Khi ngồitrên bàn nhậu uống rượu anh em thường có câu “Rượu bất khả ép, ép bất khả từ, màtừ từ sẽ phải hết”. Còn những đàn ông đang ngồi nhậu mà đứng dậy về thì sẽ bịphán là thiếu nhiệt tình, coi thường anh em…rồi này nọ.

LTS: Theo một thống kê gần đây bình quân người ViệtNam uống rượu bia nhiều gấp 4 lần so với thế giới, đứng thứ 2 Đông Nam Á. Một trong những điều làm nên sự kém văn minh của ngườiViệt Nam là sự bê tha rượu bia, mất tự chủ...Diễn đàn “Rượu chè của đàn ông Việt” với những câu chuyện thật, những lý giải của chuyên gia nhằm cảnh báo các hậu quả từ rượu như bạo hành gia đình, mâu thuẫn, tai nạn giao thông...gây mất trật tự xã hội.

Suốt cả quãng tuổi thơ của mình, tôi luôn ám ảnh bởi nhữngbữa cơm chan nước mắt, những cuộc cãi vã căng thẳng cùng những trận đòn mà bốtôi đánh mẹ.

Nguyên nhân của tất cả những kỉ niệm buồn tôi muốn quên ấychính là do bố tôi bê tha, nghiện rượu chè. Trong dòng trí nhớ hỗn độn ấy, tôivẫn nhớ như in câu nói của mẹ: “Anh bỏ nhà bỏ cửa, mang tiền đi nhậu nhẹt, anhcó biết mẹ con tôi sống khổ sở như thế nào không?” và bố lại đánh mẹ bắt mẹ đưatiền đi nhậu. Vậy nên mỗi khi thấy bố về nhà là anh em tôi rất sợ, sợ run ngườivì lo bị bố đánh, rồi bố mẹ cãi nhau, ly hôn, gia đình tan nát.

Lớn lên, khi đã có đầy đủ nhận thức của một người đàn ôngtrưởng thành, đi làm, tôi vẫn không thể hiểu nổi lí do vì sao nhiều đàn ông Việtlại thích nhậu nhẹt đến thế? Họ cho rằng tan sở không nhất thiết là phải về phụvợ, phụ con việc nhà mà phải đi nhậu. Một khi đã ngồi vào bàn là phải uống, màđã uống là phải 100%, phải kiệt ly, phải cạn ly, phải theo bàn, phải ôm chai...

Nói chung là phải hết mình, ai không theo được như vậy hoặclên tiếng không uống sẽ bị phán không nhiệt tình, không hết mình, không có tìnhcảm với anh em, coi thường bạn bè, nặng hơn thì không phải là đàn ông...

Tôi đã từng chứng kiến một anh chồng cô bạn đồng nghiệp đi dulịch cùng cơ quan tôi. Đến bữa ăn, mọi người uống rượu, anh ấy nói không uốngđược bia rượu nên xin dùng nước ngọt. Ngay lập tức một đồng nghiệp lớn tuổitrong bàn phán một câu không nể nang gì: "Uống nước ngọt hả, vậy anh mặc quầnhay mặc váy đấy”. Nghe anh ấy sượng cả mặt, ăn uống qua loa rồi xin phép vềphòng.

Rồi họ lại tiếp tục uống, tiếp tục zô như không có chuyện gìxảy ra và để lại chiến trường la liệt những vỏ chai rượu đã hết. Nhiều người vìsĩ diện ngồi uống bị  nôn thốc nôn tháo ngay trước mặt mọi người. Nhiều ngườichứng kiến cười ha hả rồi văng tục, chửi bậy…

Nhìn thấy cảnh đó, một cô đồng nghiệp khác có chồng trong đám nhậu than thở rằng: “Bản chấtrồi, không thay đổi được. Chồng em dù vợ ốm nằm nhà hay con đợi dài cổ ở trườngnhưng bạn gọi đi nhậu anh ấy lúc nào cũng sà tới luôn. Ngày dẫn vợ con đi dulịch cùng cơ quan thì say sưa nhậu với các chiến hữu. Về quê vợ ăn cưới mà uốngtừ đầu bữa tới đêm để bố mẹ vợ phải ra nhắc khéo...chán ơi là chán”.

Sau khi say đến độ không biết gì bao nhiêu hệ lụy xảy ra,không kiểm soát được chính mình, không kiểm soát được hành động lời nói. Nhiềuông có vợ ngồi cạnh mà vẫn thẳng thừng tuyên bố sẵn sàng bỏ vợ, bỏ con, bỏ cảgia đình, sự nghiệp chứ nhất quyết không bỏ rượu. Về nhà vợ chồng lục đục, đánhnhau chảy máu mồm máu mũi, bạo hành gia đình, tai nạn giao thông, tệ nạn xãhội...

Một vài giây trước khoảnh khắc chiếc xe Camry đâm chết hai ông cháu vào ngày 29/2/2016 ở Hà Nội. Người điều khiển xe khi đến đầu thú đã có nồng nặc hơi men. Khoảnh khắc này sẽ là một nỗi đau đớn không bao giờ nguôi với nhiều người.

Một điều nữa là ở Việt Nam, uống rượu bây giờ người ta còngắn tới cả công việc. Năng lực không chỉ thể hiện trên bàn làm việc mà phải thểhiện cả trên bàn nhậu cũng như các khoản khó nói khác ở ngoài. Anh có tửu lượngtốt dễ được lòng sếp và hay được tháp tùng sếp đi quan hệ. Mối quan hệ cũng đượcmở rộng, cơ hội thăng tiến cao...

Tuy nhiên, đàn ông các nước công nghiệp phương Tây đến giờ tan sở họ ba chân bốn cẳng leo lên tàu điện, đổi dămba tuyến đường mới về được đến nhà phụ vợ con dọn cơm, rửa chén rồi đi ngủ sớm,đến cuối tuần cần tranh thủ sửa sang nhà cửa, đưa vợ con đi nghỉ mát chứ khôngai nát rượu như nhiều đàn ông Việt.

Thú thực, tôi là đàn ông nhưng tôi kịch liệt phản đối thói ănnhậu, la cà của nhiều đàn ông Việt. Tôi tự hỏi họ uống rượu bia nhiều để làm gì,và say để làm gì, tại sao lại phải say? Các cuộc gặp mặt thân tình đâu phải cứuống tới bến là được? Tại sao mỗi lần nâng ly là phải cạn chén, phải zô zô? Tạisao mình không thể uống theo khả năng và sở thích của mình, và tại sao cứ phảiép cho người khác uống hết cốc bia thì mới nhiệt tình?

Riêng tôi, tôi nói không uống mà vẫn ép thì tôi khinh, nhữngai mà chửi tôi thì tôi ghét. Thấy những ai bê tha, nôn ói, chửi vợ, đánh vợ,đánh con vì bia rượu thì tôi phát tởm không thèm giao du!!!

 Hoàng Tú ( Hà Nội)

TIN LIÊN QUAN:

Khi ngồitrên bàn nhậu uống rượu anh em thường có câu “Rượu bất khả ép, ép bất khả từ, màtừ từ sẽ phải hết”. Còn những đàn ông đang ngồi nhậu mà đứng dậy về thì sẽ bịphán là thiếu nhiệt tình, coi thường anh em…rồi này nọ.

LTS: Theo một thống kê gần đây bình quân người ViệtNam uống rượu bia nhiều gấp 4 lần so với thế giới, đứng thứ 2 Đông Nam Á. Một trong những điều làm nên sự kém văn minh của ngườiViệt Nam là sự bê tha rượu bia, mất tự chủ...Diễn đàn “Rượu chè của đàn ông Việt” với những câu chuyện thật, những lý giải của chuyên gia nhằm cảnh báo các hậu quả từ rượu như bạo hành gia đình, mâu thuẫn, tai nạn giao thông...gây mất trật tự xã hội.

Suốt cả quãng tuổi thơ của mình, tôi luôn ám ảnh bởi nhữngbữa cơm chan nước mắt, những cuộc cãi vã căng thẳng cùng những trận đòn mà bốtôi đánh mẹ.

Nguyên nhân của tất cả những kỉ niệm buồn tôi muốn quên ấychính là do bố tôi bê tha, nghiện rượu chè. Trong dòng trí nhớ hỗn độn ấy, tôivẫn nhớ như in câu nói của mẹ: “Anh bỏ nhà bỏ cửa, mang tiền đi nhậu nhẹt, anhcó biết mẹ con tôi sống khổ sở như thế nào không?” và bố lại đánh mẹ bắt mẹ đưatiền đi nhậu. Vậy nên mỗi khi thấy bố về nhà là anh em tôi rất sợ, sợ run ngườivì lo bị bố đánh, rồi bố mẹ cãi nhau, ly hôn, gia đình tan nát.

Lớn lên, khi đã có đầy đủ nhận thức của một người đàn ôngtrưởng thành, đi làm, tôi vẫn không thể hiểu nổi lí do vì sao nhiều đàn ông Việtlại thích nhậu nhẹt đến thế? Họ cho rằng tan sở không nhất thiết là phải về phụvợ, phụ con việc nhà mà phải đi nhậu. Một khi đã ngồi vào bàn là phải uống, màđã uống là phải 100%, phải kiệt ly, phải cạn ly, phải theo bàn, phải ôm chai...

Nói chung là phải hết mình, ai không theo được như vậy hoặclên tiếng không uống sẽ bị phán không nhiệt tình, không hết mình, không có tìnhcảm với anh em, coi thường bạn bè, nặng hơn thì không phải là đàn ông...

Tôi đã từng chứng kiến một anh chồng cô bạn đồng nghiệp đi dulịch cùng cơ quan tôi. Đến bữa ăn, mọi người uống rượu, anh ấy nói không uốngđược bia rượu nên xin dùng nước ngọt. Ngay lập tức một đồng nghiệp lớn tuổitrong bàn phán một câu không nể nang gì: "Uống nước ngọt hả, vậy anh mặc quầnhay mặc váy đấy”. Nghe anh ấy sượng cả mặt, ăn uống qua loa rồi xin phép vềphòng.

Rồi họ lại tiếp tục uống, tiếp tục zô như không có chuyện gìxảy ra và để lại chiến trường la liệt những vỏ chai rượu đã hết. Nhiều người vìsĩ diện ngồi uống bị  nôn thốc nôn tháo ngay trước mặt mọi người. Nhiều ngườichứng kiến cười ha hả rồi văng tục, chửi bậy…

Nhìn thấy cảnh đó, một cô đồng nghiệp khác có chồng trong đám nhậu than thở rằng: “Bản chấtrồi, không thay đổi được. Chồng em dù vợ ốm nằm nhà hay con đợi dài cổ ở trườngnhưng bạn gọi đi nhậu anh ấy lúc nào cũng sà tới luôn. Ngày dẫn vợ con đi dulịch cùng cơ quan thì say sưa nhậu với các chiến hữu. Về quê vợ ăn cưới mà uốngtừ đầu bữa tới đêm để bố mẹ vợ phải ra nhắc khéo...chán ơi là chán”.

Sau khi say đến độ không biết gì bao nhiêu hệ lụy xảy ra,không kiểm soát được chính mình, không kiểm soát được hành động lời nói. Nhiềuông có vợ ngồi cạnh mà vẫn thẳng thừng tuyên bố sẵn sàng bỏ vợ, bỏ con, bỏ cảgia đình, sự nghiệp chứ nhất quyết không bỏ rượu. Về nhà vợ chồng lục đục, đánhnhau chảy máu mồm máu mũi, bạo hành gia đình, tai nạn giao thông, tệ nạn xãhội...

Một vài giây trước khoảnh khắc chiếc xe Camry đâm chết hai ông cháu vào ngày 29/2/2016 ở Hà Nội. Người điều khiển xe khi đến đầu thú đã có nồng nặc hơi men. Khoảnh khắc này sẽ là một nỗi đau đớn không bao giờ nguôi với nhiều người.

Một điều nữa là ở Việt Nam, uống rượu bây giờ người ta còngắn tới cả công việc. Năng lực không chỉ thể hiện trên bàn làm việc mà phải thểhiện cả trên bàn nhậu cũng như các khoản khó nói khác ở ngoài. Anh có tửu lượngtốt dễ được lòng sếp và hay được tháp tùng sếp đi quan hệ. Mối quan hệ cũng đượcmở rộng, cơ hội thăng tiến cao...

Tuy nhiên, đàn ông các nước công nghiệp phương Tây đến giờ tan sở họ ba chân bốn cẳng leo lên tàu điện, đổi dămba tuyến đường mới về được đến nhà phụ vợ con dọn cơm, rửa chén rồi đi ngủ sớm,đến cuối tuần cần tranh thủ sửa sang nhà cửa, đưa vợ con đi nghỉ mát chứ khôngai nát rượu như nhiều đàn ông Việt.

Thú thực, tôi là đàn ông nhưng tôi kịch liệt phản đối thói ănnhậu, la cà của nhiều đàn ông Việt. Tôi tự hỏi họ uống rượu bia nhiều để làm gì,và say để làm gì, tại sao lại phải say? Các cuộc gặp mặt thân tình đâu phải cứuống tới bến là được? Tại sao mỗi lần nâng ly là phải cạn chén, phải zô zô? Tạisao mình không thể uống theo khả năng và sở thích của mình, và tại sao cứ phảiép cho người khác uống hết cốc bia thì mới nhiệt tình?

Riêng tôi, tôi nói không uống mà vẫn ép thì tôi khinh, nhữngai mà chửi tôi thì tôi ghét. Thấy những ai bê tha, nôn ói, chửi vợ, đánh vợ,đánh con vì bia rượu thì tôi phát tởm không thèm giao du!!!

 Hoàng Tú ( Hà Nội)

TIN LIÊN QUAN:

Ai từng làm trong ngành y đều biết, khó nhất với bác sĩ là chẩn đoán. Mớ triệu chứng hỗn độn của người bệnh tựa như đám mây mù, làm sao gạn lọc và suy luận để đoán ra? Quá trình này khó khăn vì tính phức tạp của biểu hiện triệu chứng. Một bệnh có nhiều triệu chứng, và một triệu chứng có thể có ở nhiều bệnh. Ví dụ đơn giản nhất là viêm phổi thì có sốt cao, nhưng sốt cao còn gặp ở nhiều bệnh khác nữa.

Một số bệnh có đặc điểm riêng, nên triệu chứng biểu hiện ra cũng riêng biệt, được gọi là triệu chứng đặc hiệu. Tức cứ có triệu chứng đó thì đoán ngay ra bệnh. Nhưng bệnh có triệu chứng đặc hiệu như thế thường ít, chủ yếu là các bệnh có triệu chứng mơ hồ, mỗi triệu chứng chỉ phản ánh một phần của bệnh. Một tập hợp nhiều triệu chứng sẽ giúp chẩn đoán chính xác hơn. Phức tạp nhất là những trường hợp triệu chứng không đầy đủ, không rõ ràng. Lúc đó thầy thuốc chẩn đoán dựa trên kinh nghiệm, tức kiểu suy luận mà chuyên gia tin học gọi là "logic mờ" - fuzzy logic.

Tác phẩm On Computing Machinery and Intelligence(Về bộ máy tính toán và trí thông minh - 1950), của Alan Turing, được coi như một trong các cột mốc khởi đầu của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). Ngành y mơ ước với cơ chế suy luận giống con người, được đào tạo từ nguồn dữ liệu lớn, có cơ chế tự học... AI sẽ xây dựng được các phần mềm y khoa giỏi như chuyên gia, gọi là các hệ chuyên gia (Expert System - ES), giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác.

Nhưng ước mơ cho đến tận lúc này vẫn chỉ là mơ ước. Từ khi tôi còn là sinh viên y khoa đến nay đã thành bác sĩ về hưu, công việc chẩn đoán vẫn dựa vào bộ não của bác sĩ. Chẩn đoán bệnh vẫn là một phần chẩn, một phần đoán. Mà đoán thì có thể trúng, có thể trật.

Y học đã phát triển rất nhiều máy móc giúp bác sĩ có thêm dữ liệu, tăng tính chính xác của chẩn đoán. Nhưng khi gặp bệnh nhân, bác sĩ không thể yêu cầu làm tất tần tật xét nghiệm và chụp chiếu, như vậy chi phí khám bệnh sẽ tăng rất cao, xã hội sẽ lên án là bác sĩ lạm dụng xét nghiệm

Nên bác sĩ vẫn phải dựa vào khả năng suy luận của mình, dự đoán khả năng bị bệnh rồi cho làm một số xét nghiệm theo hướng đó để khẳng định. Cái gì bác sĩ nghĩ đến thì sẽ tìm ra, còn cái gì không nghĩ đến, thì dù nó sờ sờ ngay trước mắt, cũng không tìm ra. Như vậy các bệnh hiếm gặp thường bị bỏ qua.

Trong vụ án đầu độc xyanua, khó có thể trách bác sĩ. Ngộ độc xyanua trong các loại thực phẩm lâu lắm rồi không gặp; còn cố ý đầu độc thì làm sao bác sĩ có thể ngờ đến tình huống máu lạnh như vậy, nên trước các biểu hiện ấy các bác sĩ chỉ nghĩ đến bệnh lý tim mạch, không cho làm xét nghiệm theo hướng đầu độc hóa chất. Chỉ đến cuối cùng, một sự nghi ngờ xuất hiện thì sự việc mới tìm ra. Và ta giật mình. Trong quá khứ, có thể có những cái chết bí ẩn như vậy bị lãng quên.

Từ thực tế này, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể có ích. Trước hết là AI không bị chi phối bởi tình cảm, định kiến như con người. Nó chỉ làm việc dựa trên dữ liệu. Thứ hai nó dựa trên dữ liệu lớn, nên sẽ không bỏ sót những ca hiếm, những bệnh ít gặp.

Nhưng hiện tại, AI vẫn còn rất nhiều hạn chế.

Tôi đã làm một thực nghiệm nhỏ, sau khi có các thông tin về vụ án xyanua, tôi nhập câu hỏi "Người tự nhiên bị nôn, đau ngực, đau đầu, đau bụng, rối loạn nhịp tim rồi hôn mê thì có thể bị bệnh gì?" vào các ứng dụng AI phổ biến. Kết quả Chat GPT 4.0 trả lời có thể do bệnh tim, suy tim, đột quỵ, loạn nhịp. Gemini của Google suy đoán có thể do ngộ độc thực phẩm, rối loạn tiêu hóa, bệnh tim mạch, rối loạn thần kinh. Copilot của Microsoft cho là do bệnh tim mạch, bệnh não màng não, do lo lắng căng thẳng, hoặc bệnh zona thần kinh.

Không có ứng dụng nào nghĩ đến nguyên nhân do ngộ độc hóa chất. Tất nhiên chất lượng câu trả lời tệ như thế còn do dữ liệu đầu vào quá chung chung. Vậy nếu với dữ liệu đầu vào đầy đủ hơn thì sao?

Các thư viện y khoa online nổi tiếng, từ đầu năm 2024 đến nay đăng hàng trăm công trình nghiên cứu ứng dụng AI trong y học. Có một công trình thú vị ở Đức. Bệnh viện Đại học Düsseldorf đã làm một nghiên cứu so sánh kết quả phân loại bệnh ở phòng cấp cứu của các chuyên gia, của các bác sĩ nội trú trẻ, của các ứng dụng ChatGPT 3.5 và 4.0; Gemini, LlaMa (của Meta); và sau cùng là của các bác sĩ trẻ có sự trợ giúp từ Chat GPT.

Kết quả, mức độ phân loại bệnh của các chuyên gia cấp cứu là chính xác gần tuyệt đối, của các bác sĩ trẻ ở mức khá, tạm chấp nhận được. Kết quả của Chat GPT 4.0 thấp hơn của các bác sĩ trẻ một chút. Kết quả của Chat GPT 3.5 ở mức trung bình, cao hơn Gemini và LlaMa. Khi các bác sĩ trẻ sử dụng thêm gợi ý từ Chat GPT 4.0, kết quả có cải thiện nhưng không nhiều. Sai sót của các bác sĩ trẻ chủ yếu là phân loại nhiều ca bệnh nhẹ hơn, trong khi đó các ứng dụng AI sai sót ở chỗ phân loại nhiều ca bệnh nặng hơn. Cả hai xu hướng sai lầm này đều không thể chấp nhận được ở phòng cấp cứu.

Các tác giả kết luận rằng: Tóm lại, mặc dù có những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ LLM (dữ liệu lớn) và các sản phẩm liên quan như ChatGPT, hiện tại các sản phẩm đó không đáp ứng tiêu chuẩn vàng cho việc phân loại cấp cứu, và nhấn mạnh tính cấp thiết cần phát triển và kiểm nghiệm nghiêm ngặt hơn nữa. Tôi cũng đồng ý với kết luận này.

Ứng dụng AI trong y khoa là một hướng đi có nhiều hứa hẹn. Ở một số chuyên ngành mà việc số hóa có thuận lợi hơn như chẩn đoán hình ảnh, robot phẫu thuật, quản lý hồ sơ... thì các ứng dụng AI đã đem lại một số thành công nhất định. Còn trong phần lớn lĩnh vực y khoa còn lại, việc ứng dụng AI đang ở những bước đi thăm dò.

Mới năm ngoái thôi, trong cơn say AI, nhiều người hào hứng tuyên bố rằng trong 3-5 năm nữa bác sĩ và giáo viên sẽ thất nghiệp, bị AI thay thế. Thực tế cho thấy điều đó chưa thể đến trong tương lai gần.

Nhưng tôi vẫn hy vọng các công trình nghiên cứu AI lớn thời gian tới sẽ cho ra những sản phẩm AI chuyên biệt dành cho y khoa, giúp cho việc chẩn đoán bệnh ngày càng chính xác hơn.

Quan Thế Dân

Tôi và nhiều tác giả khác đã chia sẻ cách lý giải cho câu hỏi thứ nhất. Còn với câu hỏi thứ hai, tôi không định bao biện cho ngành y, nhưng đây là vấn đề rất khó.

Ai từng làm trong ngành y đều biết, khó nhất với bác sĩ là chẩn đoán. Mớ triệu chứng hỗn độn của người bệnh tựa như đám mây mù, làm sao gạn lọc và suy luận để đoán ra? Quá trình này khó khăn vì tính phức tạp của biểu hiện triệu chứng. Một bệnh có nhiều triệu chứng, và một triệu chứng có thể có ở nhiều bệnh. Ví dụ đơn giản nhất là viêm phổi thì có sốt cao, nhưng sốt cao còn gặp ở nhiều bệnh khác nữa.

Một số bệnh có đặc điểm riêng, nên triệu chứng biểu hiện ra cũng riêng biệt, được gọi là triệu chứng đặc hiệu. Tức cứ có triệu chứng đó thì đoán ngay ra bệnh. Nhưng bệnh có triệu chứng đặc hiệu như thế thường ít, chủ yếu là các bệnh có triệu chứng mơ hồ, mỗi triệu chứng chỉ phản ánh một phần của bệnh. Một tập hợp nhiều triệu chứng sẽ giúp chẩn đoán chính xác hơn. Phức tạp nhất là những trường hợp triệu chứng không đầy đủ, không rõ ràng. Lúc đó thầy thuốc chẩn đoán dựa trên kinh nghiệm, tức kiểu suy luận mà chuyên gia tin học gọi là "logic mờ" - fuzzy logic.

Tác phẩm On Computing Machinery and Intelligence(Về bộ máy tính toán và trí thông minh - 1950), của Alan Turing, được coi như một trong các cột mốc khởi đầu của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). Ngành y mơ ước với cơ chế suy luận giống con người, được đào tạo từ nguồn dữ liệu lớn, có cơ chế tự học... AI sẽ xây dựng được các phần mềm y khoa giỏi như chuyên gia, gọi là các hệ chuyên gia (Expert System - ES), giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác.

Nhưng ước mơ cho đến tận lúc này vẫn chỉ là mơ ước. Từ khi tôi còn là sinh viên y khoa đến nay đã thành bác sĩ về hưu, công việc chẩn đoán vẫn dựa vào bộ não của bác sĩ. Chẩn đoán bệnh vẫn là một phần chẩn, một phần đoán. Mà đoán thì có thể trúng, có thể trật.

Y học đã phát triển rất nhiều máy móc giúp bác sĩ có thêm dữ liệu, tăng tính chính xác của chẩn đoán. Nhưng khi gặp bệnh nhân, bác sĩ không thể yêu cầu làm tất tần tật xét nghiệm và chụp chiếu, như vậy chi phí khám bệnh sẽ tăng rất cao, xã hội sẽ lên án là bác sĩ lạm dụng xét nghiệm

Nên bác sĩ vẫn phải dựa vào khả năng suy luận của mình, dự đoán khả năng bị bệnh rồi cho làm một số xét nghiệm theo hướng đó để khẳng định. Cái gì bác sĩ nghĩ đến thì sẽ tìm ra, còn cái gì không nghĩ đến, thì dù nó sờ sờ ngay trước mắt, cũng không tìm ra. Như vậy các bệnh hiếm gặp thường bị bỏ qua.

Trong vụ án đầu độc xyanua, khó có thể trách bác sĩ. Ngộ độc xyanua trong các loại thực phẩm lâu lắm rồi không gặp; còn cố ý đầu độc thì làm sao bác sĩ có thể ngờ đến tình huống máu lạnh như vậy, nên trước các biểu hiện ấy các bác sĩ chỉ nghĩ đến bệnh lý tim mạch, không cho làm xét nghiệm theo hướng đầu độc hóa chất. Chỉ đến cuối cùng, một sự nghi ngờ xuất hiện thì sự việc mới tìm ra. Và ta giật mình. Trong quá khứ, có thể có những cái chết bí ẩn như vậy bị lãng quên.

Từ thực tế này, ta thấy trí tuệ nhân tạo có thể có ích. Trước hết là AI không bị chi phối bởi tình cảm, định kiến như con người. Nó chỉ làm việc dựa trên dữ liệu. Thứ hai nó dựa trên dữ liệu lớn, nên sẽ không bỏ sót những ca hiếm, những bệnh ít gặp.

Nhưng hiện tại, AI vẫn còn rất nhiều hạn chế.

Tôi đã làm một thực nghiệm nhỏ, sau khi có các thông tin về vụ án xyanua, tôi nhập câu hỏi "Người tự nhiên bị nôn, đau ngực, đau đầu, đau bụng, rối loạn nhịp tim rồi hôn mê thì có thể bị bệnh gì?" vào các ứng dụng AI phổ biến. Kết quả Chat GPT 4.0 trả lời có thể do bệnh tim, suy tim, đột quỵ, loạn nhịp. Gemini của Google suy đoán có thể do ngộ độc thực phẩm, rối loạn tiêu hóa, bệnh tim mạch, rối loạn thần kinh. Copilot của Microsoft cho là do bệnh tim mạch, bệnh não màng não, do lo lắng căng thẳng, hoặc bệnh zona thần kinh.

Không có ứng dụng nào nghĩ đến nguyên nhân do ngộ độc hóa chất. Tất nhiên chất lượng câu trả lời tệ như thế còn do dữ liệu đầu vào quá chung chung. Vậy nếu với dữ liệu đầu vào đầy đủ hơn thì sao?

Các thư viện y khoa online nổi tiếng, từ đầu năm 2024 đến nay đăng hàng trăm công trình nghiên cứu ứng dụng AI trong y học. Có một công trình thú vị ở Đức. Bệnh viện Đại học Düsseldorf đã làm một nghiên cứu so sánh kết quả phân loại bệnh ở phòng cấp cứu của các chuyên gia, của các bác sĩ nội trú trẻ, của các ứng dụng ChatGPT 3.5 và 4.0; Gemini, LlaMa (của Meta); và sau cùng là của các bác sĩ trẻ có sự trợ giúp từ Chat GPT.

Kết quả, mức độ phân loại bệnh của các chuyên gia cấp cứu là chính xác gần tuyệt đối, của các bác sĩ trẻ ở mức khá, tạm chấp nhận được. Kết quả của Chat GPT 4.0 thấp hơn của các bác sĩ trẻ một chút. Kết quả của Chat GPT 3.5 ở mức trung bình, cao hơn Gemini và LlaMa. Khi các bác sĩ trẻ sử dụng thêm gợi ý từ Chat GPT 4.0, kết quả có cải thiện nhưng không nhiều. Sai sót của các bác sĩ trẻ chủ yếu là phân loại nhiều ca bệnh nhẹ hơn, trong khi đó các ứng dụng AI sai sót ở chỗ phân loại nhiều ca bệnh nặng hơn. Cả hai xu hướng sai lầm này đều không thể chấp nhận được ở phòng cấp cứu.

Các tác giả kết luận rằng: Tóm lại, mặc dù có những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ LLM (dữ liệu lớn) và các sản phẩm liên quan như ChatGPT, hiện tại các sản phẩm đó không đáp ứng tiêu chuẩn vàng cho việc phân loại cấp cứu, và nhấn mạnh tính cấp thiết cần phát triển và kiểm nghiệm nghiêm ngặt hơn nữa. Tôi cũng đồng ý với kết luận này.

Ứng dụng AI trong y khoa là một hướng đi có nhiều hứa hẹn. Ở một số chuyên ngành mà việc số hóa có thuận lợi hơn như chẩn đoán hình ảnh, robot phẫu thuật, quản lý hồ sơ... thì các ứng dụng AI đã đem lại một số thành công nhất định. Còn trong phần lớn lĩnh vực y khoa còn lại, việc ứng dụng AI đang ở những bước đi thăm dò.

Mới năm ngoái thôi, trong cơn say AI, nhiều người hào hứng tuyên bố rằng trong 3-5 năm nữa bác sĩ và giáo viên sẽ thất nghiệp, bị AI thay thế. Thực tế cho thấy điều đó chưa thể đến trong tương lai gần.

Nhưng tôi vẫn hy vọng các công trình nghiên cứu AI lớn thời gian tới sẽ cho ra những sản phẩm AI chuyên biệt dành cho y khoa, giúp cho việc chẩn đoán bệnh ngày càng chính xác hơn.

Quan Thế Dân

Hùng Min sinh năm 1994, tốt nghiệp Đại học Văn hoá nghệ thuật Quân đội (2016). Hiện anh đang công tác tại Nhà hát đương đại Việt Nam.

Chia sẻ album này, Hùng Min cho biết ban đầu anh lựa chọn khoảng 9 -10 ca khúc cho Tết xuân 2021. Tuy nhiên, những ngày cuối năm việc phối nhạc, thu âm không đảm bảo được thời gian nên anh quyết định chọn 6 ca khúc yêu thích nhất để ra mắt.

Nam ca sĩ 9X cũng nhấn mạnh, với album đầu tay Tết xuân 2021 anh kỳ vọng chứ không tham vọng rằng sẽ vào top trending hay bảng xếp hạng âm nhạc. Bởi anh coi đây là dấu ấn âm nhạc, là món quà dành tặng chính mình cũng như gia đình và khán giả trong những ngày Tết đến Xuân về.

Với album đầu tay Tết xuân 2021 anh kỳ vọng chứ không tham vọng rằng sẽ top trending hay bảng xếp hạng âm nhạc.

Hùng Min hy vọng sau những dấu ấn nghệ thuật nghiêm túc trong năm 2020, anh sẽ tiếp tục nhận được sự ủng hộ của khán giả trong chặng đường nghệ thuật tiếp theo.

Trích album Tết xuân 2021 của Hùng Min

Tình Lê

Hiệp Gà làm MC đám cưới trong MV của Hùng Min

Hiệp Gà vào vai MC đám cưới trong MV 'Ngày mình chung đôi' của ca sĩ Hùng Min.

Album Tết xuân 2021 gồm những ca khúc nhạc Tết quen thuộc: Ngày Tết quê em, Mùa xuân ơi, Hạnh phúc xuân ngời, Nàng xuân, Lắng nghe mùa xuân về, Tết Nguyên đán, Như hoa mùa xuân.

Hùng Min sinh năm 1994, tốt nghiệp Đại học Văn hoá nghệ thuật Quân đội (2016). Hiện anh đang công tác tại Nhà hát đương đại Việt Nam.

Chia sẻ album này, Hùng Min cho biết ban đầu anh lựa chọn khoảng 9 -10 ca khúc cho Tết xuân 2021. Tuy nhiên, những ngày cuối năm việc phối nhạc, thu âm không đảm bảo được thời gian nên anh quyết định chọn 6 ca khúc yêu thích nhất để ra mắt.

Nam ca sĩ 9X cũng nhấn mạnh, với album đầu tay Tết xuân 2021 anh kỳ vọng chứ không tham vọng rằng sẽ vào top trending hay bảng xếp hạng âm nhạc. Bởi anh coi đây là dấu ấn âm nhạc, là món quà dành tặng chính mình cũng như gia đình và khán giả trong những ngày Tết đến Xuân về.

Với album đầu tay Tết xuân 2021 anh kỳ vọng chứ không tham vọng rằng sẽ top trending hay bảng xếp hạng âm nhạc.

Hùng Min hy vọng sau những dấu ấn nghệ thuật nghiêm túc trong năm 2020, anh sẽ tiếp tục nhận được sự ủng hộ của khán giả trong chặng đường nghệ thuật tiếp theo.

Trích album Tết xuân 2021 của Hùng Min

Tình Lê

Hiệp Gà làm MC đám cưới trong MV của Hùng Min

Hiệp Gà vào vai MC đám cưới trong MV 'Ngày mình chung đôi' của ca sĩ Hùng Min.