Những thay đổi quan trọng sinh viên y khoa cần lưu ý

AI được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực y dược. Ảnh: Pexels.

Nội dung trên được nêu tại hội thảo “Chuyển đổi số trong đào tạo và nghiên cứu khoa học lĩnh vực Y Dược học cổ truyền”, do Học viện Y Dược học cổ truyền Việt Nam tổ chức sáng 14/11.

AI hỗ trợ đào tạo y khoa, nhưng có rủi ro

Tham luận tại hội thảo, ThS Phạm Xuân Trường, Đại học Y Dược Thái Bình, phân tích hiện nay, AI đang được ứng dụng nhiều trong đào tạo y dược. Cụ thể, với sinh viên, AI cá nhân hóa học tập, phân tích kết quả làm bài và năng lực của mỗi sinh viên thông qua các số liệu nhận được.

Dựa trên phân tích đó, AI đưa ra những câu hỏi phù hợp, hỗ trợ sinh viên khắc phục điểm yếu và đạt được năng lực đầu ra mong muốn.

Bên cạnh đó, AI hỗ trợ mô phỏng và thực hành lâm sàng ảo, giúp sinh viên làm việc trong các tình huống khó khăn mà không cần tương tác trực tiếp với bệnh nhân thật.

Ví dụ, AI cũng có khả năng mô phỏng bệnh nhân ảo và kịch bản cấp cứu, tình huống giao tiếp với bệnh nhân. Sinh viên có thể sử dụng các ca bệnh này để làm quen với việc khai thác thông tin, tiền sử, khám thực thể, chỉ định xét nghiệm, chẩn đoán, đưa ra định hướng điều trị, theo dõi điều trị, biện luận và tiên lượng, giúp rèn luyện khả năng lý luận từng bước.

Đối với giảng viên, AI có thể hỗ trợ việc lượng giá, chấm thi nhanh chóng và phân tích kết quả sau thi. Thậm chí, AI giúp giảng viên tạo ra câu hỏi trắc nghiệm, tóm tắt bài báo hoặc học liệu một cách dễ dàng.

ThS Lê Đức Khang chỉ ra AI có thể ứng dụng trong công tác giảng dạy y khoa. Ảnh: Ngọc Bích.

Thực tế, tại Học viện Y Dược học cổ truyền Việt Nam, ThS Lê Đức Khang, Bộ môn Y lý Y học cổ truyền, cho biết tại học phần Tác phẩm Kinh điển Y học cổ truyền, AI được sử dụng để tạo các câu hỏi trắc nghiệm vượt qua mức độ nhớ và hiểu truyền thống, hướng tới các câu hỏi về vận dụng, phân tích và tư duy trị bệnh.

Theo đó, AI có thể tạo ra các câu hỏi dạng tình huống lâm sàng có bẫy hợp lý, kèm theo đáp án đúng, giải thích ngắn. Nhờ đó, giảng viên có thể đánh giá toàn diện năng lực của người học, giúp họ đi từ mức độ ghi nhớ, hiểu biết, lý luận kinh điển sang đến vận dụng, phân tích và tư duy trị bệnh.

"Mục tiêu là hướng tới học để hiểu, để vận dụng thay vì chỉ học để thi", thầy Khang cho biết.

Ứng dụng AI trong xây dựng ngân hàng câu hỏi theo thang năng lực BLOOM. Ảnh: Lê Đức Khang.

Người chịu trách nhiệm cuối cùng phải là con người

Tuy nhiên, đi cùng lợi ích, ThS Phạm Xuân Trường nhận định việc sử dụng AI cũng chứa nhiều rủi ro.

Thứ nhất, về độ chính xác, AI có thể tự tạo ra thông tin, tài liệu tham khảo hoặc dữ liệu sai lệch nghe như thật. Một thử nghiệm của thầy Trường cho thấy trong 10 tài liệu tham khảo được AI đưa ra, có 3 tài liệu hoàn toàn không tồn tại.

Bên cạnh đó, dữ liệu "nuôi" AI có thể bị giới hạn, khiến những thông tin mới không được cập nhật kịp thời. Ngoài ra, nếu nguồn nuôi AI có ít tài liệu về một lĩnh vực cụ thể, ví dụ như y học cổ truyền, công cụ sẽ trả lời sai.

Thứ hai, về mặt chất lượng, ông Trường chỉ ra AI có xu hướng đưa ra lời giải thích chung chung, thiếu chiều sâu. Công cụ có thể đơn giản hóa quá mức các chủ đề phức tạp hoặc ngược lại.

Nó cũng chứa thành kiến ẩn, xuất phát từ nguồn nuôi dữ liệu. Ví dụ, nếu nguồn nuôi tập trung vào bệnh truyền nhiễm, AI có xu hướng trả lời hời hợt hoặc sai lệch khi hỏi về các bệnh không lây nhiễm.

Thứ ba, người dùng rất khó nhận diện nguồn. Nếu AI lấy tài liệu của người khác, khi đưa ra sản phẩm, công cụ sẽ không bao giờ có tên tác giả gốc. Điều này dẫn đến mối lo ngại về bản quyền và sở hữu trí tuệ.

Rủi ro lớn nhất ông Trường nhấn mạnh chính là sinh viên y khoa bị phụ thuộc vào AI, điều này làm xói mòn kỹ năng biện luận, độc kết quả cận lâm sàng và khả năng ra quyết định độc lập.

Về mặt đạo đức, theo ông Trường, nếu lạm dụng AI, dữ liệu bệnh án, hình ảnh y khoa có nguy cơ rò rỉ, sử dụng sai mục đích, thiên lệch thuật toán với các nhóm dân số thiểu số.

ThS Phạm Xuân Trường nhấn mạnh AI chỉ nên được sử dụng như một trợ lý. Ảnh: Ngọc Bích.

Từ những rủi ro nêu trên, ThS Phạm Xuân Trường nhấn mạnh AI chỉ nên được sử dụng như một trợ lý, không phải là một phương tiện hay công cụ chính. Người chịu trách nhiệm cuối cùng phải là giảng viên, sinh viên, bác sĩ.

Sinh viên ngành sức khỏe phải làm việc với bệnh nhân là chính, không thể chỉ làm việc với AI. Khi AI hỗ trợ giảm bớt công việc hành chính, thầy cô cần dành nhiều thời gian hơn cho việc hướng dẫn sinh viên tương tác với bệnh nhân.

Đối với AI tạo sinh, ông Trường nhìn nhận giảng viên phải là người kiểm soát toàn bộ mọi công đoạn mà AI thực hiện, từ mục tiêu đến nội dung cuối cùng, và phải là người đọc rà soát cuối cùng để đảm bảo tính hợp lý về mặt lâm sàng và học thuật.

Ngọc Bích