ဒီကနေ့ လူတွေရဲ့ နေ့စဉ်လူမှုဘဝမှာ Artificial Intelligence လို့ ခေါ်တဲ့ AI ဟာ မရှိမဖြစ် လိုအပ်တဲ့ နည်းပညာတစ်ခုလို ဖြစ်တည်လာနေပါတယ်။ “AI ကို မေးကြည့်လေ” ဆိုတာဟာ ရပ်ကွက်ထဲမှာ၊ အွန်လိုင်းပေါ်မှာ ဖြစ်ဖြစ်၊ မိတ်ဆွေသူငယ်ချင်းကြားမှာပဲ ဖြစ်ဖြစ် ရေပန်းစာတဲ့ အသုံးအနှုန်းတစ်ခုလိုတောင် ဖြစ်လာနေတာကို ကြည့်ရင် AI ရဲ့ ကျယ်ပြန့်မှုကို မှန်းဆနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။ AI ဟာ လူသားတွေကို အစားထိုးတာထက် ကူညီပေးတဲ့ ကိရိယာအဖြစ် အနာဂတ်မှာ လူတွေဟာ ဘယ်အရာကို လုပ်လုပ် AI နဲ့ ပေါင်းစပ်လုပ်ကိုင်ကြရမယ့်လို့တောင် အလွန်အကျူး အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုသူတွေတောင် ရှိလာနေပါတယ်။
အခုဆိုရင် လူတွေဟာ AI ကို သမိုင်းဆိုင်ရာ ဖြစ်ရပ်တွေကို အကျဉ်းချုပ် သိနားလည်ဖို့၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခက်အခဲ ဖြေရှင်းတာမှာ လမ်းညွှန်မှု ယူဖို့တင် မဟုတ်တော့ပါဘူး။ ကိုယ့်ရဲ့ အချစ်ရေးက စလို့ ဗေဒင်တွက် ချက်သလိုမျိုး မေးမြန်းတာအထိ သုံးလာကြတာကို ကြည့်ရင် AI စွဲလမ်းမှုက ဘယ်လောက်အထိ ကြီးမားနေသလဲဆိုတာကို မြင်နိုင်ပါတယ်။ သို့သော် ဒီစွဲလမ်းမှုက ကိုယ့်ရဲ့ တစ်ကိုယ်ရည် ကျန်းမာရေးပြဿနာတွေအထိဆီကိုပါ သယ်ဆောင်လာမယ်ဆိုရင်တော့ ဒါဟာ အန္တရာယ်ကင်းတဲ့ သုံးစွဲမှုလို့ ဆိုနိုင်ပါ့မလား။ တချို့သူတွေဟာ ကိုယ်ခံစားနေရတဲ့ ရောဂါလက္ခဏာတွေကို AI ကို မေးပြီး AI က ညွှန်တဲ့ ဆေးကို ဝယ်သောက်တဲ့အထိ ဖြစ်လာတာဟာ တကယ့်လက်တွေ့မှာ ရှိနေပါပြီ။
ထိုင်းနိုင်ငံ ဘန်ကောက်မှာ နေတဲ့ မသိရီဆိုတဲ့ အသက် ၃၁ နှစ်အရွယ် မြန်မာ အမျိုးသမီးတစ်ယောက်ရဲ့ ဖြစ်စဉ်က ဒါကို သက်သေပြနေပါတယ်။ သူမဟာ ပြီးခဲ့တဲ့ သင်္ကြန်ပွဲတော်ကာလ စျေးကွက်မြှင့်တင်ရေး (Promotion) အစီအစဉ်က ပေးတဲ့ နေလောင်ခံခရမ် (Sun Cream) ကို လိမ်းမိတာက စတာပါ။ ဒီလို လိမ်းရာကနေ မျက်နှာမှာ အဖုအပိန့် (အလက်ဂျစ်)တွေ ထွက်လာပါတော့တယ်။ ဒီအခြေအနေကို သူမက AI ကို မေးမြန်းရာမှာ AI ဖြေပေးတာတွေက သူမ ခံစားနေရတဲ့အခြေအနေနဲ့ တထပ်တည်းကျနေလို့ ဘယ်လိုဆေး မျိုးလိမ်းသင့်သလဲလို့ ကိုယ့်ရဲ့ ဓာတ်ပုံကို ရိုက်ထည့်ပြီး AI ကို ဆက်မေးခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီအခါ AI က လိမ်းဆေးတစ်မျိုးကို ညွှန်ပြတဲ့အတွက် ဝယ်လိမ်းလိုက်ရာမှာတော့ ပြဿနာ ဖြစ်လာပါတော့တယ်။ မူလ ထွက်နေတဲ့ အဖုအပိန့်တွေအပြင် မျက်နှာတစ်ခြမ်းလုံးပါ မျက်လုံးပိတ်တဲ့အထိ ယောင်ယမ်းလာပါတော့တယ်။ ဒါဟာ AI ကို သုံးမိလို့ ကျန်းမာရေးဆိုးကျိုးနဲ့ ကြုံခဲ့ရတဲ့ မသီရိရဲ့ အဖြစ်ပါ။ နောက်ဆုံးမှာတော့ မျက်နှာယောင်ယမ်းတာ မပျောက်တဲ့အတွက် ဘန်ကောက်က ဆေးရုံတစ်ခုကို သွားပြီး အရေပြားအထူးကု ဆရာဝန်နဲ့ စနစ်တကျ ပြသပြီး ကုသမှု ခံလိုက်တော့မှ သက်သာပျောက်ကင်းသွားပါတယ်။
ကြီးမားတဲ့ ကုသမှု ခံရတာမျိုးမှ မဟုတ်ပါဘူး။ မသီရိလို တစ်ကိုယ်ရေ ပြဿနာမျိုးကအစ AI ကို အားကိုး ယုံကြည်မိရင် ကောင်းကျိုးထက် ဆိုးကျိုးကိုသာ ပိုပြီး ဖြစ်စေမှာပါ။ AI ဟာ ကိုယ် ရိုက်သွင်းပေးလိုက်တဲ့ ရောဂါလက္ခဏာအပေါ် အခြေခံပြီး ဆေးပညာရှုထောင့်အရ ဘယ်လိုဖြစ်တယ်ဆိုတာကို အကြမ်းဖျဉ်း အခြေခံသဘောလောက်ပဲ ပြန်ပြီး ဖြေကြားပေးနိုင်ပါတယ်။ လူတစ်ဦးချင်းစီမှာ ရှိတဲ့ ကိုယ်ခံအား၊ ရှိခဲ့ဖူးတဲ့ ရောဂါဟောင်းမှတ်တမ်း၊ သောက်နေကြ ဒါမှမဟုတ် သောက်နေတဲ့ ဆေး၊ အသက်အရွယ် စတာတွေကို တိတိကျကျ မစစ်ဆေးပေးနိုင်ဘူးလို့ ဆေးပညာကျွမ်းကျင်သူတွေက သတိပေးထားပါတယ်။
“ကျန်းမာရေးကဏ္ဍမှာ AI ကို အများစု မေးတဲ့နေရာမှာ သက်ဆိုင်ရာ ဆေးပညာကို လက်တွေ့နှင့် တကွ စနစ်တကျ သင်ယူတတ်မြောက်၊ အသုံးပြုထားတဲ့ ကျွမ်းကျင်ဆရာဝန်နဲ့ ဘယ်တော့မှ မတူဘူး” လို့ Physician, Trauma-informed Psychological Counselor, Practicing Psychiatrist ဆိုင်ရာ ဒေါက်တာ ရဲတေဇာထက်က MyanHealth ကို ဆိုပါတယ်။ သူက ဆက်ပြီး AI ဟာ ဆေးပညာဗဟုသုတ (Health Education) ဆန်ဆန်သာ မေးမြန်းမှုအပေါ် အခြေခံပြီး ပြန်လည် ဖြေကြားပေးတာသာဖြစ်ပြီး ရောဂါရှာဖွေဆန်းစစ်မှုနဲ့ ကုသရေးအတွက် စီမံခန့်ခွဲမှုအပိုင်း (Diagnosis and Management) အပိုင်းကို ဘယ်တော့မှ မပေးသလို၊ ပေးခဲ့ရင်လည်း မမှန်ဘူးလို့ ပြောပါတယ်။
ကျွမ်းကျင်ဆေးပညာရှင်တွေ၊ ဆရာဝန်တွေဟာ လူနာတွေကို စစ်ဆေးတဲ့အခါ အခြေခံအနေနဲ့ လူနာရဲ့ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ကစပြီးမှတ်တမ်းတင်ရသလို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စစ်ဆေးမှုဆိုတဲ့ Vital signs record and physical examination တွေကို လုပ်ရပါတယ်။ ဒီအပိုင်းမှာ ခန္ဓာကိုယ်ကို ကြည့်တာ၊ စမ်းတာ၊ ပုတ်ကြည့်တာ၊ နားထောင်ကြည့်တာ စတဲ့ inspection, palpation, percussion, auscultation အပိုင်းတွေ ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါနဲ့တင် မလုံလောက်ပါဘူး။ Electro-diagnostic recordings ဆိုတဲ့ ရောဂါရှာဖွေစစ်ဆေးထားမှုမှတ်တမ်း၊ ဓာတ်မှန်စစ်ဆေးချက် (Radiological findings)၊ ရောဂါဗေဒဆိုင်ရာ ရှာဖွေတွေ့ရှိချက် (Pathological findings) နဲ့ Laboratory findings ဆိုတဲ့ ဓာတ်ခွဲခန်းတွေ့ရှိချက်တွေ ရလာမှ ခန္ဓာကိုယ်စမ်းသပ်စဉ်က တွေ့ရှိချက်တွေနဲ့ ပေါင်းပြီး လူနာရဲ့ ရောဂါလက္ခဏာကို အတိကျဆုံး ဖော်ထုတ်ပြီးကုသပေးမှုပေးတာ ဖြစ်တယ်လို့ ဒေါက်တာ ရဲတေဇာထက်က ဆိုပါတယ်။
AI ကို ကိုယ်ခံစားနေရတဲ့ ရောဂါအကြောင်း မေးမြန်းတဲ့အခါ မိမိဘာသာ ရောဂါအတည်တပ်ပြီး မေးတာ လား၊ ဒါမှမဟုတ် ကျွမ်းကျင်တဲ့ ဆရာဝန်က ပြောပြထားလို့ သိထားတဲ့ ကိုယ့်ရဲ့ ရောဂါအမည်ကို ထည့်သွင်း မေးတာလား ကွဲပြားဖို့လိုသလို AI ကို မေးတဲ့အခါ ရောဂါအမည်ကိုပဲ ဦးတည်မေးတာ ဖြစ်လို့ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် (Information) ကိုသာ ရနိုင်တာမို့လို့ ကျွမ်းကျင်ဆရာဝန်တစ်ဦးလို အားကိုးလို့ ရမှာ မဟုတ်ဘူးလို့လည်း သူက ပြောပါတယ်။
တကယ်တော့ AI စနစ်ကို အမေရိကန် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းတွေမှာ စတင်အသုံးပြုနေပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းတွေကို လေ့လာဆန်းစစ်ပြီး ပိုမိုတိကျကောင်းမွန်စွာ အဖြေထုတ်နိုင်မယ့် လုပ်ဆောင်ချက် (Feature) အသစ်တွေကို OpenAI လို ကုမ္ပဏီတွေက စတင်မိတ်ဆက်နေပါပြီ။ ChatGTP Health လို့ ခေါ်တဲ့ Feature အသစ်မှာဆို လူပုဂ္ဂိုလ်အလိုက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းတွေ အပါအဝင် MyFitnessPal လိုမျိုး ဆော့ဝဲလ် (Application) တွေက ရတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ရယူ စစ်ဆေးပေးနိုင်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ သို့သော် ဒီလုပ်ဆောင်မှုတွေဟာ “ရောဂါရှာဖွေတာမျိုးနဲ့ ကုသတဲ့နေရာ” မှာ အစားထိုးဖို့ ရည်ရွယ်တာမျိုး မဟုတ်ဘဲ “အထောက်အကူပြု” ဖို့အတွက်သာ ဖန်တီးထားတယ်လို့ အသိပေးထားပါတယ်။
ကမ္ဘာကျော် နည်းပညာကုမ္ပဏီဖြစ်တဲ့ Google ရဲ့ AI Overviews ဟာ သုံးစွဲသူတွေရဲ့ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အကြံပြုချက်တွေကို တောင်းခံလေ့ရှိတဲ့ AI ပလက်ဖောင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါတယ်။ AI Overviews ဟာ မေးမြန်း သူတစ်ဦးဦးရဲ့ အခြေအနေကို အနှစ်ချုပ်ဖော်ပြပေးလေ့ရှိပေမယ့် အဖြေတွေမှာ မှားယွင်းတာတွေ၊ အဓိပ္ပာယ် မရှင်းလင်းဘဲ နှစ်ခွပုံစံ ဖြေကြားမှုတွေ ရောပါသွားနိုင်လို့ မေးမြန်းသူအတွက် အန္တရာယ်ရှိတဲ့ အခြေအနေဆီ ဦးတည်သွားစေနိုင်တယ်လို့ The Guardian သတင်းက လေ့လာထားတဲ့ သုတေသနပြုချက်တစ်ခုအရ သိရပါတယ်။ AI Overviews ဟာ မေးလာတဲ့မေးခွန်းတွေနဲ့ ပတ်သက်ရင် လူအများစုက ရှာဖွေမေးမြန်းမှု အများ ဆုံးဖြစ်ထားတဲ့ မေးခွန်းရဲ့ အဖြေတွေကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်နဲ့ စုစည်းပြသပေးတာ ဖြစ်ပါတယ်။ အနှစ်ချုပ်ဖော် ပြထားတဲ့ အဖြေတွေကို စိတ်ချယုံကြည်လို့ ရပါတယ်လို့ Google က ဆိုထားပေမယ့် လက်တွေ့မှာတော့ အဖြေတွေ လွဲချော်သွားတာကြောင့် အန္တရာယ်ရှိလောက်တဲ့ အယူအဆ အမှားမျိုးဆီကို ဦးတည်သွားနိုင်တဲ့ ကိစ္စတချို့ကို တွေ့ရှိထားပြီး ဖြစ်တယ်လို့ The Guardian သတင်းက ဖော်ထုတ်ထားပါတယ်။
ဒီသတင်းမှာပဲ လူတွေဟာ နေထိုင်မကောင်းဖြစ်လာရင် အွန်လိုင်းကနေ အချက်အလက်ရှာဖွေတဲ့ အလေ့အ ထက ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာတဲ့ အခြေအနေမှာ AI က မှားယွင်းပြီး မရှင်းလင်းတဲ့ အချက်အလက်နဲ့ အဖြေတွေ ထုတ်ပေးနေတာဟာ စိုးရိမ်စရာဖြစ်တယ်လို့ ကျန်းမာရေးပညာရှင်တွေကို ကိုးကားပြီး The Guardian က သတိပေး ရေးသားထားပါတယ်။
ဆေးပညာရပ်ဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုတွေမှာ AI ကို အသုံးချပြီး ရောဂါအမည်တပ်တာ၊ ရောဂါဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ပျောက်ကင်းနိုင်ခြေတွေကို ခန့်မှန်းတာ၊ Personalized medicine လို့ခေါ်တဲ့ အချက်အလက်ပေါင်းမြောက်များစွာကို သေချာသုံးသပ်ပြီး လူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် ဆေးကုသမှုကို အသေးစိတ်စီမံတွက်ချက်တာ၊ ဆေးပညာရပ်ဆိုင်ရာ နည်းပညာရှုပ်ထွေးမှုတွေကို ကျော်လွှားတာ စတာတွေကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လုပ်ဆောင်လာကြပေမယ့် အခုအချိန်ထိ လူသားပညာရှင်ရဲ့ ကြီးကြပ်မှုနဲ့ အတည်ပြုမှု လိုအပ်နေဆဲပါ။ လူတွေရဲ့ ကိုယ်ခန္ဓာဖွဲ့စည်းပုံ၊ ဇီဝကမ္မအလုပ်လုပ်ပုံတွေဟာ အရမ်းကို အသေးစိတ်ပြီး၊ အချိန်နဲ့အမျှ အကြောင်းအရာမျိုးစုံအပေါ်မူတည်ပြီး တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် ကွဲပြားကြတာမို့ ဘာမှ အသေးစိတ်စစ်ဆေးမှု မပါဘဲ ကိုယ့်ရောဂါကိုယ် အမည်တပ်ပြီး AI အားကိုးနဲ့ ဆေးဝယ်သောက်တာဟာ လောလောဆယ် အများပြည်သူ လက်လှမ်းမီနေတဲ့ AI တွေရဲ့ လုပ်နိုင်စွမ်းနဲ့ ချိန်ဆကြည့်တဲ့အခါ တစ်ကယ်တမ်းမှာတော့ အင်မတန်ကိုမှ အန္တရာယ်များပါတယ်။
အများပြည်သူအတွက် AI ဟာ ကျန်းမာရေးဗဟုသုတ တိုးပွားလာဖို့၊ ကိုယ့်ကျန်းမာရေးအခြေအနေကို အကြမ်းဖျင်းနားလည်နိုင်ဖို့ အင်မတန်ကိုမှ ကောင်းလှတဲ့နည်းပညာပါ။ နားလည်ရခက်တဲ့ ဆေးပညာရပ်ဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းတွေကို AI အသုံးပြုပြီး ရှင်းလင်းလွယ်ကူအောင် ဆောင်ရွက်နိုင်သလို၊ ကိုယ့်ကျန်းမာရေးအကြောင်း အကြမ်းဖျင်းသိနိုင်ဖို့၊ ရောဂါတွေအကြောင်း အကြမ်းဖျင်းလေ့လာနိုင်ဖို့ လည်း AI ကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ AI ဟာ လူတစ်ယောက်ခံစားနေရတဲ့ ဝေဒနာအကြောင်း အသေးစိတ်ပြောပြနိုင်ရင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိတဲ့ရောဂါတွေကိုပါ ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အခြားအကြောင်းအရာတွေထည့်သွင်းစဉ်းစားတာ၊ အတည်ပြုစစ်ဆေးတာတွေ မလုပ်ဆောင်ရင်တော့ AI ရဲ့ ခန့်မှန်းချက်တွေကို အတည်မပြုနိုင်ပါဘူး။
AI စနစ်ဟာ အရာရာကို လျင်လျင်မြန်မြန် သိနိုင်အောင် ဖန်တီးရေးဆွဲ၊ တည်ဆောက်ထားတာ ဖြစ်ပေမယ့် ကျန်းမာရေးနဲ့ ဆိုင်တဲ့ ကိစ္စရပ်တွေမှာ အလုံးစုံ အားကိုးမိရင်တော့ အန္တရာယ် ကြီးကြီးမားမား ရှိပါတယ်။ AI ဟာ မေးမြန်းလာရင် လူသားဖြစ်တဲ့ ကျွမ်းကျင်ဆရာဝန်တွေ၊ ဆေးပညာရှင်တွေထက် အချက်အလက် ပိုစုံလင်အောင် ပေးနိုင်ပေမယ့် ကုသမှုအပိုင်းကိုတော့ တိတိကျကျ မပေးနိုင်ပါဘူး။
“ရောဂါဇစ်မြစ်ကို ရှာဖွေကုသနိုင်သူက ဆရာဝန်ပဲ ဖြစ်တယ်။ ဒါကြောင့် ကျန်းမာရေးနဲ့ပတ်သက်ပြီး တစ်ခုခု ဖြစ်ရင် ပညာရှင်ဖြစ်တဲ့ ကျွမ်းကျင်တဲ့ ဆရာဝန်နဲ့သာ ကုသကြပါ” လို့ ဒေါက်တာရဲတေဇာထက်က တိုက်တွန်းထားပါတယ်။
