoán hình ảnh đã làm bác sĩ “mất nghề”, dù nó chuyển trọng tâm từ khám thực thể chi tiết sang diễn giải hình ảnh và tổng hợp lâm sàng.

Do đó, hiểu biết về AI - chứ không phải né tránh AI - có thể là yếu tố bảo vệ quan trọng nhất.

Làm gì để hạn chế nguy cơ thoái hóa kỹ năng?

Một số chiến lược giáo dục đang được phát triển. Ví dụ, yêu cầu bác sĩ - đặc biệt là người đang đào tạo - đưa ra đánh giá độc lập trước khi xem gợi ý từ AI. Tuy nhiên, việc triển khai có thể khó khăn khi AI ngày càng phổ biến và dễ tiếp cận.

Một hướng khác là phát triển AI có khả năng giải thích. Thay vì chỉ đánh dấu một vùng phổi là “nghi ngờ ác tính”, hệ thống có thể hiển thị bản đồ nhiệt cho thấy những pixel ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định. Điều này buộc bác sĩ phải hiểu “vì sao”, biến AI từ chế độ lái tự động thành công cụ học tập liên tục.

Các giải pháp khác gồm kỹ thuật “ép buộc nhận thức” - yêu cầu người dùng biện minh khi chấp nhận gợi ý AI - hoặc thiết kế quy trình cho phép trì hoãn hiển thị gợi ý thay vì hiển thị mặc định.

Tuy vậy, chưa có chiến lược nào được chứng minh bằng thử nghiệm lâm sàng là thực sự ngăn chặn được thoái hóa kỹ năng.

Tương lai phụ thuộc vào cách chúng ta triển khai

Thách thức của y học không phải là chống lại AI, mà là tích hợp AI một cách có chủ đích.

AI chắc chắn sẽ thay đổi cách bác sĩ làm việc. Nhưng AI làm suy giảm hay làm mạnh hơn năng lực bác sĩ hoàn toàn phụ thuộc vào cách chúng ta sử dụng nó.

Trong tương lai, bác sĩ sẽ dựa vào thuật toán. Nhưng kỹ năng định hình nghề nghiệp có lẽ không phải là ghi nhớ nhiều hơn hay chẩn đoán nhanh hơn, mà là khả năng đặt câu hỏi với AI, học hỏi từ nó - và đủ bản lĩnh để can thiệp khi nó sai.

(Nguồn: Forbes)